Перейти к основному содержимому

Открытое собеседование в бигтех: секция System Design (Авито, Ozon, Wildberries, Яндекс, Сбер)

· 21 мин. чтения
Эйч Навыки — менторская программа
Эйч Навыки — менторская программа

Сегодня мы разберем собеседование, в ходе которого кандидат должен был спроектировать систему управления базой знаний. В процессе обсуждались такие аспекты, как функциональные и нефункциональные требования, выбор хранилищ данных, методы синхронизации данных между сервисами, а также механизмы обеспечения отказоустойчивости системы. Кандидат продемонстрировал базовые навыки проектирования, выявил свои слабые стороны и получил рекомендации по улучшению своих знаний в области системного дизайна.

Вопрос 1. Какие еще структуры организации контента могут использоваться в базе знаний, помимо статей?​

Таймкод: 00:09:06

Ответ собеседника: Неполный. В текущей версии системы организационные структуры представлены только категориями статей.

Правильный ответ: Помимо простых категорий статей можно внедрить более гибкие механизмы организации контента. Например, стоит рассмотреть следующие структуры:

  • Папки или коллекции. Это позволит группировать статьи по тематическим блокам или проектам, обеспечивая иерархическую организацию.
  • Теги и метаданные. Использование тегов даёт возможность устанавливать множественные пересечения между статьями, что упрощает фильтрацию и поиск.
  • Связи между статьями. Можно реализовать отношения «связано с», «родитель-ребёнок» или даже графовые структуры, позволяющие визуализировать семантические связи.
  • Ссылки и рекомендации. Организация перекрёстных ссылок, «похожие статьи», помогает пользователям находить дополнительный контент.

Для реализации на уровне базы данных можно создать отдельные таблицы для папок и связей. Пример на SQL:

CREATE TABLE folders (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL
);

CREATE TABLE article_folder (
    article_id INT REFERENCES articles(id),
    folder_id INT REFERENCES folders(id),
    PRIMARY KEY (article_id, folder_id)
);

CREATE TABLE article_relations (
    article_id INT REFERENCES articles(id),
    related_article_id INT REFERENCES articles(id),
    relation_type VARCHAR(50) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (article_id, related_article_id)
);

Такой подход позволяет обеспечить гибкую и масштабируемую структуру для организации знаний.

Вопрос 2. Какие техничес требования к системе по отказоустойчивости и доступности?​

Таймкод: 00:09:35

Ответ собеседника: Правильный. Система должна быть отказоустойчивой и доступной на 99.999% времени.

Правильный ответ: Система должна быть спроектирована с прицелом на высокую отказоустойчивость и минимальное время простоя. Доступность на уровне 99.999% означает, что суммарное время недоступности не должно превышать примерно 5 минут в год. Для достижения этого уровня следует:

  • Внедрить избыточность компонентов (резервирование серверов, баз данных, сетевых узлов).
  • Использовать механизмы автоматического переключения (failover) и балансировку нагрузки.
  • Применять мониторинг, алертинг и системы самовосстановления.
  • Реализовать паттерны, такие как circuit breaker в Golang, для защиты от каскадных сбоев. Например:
import (
	"errors"
	"time"
)

type CircuitBreaker struct {
	failureCount int
	threshold    int
	timeout      time.Duration
	lastFailure  time.Time
}

func (cb *CircuitBreaker) Call(request func() error) error {
	if cb.failureCount >= cb.threshold && time.Since(cb.lastFailure) < cb.timeout {
		return errors.New("circuit breaker tripped")
	}
	err := request()
	if err != nil {
		cb.failureCount++
		cb.lastFailure = time.Now()
	} else {
		cb.failureCount = 0
	}
	return err
}

Такой подход, вместе с масштабированием и распределением сервисов, позволит достичь требуемого уровня доступности.

Вопрос 3. Какой ожидается объём статей в базе данных?​

Таймкод: 00:10:11

Ответ собеседника: Правильный. В месяц создается около тысячи новых статей.

