РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ Java разработчик Nexign - Middle до 385 тыс

19 августа 2025 г. · 60 мин. чтения

Сегодня мы разберем собеседование, в котором кандидат уверенно рассказывает о практическом опыте работы с Java, миграцией сложных систем и взаимодействием с фронтендом, но заметно проваливается в глубине по Kafka, Kubernetes и базам данных. Диалог показывает честное признание границ своих знаний, сильный перекос в сторону прикладной разработки и одновременно высокую технологическую планку проекта, где ожидается более уверенное владение инфраструктурными и архитектурными аспектами.

Вопрос 1. Как в проекте определяется и согласуется контракт между backend и frontend: кто инициирует структуру API и форматы данных, и как это разрабатывается?

Таймкод: 00:00:45

Ответ собеседника: неполный. Говорит, что в основном опираются на существующие решения; при новой функциональности стараются не ломать старое, следуют общим правилам API: атомарные запросы, идемпотентность, JSON-ответы; фронтенд сам обрабатывает данные. Приводит пример использования map/объекта вместо жёсткого DTO для снижения зависимости от таблиц.

Правильный ответ:

В зрелых командах контракт между backend и frontend — это формальный, версионируемый и проверяемый артефакт. Его задача — обеспечить:

техническую и бизнес-однозначность (кто что получает и отправляет);
стабильность (минимум breaking changes);
независимость команд (возможность параллельной разработки);
предсказуемость производительности и ошибок.

Подход можно разбить на несколько ключевых блоков.

Контракт как артефакт

Обычно контракт оформляется в одном из форматов:

OpenAPI/Swagger для REST.
Protobuf/gRPC для бинарных контрактов и внутреннего взаимодействия.
GraphQL schema для гибких front-driven запросов.
JSON Schema для валидации структур.

Контракт не живет в голове или в устной договоренности — он:

хранится в репозитории (часто отдельном, иногда как часть backend);
проходит code-review;
участвует в CI/CD: генерация клиентов, проверка совместимости, линтеры.

Инициирование контракта

Кто задаёт контракт:

Бизнес/аналитика формулирует бизнес-требования и сценарии.
Совместно backend и frontend инженеры трансформируют это в API-контракт.

Практический процесс:

Аналитик/продукт описывает use-case и данные, которые нужны фронту.
Backend предлагает модель данных и ресурсы:
- сущности, поля, связи;
- ограничения: лимиты, пагинация, фильтры, сортировка.
Frontend проверяет, что контракт покрывает сценарии без лишних запросов или избыточного чатика с сервером.
Совместно вырабатывают баланс:
- не отдавать внутреннюю модель БД "как есть";
- не заставлять фронт собирать базовые данные из 5 запросов, если это критично для UX.

В продвинутых командах это не “кто-то один придумал”, а:

архитектурное ревью API;
единые API-гайды (naming, коды ошибок, формат дат, пагинация, локализация, версии).

Принципы проектирования контракта

Ключевые моменты, которые важно проговорить:

Явная модель данных:
- Чёткая типизация: обязательные/опциональные поля, enum-ы, форматы.
- Запрет "магических" полей и скрытых смыслов.
Стабильность:
- Добавлять поля — можно;
- Удалять/менять поведение — только через версионирование API (v1, v2 или versioning в path/query/header).
Идемпотентность:
- GET — безопасный и идемпотентный;
- PUT — идемпотентный апдейт ресурса;
- POST — создание/операции без идемпотентности (или с idempotency key, если нужно);
- DELETE — идемпотентный: повторный вызов не приводит к ошибкам в бизнес-логике.
Атомарность и границы:
- Операции спроектированы так, чтобы быть консистентными для конкретного бизнес-действия;
- Не перегружаем один endpoint универсальной "помойкой", но и не дробим так, чтобы фронту приходилось дергать десятки запросов для одного экрана.
Единый формат:
- Как правило, JSON для публичных/веб-клиентов;
- Чёткий формат ошибок (error code, message, details, correlation id).

Пример типичного REST-контракта на Go (OpenAPI-ориентированный подход)

Описываем DTO, не светим структуру БД напрямую:

type UserResponse struct {
    ID        string    `json:"id"`
    Email     string    `json:"email"`
    FullName  string    `json:"full_name"`
    CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
    // Внутренние поля БД (пароли, тех.флаги) не отдаем.
}

type ErrorResponse struct {
    Code    string `json:"code"`
    Message string `json:"message"`
}

Handler, реализующий контракт:

func (h *Handler) GetUser(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    ctx := r.Context()
    id := chi.URLParam(r, "id")

    user, err := h.userService.GetByID(ctx, id)
    if err != nil {
        if errors.Is(err, service.ErrNotFound) {
            writeJSON(w, http.StatusNotFound, ErrorResponse{
                Code: "USER_NOT_FOUND", Message: "User not found",
            })
            return
        }
        writeJSON(w, http.StatusInternalServerError, ErrorResponse{
            Code: "INTERNAL_ERROR", Message: "Internal server error",
        })
        return
    }

    resp := UserResponse{
        ID:        user.ID,
        Email:     user.Email,
        FullName:  user.FullName,
        CreatedAt: user.CreatedAt,
    }

    writeJSON(w, http.StatusOK, resp)
}

func writeJSON(w http.ResponseWriter, status int, v any) {
    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    w.WriteHeader(status)
    _ = json.NewEncoder(w).Encode(v)
}

Здесь контракт:

однозначно определяет поля;
фиксирует формат ошибок;
не зависит напрямую от схемы базы.

Использование более гибких структур (map/object)

Иногда допустимы динамические структуры:

Для метаданных, которые часто меняются;
Для feature flags;
Для условно-структурированных данных.

Например:

type ProductResponse struct {
    ID       string                 `json:"id"`
    Name     string                 `json:"name"`
    Price    int64                  `json:"price"`
    Metadata map[string]interface{} `json:"metadata,omitempty"`
}

Но важно:

ядро контракта (ключевые поля) — строго типизировано;
map не используется как замена нормального API: иначе ломается валидация, автогенерация клиентов и backward compatibility.

Параллельная разработка и проверка контракта

Хорошая практика:

Сначала согласуется и фиксируется контракт (OpenAPI/Proto/GraphQL schema).
Из контракта генерируются:
- клиентские SDK для frontend;
- mock-сервисы для разработки фронта до готовности backend.
В CI:
- проверка на backward compatibility (например, openapi-diff);
- линтеры на соответствие гайдам.

Так фронт и бэк работают независимо, а контракт — единый источник правды.

Кратко

Инициатива по структуре API — совместная: бизнес-задача → аналитика → техдизайн → совместное обсуждение backend/frontend → формальный контракт. Контракт:

явный, версионируемый, документированный;
стабилен и расширяем без ломания клиентов;
следует принципам идемпотентности, предсказуемых ошибок, согласованного формата данных.

Вопрос 2. Как развивалась работа над проектами: чем вы занимались на первом и втором проекте и как происходила разработка новых фич?

Таймкод: 00:02:52

Ответ собеседника: правильный. На первом проекте (Spark/Hadoop) в основном поддержка и анализ существующего кода без значимых новых фич, плюс изучение стека. На втором — большой хотфикс, совмещённый с разработкой нового приложения/фичи с нуля, с переносом имеющейся логики в новое решение.

Правильный ответ:

При переходе между проектами важно показывать не только набор задач, но и эволюцию роли, ответственности и подходов к разработке.

На первом проекте, ориентированном на поддержку легаси-решения (например, Spark/Hadoop):

Основные задачи:
- Анализ существующей архитектуры и кода.
- Поддержка стабильности: фиксы, оптимизация, устранение деградаций.
- Глубокое понимание доменной логики и данных.
Ценность:
- Погружение в продакшн-процессы: мониторинг, алерты, инциденты.
- Работа с ограничениями легаси: невозможность радикально менять архитектуру, необходимость минимизировать риски.
- Формирование практик аккуратных изменений:
  - небольшие, изолированные патчи;
  - обязательные регрессионные тесты;
  - анализ влияния на производительность и SLA.

Во втором проекте, где параллельно решалась проблема в проде (по сути "масштабный хотфикс") и создавалось новое решение/фича с нуля:

Ключевой фокус:
- Выделение проблемных зон в старой системе (узкие места, неправильные инварианты, неудобный API, сложная поддержка).
- Проектирование нового сервиса/приложения так, чтобы:
  - устранить коренные причины проблем, а не латать последствия;
  - заложить более чистую архитектуру, понятные контракты и доменные границы.
Типичный подход к разработке новой фичи "рядом с легаси":
- Анализ текущих бизнес-процессов и потоков данных.
- Формирование целевой архитектуры:
  - разделение на независимые компоненты/сервисы;
  - явные границы ответственности;
  - корректные контракты между ними.
- Поэтапная миграция:
  - сначала дублирование логики в новом решении;
  - затем постепенное переключение трафика/нагрузки;
  - деактивация старых путей.
- Особое внимание:
  - обратная совместимость;
  - логирование, мониторинг и трассировка;
  - возможность быстрых roll-back.

В терминах разработки это выглядит так:

Вместо хаотичных хотфиксов в продакшене — дизайн целевого решения:
- выделение модулей;
- формальные API-контракты;
- покрытие критичных сценариев тестами (unit, интеграционные, e2e).
Перенос логики:
- не механический "копи-паст" кода;
- рефакторинг и уточнение доменной модели;
- вынос бизнес-правил из инфраструктурного кода.

