Kompression vs. Verschlüsselung-Overhead: Auswirkungen auf Produktionslatenz

Die Frage „Kompression vs. Verschlüsselung-Overhead“ wird in der Praxis oft zu spät gestellt: erst dann, wenn Produktionslatenz steigt, Timeouts zunehmen oder einzelne Nutzergruppen plötzlich schlechtere Antwortzeiten sehen. Dabei ist die Ursache häufig kein „mysteriöses Netzwerkproblem“, sondern ein Zusammenspiel aus CPU-Kosten, Paketgrößen, Round Trips und Protokoll-Mechanik. Kompression kann die übertragenen Bytes drastisch reduzieren und damit Bandbreite sparen sowie Übertragungszeiten verkürzen – gleichzeitig verursacht sie Rechenaufwand und kann bei kleinen Payloads sogar schaden. Verschlüsselung (in der Regel TLS) bringt Sicherheit, Integrität und Vertraulichkeit, kostet aber ebenfalls CPU, erhöht die Komplexität durch Handshakes und kann die Latenz durch zusätzliche Round Trips beeinflussen. In modernen Stacks – HTTP/2, HTTP/3, mTLS, Service Mesh, Sidecars, API-Gateways – vervielfacht sich dieser Effekt, weil Kompression und Verschlüsselung nicht nur einmal pro Request passieren, sondern oft mehrfach entlang der Kette. Dieser Artikel zeigt, wie Sie den Overhead sauber auseinanderhalten, welche Messpunkte im Ops- und NOC-Kontext wirklich helfen und wie Sie in Produktion entscheiden, wann Kompression sinnvoll ist und wann sie die Latenz verschlechtert. Der Fokus liegt auf praktischen Ursachenmustern, wiederholbaren Tests und einer RCA-Logik, die sowohl Einsteiger als auch Profis im Alltag nutzen können.

Warum Kompression und Verschlüsselung oft verwechselt werden

In Incidents wird „langsamer“ häufig pauschal dem Netzwerk zugeschrieben. Tatsächlich können Kompression und TLS-Overhead ähnliche Symptome erzeugen: erhöhte p95/p99-Latenzen, CPU-Spitzen, Retransmissions, plötzlich mehr Timeouts – besonders unter Last. Der Unterschied liegt im Mechanismus:

• Kompression reduziert Datenvolumen, kostet aber CPU und kann bei hoher Parallelität die Latenz über Warteschlangen (Queueing) erhöhen.
• Verschlüsselung schützt Daten, kostet CPU pro Byte und pro Paket, erzeugt Handshake- und Session-Management-Overhead und kann durch Policy (mTLS, Zertifikatsprüfung) zusätzliche Verzögerungen einführen.
• Beides kann durch Fehlkonfiguration „multipliziert“ werden, wenn mehrere Proxies/Sidecars dieselbe Arbeit wiederholen.

Operativ ist entscheidend: Sie müssen trennen, ob die Latenz aus Compute (CPU/Kernel/Krypto), aus Bytes (Bandbreite/MTU/Bufferbloat) oder aus Round Trips (Handshake/Protokoll) stammt.

Eine einfache Latenz-Zerlegung, die in Produktion funktioniert

Um Diskussionen zu versachlichen, hilft ein grobes Modell: End-to-End-Latenz setzt sich aus Netzwerkzeit, Protokoll-Overhead und Rechenzeit zusammen. Für Incident-Triage reicht eine Näherung, die Sie aus Metriken ableiten können:

$\mathrm{Latency}=\mathrm{RTT\_Component}+\mathrm{Transfer\_Time}+\mathrm{Compute\_Time}+\mathrm{Queueing}$

Kompression wirkt primär auf Transfer_Time (weniger Bytes) und auf Compute_Time (mehr CPU). Verschlüsselung wirkt auf Compute_Time (Krypto) und auf RTT_Component (Handshake/Session-Reuse) sowie indirekt auf Queueing (CPU-Sättigung, Kontextwechsel, Locks).

Kompression in der Praxis: Wann sie Latenz senkt und wann sie schadet

Kompression ist nicht „per se gut“. Sie ist ein Werkzeug, das dann hilft, wenn der Engpass auf der Leitung oder in der Übertragungszeit liegt. In CPU-limitierten Services kann sie das Gegenteil bewirken.

• Gut bei: großen Textantworten (JSON, HTML, Logs), hohen Bandbreitenkosten, mobilen Netzen, internationalen Clients, egress-limitierten Links.
• Neutral bis schlecht bei: kleinen Payloads, sehr niedriger RTT, CPU-limitierten Pods/VMs, hoher Request-Rate mit kleinen Antworten.
• Risikofall: „Double Compression“ durch mehrere Proxy-Schichten (Ingress + Sidecar + egress gateway), die jeweils neu komprimieren.

Kompressionsalgorithmen und ihre typischen Trade-offs

Gzip ist weit verbreitet und robust, Brotli liefert oft bessere Kompressionsraten für Text, kann aber je nach Level deutlich mehr CPU kosten. In Produktion sind nicht nur „Bytes gespart“, sondern vor allem „Millisekunden CPU“ entscheidend.