Правильный ответ: При условии, что ежемесячно появляется около 1000 статей, за год это составит примерно 12 000 статей. При длительном хранении (например, 10 лет) общее число может достигнуть 120 000 статей. При проектировании системы необходимо учитывать:

  • Масштабируемость базы данных для работы с увеличивающимся числом записей.
  • Индексирование для поддержания быстрого поиска и выборок.
  • Возможности архивирования или партиционирования таблиц для оптимизации производительности.

Например, можно использовать партиционирование по дате создания:

CREATE TABLE articles (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    title TEXT,
    content TEXT,
    created_at TIMESTAMP NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (created_at);

-- Создание партиций для каждого года или месяца

Это решение позволит эффективно управлять большими объёмами данных.

Вопрос 4. Какова средняя длина статьи?​

Таймкод: 00:12:47

Ответ собеседника: Правильный. Средний размер статьи составляет 5000 слов.

Правильный ответ: Если средняя статья содержит около 5000 слов, это оказывает влияние на такие аспекты, как:

  • Объём хранимых данных.
  • Затраты на индексацию для полнотекстового поиска.
  • Производительность при обработке и рендеринге страниц.

При проектировании необходимо оптимизировать работу с текстовыми данными, возможно, внедряя кэширование и оптимизацию алгоритмов поиска для работы с длинными текстами.

Вопрос 5. Нужно ли хранить все версии статей?​

Таймкод: 00:13:49

Ответ собеседника: Правильный. Да, необходимо хранить абсолютно все версии статей с момента их создания.

Правильный ответ: Для обеспечения возможности отката, аудита изменений и анализа истории, следует сохранять каждую версию статьи. Это можно реализовать посредством:

  • Таблицы версий, где каждая версия статьи хранится как отдельная запись с меткой времени и информацией об авторе изменений.
  • Применения паттерна Event Sourcing, при котором изменения фиксируются как события.

Пример структуры таблицы версий в SQL:

CREATE TABLE article_versions (
    version_id SERIAL PRIMARY KEY,
    article_id INT REFERENCES articles(id),
    content TEXT NOT NULL,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_by INT
);

Такой подход обеспечивает полную прослеживаемость изменений.

Вопрос 6. Возможно ли хранить только изменения статей для экономии места?​

Таймкод: 00:14:37

Ответ собеседника: Правильный. Да, можно хранить только изменения статей, а не полную версию, для экономии места.

Правильный ответ: Хранение дельта-изменений (разниц) между версиями позволяет существенно сократить объём данных. Это достигается с помощью алгоритмов дифференциации (diff), где фиксируются только изменённые фрагменты текста. Однако при восстановлении полной версии потребуется последовательное применение всех дельт, что может замедлить доступ к актуальной версии. Выбор между хранением полной версии и диффами зависит от компромисса между экономией места и скоростью восстановления данных. В Golang можно использовать библиотеку go-diff для вычисления разниц.

Вопрос 7. Какие требования к доступности системы в процентном соотношении?​

Таймкод: 00:15:03

Ответ собеседника: Правильный. Система должна быть доступна 99.999% времени, что составляет около 5 минут простоя в год.

Правильный ответ: Требование 99.999% доступности подразумевает максимально допустимый простой порядка 5 минут в год. Для его достижения необходимо:

  • Обеспечить резервирование и автоматическое переключение между узлами.
  • Реализовать мониторинг, алертинг и плановые тесты отказоустойчивости.
  • Гарантировать отказоустойчивость всех компонентов системы, включая сеть, серверы, базы данных и микросервисы.
  • Применять передовые технологии для балансировки нагрузки и геораспределения.

Такой подход минимизирует риски простоев и повышает надёжность системы.

Вопрос 8. Какой средний объём данных занимает одна статья?​

Таймкод: 00:15:39

Ответ собеседника: Правильный. Средний размер статьи составляет приблизительно 60 МБ.