Простой пример иллюстрации подхода на Go (перенос легаси-логики в более чистую архитектуру):

Было (типичный легаси-стиль):

func HandleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // Чтение из БД, бизнес-логика, валидация, логирование — всё вперемешку
}

Стало:

type Service interface {
    Process(ctx context.Context, req DomainRequest) (DomainResponse, error)
}

type service struct {
    repo Repository
}

func (s *service) Process(ctx context.Context, req DomainRequest) (DomainResponse, error) {
    // Четкие бизнес-правила, отдельные от HTTP и базы
    // Валидация, проверка инвариантов, преобразование данных
    return DomainResponse{/* ... */}, nil
}

func (h *Handler) Handle(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    ctx := r.Context()
    apiReq, err := decodeRequest(r)
    if err != nil {
        writeError(w, http.StatusBadRequest, "INVALID_REQUEST")
        return
    }

    domainReq := mapToDomain(apiReq)
    resp, err := h.service.Process(ctx, domainReq)
    if err != nil {
        // маппинг ошибок домена в HTTP-коды
        writeError(w, http.StatusInternalServerError, "INTERNAL_ERROR")
        return
    }

    writeJSON(w, http.StatusOK, mapToAPI(resp))
}

Такой переход от поддержания легаси к созданию нового решения демонстрирует:

умение работать с существующей сложной системой;
умение проектировать и реализовывать новые фичи и сервисы так, чтобы улучшать архитектуру и снижать технический долг;
ориентацию не только на "починить баг", но и на устойчивость и предсказуемость системы в долгосрочной перспективе.

Вопрос 3. Зачем переписывать решение с Informatica (ETL-платформы) на Java, если платформа изначально должна была закрывать потребности компании?

Таймкод: 00:04:27

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что в Informatica скопилась избыточная и сложная логика (Java-код, SQL и прочее), которую стало тяжело и дорого поддерживать после ухода команды. Поэтому приняли решение переписать на Java, чтобы упростить поддержку и развитие силами доступных разработчиков.

Правильный ответ:

Использование ETL-платформ (Informatica, DataStage, Ab Initio и т.п.) разумно, пока они остаются в своей зоне ответственности: оркестрация потоков данных, трансформации, интеграция источников, типовые операции. Проблемы начинаются, когда в них начинают "зашивать" полноценную бизнес-логику приложения.

Основные причины, почему решение с Informatica могло потребовать переписывания на Java (или другой универсальный стек):

Накопление бизнес-логики в ETL-инструменте

В ETL-пайплайнах начинают реализовывать:
- сложные условия;
- агрегации с бизнес-смыслом;
- ветвления, кросс-процессы, stateful-логику;
- вызовы внешних сервисов, специфичных API.
В итоге платформа используется как “application runtime”, для чего она плохо подходит:
- низкая прозрачность логики (визуальные потоки, скрипты, встроенный Java/SQL).
- сложность ревью и аудита: изменения размазаны по множеству мэппингов и workflow.

Результат: поведение системы сложно анализировать, воспроизводить и формально тестировать; бизнес-логика неотделима от инфраструктурных сценариев.

Стоимость владения и дефицит экспертизы

ETL-платформы:
- лицензируются дорого;
- требуют специфичных специалистов;
- имеют меньше доступных инженеров на рынке, чем Java/Go/typical backend.
Как только уходит ключевая команда, остаётся:
- сложный зоопарк мэппингов, трансформаций, скриптов;
- мало людей, которые это понимают;
- высокая стоимость внесения изменений, особенно при быстрых требованиях бизнеса.

Перепись на Java/стандартный стек даёт:

доступность специалистов;
возможность включить решение в общий SDLC: Git, code-review, CI/CD, тесты, стандарты качества.

Ограничения платформы и архитектурный долг

Частые технические причины уйти с ETL на код:

Плохая масштабируемость или сложный горизонтальный скейлинг под нетипичными нагрузками.
Ограниченные возможности тонкой оптимизации запросов и трансформаций.
Сложности с:
- версионированием изменений;
- модульным рефакторингом;
- переиспользованием логики (часть в мэппингах, часть в java-трансформациях, часть в SQL).
ETL-решение становится монолитом: трудно выделять независимые сервисы, внедрять доменно-ориентированную архитектуру, событийную модель, CQRS и т.п.

Переход на Java (или Go, или mix) позволяет:

Строить чётко структурированный код:
- выделить доменные сервисы;
- разделить data ingestion, бизнес-правила и API;
- использовать паттерны, тестируемые и поддерживаемые в долгую.
Включить системы в общую архитектуру микросервисов и event-driven подход.

Тестирование, надёжность и верифицируемость

В ETL:

Автотесты часто ограничены.
Логика сложна для unit-тестирования (особенно визуальные трансформации).
Верификация идёт через интеграционные прогоны и ручные проверки.

В Java-коде (аналогично в Go):

Чёткая типизация.
Покрытие доменной логики unit-тестами.
Контроль инвариантов и сценариев на уровне кода.

Простой пример иллюстрации: перенос ETL-логики в код (на Go, но концептуально аналогично Java)

Допустим, в ETL был pipeline:

Читает транзакции.
Фильтрует по статусу.
Агрегирует суммы по клиенту.
Применяет бизнес-правила (лимиты, флаги риска).
Пишет результат в целевую таблицу.

Кодовая реализация (упрощённый пример на Go):

type Transaction struct {
    ClientID string
    Amount   float64
    Status   string
}

type ClientAgg struct {
    ClientID string
    Total    float64
    RiskFlag bool
}

func AggregateTransactions(txns []Transaction, limit float64) []ClientAgg {
    sums := make(map[string]float64)
    for _, t := range txns {
        if t.Status != "SUCCESS" {
            continue
        }
        sums[t.ClientID] += t.Amount
    }

    res := make([]ClientAgg, 0, len(sums))
    for clientID, total := range sums {
        agg := ClientAgg{
            ClientID: clientID,
            Total:    total,
            RiskFlag: total > limit,
        }
        res = append(res, agg)
    }
    return res
}

Преимущества:

Логика прозрачна и обозрима.
Легко покрыть тестами:

func TestAggregateTransactions(t *testing.T) {
    txns := []Transaction{
        {ClientID: "A", Amount: 100, Status: "SUCCESS"},
        {ClientID: "A", Amount: 50, Status: "FAILED"},
        {ClientID: "B", Amount: 200, Status: "SUCCESS"},
    }

    res := AggregateTransactions(txns, 150)

    // Проверяем инварианты
}

Любое изменение бизнес-правил проходит через code-review, CI, статику.

Стратегический эффект

Переписывание с Informatica на Java/классический стек обосновано, когда:

нужно снизить зависимость от закрытой платформы и "bus factor";
требуется гибкость в изменении бизнес-логики;
важно встроить решение в единую инженерную культуру:
- Git flow, CI/CD;
- observability (логирование, метрики, трассировка);
- нормальная документация и архитектурные решения;
- инфраструктура как код.

Итого:

Перевод c Informatica на Java — это не про “платформа плохая”, а про:

платформа стала точкой концентрации не той логики;
стоимость поддержки и изменений стала несопоставимо высокой;
переход на код даёт:
- предсказуемую поддержку,
- управляемую архитектуру,
- прозрачность логики,
- доступность специалистов,
- снижение vendor lock-in.

Вопрос 4. Как переносилась логика с Informatica на новую Java-платформу, учитывая наличие нативного кода и SQL внутри Informatica?

Таймкод: 00:05:34

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что в Informatica были цепочки трансформаций с Java и SQL; необходимо было анализировать визуальные потоки: от конечной точки идти по шагам к источникам данных, восстанавливать полную логику одного запроса и затем воспроизводить её на Java.

Правильный ответ:

Грамотная миграция с ETL-платформы на кодовую платформу — это не "переписать один-в-один", а аккуратное извлечение и формализация бизнес-логики, очистка от артефактов легаси и построение более прозрачной и тестируемой архитектуры.

Ключевой принцип: сначала понять, что именно делает система, затем воспроизвести это детерминированно и проверяемо на новой платформе.

Основные этапы переноса логики

Инвентаризация и декомпозиция

Идентифицируем все артефакты в Informatica:
- workflows, mappings, sessions;
- встроенный Java-код;
- SQL-трансформации;
- lookup-и, join-ы, фильтры, агрегаты.
Выделяем:
- входные источники (БД, файлы, очереди, API);
- выходы (витрины, отчеты, API, downstream-системы);
- критичные бизнес-процессы и SLA.

Цель: понять, какие цепочки реально нужны, а какие — мёртвый или неиспользуемый легаси.

Трассировка “от конца к началу”

Корректный подход — начать от конечной точки (endpoint, витрина, отчёт) и пройти всю цепочку назад:

Берём конкретный результат (например, API-ответ или таблицу отчёта).
По визуальному потоку и конфигурации Informatica:
- смотрим, из каких полей он состоит;
- находим все трансформации, которые влияют на эти поля;
- поднимаемся до исходных таблиц/файлов.
Фиксируем:
- бизнес-правила (фильтрация, условия, статусы, лимиты, флаги);
- трансформации (кастинги, нормализация, агрегации, enrichment);
- зависимости (join-ы, lookup-и, порядок шагов).

