Ответ
Моим ключевым достижением стала оптимизация критического микросервиса обработки платежей, который сократил среднее время отклика с 2 секунд до 150-200 мс и повысил устойчивость к нагрузке с 1K до 10K RPS (запросов в секунду).
Что было сделано:
- Архитектура: Переход от монолитного взаимодействия с БД к гибридной модели с кэшированием и асинхронной обработкой.
- Оптимизация доступа к данным:
- Замена части синхронных EF Core-запросов на Dapper для сложных выборок.
- Введение двухуровневого кэширования (in-memory для горячих данных, распределенный Redis для сессионных).
public async Task<Order> GetOrderAsync(int id) { var cacheKey = $"order:{id}"; // Сначала проверяем быстрый in-memory кэш if (!_localCache.TryGetValue(cacheKey, out Order order)) { // Затем распределенный Redis order = await _distributedCache.GetAsync<Order>(cacheKey); if (order == null) { // И только потом идем в БД (через Dapper для скорости) order = await _dapperConnection.QueryFirstOrDefaultAsync<Order>( "SELECT * FROM Orders WHERE Id = @id", new { id }); // Асинхронно обновляем кэши await _distributedCache.SetAsync(cacheKey, order, TimeSpan.FromMinutes(5)); } _localCache.Set(cacheKey, order, TimeSpan.FromMinutes(1)); } return order; }
- Результат: Система стала стабильнее при пиковых нагрузках (например, в Black Friday), а также снизила нагрузку на БД и операционные затраты на инфраструктуру примерно на 20%.