Правильный ответ: Если каждая статья занимает около 60 МБ, то это указывает на наличие не только текстового, но и мультимедийного контента (изображений, видео и т.д.). При такой оценке важно:

  • Оптимизировать хранение данных, например, сжимая текст и используя специализированные системы для хранения больших объектов (BLOB-хранилища).
  • Обеспечить эффективное кэширование и распределение нагрузки при загрузке контента.
  • Рассмотреть хранение медиафайлов в облачных хранилищах (например, AWS S3) с ссылками в базе данных.

Вопрос 9. Какой общий объём данных займут статьи за год?​

Таймкод: 00:17:41

Ответ собеседника: Правильный. Статьи будут занимать около 720 МБ в год.

Правильный ответ: При условии создания 1000 статей в месяц, каждая объёмом 60 МБ, расчёт будет следующим:
1000 статей/месяц × 60 МБ × 12 месяцев = 720 000 МБ, что составляет примерно 720 ГБ в год.
При таком масштабе хранения необходимо тщательно спланировать архитектуру базы данных, рассмотреть варианты партиционирования и обеспечить достаточную ёмкость хранилища, а также оптимизировать затраты на инфраструктуру.

Вопрос 10. Каков планируемый срок хранения данных?​

Таймкод: 00:18:50

Ответ собеседника: Правильный. Данные планируется хранить в течение 10 лет.

Правильный ответ: Хранение данных в течение 10 лет требует обеспечения долговременной сохранности и доступности информации. Это означает:

  • Регулярное резервное копирование и наличие стратегии восстановления.
  • Возможность миграции данных при изменении технологий.
  • Соблюдение нормативных требований и стандартов безопасности.
  • Проектирование архитектуры, предусматривающее изменения схемы базы данных без потери данных.

Такая стратегия обеспечивает надёжное хранение данных на протяжении всего жизненного цикла системы.

Вопрос 11. Какой ожидается масштаб пользовательской базы?​

Таймкод: 00:19:48

Ответ собеседника: Правильный. Планируется 100,000 админов и 100 миллионов пользователей.

Правильный ответ: Система должна поддерживать масштаб до 100 000 администраторов и 100 миллионов конечных пользователей. Это требует:

  • Проектирования архитектуры с возможностью горизонтального масштабирования.
  • Эффективной балансировки нагрузки и управления сессиями.
  • Обеспечения отказоустойчивости и высокой производительности даже при пиковых нагрузках.
  • Проведения нагрузочного тестирования для выявления и устранения узких мест.

Вопрос 12. Какова ежедневная активность одного пользователя по чтению и поиску статей?​

Таймкод: 00:20:02

Ответ собеседника: Правильный. Один пользователь читает 10 статей и использует поиск 5 раз в день.

Правильный ответ: Если пользователь в среднем просматривает 10 статей и совершает 5 поисковых запросов в день, это задаёт определённый уровень нагрузки на систему. При таком сценарии важно:

  • Оптимизировать запросы к базе данных.
  • Внедрить эффективное кэширование и индексацию.
  • Обеспечить масштабируемость компонентов, отвечающих за поиск и отображение контента.
  • Проводить регулярное мониторирование производительности для своевременного реагирования на увеличение активности.

Вопрос 13. Сколько статей обновляет один администратор в день?​

Таймкод: 00:21:02

Ответ собеседника: Правильный. Один админ обновляет в среднем 5 статей в день.

Правильный ответ: При средней активности администратора в 5 обновлений статей в день необходимо учитывать:

  • Нагрузку на операции записи в базу данных.
  • Механизмы контроля версий и разрешения конфликтов при одновременном редактировании.
  • Реализацию транзакционной целостности и обеспечения согласованности данных.
  • Возможное применение оптимистичных блокировок или стратегий слияния изменений для минимизации потерь данных.

Вопрос 14. Как распределяется нагрузка в течение дня?​

Таймкод: 00:22:14

Ответ собеседника: Правильный. Нагрузка в течение дня распределена равномерно.

Правильный ответ: Равномерное распределение нагрузки позволяет планировать использование ресурсов и упрощает масштабирование системы. При отсутствии резких пиков можно:

  • Оптимизировать планирование технического обслуживания.
  • Более точно прогнозировать потребление вычислительных ресурсов.
  • Использовать статические и динамические методы балансировки нагрузки без необходимости в сложных алгоритмах для работы с пиковыми нагрузками.

