ENIGMA AI
ENIGMA AI

Расскажите подробнее о ваших прошлых проектах: как они были устроены и какие архитектурные решения в них применялись?

встречается 1× middle architecture

Как ответить

В последнем проекте я занимался перепроектированием монолитного приложения для управления заказами в микросервисную архитектуру. Основная цель была — убрать блокировки при пиковых нагрузках (Black Friday, распродажи) и дать командам возможность независимо выкатывать фичи.

Исходный монолит работал на Java + Spring Boot, PostgreSQL, RabbitMQ. Вся логика — от приёма заказа до расчёта доставки — была в одном WAR-файле. При нагрузке 5k RPS он ложился: база не справлялась с блокировками на таблице заказов, а очередь Rabbit упиралась в лимиты по памяти.

Мы разбили систему на три сервиса:

  • Order Service — приём заказов, базовая валидация, сохранение в MongoDB (для скорости записи) и публикация события в Kafka.
  • Inventory Service — резервирование товаров. Использует PostgreSQL с оптимистичными блокировками (версии строк) и Redis для кэша остатков.
  • Delivery Service — расчёт стоимости и сроков доставки. Тяжёлые вычисления вынесены в отдельный воркер, который читает из Kafka и пишет результат обратно.

Для коммуникации выбрали Kafka вместо RabbitMQ — нужно было гарантировать доставку событий даже при падении сервисов. Каждый сервис хранит свою базу: Order — MongoDB, Inventory — PostgreSQL, Delivery — PostgreSQL. Это позволило независимо масштабировать базы под нагрузку. Например, Inventory мы горизонтально масштабировали на три реплики с read replicas для отчётов.

Из интересных решений: внедрили Saga-паттерн для распределённых транзакций. При отказе резервирования товара Order Service отправляет компенсирующее событие в Kafka, и заказ переходит в статус «отменён». Это избавило от двухфазного коммита и блокировок.

Ещё добавили Circuit Breaker (Resilience4j) на внешние вызовы — например, к сервису платёжного шлюза. При ошибках он переключался на fallback-логику: сохранял заказ в статусе «ожидание оплаты» и ставил задачу в очередь на повтор.

Результаты: время ответа API упало с 2 секунд до 200 мс при пике 10k RPS, команды стали деплоить независимо (раньше — раз в две недели, теперь — по несколько раз в день), а время простоя в чёрную пятницу сократилось с 4 часов до нуля.

Ключевые тезисы

  • Перепроектирование монолита в микросервисы: Order, Inventory, Delivery.
  • Выбор Kafka для гарантированной доставки событий и Saga для распределённых транзакций.
  • MongoDB для Order (скорость записи), PostgreSQL + Redis для Inventory (кэш и оптимистичные блокировки).
  • Circuit Breaker (Resilience4j) для внешних вызовов и fallback-логика.
  • Конкретные метрики: время ответа с 2 с до 200 мс, пик 10k RPS, нулевой downtime.

Что спросят дальше

  • — Как вы решали проблему согласованности данных между сервисами? Почему выбрали Saga, а не двухфазный коммит?
  • — Как тестировали распределённую систему? Использовали ли contract testing (Pact) или интеграционные тесты с тестконтейнерами?
  • — Как мониторили и отлаживали ошибки в Kafka? Были ли случаи потери сообщений и как их восстанавливали?

Готовьтесь к собеседованию с ENIGMA AI

AI-суфлёр подсказывает ответы прямо на собеседовании в реальном времени — незаметно для интервьюера.

Скачать приложение