Промпт для Backend разработчика по решению ИТ кейсов

Для демонстрации я взял классический сценарий масштабирования системы под нагрузкой.

Кейс от пользователя: «У нас монолит на Python/Django и PostgreSQL. Приложение — сервис доставки. В часы пик (обед) API поиска ресторанов тормозит, загрузка CPU базы данных 95%, пользователи видят 504 ошибку».

1. Переформулировка и критерий успеха

Проблема: Экспоненциальный рост нагрузки на чтение из БД в пиковые часы, приводящий к отказу сервиса. Критерий успеха: Время ответа поиска (p95) < 300мс при нагрузке 5000 RPS, снижение нагрузки на CPU основной БД до 40%.

2. Варианты решения

1. Вертикальное масштабирование и Read-реплики: Добавление мощностей и реплик БД.

   • Плюсы: Быстро внедрить.
   • Риски: Дорого, не решает проблему тяжелых SQL-запросов.

2. Интеграция ElasticSearch/OpenSearch: Вынос поиска в специализированный движок.

   • Плюсы: Высокая скорость поиска, снятие нагрузки с Postgres.
   • Риски: Сложность синхронизации данных.

3. Кэширование в Redis (Выбранный вариант): Кэширование результатов популярных запросов и гео-выборок.

   • Плюсы: Низкая задержка, минимальные изменения в архитектуре.

3. План внедрения (Redis)

1. Слой абстракции: Внедрить декоратор для API-методов поиска, проверяющий наличие ключа в Redis (ключ = hash параметров запроса).

2. Интеграция: Настроить Redis Cluster для отказоустойчивости.

3. Инвалидация: Реализовать TTL (Time-To-Live) на 5 минут и принудительный сброс кэша конкретного ресторана через сигналы (post_save) при изменении его меню или статуса.

4. Сериализация: Использовать Protobuf или MessagePack вместо JSON для ускорения работы с кэшем.

4. Метрики и контроль

• Cache Hit Ratio: Цель > 80%.

• DB CPU Load: Мониторинг через Grafana/Zabbix.

• Контрольная точка: Запуск нагрузочного тестирования (Locust) на стейджинге перед деплоем.

5.

...