Вопрос 15. Какой объём запросов в секунду (RPS) планируется для операций чтения и поиска?​

Таймкод: 00:24:14

Ответ собеседника: Правильный. Приблизительно 500 тысяч RPS на чтение и поиск.

Правильный ответ: Обработка порядка 500 000 запросов в секунду требует высокопроизводительной архитектуры. Для реализации такого уровня нагрузки необходимо:

  • Использовать распределённые кэш-системы (например, Redis или Memcached).
  • Применять масштабируемые решения для поиска, такие как Elasticsearch.
  • Оптимизировать алгоритмы обработки запросов и распределять нагрузку между серверами с помощью балансировщиков.
  • Провести нагрузочное тестирование для выявления узких мест и своевременного масштабирования инфраструктуры.

Вопрос 16. Как решается проблема конкурентного редактирования статей админами?​

Таймкод: 00:29:15

Ответ собеседника: Правильный. Будет использоваться принцип «последний записавший выигрывает» при одновременном редактировании.

Правильный ответ: Конкурентное редактирование требует надёжных механизмов синхронизации данных. Принцип «последний записавший выигрывает» является простым, но может приводить к потере информации, если изменения одного администратора затираются другим. Более продвинутые решения включают:

  • Оптимистичные блокировки. Перед обновлением проверяется, не изменились ли данные с момента начала редактирования.
  • Контроль версий. Каждая статья имеет версию, и обновление происходит только при совпадении версий.
  • Механизмы слияния изменений. При возникновении конфликтов можно предложить пользователю объединить изменения.

Пример на Go с проверкой версии:

type Article struct {
    ID      int
    Content string
    Version int
}

func UpdateArticle(article *Article, newContent string, clientVersion int) error {
    if article.Version != clientVersion {
        return errors.New("article has been modified by another user")
    }
    article.Content = newContent
    article.Version++
    return nil
}

Такой подход обеспечивает более надёжное управление конкурентными изменениями.

Вопрос 17. Какой уровень защиты от DDoS-атак планируется?​

Таймкод: 00:29:48

Ответ собеседника: Неполный. Уровень защиты от DDOS-атак должен быть выше текущего.

Правильный ответ: Для защиты от DDoS-атак следует реализовать многослойную стратегию, которая может включать:

  • Использование специализированных сервисов (например, Cloudflare, Akamai) для фильтрации трафика.
  • Настройку распределённых балансировщиков нагрузки и геораспределённых центров обработки.
  • Внедрение rate limiting и ограничений по количеству запросов с одного IP.
  • Интеграцию с системами мониторинга и автоматического масштабирования инфраструктуры.
  • Применение API Gateway для централизованного контроля входящих запросов.

Такой комплексный подход обеспечивает высокий уровень защиты от атак.

Вопрос 18. Какие особенности «умного поиска» следует учесть при проектировании?​

Таймкод: 00:11:21

Ответ собеседника: Правильный. Умный поиск должен находить статьи не только по точному соответствию, но и по смыслу, с учетом синонимов и возможных опечаток.

Правильный ответ: При проектировании умного поиска важно учесть:

  • Семантический анализ. Обработка синонимов, лемматизация и стемминг для нахождения смысловых совпадений.
  • Обработка опечаток. Использование алгоритмов для исправления ошибок ввода.
  • Ранжирование результатов. Настройка весов для различных критериев релевантности.
  • Полнотекстовый анализ. Применение индексации, позволяющей быстро обрабатывать большие объёмы текстовых данных.

Интеграция с решениями вроде Elasticsearch может значительно упростить реализацию этих возможностей.

Вопрос 19. Какие альтернативы использованию базы данных для реализации умного поиска существуют?​

Таймкод: 00:36:05

Ответ собеседника: Неправильный. Можно написать собственный поиск, выгрузив весь контент в оперативную память и кэшируя индекс.

