Приведите пример решения сложной задачи в бэкенд-разработке, например, оптимизации высоконагруженного сервиса.

Это классическая задача, которую можно решить, применив комплексный подход. Рассмотрим на примере сервиса обработки событий.

Задача (Situation & Task)

Ситуация: Есть микросервис, принимающий события по HTTP. При росте нагрузки до 1000 RPS (запросов в секунду) время ответа (latency) растет до 500ms, появляются ошибки 503 Service Unavailable.

Задача: Оптимизировать сервис для стабильной работы под нагрузкой в 15,000 RPS с latency не более 50ms.

Действия (Action)

1. 
   

   Асинхронная обработка: Вместо синхронной обработки события в HTTP-ручке, запрос немедленно складывается в быструю очередь (например, Kafka или NATS JetStream). Это позволяет мгновенно отвечать клиенту 202 Accepted и обрабатывать данные в фоновом режиме.

   
   
2. 
   

   Пул воркеров (Worker Pool): Создается пул горутин (воркеров), которые читают сообщения из очереди и обрабатывают их. Это позволяет контролировать уровень параллелизма и не перегружать CPU и зависимые сервисы (например, БД).

   
   
3. 
   

   Пакетная обработка (Batching): Воркеры не обрабатывают сообщения по одному, а накапливают их в пакеты (батчи) и обрабатывают/сохраняют в БД одной транзакцией. Это значительно снижает количество обращений к БД и сетевой оверхед.

   
   
4. 
   

   Кеширование: Часто запрашиваемые, но редко изменяемые данные (например, настройки пользователя) кешируются в Redis или в памяти сервиса (in-memory cache), чтобы избежать лишних запросов в БД.

   
   
5. 
   

   Graceful Shutdown: Реализован механизм плавной остановки, который позволяет сервису завершить обработку текущих задач перед выключением, чтобы не потерять данные.

   
   

Пример кода: Пакетная обработка

// processBatches читает из канала сообщений и отправляет их пакетами
func (w *Worker) processBatches(ctx context.Context) {
    batch := make([]*Message, 0, w.batchSize)
    ticker := time.NewTicker(w.batchTimeout) // Отправка по таймауту
    defer ticker.Stop()

    for {
        select {
        case msg := <-w.inputChan:
            batch = append(batch, msg)
            if len(batch) >= w.batchSize {
                w.flush(ctx, batch) // Отправка при заполнении батча
                batch = make([]*Message, 0, w.batchSize)
            }
        case <-ticker.C:
            if len(batch) > 0 {
                w.flush(ctx, batch) // Отправка по таймауту
                batch = make([]*Message, 0, w.batchSize)
            }
        case <-ctx.Done():
            if len(batch) > 0 {
                w.flush(context.Background(), batch) // Финальная отправка перед выходом
            }
            return
        }
    }
}

Результат (Result)

• Пропускная способность (throughput) увеличена с 1k до 15k+ RPS.
• Среднее время ответа (latency) снижено с 500ms до <50ms.
• Система стала отказоустойчивой: сбои отдельных воркеров или временная недоступность БД не приводят к потере данных, так как они хранятся в очереди.