На выходе — документированная детерминированная логика, не размазанная по GUI и кускам кода.

Явная формализация доменной логики

После трассировки:

Переносим implicit-логику в явные спецификации:
- “Флаг А = true, если сумма транзакций за N дней > X и клиент в сегменте S.”
- “Поле status = 'ACTIVE', если нет блокирующих событий и дата не истекла.”
Отделяем:
- доменные правила (то, что важно бизнесу);
- технические ограничения/костыли, вызванные особенностями платформы.

Это ключевой момент: не тянуть в новый стек хаотичную смесь legacy-логики “как есть”.

Проектирование новой архитектуры под эти правила

Логика переносится не “mapping → mapping”, а в структурированную архитектуру:

Выделяем слои:
- Data access слой (работа с БД, хранилищами).
- Domain/Service слой (бизнес-правила).
- API/интеграционный слой.
Определяем:
- четкие DTO и доменные модели;
- границы ответственности сервисов;
- контракты между сервисами и джобами.

Миграция SQL и Java-кусочков

Частый кейс: внутри Informatica используются:

SQL в source/lookup/override;
Java-трансформации.

Подход:

SQL:
- переносим в репозиторий (как миграции, вьюхи, функции);
- даём осмысленные имена;
- избавляемся от дублирования;
- при необходимости инкапсулируем сложные запросы в репозиторий/DAO слой.
Java/скрипты:
- выносим в нормальные функции/сервисы;
- покрываем тестами;
- рефакторим (убираем side effects, делаем код читаемым).

Пример: перенос трансформации на код (на Go для иллюстрации подхода)

Допустим, в Informatica есть цепочка:

Берет операции клиентов.
Фильтрует по статусу.
Группирует по клиенту.
Ставит риск-флаг, если сумма > лимита.

Реализация на языке общего назначения:

type Operation struct {
    ClientID string
    Amount   float64
    Status   string
}

type ClientRisk struct {
    ClientID string
    Total    float64
    Risk     bool
}

func CalculateClientRisk(ops []Operation, limit float64) []ClientRisk {
    sums := make(map[string]float64)
    for _, op := range ops {
        if op.Status != "SUCCESS" {
            continue
        }
        sums[op.ClientID] += op.Amount
    }

    res := make([]ClientRisk, 0, len(sums))
    for clientID, total := range sums {
        res = append(res, ClientRisk{
            ClientID: clientID,
            Total:    total,
            Risk:     total > limit,
        })
    }
    return res
}

Теперь:

Логика прозрачно выражена в коде.
Можно написать unit-тесты на пограничные случаи.
Нет зависимости от визуального инструмента и скрытых трансформаций.

Сопоставление результатов (“как было” vs “как стало”)

Критичный шаг миграции:

Для каждого ключевого pipeline:
- запускаем старую Informatica-логику и новое Java/Go-решение на одних и тех же входных данных;
- сравниваем результаты:
  - точные совпадения;
  - допустимые расхождения (если правим баги/артефакты легаси).
Любое отличие либо:
- признано дефектом старой реализации и зафиксировано как исправление;
- либо является багом новой реализации и должно быть устранено.

Часто строят специальные comparison-скрипты:

SELECT
    old.client_id,
    old.value  AS old_value,
    new.value  AS new_value
FROM old_results old
FULL JOIN new_results new
    ON old.client_id = new.client_id
WHERE old.value IS DISTINCT FROM new.value;

Это даёт формальную гарантию, что миграция не меняет бизнес-смысл “случайно”.

Постепенная миграция и переключение

Надежная стратегия:

Запуск нового решения в “shadow mode”:
- параллельный расчёт;
- сравнение результатов;
- сбор метрик производительности.
Затем поэтапный перевод трафика или потребителей:
- часть сегментов;
- по системам;
- с возможностью быстрого rollback на старую цепочку.
Деактивация Informatica-пайплайнов после подтверждения стабильности.

Ключевые выводы

Перенос логики с Informatica — это инженерная дисциплина:
- трассировка цепочек "от выхода к источникам";
- явная фиксация доменной логики;
- перенос в структурированный код с тестами и ревью;
- формальная валидация “как было/как стало”.
Важно не копировать хаос, а использовать миграцию как возможность:
- очистить архитектуру;
- локализовать бизнес-правила;
- уменьшить технический долг и зависимость от специфичных платформ.

Вопрос 5. Какой у вас был практический опыт работы с Kafka в этом проекте и как вы её использовали?

Таймкод: 00:07:01

Ответ собеседника: неполный. Упоминает небольшой опыт: реализовали одного продюсера и одного консюмера для интеграции с другим легаси-проектом в рамках сервиса поставки данных; решение было временным для связки систем.

Правильный ответ:

В данном контексте важно не только перечислить, что был “продюсер и консюмер”, но и показать понимание ключевых концепций Kafka, типовых паттернов использования и инженерных решений вокруг неё, даже если интеграция была относительно небольшой.

Ниже — вариант развернутого ответа, который демонстрирует зрелый подход к использованию Kafka.

Общий подход к использованию Kafka

Kafka используется как:

шина событий и данных между сервисами;
механизм асинхронного взаимодействия;
способ отвязать системы по времени (event-driven архитектура вместо прямых синхронных интеграций).

Типичные задачи:

передача событий между легаси и новыми сервисами;
потоковая репликация данных;
логирование бизнес-событий для downstream-консьюмеров.

Практический опыт можно описать через несколько аспектов.

Проектирование топиков и контрактов сообщений

Даже для временной интеграции важно:

Явно определить:
- какие события публикуются (например, “data-delivery.requested”, “data-delivery.completed”);
- структуру сообщений (schema-first подход).
Выбрать формат:
- JSON для простоты или Avro/Protobuf для строгой схемы;
- фиксировать схему и следить за backward compatibility.

Пример сообщения:

{
  "event_type": "data_delivery_requested",
  "request_id": "12345",
  "source_system": "legacy_app",
  "target_system": "new_service",
  "payload_ref": "s3://bucket/path/file.json",
  "requested_at": "2025-01-01T12:00:00Z"
}

Ключевые моменты:

наличие стабильных полей;
возможность трассировать запрос (request_id, correlation_id);
отсутствие жёсткой привязки к внутренней структуре БД.

Реализация продюсера на Go (пример)

Если бы реализация была на Go, типичный подход через официального или sarama-клиента:

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "github.com/Shopify/sarama"
)

type KafkaProducer struct {
    syncProducer sarama.SyncProducer
    topic        string
}

type DataDeliveryEvent struct {
    EventType    string `json:"event_type"`
    RequestID    string `json:"request_id"`
    SourceSystem string `json:"source_system"`
    TargetSystem string `json:"target_system"`
}

func NewKafkaProducer(brokers []string, topic string) (*KafkaProducer, error) {
    cfg := sarama.NewConfig()
    cfg.Producer.Return.Successes = true

    p, err := sarama.NewSyncProducer(brokers, cfg)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    return &KafkaProducer{
        syncProducer: p,
        topic:        topic,
    }, nil
}

func (kp *KafkaProducer) Publish(ctx context.Context, event DataDeliveryEvent) error {
    b, err := json.Marshal(event)
    if err != nil {
        return err
    }

    msg := &sarama.ProducerMessage{
        Topic: kp.topic,
        Key:   sarama.StringEncoder(event.RequestID),
        Value: sarama.ByteEncoder(b),
    }

    _, _, err = kp.syncProducer.SendMessage(msg)
    return err
}

Важные моменты:

ключ по RequestID — для консистентного партиционирования;
сериализация по стабильному контракту;
обработка ошибок продюсера (ретраи, логирование, метрики).

Реализация консюмера на Go (пример)

type KafkaConsumer struct {
    group   sarama.ConsumerGroup
    topic   string
    handler sarama.ConsumerGroupHandler
}

func NewKafkaConsumer(brokers []string, groupID, topic string, handler sarama.ConsumerGroupHandler) (*KafkaConsumer, error) {
    cfg := sarama.NewConfig()
    cfg.Version = sarama.V2_5_0_0
    cfg.Consumer.Group.Rebalance.Strategy = sarama.BalanceStrategyRange
    cfg.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest

    group, err := sarama.NewConsumerGroup(brokers, groupID, cfg)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    return &KafkaConsumer{
        group:   group,
        topic:   topic,
        handler: handler,
    }, nil
}

func (kc *KafkaConsumer) Start(ctx context.Context) error {
    for {
        if err := kc.group.Consume(ctx, []string{kc.topic}, kc.handler); err != nil {
            return err
        }
        if ctx.Err() != nil {
            return ctx.Err()
        }
    }
}

Что важно подчеркнуть:

использование consumer group для масштабирования и отказоустойчивости;
корректная работа с offset-ами;
идемпотентность обработки сообщений (всегда допускаем повторную доставку).

Идемпотентность и гарантии доставки

Даже для временной интеграции:

считаем, что сообщение может быть:
- доставлено повторно;
- обработано дважды при ребалансе/перезапуске;
следовательно:
- операции на стороне консьюмера должны быть идемпотентными;
- используем ключи (request_id, event_id) и таблицы/кэши для дедупликации.