Правильный ответ: Помимо реализации поиска на уровне базы данных, существуют специализированные решения:

  • Поисковые движки. Elasticsearch, Solr или Sphinx обеспечивают масштабируемость, поддержку полнотекстового поиска и сложное ранжирование.
  • Библиотеки для поиска. Например, Bleve для Go предоставляет возможности полнотекстового поиска без необходимости реализации с нуля.
  • Интеграция с внешними сервисами. Использование облачных решений для поиска, таких как Algolia.

Эти варианты позволяют избежать проблем с производительностью и сложностями при масштабировании, которые могут возникнуть при самописном решении.

Вопрос 20. Какой тип запросов планируется использовать для поиска статей?​

Таймкод: 00:36:49

Ответ собеседника: Правильный. Запросы будут типа лайк, для поиска по тексту.

Правильный ответ: Использование оператора LIKE в SQL позволяет осуществлять базовый поиск по шаблону, однако для более «умного» поиска он может оказаться недостаточным. В зависимости от требований к релевантности и скорости поиска может потребоваться:

  • Применение полнотекстового поиска с использованием специальных индексов (например, tsvector в PostgreSQL).
  • Использование специализированных движков (Elasticsearch, Solr) для более точного и масштабируемого поиска.
  • Комбинирование базовых SQL-запросов с дополнительными алгоритмами обработки текста.

Вопрос 21. Достаточно ли возможностей SQL оператора LIKE для реализации умного поиска?​

Таймкод: 00:39:03

Ответ собеседника: Неправильный. Обычного лайка, вероятно, будет недостаточно для умного поиска.

Правильный ответ: Оператор LIKE в SQL ограничен по функциональности. Он не обеспечивает:

  • Полнотекстового анализа.
  • Обработки синонимов, опечаток и семантического ранжирования.
  • Масштабирования при больших объемах данных.

Для полноценного умного поиска рекомендуется либо использовать встроенные возможности СУБД для полнотекстового поиска (например, в PostgreSQL с расширениями), либо применять специализированные поисковые движки, такие как Elasticsearch, которые предоставляют расширенные возможности индексации и обработки текста.

Вопрос 22. Какие инструменты можно использовать для реализации полнотекстового поиска?​

Таймкод: 00:40:02

Ответ собеседника: Правильный. Для полнотекстового поиска можно использовать структуру данных Trie (префиксное дерево).

Правильный ответ: Помимо использования структур данных, таких как Trie, для реализации полнотекстового поиска существуют готовые решения, например:

  • Встроенные возможности СУБД. PostgreSQL предоставляет типы tsvector и tsquery для полнотекстового поиска.
  • Поисковые движки. Elasticsearch и Solr, основанные на Apache Lucene, обеспечивают мощные возможности индексации, ранжирования и обработки естественного языка.
  • Библиотеки. Для Go, например, Bleve позволяет реализовать полнотекстовый поиск без необходимости интеграции внешнего сервиса.

Выбор инструмента зависит от требований к масштабируемости и специфике обработки запросов.

Вопрос 23. Какие готовые решения для полнотекстового поиска существуют?​

Таймкод: 00:41:52

Ответ собеседника: Правильный. Существует Elasticsearch, хранилище данных, оптимизированное для поиска.

Правильный ответ: На рынке доступны несколько готовых решений для полнотекстового поиска:

  • Elasticsearch. Масштабируемый и мощный поисковый движок на базе Apache Lucene, обеспечивающий расширенные возможности индексации и анализа текста.
  • Solr. Надёжное решение, также построенное на Apache Lucene, позволяющее гибко настраивать поиск.
  • Algolia. Облачное решение для быстрого поиска с низкими задержками.

Выбор подходящего решения зависит от требований к функциональности, масштабируемости и интеграции с существующей инфраструктурой.

Вопрос 24. Какие недостатки могут возникнуть при использовании Elasticsearch?​

Таймкод: 00:42:36

Ответ собеседника: Неполный. Возможным минусом является отсутствие опыта работы с Elasticsearch.

