Расскажите о самом сложном или интересном проекте, над которым вы работали. Какова была ваша роль и чем вы особенно гордитесь?

Это отличный вопрос, чтобы рассказать о своем опыте, используя структуру STAR (Situation, Task, Action, Result).

Пример ответа:

Situation (Ситуация): На предыдущем проекте мы разрабатывали высоконагруженный сервис для обработки пользовательских событий. При росте нагрузки до 10 000 запросов в секунду (RPS) мы столкнулись с деградацией производительности: время ответа (p99 latency) выросло до 800 мс, а количество ошибок стало неприемлемым.

Task (Задача): Моей задачей как старшего инженера было выявить узкие места и оптимизировать сервис, чтобы он стабильно выдерживал нагрузку до 15 000 RPS с p99 latency не более 100 мс.

Action (Действия):

1. Профилирование: С помощью pprof я обнаружил, что основными проблемами были высокое contention (борьба за мьютекс) в нашем in-memory кеше и долгое создание новых соединений с базой данных под пиковой нагрузкой.
2. Оптимизация кеша: Я заменил стандартную реализацию map с sync.RWMutex на более производительную библиотеку ristretto, которая использует шардирование и сложные алгоритмы вытеснения, что значительно снизило contention.

3. Пул соединений: Мы использовали pgx, и я настроил pgxpool с оптимальными параметрами MaxConns и MinConns, чтобы избежать постоянного создания новых соединений. Это позволило переиспользовать уже установленные соединения.

   // Пример конфигурации пула соединений
   config, err := pgxpool.ParseConfig(connStr)
   if err != nil {
       log.Fatal("Unable to parse connection string: ", err)
   }
   config.MaxConns = 50 // Ограничиваем максимальное количество соединений
   config.MinConns = 5  // Держим несколько соединений в режиме ожидания
   config.MaxConnLifetime = time.Hour // Периодически пересоздаем соединения
   
   pool, err := pgxpool.ConnectConfig(context.Background(), config)
   if err != nil {
       log.Fatal("Unable to connect to database: ", err)
   }

4. Асинхронная обработка: Часть работы (например, отправку уведомлений) мы вынесли в фоновую обработку с помощью worker pool на горутинах, чтобы основной поток запроса завершался как можно быстрее.

Result (Результат): После внедрения этих изменений мы не только достигли цели, но и превзошли ее. Сервис стал стабильно обрабатывать 20 000 RPS, p99 latency снизилось до 50 мс, а количество ошибок упало практически до нуля. Я горжусь тем, что смог глубоко проанализировать проблему и применить комплексное решение, которое обеспечило стабильность и масштабируемость продукта.