Пример идемпотентной вставки (SQL):

INSERT INTO data_delivery_log (event_id, status, payload)
VALUES (:event_id, :status, :payload)
ON CONFLICT (event_id) DO NOTHING;

Инфраструктура, наблюдаемость и эксплуатация

Даже при простом кейсе “один продюсер — один консюмер” важно:

Настроить:
- логирование (успех, ошибки продюсинга/консъюминга);
- метрики (lag, количество сообщений, ошибки);
- алертинг по отставанию и фейлам.
Понимать:
- семантику доставки (at-least-once в большинстве случаев);
- последствия недоступности брокеров и перезапуска консьюмеров.

Интеграция как временное, но корректное решение

Если Kafka использовалась как временный мост между легаси и новым сервисом:

Это разумный шаг:
- избегаем жёстких синхронных зависимостей;
- можем постепенно переключать потребителей;
- легко “отрубить” временный канал после миграции.

Важно при этом:

проектировать сообщения и топики так, чтобы:
- не блокировать будущую эволюцию;
- не завязывать бизнес на временную схему, которую трудно будет убрать.

Кратко

Даже при небольшом опыте с Kafka правильный ответ демонстрирует понимание:

для чего Kafka используется в архитектуре;
как проектируются топики и контракты сообщений;
как обеспечиваются идемпотентность, обработка ошибок, работа с offset-ами;
как строится продюсер/консюмер с учётом надежности, масштабируемости и наблюдаемости.

Вопрос 6. Как проходила ваша адаптация в команде: была ли система наставничества и какую поддержку вы получали при вхождении в проект?

Таймкод: 00:08:12

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что каждому новому сотруднику на 3 месяца назначается наставник, помогающий с доступами, ресурсами и ответами на вопросы. Есть вводные курсы и материалы. Приводит пример с Keycloak: основной эксперт был наставник, к которому он регулярно обращался.

Правильный ответ:

Эффективная адаптация в технической команде — это управляемый процесс, а не стихийное “разберёшься по ходу”. В хорошо организованных командах он строится вокруг формального наставничества, структурированного ввода в архитектуру и практик, а также безопасной среды для вопросов и ошибок.

Ключевые элементы правильной адаптации:

Формальный наставник (buddy/mentor) на первые месяцы

Роль наставника:

помогает с организационными вещами:
- оформление доступов (репозитории, CI/CD, мониторинг, wiki, issue tracker);
- знакомство с командами и ответственными за подсистемы;
вводит в технический контекст:
- архитектура системы и ключевые сервисы;
- доменная область: терминология, основные бизнес-процессы;
- принятые практики код-ревью, ветвления, формат коммитов, процесс релизов;
служит “точкой входа”:
- к нему можно идти с любыми вопросами, в том числе “простыми”;
- помогает не допустить типичных ошибок, которые уже проходила команда.

Важно, чтобы наставник не просто “отвечал по запросу”, а проактивно:

давал задачи соответствующей сложности;
проверял понимание контекста;
помогал выстроить карту системы: “что критично”, “куда лучше не лезть без ревью”, “где лежат спецификации/дизайны”.

Структурированный онбординг

Хороший онбординг включает:

Технические материалы:
- архитектурная диаграмма: основные сервисы, очереди, БД, интеграции;
- описание доменных сущностей и ключевых бизнес-инвариантов;
- гайды по API, контрактах, шаблонам сервисов.
Средства разработки:
- стандарты по Go/Java (code style, линтеры, структуры проектов);
- шаблоны микросервисов, примеры реализации типовых задач;
- инструкция по локальному запуску системы или её частей.
Обучающие сессии:
- обзорный созвон по проекту и дорожной карте;
- точечные техсессии по ключевым компонентам (например, Keycloak, Kafka, CI/CD).

Вход через реальные, но управляемые задачи

Правильная практика:

не держать новичка долго "в теории";
давать:
- сначала небольшие задачи (фиксы, логирование, тесты, документация);
- затем участие в доработке или интеграции под контролем наставника;
при этом:
- любой merge проходит строгий код-ревью;
- наставник объясняет не только “как сделать”, но и “почему именно так принято”.

Доступ к экспертизе по узким темам

Пример с Keycloak здесь показателен:

есть выделенный человек или небольшой круг экспертов по критичным компонентам: аутентификация, авторизация, IAM, SSO и т.п.;
новый разработчик:
- не изобретает решения с нуля;
- синхронизируется с экспертом, чтобы не ломать модель безопасности и не плодить костыли;
это особенно важно в темах:
- безопасность и доступы;
- управление пользователями и ролями;
- интеграции с корпоративными сервисами.

Культура вопросов и обратной связи

Критически важный аспект:

Новичку явно показывают, что:
- задавать вопросы — норма, а не слабость;
- лучше спросить раньше, чем чинить последствия позже.
Наставник и команда:
- поощряют обсуждения через code-review, архитектурные встречи, RFC;
- дают развёрнутую обратную связь по задачам, а не только “approve/decline”.

Такой подход позволяет:

быстро вывести нового человека на продуктивность;
снизить риск ошибок в чувствительных частях системы;
выстроить единое понимание архитектуры, контрактов и инженерных практик.

Вопрос 7. Что вы знаете об устройстве Kafka и её основных сущностях?

Таймкод: 00:09:53

Ответ собеседника: неполный. Говорит про базовые сущности: топики и партиции, схему продюсер–консюмер, подписку на топик для чтения сообщений. Не раскрывает работу брокеров, consumer groups, репликации, offset-ов, гарантий доставки и особенностей масштабирования.

Правильный ответ:

Kafka — это распределённый commit log, оптимизированный для горизонтального масштабирования и потоковой обработки данных. Её ключевая идея: устойчивое хранение упорядоченных логов событий с возможностью независимого чтения разными потребителями в своём темпе.

Ниже — системное объяснение основных сущностей и принципов работы.

Топик (Topic)

Логическое имя потока сообщений (например: user-events, transactions, audit-log).
Принципы:
- Продюсер пишет сообщения в топик.
- Консюмер читает сообщения из топика.
- Топик сам по себе — абстракция; физически данные хранятся в партициях.

Партиция (Partition)

Топик разбивается на партиции (например, user-events → 12 партиций).
Свойства:
- Внутри партиции сообщения строго упорядочены (append-only log).
- Между партициями порядок не гарантируется.
- Это основа масштабирования: партиции распределяются по брокерам, читаются и пишутся параллельно.
Ключ:
- При отправке сообщения можно задать ключ (key).
- Сообщения с одинаковым ключом попадают в одну и ту же партицию.
- Это позволяет:
  - сохранять порядок для конкретного пользователя/агрегата;
  - делать корректные stateful-обработки.

Брокер (Broker) и кластер

Broker — отдельный Kafka-сервер, хранящий партиции.
Кластер Kafka — набор брокеров.
Топик с N партициями распределён по брокерам:
- часть партиций живёт на broker-1, часть на broker-2 и т.д.
Метаданные о:
- топиках,
- партициях,
- лидерах,
- конфигурациях хранятся в специальном внутреннем механизме (раньше ZooKeeper, в современных версиях — встроенный KRaft).

Репликация и отказоустойчивость

Для отказоустойчивости каждая партиция имеет:

Лидера (leader) — основной реплика, принимающая записи и обслуживающая чтения.
Фолловеров (followers) — реплики, которые реплицируют данные с лидера.

Параметр replication.factor:

Например, 3 означает:
- каждая партиция хранится на трёх брокерах (1 лидер + 2 фолловера).
Если лидер падает:
- один из синхронных фолловеров становится новым лидером;
- кластер остаётся доступным (при корректной конфигурации ISR и min.insync.replicas).

Это база для durability и high availability.

Продюсер (Producer)

Отправляет сообщения в топики.
Ключевые аспекты:
1. Выбор партиции:
  - без ключа: round-robin между партициями;
  - с ключом: хеш ключа → конкретная партиция (гарантия порядка для данного ключа).
2. Гарантии записи (acks):
  - acks=0 — не ждём подтверждения (максимум скорость, минимум надёжность).
  - acks=1 — ждём подтверждение от лидера.
  - acks=all (или -1) — ждём подтверждения от всех in-sync реплик (наиболее надёжно).
3. Батчирование и компрессия:
  - продюсер буферизует сообщения и шлёт батчами;
  - поддерживает компрессию (snappy, gzip, lz4, zstd) — влияет на пропускную и нагрузку.

Пример продюсера на Go (sarama, упрощенно):

cfg := sarama.NewConfig()
cfg.Producer.Return.Successes = true
cfg.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll

producer, _ := sarama.NewSyncProducer([]string{"kafka:9092"}, cfg)

msg := &sarama.ProducerMessage{
    Topic: "user-events",
    Key:   sarama.StringEncoder("user-123"),
    Value: sarama.StringEncoder(`{"event":"login"}`),
}

_, _, err := producer.SendMessage(msg)
if err != nil {
    // логируем, ретраим
}

Консюмер (Consumer) и Consumer Group

Индивидуальный консюмер:

читает сообщения из конкретных партиций топика;
сам управляет смещением (offset) — номер последнего прочитанного сообщения.

