Ответ
Это поведенческий вопрос, цель которого — оценить ваш опыт работы с высоконагруженными системами. Хороший ответ должен быть структурированным и содержать конкретные данные, а не общие фразы.
Структура хорошего ответа:
- Масштаб нагрузки: Укажите ключевую бизнес-метрику (RPS — запросы в секунду, DAU/MAU — активные пользователи в день/месяц, объем обрабатываемых данных).
- Архитектура и стек: Кратко опишите, как система была построена (микросервисы, монолит) и какие технологии использовались (Go, Kubernetes, PostgreSQL, Redis, Kafka и т.д.).
- Показатели производительности (SLO/SLA): Назовите целевые и реальные показатели, такие как время ответа (latency p95/p99) и процент ошибок.
- Ваш личный вклад: Расскажите, какие проблемы производительности вы решали: оптимизация запросов в БД, внедрение кеширования, настройка асинхронной обработки, участие в настройке auto-scaling.
Пример сильного ответа:
«На предыдущем проекте я работал над бэкендом для real-time аналитики, который в пике обрабатывал около 15 000 RPS.
Архитектура: Это был микросервис на Go, развернутый в Kubernetes. Мы использовали PostgreSQL для хранения метаданных и ClickHouse для аналитических данных. Для быстрой доставки событий применяли Kafka, а для кеширования — Redis.
Метрики: Наш SLO по времени ответа был 200 мс для p99, и мы стабильно держались в районе 150 мс. Уровень ошибок не превышал 0.01%.
Мой вклад: Я занимался оптимизацией работы с ClickHouse. В частности, я спроектировал и внедрил механизм буферизации вставок с помощью отдельного воркера, что снизило нагрузку на БД на 40% и убрало скачки latency. Также я активно участвовал в настройке HPA (Horizontal Pod Autoscaler) в Kubernetes для автоматического масштабирования сервиса под нагрузкой».