• Gzip: gute Kompatibilität, moderater CPU-Aufwand, häufig Default in Webservern.
• Brotli: bessere Ratio, tendenziell höherer CPU-Aufwand, besonders bei hohen Qualitätsstufen.
• Keine Kompression: manchmal die beste Option für kleine oder bereits komprimierte Inhalte (Bilder, Videos, ZIP, viele Protobuf- oder bereits gepackte Formate).

Ein grober Entscheidungswert: Break-even zwischen CPU und Bytes

Als Faustformel lohnt sich Kompression, wenn die eingesparte Übertragungszeit größer ist als die zusätzliche CPU-Zeit. Das lässt sich als Entscheidungskriterium ausdrücken:

$\mathrm{Benefit}=\mathrm{Bytes\_Saved}/\mathrm{Throughput}–\mathrm{CPU\_Cost}$

Wenn Benefit > 0, ist Kompression aus Latenzsicht vorteilhaft. In der Praxis schätzen Sie Throughput als effektive Datenrate (z. B. zwischen Edge und Client oder zwischen Services) und CPU_Cost als zusätzliche Zeit im Prozess/Sidecar. Wichtig: Der entscheidende Faktor ist oft nicht die reine CPU-Zeit, sondern die Warteschlange unter Last.

Verschlüsselungs-Overhead: Wo TLS wirklich Zeit kostet

TLS ist heute Standard, und moderne Implementierungen sind schnell. Trotzdem kann Verschlüsselung in drei Bereichen messbaren Overhead erzeugen:

• Handshake-Latenz: zusätzliche Round Trips, Zertifikatsvalidierung, OCSP/Stapling-Interaktionen, mTLS-Clientzertifikate.
• Per-Byte-Kosten: symmetrische Verschlüsselung/Authentisierung (AEAD) kostet CPU proportional zur Datenmenge.
• Session-Management: Session Tickets, Resumption, Key Updates, Connection Pooling, Keepalive – all das entscheidet, ob Handshakes häufig oder selten sind.

Handshake vs. Datenphase: Die häufigste Fehlannahme

Viele Teams optimieren „Cipher Suites“, obwohl das Problem eigentlich in zu vielen neuen Verbindungen liegt (kein Reuse, zu aggressive Idle Timeouts, falsches Pooling). Wenn pro Request ein neuer TLS-Handshake passiert, dominiert RTT_Component – selbst wenn die Datenmenge klein ist.

mTLS als Overhead-Multiplikator in Service-Mesh-Topologien

mTLS (mutual TLS) ist für Zero-Trust und Identität im Mesh wichtig, erhöht aber die Kosten: zusätzliche Zertifikatsprüfung, größere Handshakes, mehr CPU in Sidecars und potenziell mehr Verbindungsaufbau, wenn Sidecars nicht effizient poolen. In Incidents zeigt sich das häufig so:

• p99 steigt bei Lastspitzen, weil Sidecars CPU-saturieren und Requests in Queues warten.
• Viele kurze Connections durch aggressive Idle-Timeouts oder fehlendes Keepalive in Clients.
• Unterschiedliche Latenz je Pfad, weil manche Requests durch mehr Hop-Komponenten mit TLS-Termination gehen.

Kompression und Verschlüsselung in modernen HTTP-Protokollen

Die Protokollebene entscheidet, welche Art Kompression überhaupt relevant ist. Bei HTTP/1.1 ist es meist Content-Encoding (gzip/br). Bei HTTP/2 und HTTP/3 kommt Header-Kompression hinzu.

• HTTP/1.1: Content-Encoding für Body, Header relativ groß bei vielen Cookies.
• HTTP/2: HPACK komprimiert Header, reduziert Overhead bei vielen Requests pro Verbindung.
• HTTP/3: QPACK komprimiert Header über QUIC, mit anderen Trade-offs bei Loss/Head-of-Line.

Operativ bedeutet das: Wenn Sie „Kompression“ diskutieren, müssen Sie klarstellen, ob Sie Body-Kompression (gzip/br) oder Header-Kompression (HPACK/QPACK) meinen. TLS verschlüsselt ohnehin den gesamten Transport, aber die Zahl der Round Trips und die Connection-Reuse-Strategie unterscheiden sich erheblich.

Produktionseffekte, die Sie unbedingt berücksichtigen sollten

Queueing schlägt Mikrooptimierung

Ein häufiger Fehler ist, nur die „durchschnittliche“ CPU-Zeit zu betrachten. Unter Last ist die Warteschlange entscheidend: Wenn Kompression oder TLS-Krypto die CPU-Auslastung über einen Schwellenwert drückt, steigen p95/p99 überproportional. Deshalb sind Tail-Latenzen oft das erste Symptom.