Consumer Group (группа потребителей):

Механизм масштабирования и распределения нагрузки.
Группа идентифицируется group.id.
Принципы:
- Каждая партиция топика в рамках одной consumer group обрабатывается не более чем одним консюмером из этой группы.
- Если в группе консюмеров меньше, чем партиций — некоторые консюмеры обслуживают несколько партиций.
- Если больше — часть консюмеров будут простаивать.
- При изменении состава группы (упал/поднялся консюмер) происходит ребалансировка.
Важно: разные consumer groups читают независимо:
- так можно строить независимых подписчиков на одни и те же события (fraud, billing, analytics и т.п.).

Offset

Offset — позиция сообщения в партиции (монотонно увеличивается).
Kafka хранит сообщения некоторое время (retention), не “забывая” прочитанное.
Консюмер сам отвечает за:
- где он сейчас (какой offset);
- когда фиксировать прогресс (commit offset).
Подходы:
- авто-коммит (проще, но риск потерять сообщения при падении после коммита);
- manual commit после успешной обработки (надёжнее).

Семантика доставки:

Базовая модель: at-least-once (возможны дубли, но не потеря при правильных настройках).
At-most-once — если коммитим раньше обработки (риск потери).
Exactly-once — более сложный сценарий (идемпотентный продюсер + транзакции в Kafka Streams/коннекторах); в обычных сервисах обычно реализуют идемпотентность на уровне бизнес-логики и хранилища.

Пример идемпотентной обработки (SQL):

INSERT INTO processed_events (event_id, payload)
VALUES (:event_id, :payload)
ON CONFLICT (event_id) DO NOTHING;

Retention, immutable лог и масштабирование чтения

Kafka:

хранит сообщения по времени или размеру (например, 7 дней, 30 дней, 1 ТБ).
не удаляет сообщения сразу после чтения:
- это отличает её от очередей типа RabbitMQ;
- позволяет новым консьюмерам "догонять" историю.

За счёт этого:

один топик может одновременно обслуживать:
- realtime-обработку (онлайн-сервисы),
- offline-аналитику,
- reprocessing (перечитывание истории при изменении логики).

Ключевые концепции, которые важно озвучить на интервью

При ответе на такой вопрос стоит показать понимание:

Kafka как распределённого лог-хранилища, а не просто “очереди”.
Основные сущности:
- topic, partition, broker, replication;
- producer, consumer, consumer group;
- offset и модель чтения.
Гарантий и компромиссов:
- порядок внутри партиции;
- масштабирование через партиции;
- at-least-once и необходимость идемпотентности;
- репликация для отказоустойчивости.
Зачем так сделано:
- высокая пропускная способность;
- горизонтальное масштабирование;
- возможность обрабатывать одни и те же события разными сервисами независимо.

Вопрос 8. Насколько хорошо вы понимаете партиции и группы потребителей в Kafka и как они работают?

Таймкод: 00:11:05

Ответ собеседника: неправильный. Говорит, что когда-то изучал тему, показалась простой, но из-за отсутствия практики не помнит деталей и не может пояснить.

Правильный ответ:

Понимание партиций и consumer groups — ключ к тому, как Kafka обеспечивает масштабирование, балансировку нагрузки, отказоустойчивость и модель обработки сообщений. Объясним это конкретно и прикладно.

Партиции (Partitions)

Партиция — это физический лог внутри топика.

Основные свойства:

Сообщения в рамках одной партиции:
- записываются только в конец (append-only log);
- имеют строгий порядок по offset (0, 1, 2, ...).
Между партициями порядок не гарантируется:
- это осознанный компромисс для масштабирования.
Разбиение топика на партиции позволяет:
- распределять данные по разным брокерам;
- параллелизовать запись и чтение.

Выбор партиции:

Без ключа:
- по умолчанию round-robin — сообщения равномерно распределяются по партициям.
С ключом (key):
- партиция определяется как hash(key) % numPartitions;
- все сообщения с одинаковым ключом попадают в одну партицию;
- это гарантирует порядок для данного ключа.

Практический вывод:

Если нужно сохранять порядок “по пользователю”, “по счёту”, “по заказу”:
- используем userID/orderID как ключ.
Если порядок по всей системе не важен:
- можно использовать равномерное распределение для максимальной параллельности.

Группы потребителей (Consumer Groups)

Consumer group — механизм, который:

обеспечивает:
- масштабирование обработки;
- распределение партиций между инстансами;
при этом:
- каждая партиция топика в рамках ОДНОЙ consumer group обрабатывается не более чем одним консюмером одновременно.

Ключевые правила:

Один топик, одна consumer group:
- Если у топика 6 партиций и в группе 3 консьюмера:
  - каждый консьюмер получает по 2 партиции;
  - все сообщения обрабатываются параллельно, но порядок в рамках партиции сохраняется.
- Если консьюмеров станет 6:
  - каждый получит по 1 партиции.
- Если консьюмеров станет 10:
  - 6 будут активны (по одной партиции), 4 — простаивать.
Несколько consumer groups:
- Каждая группа читает топик независимо:
  - свои offsets;
  - свой прогресс чтения.
- Так реалистично строить независимых подписчиков:
  - одна группа для биллинга,
  - другая для аналитики,
  - третья для мониторинга.
Ребалансировка:
- При подключении/отключении консьюмера в группе:
  - Kafka перераспределяет партиции между участниками;
  - во время ребаланса важно корректно обрабатывать shutdown, коммиты offset-ов и не ломать идемпотентность.

Offset и семантика

Offset — позиция последнего прочитанного сообщения в партиции.

Kafka не “забывает” сообщение после чтения.
Консюмер/consumer group:
- сама управляет, какой offset уже обработан;
- может:
  - дочитать до конца,
  - остановиться,
  - перезапуститься и продолжить с последнего offset.

Семантика доставки (в привязке к offset-ам):

At-least-once:
- чаще всего на практике;
- возможно повторное чтение сообщения (например, обработали, но не успели закоммитить offset).
- Требует идемпотентной обработки на стороне консьюмера.
At-most-once:
- commit до обработки → риск потери.
Exactly-once:
- достигается комбинацией Kafka-транзакций + идемпотентность + потоковые фреймворки;
- или реализуется “по сути” на уровне бизнес-логики и хранения.

Почему это важно для проектирования

Грамотное использование партиций и consumer groups позволяет:

Масштабировать обработку:
- добавить инстансы консьюмера → они автоматически поделят между собой партиции.
Гарантировать порядок там, где он нужен:
- выбирать ключ так, чтобы связанная логика попадала в одну партицию.
Поддерживать независимых потребителей:
- разные сервисы читают один и тот же топик через свои группы без влияния друг на друга.

Простой пример: сервис на Go, читающий партиции в составе группы

type Handler struct{}

func (h *Handler) Setup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error   { return nil }
func (h *Handler) Cleanup(_ sarama.ConsumerGroupSession) error { return nil }

func (h *Handler) ConsumeClaim(sess sarama.ConsumerGroupSession, claim sarama.ConsumerGroupClaim) error {
    for msg := range claim.Messages() {
        // Обработка сообщения
        process(msg)

        // Фиксируем, что сообщение обработано
        sess.MarkMessage(msg, "")
    }
    return nil
}

Здесь:

Kafka сама раздаёт партиции экземплярам консьюмера внутри группы;
порядок в рамках партиции не нарушается;
при масштабировании мы просто поднимаем больше инстансов.

Кратко

Партиции:
- дают масштабирование и порядок внутри партиции;
- привязка по ключу → детерминированное распределение.
Consumer groups:
- дают горизонтальное масштабирование обработки;
- одна партиция — один активный консьюмер на группу;
- разные группы → независимые потребители.
Осмысленный дизайн ключей, числа партиций и структуры групп — обязательное условие корректной и эффективной архитектуры на Kafka.

Вопрос 9. Каковы основные плюсы и минусы микросервисной архитектуры по сравнению с монолитом?

Таймкод: 00:12:09

Ответ собеседника: неполный. Называет расширяемость и удобство разделения по командам и доменам как плюсы. В минусы относит сетевые накладные расходы и сложности с распределёнными транзакциями. Упоминает DDD для выделения сервисов, но без детальной проработки и с неточным историческим примером.

Правильный ответ:

Выбор между монолитом и микросервисами — это инженерное и организационное решение, а не модный тренд. Важно понимать компромиссы, а не только лозунги “микросервисы = масштабируемость”.

Ниже — системный разбор ключевых плюсов и минусов, а также практические акценты, которые важны на интервью.

Основная идея

Монолит:
- единое приложение (один процесс или небольшой кластер идентичных экземпляров), общая кодовая база, часто общая БД;
- проще стартовать, сложнее масштабировать организационно и архитектурно при росте.
Микросервисы:
- набор автономных сервисов, каждый реализует чёткий bounded context;
- взаимодействие по сетевым контрактам (HTTP/gRPC/Kafka и др.);
- сложнее стартовать и сопровождать инфраструктуру, но дают гибкость при правильном дизайне.

Плюсы микросервисов

Масштабирование по частям

Масштабируем только узкие места:
- сервис расчётов, если он тяжёлый по CPU;
- сервис чтения каталога, если он нагружен по RPS.
Не нужно умножать весь монолит ради одной горячей функции.