Правильный ответ: Использование Elasticsearch сопряжено с рядом потенциальных сложностей:

  • Сложность настройки и администрирования. Развертывание и масштабирование кластера может требовать значительных усилий.
  • Проблемы с консистентностью. При высокой скорости записи возможны задержки в репликации и обновлении индексов.
  • Специфические требования к ресурсам. Elasticsearch требует выделенных ресурсов для эффективной работы, что может увеличить затраты.
  • Необходимость специализированных знаний. Для оптимизации запросов, настройки шардирования и репликации требуется опыт работы с данным инструментом.

Учитывая эти факторы, важно провести предварительный анализ и тестирование перед внедрением Elasticsearch в производственную среду.

Вопрос 25. Как происходит масштабирование Elasticsearch?​

Таймкод: 00:44:47

Ответ собеседника: Правильный. Elasticsearch горизонтально масштабируется и имеет встроенные механизмы для репликации и шардирования.

Правильный ответ: Elasticsearch спроектирован для горизонтального масштабирования. Ключевые моменты включают:

  • Шардирование. Индексы делятся на шарды, что позволяет распределить данные между узлами кластера.
  • Репликация. Каждый шард может иметь одну или несколько реплик, что повышает отказоустойчивость.
  • Динамическое перераспределение. При добавлении новых узлов Elasticsearch автоматически перераспределяет шарды для балансировки нагрузки.

Такая архитектура обеспечивает масштабируемость как операций чтения, так и записи, а также позволяет адаптироваться к росту объёма данных.

Вопрос 26. Как использовать Elasticsearch с учетом версионирования и проблем переиндексации?​

Таймкод: 00:49:35

Ответ собеседника: Неполный. Можно использовать CQRS и разделить хранилища на чтение и запись, синхронизируя данные из Postgres в Elasticsearch асинхронно.

Правильный ответ: При необходимости поддержки версионирования и минимизации проблем с переиндексацией разумно применить архитектурный паттерн CQRS (Command Query Responsibility Segregation). Основная идея:

  • Запись. Все изменения записываются в основную базу данных (например, Postgres), где обеспечивается управление версиями.
  • Чтение. Изменения асинхронно синхронизируются в Elasticsearch для обеспечения быстрого и масштабируемого поиска.

Такой подход снижает нагрузку на Elasticsearch при записи, позволяет избежать конфликтов версий и обеспечивает консистентность данных через использование очередей сообщений или CDC (Change Data Capture) механизмов.

Вопрос 27. Как происходит синхронизация данных между Postgres и Elasticsearch в CQRS архитектуре?​

Таймкод: 00:53:50

Ответ собеседника: Неполный. Синхронизация может быть реализована через кафку, используя Debezium для отслеживания изменений в Postgres.

Правильный ответ: Синхронизация между Postgres и Elasticsearch в CQRS архитектуре может быть реализована с помощью подхода CDC (Change Data Capture):

  • Отслеживание изменений. Инструменты, такие как Debezium, фиксируют каждое изменение в таблицах Postgres.
  • Передача событий. Изменения публикуются в очередь сообщений (например, Apache Kafka).
  • Обработка событий. Сервис-потребитель считывает события из Kafka и обновляет соответствующий индекс в Elasticsearch.

Это позволяет обеспечить почти мгновенную синхронизацию данных, поддерживать историю изменений и эффективно обрабатывать большие объёмы данных.

Вопрос 28. Что такое Event Sourcing и зачем он нужен в системе?​

Таймкод: 01:00:40

Ответ собеседника: Правильный. Event Sourcing - это подход, при котором хранятся не конечные состояния данных, а последовательность событий, приведших к этим состояниям. В данной системе он нужен для реализации версионирования.

Правильный ответ: Event Sourcing — это паттерн, при котором все изменения состояния системы сохраняются как последовательность событий. Вместо того чтобы хранить только текущее состояние, фиксируются все операции, которые привели к этому состоянию. Это позволяет:

  • Воспроизводить состояние системы в любой момент времени.
  • Обеспечить полный аудит и возможность отката изменений.
  • Реализовать сложное версионирование данных.

В рассматриваемой системе данный подход помогает отслеживать изменения в статьях и обеспечивает возможность восстановления предыдущих версий для аудита и отладки.

