Какую самую сложную техническую задачу вы решали в последнем проекте?

Задача: Оптимизация запросов к кластеру Apache Cassandra для обработки больших объемов данных в реальном времени с высокими требованиями к задержкам (low latency).

Проблема: Высокий latency (до 2 секунд) при операциях чтения/записи из-за:

• Неоптимального выбора ключа партиционирования (partition key), приводящего к "горячим" партициям.
• Паттерна N+1 запросов, создающего избыточную нагрузку.

Решение и реализация:

1. Редизайн модели данных: Выбрали составной partition key для равномерного распределения данных и уменьшения размера партиций.
2. Пакетная обработка (Batching): Заменили множественные последовательные запросы на batch-операции.
3. Добавление кэширования: Внедрили кэш на стороне приложения с использованием Caffeine для часто запрашиваемых данных.
4. Асинхронные запросы: Использовали CompletableFuture для неблокирующего выполнения операций ввода-вывода.

Пример оптимизации (Java):

// Было: N+1 запросов (неэффективно)
for (User user : users) {
    ResultSet rs = session.execute("SELECT * FROM events WHERE user_id = ?", user.getId());
    // обработка результата
}

// Стало: 1 batch-запрос
List<BoundStatement> statements = users.stream()
    .map(user -> session.prepare("SELECT * FROM events WHERE user_id = ?")
           .bind(user.getId()))
    .collect(Collectors.toList());

BatchStatement batch = BatchStatement.newInstance(DefaultBatchType.LOGGED);
statements.forEach(batch::add);
ResultSet results = session.execute(batch); // Один запрос к кластеру

Результат: Снижение средней задержки (latency) с 2000 мс до 200 мс и уменьшение нагрузки на кластер на 70%.