Mehr Hops, mehr Arbeit: Termination-Ketten

In vielen Architekturen wird TLS mehrfach terminiert: CDN → WAF → Load Balancer → Ingress → Sidecar → Service. Jede Termination kann Handshake- und Kryptoarbeit erzeugen. Zusätzlich kann Kompression an mehreren Stellen passieren (Edge komprimiert Richtung Client, Sidecar komprimiert Richtung Service, oder umgekehrt).

• Symptom: „Extern langsam, intern schnell“ oder „Nur über bestimmte Entry-Points langsam“.
• Ursache: Overhead ist nicht im Kernservice, sondern in einer vorgeschalteten Komponente (WAF/Sidecar/Ingress) konzentriert.

Already-Compressed Content: Kompression ohne Nutzen

Viele Medientypen sind bereits komprimiert (JPEG, PNG, MP4, ZIP). Komprimieren Sie diese erneut, zahlen Sie CPU, ohne Bytes zu sparen – manchmal wachsen die Daten sogar minimal. Eine saubere Konfiguration komprimiert deshalb nur passende MIME-Typen.

Messstrategie: Wie Sie Overhead sauber beweisen

Ein praktikables Vorgehen kombiniert wenige Messpunkte, die in den meisten Umgebungen verfügbar sind. Ziel ist ein Beweis, der die Diskussion „Netzwerk vs. App“ beendet.

• CPU und Run-Queue: pro Proxy/Sidecar/Service. Spikes bei TLS-Termination sind ein starkes Signal für Krypto-Overhead.
• Handshake-Metriken: Anzahl neuer TLS-Verbindungen, Resumption-Rate, Handshake-Failures, mTLS-Handshake-Dauer.
• Bytes in/out: vor und nach Kompression (falls messbar), oder zumindest Response-Size-Verteilung.
• Connection-Reuse: Keepalive/Pool-Statistiken, durchschnittliche Requests pro Connection.
• Tail-Latenzen: p95/p99 pro Hop (Edge, Ingress, Service), nicht nur End-to-End.

Ein praktisches RCA-Muster: „Mehr neue Verbindungen“ vs. „Mehr Bytes“

Wenn Latenz steigt, prüfen Sie zuerst, ob die Anzahl neuer TLS-Verbindungen pro Sekunde sprunghaft zunimmt. Ist das der Fall, ist der Handshake ein Hauptverdächtiger. Wenn stattdessen die durchschnittliche Response-Größe steigt (z. B. mehr Payload oder fehlende Kompression), liegt die Ursache eher bei Bytes/Transfer_Time.

Optimierungshebel, die in der Praxis am meisten bringen

• Connection Reuse verbessern: Keepalive sinnvoll konfigurieren, Connection Pools korrekt dimensionieren, Idle Timeouts entlang der Kette harmonisieren.
• TLS Resumption nutzen: Session Tickets/Resumption aktivieren, wo sinnvoll, um Handshake-Kosten zu senken.
• Kompression selektiv einsetzen: nur für geeignete Content-Typen und ab einer sinnvollen Mindestgröße.
• Kompressionslevel anpassen: niedrigeres Level kann deutlich CPU sparen bei moderatem Ratio-Verlust.
• Double Work vermeiden: Kompression und TLS-Termination nicht unnötig mehrfach in der Kette durchführen.
• HTTP/2 oder HTTP/3 prüfen: mehr Requests pro Connection, weniger Handshakes, effizientere Header-Übertragung.

Typische Incident-Szenarien und wie Sie sie auseinanderhalten

• Scenario A: p99 steigt nach WAF-Update: Prüfen Sie TLS-Handshake-Rate und CPU der WAF. Oft wurden Idle Timeouts oder Cipher/Policy geändert, wodurch Reuse sinkt.
• Scenario B: p95 steigt nach Aktivierung von Brotli: Prüfen Sie CPU im Edge und Response-Size-Verteilung. Häufig ist der Kompressionslevel zu hoch oder es wird zu viel Content komprimiert.
• Scenario C: Nur mobile Clients langsam: Bandbreite/RTT dominieren, Kompression kann helfen. Prüfen Sie aber auch, ob TLS-Resumption auf mobilen Netzen durch häufige IP-Wechsel schlechter funktioniert.
• Scenario D: Interne Service-to-Service Calls werden langsam: mTLS im Mesh kann CPU und Queueing verursachen, insbesondere bei hoher Verbindungschurn.

Outbound-Links für vertiefende Referenzen

• TLS 1.3 Spezifikation (RFC 8446) für Handshake-Mechanik, Resumption und Performance-relevante Details.
• HTTP/2 (RFC 7540) als Grundlage für Multiplexing und weniger Verbindungsaufbau.
• HPACK Header-Kompression (RFC 7541) zur Einordnung von Header-Overhead in HTTP/2.
• QPACK Header-Kompression (RFC 9204) für HTTP/3/QUIC-spezifische Trade-offs.
• Brotli Compressed Data Format (RFC 7932) für algorithmische Grundlagen und Kompatibilität.
• OWASP Transport Layer Protection Cheat Sheet für sichere TLS-Konfigurationen ohne unnötige Performance-Fallen.

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