Вопрос 29. Как реализуется Event Sourcing для синхронизации Postgres и Elasticsearch?​

Таймкод: 01:04:50

Ответ собеседника: Неполный. Debezium будет отслеживать изменения в таблицах Postgres и отправлять сообщения в Kafka, которые будут обрабатываться сервисом-консумером для обновления Elasticsearch.

Правильный ответ: При использовании Event Sourcing каждое изменение в Postgres фиксируется как событие. Концепция работы выглядит следующим образом:

  • Фиксация событий. Каждое изменение статьи записывается в виде события.
  • Отслеживание изменений. Debezium мониторит таблицы Postgres и публикует события в Kafka.
  • Обработка событий. Специальный сервис-консумер считывает события из Kafka и применяет их к индексу в Elasticsearch, обновляя данные в соответствии с хронологией событий.

При такой реализации важно обеспечить идемпотентность обработки событий и контроль порядка их применения, чтобы поддерживать консистентность данных между системами.

Вопрос 30. Какой более простой способ синхронизации данных, альтернативный Event Sourcing?​

Таймкод: 01:08:28

Ответ собеседника: Правильный. Можно использовать cron job для периодического чтения данных из Postgres и записи в Elasticsearch.

Правильный ответ: В качестве альтернативы Event Sourcing можно применять периодическую синхронизацию данных. Такой подход заключается в том, что по расписанию (например, через cron job) запускается задача, которая:

  • Считывает актуальные данные из Postgres.
  • Сравнивает их с данными в Elasticsearch.
  • Обновляет или перезаписывает индекс в Elasticsearch.

Этот метод проще в реализации, однако имеет ограничения: задержка между изменением данных и обновлением индекса может быть значительной, а обработка большого объёма данных за один цикл требует тщательного планирования и оптимизации.

Вопрос 31. Какова оптимальная структура данных для хранения событий в Postgres?​

Таймкод: 01:32:00

Ответ собеседника: Неполный. Таблица ивентов будет содержать ID статьи, тип изменения и детали изменения (например, замененное слово и новое слово).

Правильный ответ: Структура таблицы для хранения событий должна содержать всю необходимую информацию для восстановления состояния и анализа изменений. Рекомендуется включить следующие поля:

  • Уникальный идентификатор события (event_id).
  • Идентификатор статьи (article_id).
  • Тип события (например, создание, обновление, удаление).
  • Детали изменений в виде структурированных данных (например, JSON).
  • Временную метку создания события (created_at).

Пример структуры в SQL:

CREATE TABLE events (
    event_id SERIAL PRIMARY KEY,
    article_id INT NOT NULL,
    event_type VARCHAR(50) NOT NULL,
    event_data JSONB,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Такой формат позволяет эффективно отслеживать все изменения и восстанавливать состояние на любой момент времени.

Вопрос 32. Как пользователь будет взаимодействовать с системой?​

Таймкод: 01:34:58

Ответ собеседника: Правильный. Пользователь будет взаимодействовать через UI, который, в свою очередь, будет обращаться к API Gateway.

Правильный ответ: Пользовательский интерфейс (UI) является точкой входа для конечного пользователя и обеспечивает удобный доступ ко всем функциям системы. Основные моменты:

  • UI отправляет запросы к API Gateway.
  • API Gateway выполняет маршрутизацию, аутентификацию и авторизацию.
  • Это позволяет абстрагировать сложность микросервисной архитектуры и централизовать управление запросами.

Такой подход упрощает разработку клиентской части и повышает безопасность и управляемость системы.

Вопрос 33. Какую роль выполняет API Gateway в системе?​

Таймкод: 01:37:13

Ответ собеседника: Неполный. API Gateway будет служить точкой входа для UI и обеспечивать аутентификацию и авторизацию запросов, а также маршрутизацию к соответствующим микросервисам.

