Опишите технические детали и ваш вклад в ключевой прошлый проект.

Проект: Разработка высоконагруженного бэкенда для fintech-сервиса (микроплатежи).

Роль и стек: Senior Backend Developer. Стек: Java 17, Spring Boot 3, Spring Security (JWT), PostgreSQL, Apache Kafka, Redis, Docker, Kubernetes.

Ключевые решаемые задачи и реализация:

1. Ядро платежей:

   • Разработал idempotent REST API для инициирования платежей. Использовал уникальные ключи идемпотентности для предотвращения дублирования.

     @PostMapping("/payments")
     public ResponseEntity<PaymentResponse> createPayment(
         @RequestHeader("Idempotency-Key") String idempotencyKey,
         @Valid @RequestBody PaymentRequest request) {
     // Проверка наличия запроса с таким ключом в кэше (Redis)
     return paymentService.processIdempotent(idempotencyKey, request);
     }

2. Асинхронная обработка:

   • Интегрировал Kafka для асинхронной обработки платежных операций (валидация, списание, уведомления). Это позволило быстро отвечать клиенту и повысить отказоустойчивость.

     @Service
     public class PaymentProcessor {
     @KafkaListener(topics = "payment-requests")
     public void processPayment(PaymentEvent event) {
         // Длительная логика обработки
         paymentService.executeTransaction(event);
         kafkaTemplate.send("payment-results", resultEvent);
     }
     }

3. Оптимизация производительности и надежности:

   • Внедрил двухуровневое кэширование: Caffeine (локальный) + Redis (распределенный) для справочников (валюты, комиссии). Результат: Снижение нагрузки на БД на ~40%, уменьшение времени отклика API.
   • Реализовал паттерн Circuit Breaker (Resilience4j) для вызовов внешних платежных шлюзов, что повысило устойчивость системы к их сбоям.
   • Оптимизировал критичные SQL-запросы: Добавил составные индексы, перешел на batch-вставки для аудит-логов.

Итог: Система устойчиво обрабатывала пиковую нагрузку в несколько тысяч транзакций в минуту при сохранении времени отклика < 100 мс для ключевых эндпоинтов.