Пример (Go):

Отдельный сервис для тяжёлой обработки:

// Сервис обработки отчётов
func (s *ReportService) Generate(ctx context.Context, req ReportRequest) (ReportResult, error) {
    // CPU-intensive логика, можно отдельно масштабировать этот сервис
}

Независимая разработка и релизы

Разные команды могут:
- владеть разными сервисами;
- выбирать подходящие технологии (в разумных пределах);
- релизиться независимо, без синхронизации всего продукта.
Это сокращает time-to-market:
- мелкие инкрементальные релизы вместо “большого деплоя раз в месяц”.

Организация вокруг доменов (DDD, bounded context)

Микросервисы хорошо ложатся на доменное моделирование:
- “Заказы”, “Платежи”, “Профиль пользователя”, “Каталог”, “Нотификации”.
Каждый сервис:
- отвечает за свой контекст;
- имеет собственную модель данных;
- скрывает внутренности за API.
Это помогает:
- снизить связность;
- избежать “общей БД на всех”, где все всё ломают.

Надёжность и изоляция отказов

Проблемы в одном сервисе не должны класть всю систему:
- при условии корректных таймаутов, ретраев, circuit breaker-ов, fallback-логики.
Можно реализовать graceful degradation:
- если сервис рекомендаций недоступен — основная покупка должна работать.

Технологическая эволюция

Проще постепенно заменить один сервис (например, переписать на Go) без переписывания всей системы.
Проще экспериментировать с новыми технологиями точечно.

Минусы микросервисов

Сетевая сложность и накладные расходы

Каждый вызов — это:
- сеть, сериализация/десериализация (JSON/Protobuf);
- возможные таймауты, ретраи, частичные отказы.
Глубокие цепочки вызовов (“request → API-gateway → сервис A → сервис B → сервис C”) могут:
- увеличивать latency;
- усложнять отладку.

Решения:

грамотный дизайн API (минимум ненужных hops);
gRPC/Protobuf для критичных по latency путей;
кэширование, агрегация запросов, адаптеры.

Сложность данных и консистентности

В монолите:
- одна транзакция в одной БД покрывает несколько агрегатов.
В микросервисах:
- у каждого сервиса своя БД;
- транзакции через несколько сервисов → распределённые транзакции проблемны и нежелательны.

Обычно применяют:

eventual consistency;
паттерны:
- Saga (choreography/orchestration),
- outbox-паттерн (надёжная публикация событий из локальной транзакции),
- idempotency при обработке событий.

Инфраструктурная и операционная сложность

Микросервисы требуют зрелой платформы:

сервис-дискавери (Consul, Eureka, Kubernetes DNS);
конфигурация (Config Service, Vault, ConfigMaps);
централизованные:
- логирование;
- метрики (Prometheus);
- трассировка (Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry);
CI/CD:
- десятки/сотни пайплайнов;
- управление версиями, откатами, миграциями.

Без этого микросервисы превращаются в “зоопарк из маленьких монолитов, которые сложнее монолита”.

Тестирование и отладка

Интеграционные сценарии:
- затрагивают несколько сервисов;
- требуют тестовых окружений, фиктивных зависимостей, контрактных тестов.
Отладка инцидентов:
- один запрос может пройти через много сервисов;
- нужно распределённое трассирование и корреляция логов.

Overhead для маленьких продуктов

Для небольшого проекта с небольшой командой микросервисы:
- создают необоснованный overhead по инфраструктуре и координации;
- монолит в таких случаях:
  - проще, дешевле,
  - быстрее в разработке.

Плюсы монолита (для баланса)

Важно уметь честно признавать, где монолит лучше:

Простота разработки:
- один код, один деплой, меньше движущихся частей.
Упрощённый доступ к данным:
- единая БД, транзакции “из коробки”.
Легче начинать:
- быстрый старт продукта;
- ниже требования к DevOps-платформе.

Рациональная стратегия

Зрелый подход:

Начинать с модульного монолита:
- чётко разделять слои и доменные модули внутри одного приложения;
- избегать “big ball of mud”.
Когда:
- растут команда, нагрузка, домен;
- появляются организационные и технические “стыки”;
- отдельные модули начинают мешать друг другу — постепенно выделять микросервисы:
- по bounded context;
- с чёткими контрактами;
- с самостоятельной схемой данных.

Ключевая мысль для интервью:

Микросервисы — это инструмент для масштабирования организации, домена и нагрузки, а не панацея. Они дают:

независимость,
эволюционность,
гибкость,

но требуют:

строгой дисциплины архитектуры и данных,
развитой инфраструктуры,
зрелых практик observability и тестирования.

Если этого нет, хорошо спроектированный монолит будет лучше “модных” микросервисов.

Вопрос 10. Как подойти к разделению существующего монолита на микросервисы?

Таймкод: 00:14:05

Ответ собеседника: неполный. Говорит, что разобрался бы в принципах и проблемах микросервисов, делил бы по бизнес-логике и доменам: выделял бы изолированные области (корзина, формы и т.п.) в отдельные сервисы так, чтобы они работали независимо при падении других.

Правильный ответ:

Разделение монолита на микросервисы — это не механический “разрез по контроллерам”, а управляемая эволюция архитектуры. Цель — уменьшить связность, улучшить управляемость и масштабируемость, не разрушая систему.

Ниже — последовательный, практичный план, которым стоит руководствоваться.

Начать с модульного мышления, а не с "микросервисов любой ценой"

Прежде чем выносить что-то "в сеть":

Навести порядок внутри монолита:
- выделить слои: transport (HTTP/gRPC), application, domain, infrastructure;
- убрать бизнес-логику из контроллеров и SQL из handler-ов;
- минимизировать общий "shared" модуль, запретить “крест-накрест” зависимости.
Получить модульный монолит:
- каждый доменный модуль имеет:
  - свой пакет,
  - свои интерфейсы,
  - минимальные зависимости от других модулей.

Если внутри монолита нет чётких границ — перенос в микросервисы только размножит хаос.

Определить bounded context и доменные границы

Используем идеи DDD:

Ищем естественные границы:
- “Catalog”, “Orders”, “Billing/Payments”, “Users”, “Notifications”, “Reports”.
Признаки хорошего контекста:
- своя терминология;
- своя модель данных;
- своя бизнес-ответственность;
- минимальное количество кросс-инвариантов с другими областями.
Если модуль невозможно описать простым предложением, он, скорее всего, спроектирован плохо.

Пример базовых сервисов:

Сервис пользователей: регистрация, профиль, статусы.
Сервис заказов: создание, изменение, статус заказа.
Сервис платежей: проведение и подтверждение оплат.
Сервис уведомлений: рассылка писем/SMS/push, без знания доменных деталей.

Стратегия выделения: "от самого очевидного к сложному"

Не нужно сразу "разрубать" всё:

Сначала выделяем сервисы:
- с явной, ограниченной областью;
- с минимальным числом зависимостей;
- часто уже оформленные как относительно изолированные модули.
Типичные кандидаты:
- нотификации,
- генерирование отчётов,
- загрузка/хранение файлов,
- справочники,
- авторизация/аутентификация (осторожно, критичный компонент),
- интеграции с внешними системами.

Отказ от общей БД: свой storage на сервис

Критический момент:

Нельзя строить микросервисы на общей схеме БД, к которой все ходят напрямую.
Правильный подход:
- у каждого сервиса — своя база/схема (логически изолированная);
- другие сервисы не лезут в чужие таблицы, общение только через API/события.

Пример (SQL):

Раньше (монолит, общая таблица orders):

SELECT * FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.id
WHERE u.email = :email;

После разделения:

Сервис пользователей предоставляет API:
- GET /users?email=...
Сервис заказов:
- хранит user_id, доверяет, что его выдал сервис пользователей;
- для нужд UI может звать сервис пользователей или использовать кэш/реплику.

Коммуникация: синхронные API vs события

Частые паттерны:

Синхронное взаимодействие (HTTP/gRPC):
- для запросов, когда нужен немедленный ответ (получить профиль, проверить права).
Асинхронное взаимодействие (Kafka/RabbitMQ/др.):
- для событий:
  - “OrderCreated”, “PaymentCompleted”, “UserRegistered”.
- другие сервисы подписываются и обновляют свои проекции.

Это уменьшает связанность и позволяет:

строить eventual consistency;
разгрузить “центральный” сервис от фан-аута.

Пример: паттерн outbox (на Go, упрощённо)

В сервисе заказов:

// В одной транзакции пишем заказ и событие в outbox-таблицу
func (s *OrderService) CreateOrder(ctx context.Context, cmd CreateOrderCmd) error {
    return s.tx(ctx, func(tx *sql.Tx) error {
        if err := insertOrder(ctx, tx, cmd); err != nil {
            return err
        }
        event := OrderCreatedEvent{OrderID: cmd.ID, UserID: cmd.UserID}
        if err := insertOutbox(ctx, tx, event); err != nil {
            return err
        }
        return nil
    })
}

Фоновый процесс читает outbox и публикует в Kafka. Так обеспечивается надёжная публикация событий без распределённой транзакции между БД и брокером.

Постепенная миграция: strangler pattern

Используем паттерн strangler fig:

Оставляем монолит как ядро.
Перед фронтом/клиентами — API gateway / BFF:
- запросы к новым/выделенным областям уходят на микросервисы,
- остальное — проксируется в монолит.
По мере выноса модулей:
- трафик на соответствующую функциональность переводим на новый сервис;
- код в монолите для этой области "высыхает" и затем удаляется.

