Расскажи про самые сложные задачи, которые решал

Одной из самых сложных задач была миграция монолитного приложения на Express.js с 500k строк кода на микросервисную архитектуру без downtime для пользователей.

Вызовы:

1. Распутывание зависимостей: Монолит имел запутанные модульные связи и общее состояние в памяти.
2. Согласованность данных: Необходимо было разделить общую PostgreSQL базу между новыми сервисами, сохраняя целостность транзакций.
3. Коммуникация: Организация взаимодействия между 10+ новыми сервисами (ордеры, пользователи, платежи и т.д.).

Мое решение и реализация:

1. Стратегия «Strangler Fig»:

• Мы не переписывали всё сразу. Я создал API Gateway (на Node.js с @nestjs/platform-express), который перенаправлял трафик либо в старый монолит, либо в новые сервисы.
• Постепенно мы «отрезали» модули от монолита, превращая их в независимые сервисы (например, первым вынесли сервис нотификаций на Nest.js с RabbitMQ).

2. Синхронизация данных через события:

• Для замены общих JOIN-запросов внедрили механизм событийной синхронизации. При изменении сущности в «сервисе пользователей» он публиковал событие в Kafka.

• Другие сервисы (например, «сервис ордеров») подписывались на эти события и поддерживали свою денормализованную копию необходимых данных в своей БД.

  // Пример публикации события в сервисе пользователей (Nest.js)
  @Injectable()
  export class UserService {
  constructor(private kafkaProducer: KafkaProducerService) {}
  
  async updateUser(userId: string, data: UpdateUserDto) {
  const updatedUser = await this.userRepo.update(userId, data);
  // Публикуем событие для других сервисов
  await this.kafkaProducer.emit('user.updated', {
    id: updatedUser.id,
    email: updatedUser.email,
    updatedAt: new Date().toISOString()
  });
  return updatedUser;
  }
  }

3. Управление распределенными транзакциями:

• Для сценариев, требующих согласованности (например, создание заказа со списанием денег), реализовали паттерн Saga с компенсирующими транзакциями, используя состояние в PostgreSQL.

Итог: Миграция заняла 9 месяцев, но прошла незаметно для конечных пользователей. В результате мы добились независимого масштабирования сервисов, повысили отказоустойчивость и ускорили циклы разработки новых фич.