Ответ
Это поведенческий вопрос, на который лучше всего отвечать по методу STAR (Situation, Task, Action, Result). Вот пример структурированного ответа:
Пример ответа
Situation (Ситуация):
На предыдущем месте работы я участвовал в разработке высоконагруженного микросервиса для процессинга платежей в финтех-компании.
Task (Задача):
Передо мной стояла задача спроектировать и реализовать ядро сервиса, которое должно было обрабатывать до 10 000 транзакций в секунду с минимальной задержкой. Ключевыми требованиями были отказоустойчивость, гарантированная доставка сообщений и идемпотентность обработки запросов.
Action (Действие):
- Архитектура: Я спроектировал сервис на основе Event-Driven архитектуры с использованием Apache Kafka в качестве брокера сообщений. Для разделения логики чтения и записи мы применили паттерн CQRS.
- Технологии: Основным языком был Go. Для кэширования и быстрой проверки на дубликаты (идемпотентность) мы использовали Redis. В качестве основного хранилища данных — PostgreSQL.
- Отказоустойчивость: Я лично реализовал паттерны Retry для повторных запросов к внешним системам и Circuit Breaker для защиты от каскадных сбоев. Вот пример упрощенной реализации retry-логики:
// Пакет для реализации retry-логики
import (
"log"
"time"
"github.com/avast/retry-go"
)
// ProcessPayment пытается обработать платеж, повторяя попытку при сбое
func ProcessPayment(paymentID string) error {
err := retry.Do(
func() error {
// Здесь логика обращения к внешнему платежному шлюзу
return callPaymentGateway(paymentID)
},
retry.Attempts(3), // 3 попытки
retry.Delay(200*time.Millisecond), // с задержкой 200 мс
retry.OnRetry(func(n uint, err error) {
log.Printf("Попытка #%d провалена: %s", n+1, err)
}),
)
return err
}Result (Результат):
В результате мы успешно запустили сервис, который стабильно обрабатывал пиковые нагрузки. Среднее время обработки транзакции сократилось на 30% по сравнению со старой системой, а уровень доступности сервиса составил 99.99%.