Это позволяет:

не переписывать всё разом;
иметь рабочую систему на каждом этапе.

Технические аспекты, которые must-have для успешного разделения

Без этого микросервисы будут дороже монолита:

Observability:
- централизованные логи;
- метрики (latency, error rate, RPS);
- distributed tracing (trace_id/correlation_id).
Надёжная сеть:
- таймауты, ретраи, circuit breaker;
- политика версионирования API.
CI/CD:
- автоматические сборки, тесты, деплой;
- стратегия миграции схем БД и rollback.
Контрактное тестирование:
- чтобы изменения одного сервиса не ломали потребителей.

Чего избегать

Резать по техническим слоям:
- отдельный “сервис БД”, “сервис логики”, “сервис фронта” — анти-паттерн.
Микросервис на каждый handler/таблицу/endpoint.
Использовать микросервисы как оправдание отсутствия архитектуры:
- получится распределённый монолит с сетевой болью.

Кратко:

Правильный подход к разделению монолита:

сначала навести архитектурный порядок;
определить доменные границы;
выделять сервисы постепенно, начиная с изолируемых частей;
разделить данные и ввести API/событийные контракты;
использовать strangler pattern и зрелую инфраструктуру;
на каждом шаге контролировать наблюдаемость, надёжность и консистентность.

Цель — уменьшить связность и ускорить развитие, а не просто “нарезать сервисы по моде”.

Вопрос 11. Какие паттерны для управления распределёнными транзакциями в микросервисах ты знаешь, помимо саги?

Таймкод: 00:15:08

Ответ собеседника: неправильный. Называет только паттерн Сага и говорит, что другие не помнит.

Правильный ответ:

Распределённые транзакции в микросервисной архитектуре — это всегда компромисс между консистентностью, доступностью, задержками и сложностью. Классический двухфазный коммит (2PC) в чистом виде редко подходит для высоконагруженных, распределённых систем из-за влияния на отказоустойчивость и масштабирование. Поэтому используются набор паттернов, которые позволяют добиваться согласованности без жёсткой глобальной транзакции.

Кроме саг (choreography/orchestration), важно знать следующие подходы и уметь выбрать их по контексту.

Основные паттерны и техники

Two-Phase Commit (2PC) / Three-Phase Commit (3PC)

Это базовый академический/enterprise-паттерн, который обязательно стоит понимать, даже если вы его избегаете в production.

Идея:

Координатор управляет транзакцией между несколькими ресурсами (БД, сервисы):
- Фаза 1 (prepare): все участники подтверждают готовность зафиксировать изменения.
- Фаза 2 (commit/rollback): координатор либо коммитит всем, либо откатывает всем.
3PC добавляет дополнительные шаги для уменьшения вероятности блокировок.

Плюсы:

Близко к “настоящей” атомарности между ресурсами.
Удобно в пределах одного дата-центра и ограниченного числа участников.

Минусы:

Координатор — точка отказа.
Участники могут быть заблокированы (holding locks), пока нет финального решения.
Плохо масштабируется и снижает отказоустойчивость.

Вывод:

В микросервисной архитектуре как глобальный механизм почти всегда нежелателен.
Реально может использоваться в узких местах (например, внутри одного сервиса или одного кластера БД).

TCC (Try-Confirm/Cancel)

Паттерн "псевдо-дISTRIBUTED TRANSACTION", часто применяемый в финансовых и бронированных системах.

Три шага для каждого участника:

Try:
- резервируем ресурсы (деньги, места, слоты) без окончательного эффекта;
- проверяем возможность успешного завершения.
Confirm:
- при успешной общей операции — подтверждаем и фиксируем резерв.
Cancel:
- при неуспехе — освобождаем резерв.

Пример сценария:

Сервис платежей: резервирует сумму.
Сервис бронирования: резервирует место.
Оркестратор:
- если все Try успешны → вызывает Confirm у всех;
- если кто-то упал → вызывает Cancel.

Плюсы:

Чёткая модель: явные операции резервирования и подтверждения.
Хорошо подходит для критичных доменов (финансы, билеты), где нужна управляемая компенсация и резерв.

Минусы:

Требует изменения доменной модели:
- каждое действие должно поддерживать Try/Confirm/Cancel.
Увеличивает сложность API и реализации.

Outbox pattern + Event-driven consistency

Ключевой практический паттерн для микросервисов, когда нужно гарантированно публиковать события при изменении данных, избегая “distributed transaction hell”.

Идея:

Внутри сервиса:
- в одной локальной транзакции:
  - записываем изменения в свою БД;
  - пишем событие в outbox-таблицу (как данные для последующей отправки).
Отдельный процесс/воркер:
- читает outbox;
- публикует события в брокер (Kafka/RabbitMQ);
- помечает записи как отправленные.

Плюсы:

Нет глобальной распределённой транзакции.
Гарантия: либо нет изменений и нет события, либо есть и то, и другое.
Хорошо дружит с event-driven архитектурой.

Минусы:

Сложнее отлаживать; возможны дубликаты (решается идемпотентностью на принимающей стороне).
Задержка между коммитом и доставкой события (обычно миллисекунды–секунды).

Пример SQL outbox:

BEGIN;

INSERT INTO orders (id, user_id, status)
VALUES (:id, :user_id, 'CREATED');

INSERT INTO outbox_events (id, aggregate_id, type, payload, created_at)
VALUES (:event_id, :id, 'OrderCreated', :payload, now());

COMMIT;

Transactional Outbox + Polling Publisher / Change Data Capture (CDC)

Расширение идеи outbox:

Вместо приложения, читающего outbox, можно использовать:
- CDC (Debezium и подобные), чтобы слушать изменения в БД и публиковать их как события.
Это уменьшает количество “ручного” кода в сервисе.

Применение:

Когда нужно:
- гарантированно публиковать события об изменениях;
- не внедрять в каждый сервис сложный outbox-воркер.

Idempotency и At-least-once обработка

Строго говоря, это не “паттерн транзакции”, а фундаментальный строительный блок.

Идея:

Принимаем, что в распределённых системах:
- сообщения/запросы могут дублироваться;
- операции могут быть повторно вызваны.
Делаем операции идемпотентными:
- повторный вызов с тем же идентификатором не меняет результат.

Пример (SQL):

INSERT INTO payments (id, order_id, amount, status)
VALUES (:id, :order_id, :amount, 'CONFIRMED')
ON CONFLICT (id) DO NOTHING;

Используется в связке с:

Outbox;
Kafka (at-least-once);
другими event-driven механизмами.

Паттерн “Компенсирующие операции” (Compensating Transactions)

Это логическая основа саг, но её можно использовать и за пределами формальной модели саги.

Идея:

Вместо глобального отката:
- если часть шагов выполнилась, а часть — нет, выполняем операции, которые компенсируют уже сделанное.
Примеры:
- вернуть деньги;
- отменить бронь;
- откатить статус документа.

Ключевые требования:

Компенсация должна быть:
- чётко определена;
- идемпотентна;
- логируемая и отслеживаемая.

Try-Once, Best Effort, Eventually Consistent

В ряде сценариев:

Не требуется жёсткая транзакционная согласованность.
Принимается:
- "best effort" доставка и обработка;
- eventual consistency на базе ретраев, дедубликации и периодических reconcile-процессов.

Паттерны:

Reconciliation jobs:
- периодически сравнивают состояния между системами;
- исправляют расхождения.
“Repair” как часть нормальной эксплуатации:
- особенно в больших данных и аналитике.

Реалистичная стратегия выбора

При ответе на интервью важно показать не только знание названий, но и умение выбрать подход:

Если нужна строгая модель резервирования — TCC.
Если важна надёжная публикация событий — Outbox + идемпотентность.
Если бизнес терпит eventual consistency — event-driven + компенсирующие операции.
Если контур ограничен и под контролем — можно рассмотреть 2PC, но осознанно.

Кратко:

Помимо саг, в арсенале для распределённых транзакций и согласованности в микросервисах используются:

Two-Phase Commit / 3PC (понимать, но применять осторожно).
TCC (Try-Confirm/Cancel).
Outbox pattern и его варианты (вместе с CDC).
Идемпотентность операций и deduplication.
Компенсирующие транзакции как базовая техника.
Eventual consistency с фоновой синхронизацией.

Зрелый инженеринговый подход — осознанно комбинировать эти паттерны под требования домена, а не пытаться эмулировать “монолитную транзакцию поверх распределённой системы”.

Вопрос 12. Какой у вас стек работы с базами данных и какие технологии вам ближе?

Таймкод: 00:15:33

Ответ собеседника: правильный. Используют PostgreSQL; на одном сервисе — Hibernate, на другом — JdbcTemplate. Лично предпочитает JdbcTemplate и jOOQ; Hibernate не нравится из-за избыточной абстракции и типичных проблем (N+1, кэширование и др.).

Правильный ответ:

Корректный ответ на такой вопрос должен не только перечислять технологии, но и демонстрировать осознанный выбор подходов к работе с данными: понимание сильных и слабых сторон ORM, SQL-first инструментов, а также перенос этих принципов на другие языки (например, Go).

Ниже — развернутый вариант ответа, полезный для подготовки.

