Опишите ваш опыт работы с различными типами нагрузки на бэкенд-системы и методы их оптимизации.

Я работал с несколькими основными профилями нагрузки, каждый из которых требует своего подхода к проектированию и оптимизации:

• API с высокой пропускной способностью (High-Throughput APIs): Системы, обрабатывающие десятки тысяч запросов в секунду (RPS). Ключевые задачи здесь — минимизация задержек и эффективное использование ресурсов.

  • Методы оптимизации: Горизонтальное масштабирование за балансировщиком (Nginx, K8s Ingress), использование производительных фреймворков (fasthttp), кеширование на разных уровнях (in-memory, Redis/Memcached), применение worker pool для контроля над конкурентностью.

• Системы с интенсивными операциями чтения/записи (Read/Write-Heavy Systems): Классические CRUD-приложения, где узким местом часто становится база данных.

  • Методы оптимизации: Оптимизация SQL-запросов (анализ через EXPLAIN), правильное использование индексов, connection pooling (database/sql отлично с этим справляется), репликация БД (read-replicas для снижения нагрузки на основную базу).

• Асинхронные фоновые задачи (Background Workers): Обработка задач из очередей сообщений (RabbitMQ, Kafka), которые не требуют немедленного ответа клиенту (например, отправка email, обработка видео).

  • Методы оптимизации: Распараллеливание обработки сообщений с помощью горутин, реализация graceful shutdown для корректного завершения задач при перезапуске сервиса, настройка prefetch count в RabbitMQ для контроля количества одновременно обрабатываемых задач.

• Системы с низкой задержкой (Low-Latency Systems): Сервисы, где время ответа критично (например, в AdTech или трейдинге). Часто используются бинарные протоколы.

  • Методы оптимизации: Использование gRPC вместо REST/JSON для более быстрой сериализации/десериализации, минимизация аллокаций памяти (использование пулов объектов sync.Pool), профилирование CPU и памяти с помощью pprof для поиска узких мест.

Для анализа и поиска проблем я регулярно использую:

• Профилирование: Встроенный pprof для анализа CPU, памяти, блокировок и горутин.
• Нагрузочное тестирование: Инструменты вроде vegeta, k6 или wrk для имитации реальной нагрузки.
• Мониторинг: Prometheus для сбора метрик и Grafana для их визуализации.