По каким признакам вы определяете, что код является поддерживаемым и масштабируемым?

Это два взаимосвязанных, но разных качества. Я оцениваю их по следующим признакам:

Поддерживаемость (Maintainability)

Поддерживаемый код легко читать, понимать и безопасно изменять. Ключевые маркеры:

• Читаемость и чистота: Код должен быть самодокументируемым. Используются понятные имена переменных и функций, соблюдается единый стиль (gofmt обязателен).
• Принципы SOLID: Особенно важны:
  • Single Responsibility Principle (SRP): Каждый компонент (структура, функция) решает одну задачу. Это упрощает тестирование и рефакторинг.
  • Dependency Inversion Principle (DIP): Зависимость от абстракций (интерфейсов), а не от конкретных реализаций. Это делает код гибким.
• Тестируемость: Наличие юнит- и интеграционных тестов. Код, который легко тестировать, обычно хорошо спроектирован.
• Явная обработка ошибок: Ошибки не игнорируются, а обрабатываются и возвращаются наверх по стеку вызовов.
• Минимализм: Отсутствие "мёртвого" или избыточно сложного кода. Функции короткие и сфокусированные.

Масштабируемость (Scalability)

Масштабируемый код способен эффективно работать при росте нагрузки (RPS, объем данных) или сложности (новые фичи).

• Низкое зацепление и высокая связность (Low Coupling, High Cohesion): Модули независимы друг от друга (low coupling) и их внутренние элементы логически связаны (high cohesion). Это позволяет изменять или масштабировать одну часть системы, не затрагивая другие.
• Отсутствие состояния (Statelessness): Бэкенд-сервисы не хранят состояние клиента между запросами. Это критически важно для горизонтального масштабирования (простого добавления новых экземпляров сервиса за балансировщиком).
• Асинхронность: Для долгих или ресурсоемких операций используются асинхронные подходы (через goroutines и channels) и брокеры сообщений (RabbitMQ, Kafka), чтобы не блокировать основной поток обработки запросов.
• Продуманная работа с зависимостями: Отсутствие "бутылочных горлышек", таких как медленные запросы к БД без кэширования или синхронные вызовы к медленным внешним API.

Пример кода, демонстрирующий принципы DIP и SRP, которые закладывают основу для поддерживаемости и упрощают будущее масштабирование:

// UserRepository - это абстракция (интерфейс)
// Мы не зависим от конкретной реализации (PostgreSQL, Mocks, etc.)
type UserRepository interface {
    FindByID(id int) (*User, error)
}

// UserService решает одну задачу - бизнес-логика пользователя (SRP)
// и зависит от интерфейса, а не от реализации (DIP)
type UserService struct {
    repo UserRepository
}

func (s *UserService) GetUser(id int) (*User, error) {
    // ... какая-то бизнес-логика ...
    return s.repo.FindByID(id)
}