Правильный ответ: API Gateway выполняет несколько ключевых функций:

  • Централизованная точка входа. Все запросы от клиентов проходят через него.
  • Аутентификация и авторизация. Обеспечивает безопасность, проверяя права доступа.
  • Маршрутизация запросов. Перенаправляет запросы к соответствующим внутренним сервисам.
  • Агрегация ответов. Может объединять ответы от нескольких микросервисов в один.
  • Кэширование и ограничение скорости. Снижает нагрузку на внутренние сервисы.

Такой подход упрощает клиентское взаимодействие и повышает безопасность и гибкость архитектуры.

Вопрос 34. Как API Gateway способствует защите от DDoS-атак?​

Таймкод: 01:20:28

Ответ собеседника: Неправильный. API Gateway, возможно, поможет в защите от DDOS-атак.

Правильный ответ: API Gateway может играть важную роль в защите от DDoS-атак за счёт следующих механизмов:

  • Rate limiting. Ограничение количества запросов с одного источника.
  • Фильтрация трафика. Блокировка подозрительных IP-адресов и аномальных запросов.
  • Агрегация и распределение запросов. Снижает нагрузку на отдельные сервисы.
  • Интеграция с внешними решениями. Включение специализированных DDoS-защитных сервисов (например, Cloudflare).

Эти меры в комплексе помогают смягчить влияние атак и защитить внутреннюю инфраструктуру.

Вопрос 35. Каким образом осуществляется балансировка нагрузки в системе?​

Таймкод: 01:22:58

Ответ собеседника: Неполный. Балансировка нагрузки может быть реализована с использованием Round Robin.

Правильный ответ: Балансировка нагрузки может осуществляться различными методами:

  • Round Robin. Простое равномерное распределение запросов.
  • Алгоритмы, учитывающие текущую загрузку. Например, выбор узла с наименьшей загрузкой или временем отклика.
  • Географическая балансировка. Распределение запросов на основе местоположения пользователя для снижения задержек.
  • Использование специализированных балансировщиков. Программные (Nginx, HAProxy) или аппаратные решения.

Выбор метода зависит от специфики нагрузки и требований к производительности.

Вопрос 36. Какой протокол будет использоваться для взаимодействия между UI и API Gateway?​

Таймкод: 01:25:32

Ответ собеседника: Правильный. Для взаимодействия между UI и API Gateway будет использоваться REST.

Правильный ответ: Использование REST API для связи между UI и API Gateway является стандартным решением, поскольку:

  • Оно использует HTTP-методы (GET, POST, PUT, DELETE) для операций с данными.
  • Обеспечивает понятный и стандартизированный интерфейс.
  • Поддерживает кэширование, аутентификацию и другие механизмы HTTP.

Такой подход упрощает интеграцию и масштабирование системы.

Вопрос 37. Какой протокол будет использоваться для межсервисного взаимодействия?​

Таймкод: 01:25:58

Ответ собеседника: Правильный. Для межсервисного взаимодействия будет использоваться gRPC.

Правильный ответ: gRPC обеспечивает эффективное межсервисное взаимодействие благодаря следующим особенностям:

  • Высокая производительность. Использование Protocol Buffers для сериализации данных снижает накладные расходы.
  • Строгая типизация. Определение интерфейсов посредством .proto файлов упрощает разработку и отладку.
  • Поддержка потоковых соединений. Позволяет реализовать двунаправленное общение и real-time обновления.

Эти характеристики делают gRPC предпочтительным выбором для взаимодействия между микросервисами в высоконагруженных системах.

Вопрос 38. Нужно ли шардирование для Postgres с учетом объема данных?​

Таймкод: 01:34:40

Ответ собеседника: Правильный. Шардирование для Postgres, вероятно, не потребуется, партиционирования может быть достаточно.

Правильный ответ: При заданных объёмах данных использование шардирования может оказаться избыточным. Часто достаточно реализовать партиционирование таблиц, например, по дате создания, что позволит:

  • Улучшить производительность запросов.
  • Упростить администрирование базы данных.
  • Обеспечить логическую сегментацию данных.

Перед принятием решения рекомендуется провести нагрузочное тестирование, чтобы удостовериться, что партиционирование удовлетворяет требованиям системы.