Какие задачи решал на прошлой работе?

«Какие задачи решал на прошлой работе?» — вопрос из категории Софт-скиллы, который задают на 25% собеседований C/C++ Разработчик. Ниже — развёрнутый пример ответа, который можно адаптировать под свой опыт.

Ответ

На предыдущей позиции в качестве C++ разработчика я занимался созданием и оптимизацией низкоуровневых компонентов для высоконагруженной торговой платформы.

Ключевые задачи и достижения:

  1. Разработка и оптимизация ядра обработки рыночных данных (market data feed handler):

    • Переписал критический путь обработки сообщений с использованием SIMD-инструкций (AVX2) и оптимизации кэша, что снизило задержку (latency) на 25% для наиболее частых операций.
    • Реализовал lock-free ring buffer для передачи данных между потоками приема сетевых пакетов и потоков логической обработки, устранив contention.
  2. Создание системы кэширования с политикой вытеснения:

    • Разработал шаблонный thread-safe кэш LRU (Least Recently Used) для хранения предварительно рассчитанных ценовых производных.
      
      template<typename Key, typename Value>
      class ConcurrentLRUCache {
      private:
      using ListType = std::list<std::pair<Key, Value>>;
      ListType items_list; // Хранит пары ключ-значение в порядке использования
      std::unordered_map<Key, typename ListType::iterator> items_map; // Для быстрого доступа O(1)
      std::shared_mutex mutex_; // Используем shared_mutex для read-heavy нагрузки
      size_t capacity_;

    public: std::optional get(const Key& key) { std::sharedlock lock(mutex); // Множественные читатели auto it = items_map.find(key); if (it == items_map.end()) return std::nullopt;

        // Перемещаем элемент в начало списка (наиболее недавно использованный)
        items_list.splice(items_list.begin(), items_list, it->second);
        return it->second->second;
    }
    // ... put, erase, resize

    };

  3. Портирование и рефакторинг:

    • Перенес критический модуль расчета рисков с C на современный C++17, заменив сырые указатели на std::unique_ptr и голые массивы на std::vector, что сократило количество ошибок сегментации на 40%.
    • Внедрил систему модульных тестов с использованием Google Test и интеграцию с CI/CD.
  4. Профилирование и отладка:

    • Регулярно использовал perf, Intel VTune и Valgrind/Callgrind для поиска узких мест (bottlenecks) и утечек памяти.
    • Работал с сетевым стеком: низкоуровневая оптимизация с использованием DPDK (Data Plane Development Kit) для одного из экспериментальных шлюзов.