Ответ
Да, проект был высоконагруженным (Highload). Мы разрабатывали масштабируемое REST API на Spring Boot с микросервисной архитектурой.
Ключевые метрики и технологии:
- Нагрузка: ~10 000 запросов в секунду (RPS) с пиками до 50 000.
- Кеширование: Redis для хранения сессий и часто запрашиваемых данных.
- Асинхронная обработка: Apache Kafka для обработки событий (например, нотификаций, аналитики).
- База данных: PostgreSQL с горизонтальным шардированием по ключу пользователя и read-репликами.
- Мониторинг: Prometheus для сбора метрик и Grafana для визуализации.
Пример оптимизации — кеширование в сервисе:
@Service
public class UserService {
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(Long id) {
// Запрос выполняется только при промахе кеша
return userRepository.findById(id)
.orElseThrow(() -> new UserNotFoundException(id));
}
}Почему это важно: Без кеширования каждый запрос создавал бы нагрузку на БД. Благодаря горизонтальному масштабированию (Kubernetes) и оптимизированным запросам система успешно справлялась с пиковыми нагрузками.
Ответ 18+ 🔞
Да ты представь, мы тут на проекте, блядь, такой горшок варили, что мама не горюй — настоящий Highload, ёпта! Не какая-нибудь сайтик-визиточка, а масштабируемое REST API на Spring Boot, да ещё и по микросервисам раскиданное, чтоб его.
Циферки, от которых глаза на лоб лезут:
- Нагрузочка: Обычно так, по мелочи, тысяч десять запросов в секунду. А как пикнёт — все пятьдесят, сука, тысяч! Представляешь этот ураган?
- Кеширование: Без Redis тут вообще никуда — сессии туда, горячие данные туда, а то БД сдохнет, блядь, в первые пять минут.
- Асинхронщина: Всё, что можно не делать прямо сейчас, — в Apache Kafka. Уведомления, аналитика — пусть там в очереди болтаются, ебушки-воробушки.
- База: PostgreSQL, конечно. Но не простой, а расчленённый, блядь — шардированный по юзерам, да ещё и с кучей read-реплик, чтобы не захлебнуться.
- Наблюдение: Prometheus метрики собирает, Grafana красивые графики рисует, а мы сидим и смотрим, не ползёт ли что-нибудь к пиздецу.
Вот, смотри, как мы умно кеш прикрутили в сервисе, чтобы БД не ебать понапрасну:
@Service
public class UserService {
@Cacheable(value = "users", key = "#id")
public User getUserById(Long id) {
// Запрос выполняется только при промахе кеша
return userRepository.findById(id)
.orElseThrow(() -> new UserNotFoundException(id));
}
}А без этой, блядь, хитрой жопы что? Каждый долбаный запрос лез бы прямо в базу, которая уже и так овердохуища запросов жрёт! А так — раз, и из кеша вынул, если юзера уже кто-то спрашивал. Плюс всё это на Kubernetes болталось, масштабировалось туда-сюда... В общем, система даже на этих пиках в пятьдесят тысяч не сдыхалась, а держалась, блядь, молодцом.