Что такое высокая нагрузка на бэкенд-систему и какие подходы для её обработки существуют в Go?

Ответ

Высокая нагрузка (High Load) — это состояние, при котором система обрабатывает количество запросов или данных, близкое к пределу своих аппаратных или программных возможностей. Это приводит к деградации производительности.

Основные индикаторы высокой нагрузки:

Высокая утилизация ресурсов: CPU близок к 100%, потребление памяти постоянно растет, высокая активность дискового I/O или сетевого трафика.
Увеличение времени ответа (Latency): Запросы обрабатываются значительно дольше, чем в обычном режиме.
Рост количества ошибок: Система начинает возвращать ошибки (например, 5xx коды), таймауты или отказы в соединении.
Переполнение очередей: Задачи накапливаются в очередях (например, в брокере сообщений или внутреннем канале Go) быстрее, чем система успевает их обработать.

Подходы для обработки высокой нагрузки в Go:

Go отлично подходит для создания высоконагруженных систем благодаря встроенной модели конкурентности. Основные подходы:

Конкурентность с помощью горутин: Вместо создания потока ОС на каждый запрос, Go использует легковесные горутины. Это позволяет эффективно обрабатывать десятки тысяч одновременных соединений.

Паттерн "Пул Воркеров" (Worker Pool): Чтобы избежать неконтролируемого создания горутин при резком росте нагрузки, создается ограниченный пул горутин-воркеров, которые разбирают задачи из общей очереди (канала). Это позволяет контролировать потребление ресурсов.

// jobs - канал для отправки задач, results - для получения результатов
var jobs = make(chan Job, 100)

// Запускаем фиксированное количество воркеров
func init() {
    for w := 1; w <= 10; w++ {
        go worker(w, jobs)
    }
}

// Воркер читает из канала jobs и выполняет работу
func worker(id int, jobs <-chan Job) {
    for j := range jobs {
        // ... выполнение тяжелой задачи j ...
    }
}

// Обработчик HTTP просто добавляет задачу в очередь
func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    job := createJob(r) // Создаем задачу из запроса
    jobs <- job          // Отправляем в очередь, не блокируя запрос надолго
    w.WriteHeader(http.StatusAccepted)
}

Асинхронная обработка: Для долгих задач используется вынос логики в фоновую обработку с помощью брокеров сообщений (RabbitMQ, Kafka), чтобы мгновенно отвечать пользователю.
Кэширование: Часто запрашиваемые данные кэшируются (в памяти с помощью sync.Map или специализированных библиотек, либо во внешних системах вроде Redis/Memcached), чтобы снизить нагрузку на базу данных.
Балансировка нагрузки: Запросы распределяются между несколькими экземплярами (инстансами) приложения с помощью балансировщика (Nginx, HAProxy).