Основной стек

Реляционные СУБД:
- PostgreSQL как основной выбор:
  - мощная модель транзакций;
  - богатый набор типов (JSONB, arrays, ranges);
  - window-функции;
  - расширения (btree_gin, pg_partman, TimescaleDB и т.д.);
  - хорошая поддержка и инструментирование.
Подход к доступу к данным:
- стараюсь оставаться ближе к явному SQL и контролю над запросами;
- ORM использую осознанно и точечно, а не как "магическую коробку".

Отношение к ORM и SQL-first подходам

Hibernate / JPA

Плюсы при правильном использовании:

Быстрый старт CRUD-функционала;
Маппинг сущностей в объекты;
Кеширование, lazy-loading, связи;
Интеграция с Spring-экосистемой.

Основные проблемы, из-за которых к Hibernate отношусь осторожно:

N+1 запросы:
- из-за неочевидных lazy/eager стратегий;
- требуют явного тюнинга (fetch join, EntityGraph, batch size).
Сложность контроля SQL:
- сложно оптимизировать сложные запросы;
- разработчики теряют чувство реальной цены операций.
Магия жизненного цикла сущностей:
- состояния (managed/detached);
- неожиданные изменения, флеши, каскады.
Избыточный слой абстракции:
- для высоконагруженных сервисов и сложных доменов часто мешает.

Использовать уместно:

для относительно простых доменных моделей;
при строгой дисциплине:
- логировать SQL;
- избегать тяжёлых bidirectional-связей;
- явно проектировать запросы.

JdbcTemplate / "ручной" SQL

Мне ближе SQL-first подходы, такие как JdbcTemplate (в Java) и аналогичные подходы в Go.

Плюсы:

Полный контроль над SQL:
- понятно, какие запросы выполняются;
- легко оптимизировать под конкретный план выполнения;
- проще разруливать сложные join-ы и агрегации.
Прозрачность производительности:
- не возникает скрытых выборок или каскадов.
Предсказуемость:
- нет скрытого состояния сущностей.

Минусы:

Больше "рутнной" обвязки:
- маппинг ResultSet → структуры/DTO;
- но это компенсируется читаемостью и контролем.

jOOQ

Отдельно стоит jOOQ (в Java-мире):

SQL-first, но типобезопасный:
- генерирует DSL по схеме БД;
- позволяет писать сложные запросы декларативно, сохраняя их прозрачность.
Отлично подходит, когда:
- нужны сложные запросы, window-функции, CTE;
- критична предсказуемость SQL и планов выполнения.

Аналогичные практики в Go

В Go распространённый стек:

database/sql как базовый слой;
sqlx, pgx как более удобные и эффективные обёртки;
генераторы кода/ORM уровня:
- sqlc — генерация типобезопасных методов по SQL;
- gorm — ORM, но требует аккуратности;
- ent — типобезопасный ORM/DSL.

Я предпочитаю варианты:

sqlc / pgx:
- SQL остаётся явным;
- маппинг генерируется;
- меньше магии, проще контролировать производительность.

Пример подхода в Go (sqlc-стиль, SQL-ориентированный)

SQL-запрос:

-- name: GetUserByEmail :one
SELECT id, email, full_name, created_at
FROM users
WHERE email = $1;

Сгенерированный Go-код (концептуально):

type User struct {
    ID        int64
    Email     string
    FullName  string
    CreatedAt time.Time
}

func (q *Queries) GetUserByEmail(ctx context.Context, email string) (User, error) {
    // здесь sqlc генерирует конкретный код обращения к БД
}

Плюсы подхода:

SQL под контролем, можно тюнинговать EXPLAIN-ом.
Типобезопасность: ошибки полей/типов ловятся на этапе компиляции.
Удобно для критичных по производительности сервисов.

Пример запросов оптимизации в PostgreSQL

Важно уметь не только вызвать БД, но и подумать о:

индексах:

CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_email ON users (email);

покрывающих индексах под частые запросы;
нормализации и денормализации там, где это оправдано;
использовании CTE, window-функций, агрегаций:

SELECT
    user_id,
    SUM(amount) AS total_amount,
    COUNT(*)    AS tx_count
FROM transactions
WHERE created_at >= now() - interval '30 days'
GROUP BY user_id;

Чего ожидают в ответе

Хороший ответ показывает, что:

есть практический опыт с PostgreSQL или аналогами;
понимаете разницу между:
- “магическими” ORM,
- SQL-first инструментами,
- гибридными подходами (jOOQ/sqlc/ent);
умеете выбирать инструмент под задачу:
- простой CRUD с быстрой продуктивностью — аккуратный ORM;
- сложные запросы и жёсткие требования по производительности — явный SQL/jOOQ/sqlc;
есть базовые навыки оптимизации:
- индексы, планы выполнения, лимитирование, пагинация, N+1, connection pool.

Такой подход демонстрирует не привязанность к конкретному фреймворку, а зрелое отношение к слою данных и осознанный выбор инструментов.

Вопрос 13. В чём преимущества использования jOOQ по сравнению с Hibernate и чистым JdbcTemplate?

Таймкод: 00:17:11

Ответ собеседника: правильный. Объясняет, что jOOQ генерирует типобезопасные классы для таблиц через DSL и плагины, позволяет писать SQL в декларативном стиле без дублирования сущностей и аннотаций; показывает отличие от Hibernate (отделение DTO и сущностей, меньше магии) и от JdbcTemplate (меньше рутины, больше контроля над SQL), подчёркивает читаемость и предсказуемость запросов.

Правильный ответ:

Использование jOOQ — это SQL-first подход с сильной типизацией и генерацией кода, который занимает промежуточное положение между "магическим" ORM (Hibernate/JPA) и полностью ручным SQL (JdbcTemplate). Его преимущества хорошо раскрываются в сравнении по нескольким ключевым осям: контроль над SQL, типобезопасность, прозрачность производительности, сложность поддержки, соответствие реальным требованиям к данным.

Основные преимущества jOOQ

SQL-first и полный контроль над запросами

В отличие от Hibernate:

Нет “магии” генерации SQL из графа сущностей.
Разработчик пишет запросы явно (через DSL), фактически контролируя:
- join-ы;
- условия;
- агрегации;
- window-функции;
- CTE;
- vendor-specific фичи PostgreSQL/MySQL/и т.п.
Это:
- упрощает оптимизацию;
- устраняет сюрпризы вида “почему ORM сделало 7 запросов вместо одного”;
- делает поведение предсказуемым на уровне плана выполнения.

Пример (концептуально):

// jOOQ: явный, но типобезопасный SQL
var result = ctx.select(USERS.ID, USERS.EMAIL, USERS.FULL_NAME)
    .from(USERS)
    .where(USERS.EMAIL.eq(email))
    .fetchOneInto(UserDto.class);

Здесь:

вы явно контролируете SELECT;
нет скрытых lazy-load; всё видно.

Типобезопасность и генерация схемы

По сравнению с JdbcTemplate:

JdbcTemplate:
- строки SQL в коде;
- ошибки (опечатки в полях, несоответствие типов) ловятся в runtime.
jOOQ:
- генерирует Java-классы по схеме БД:
  - таблицы → константы и классы;
  - поля → типобезопасные поля;
- любой рефакторинг схемы проявится на этапе компиляции.

Преимущества:

Меньше runtime-ошибок из-за опечаток в названиях колонок.
Более безопасные рефакторинги:
- удалили/переименовали поле — код перестал компилироваться в нужных местах.

Богатая поддержка сложного SQL

Здесь jOOQ принципиально сильнее и ORM, и голого JdbcTemplate по удобству:

Нормально поддерживает:
- JOIN-ы любого уровня;
- подзапросы;
- оконные функции;
- CTE (WITH);
- специфичные функции конкретного диалекта (например, JSONB в PostgreSQL).
Вместо “извращений” через HQL/Criteria API — вы пишете по сути SQL на типобезопасном DSL.

Пример сложного запроса (аналог на Go/SQL для иллюстрации того, что jOOQ позволяет делать прямым образом):

SELECT user_id,
       SUM(amount) AS total_amount,
       COUNT(*)    AS tx_count
FROM transactions
WHERE created_at >= now() - interval '30 days'
GROUP BY user_id
HAVING SUM(amount) > 10000;

В jOOQ это выражается декларативно, с подсказками типов, без строчек “сырого” SQL, разбросанных по коду.

Предсказуемость производительности по сравнению с Hibernate

Hibernate:

скрывает SQL;
может порождать:
- N+1;
- лишние join-ы;
- неожиданные запросы при обходе связей;
требует дисциплины и глубокого понимания внутренностей.

jOOQ:

то, что вы написали, то и уйдёт в БД;
легко анализировать:
- EXPLAIN/ANALYZE;
- индексы, планы выполнения;
нет скрытой ORM-семантики жизненного цикла сущностей.

Это критично для сервисов:

с высокой нагрузкой;
со сложными отчётами и агрегациями;
где SQL — часть доменной логики.

Меньше "магии сущностей", чище слои приложения

С Hibernate:

часто смешиваются:
- доменная модель;
- persistence-модель;
появляются:
- bidirectional-связи;
- каскадные операции;
- ленивые прокси;
доменные объекты “заражены” аннотациями JPA и завязаны на ORM.

С jOOQ:

обычно чётко разделяют:
- слой доступа к данным (DAO/Repository), использующий jOOQ-генерируемые типы;
- доменные модели / DTO, которыми оперирует бизнес-логика.
Это:
- упрощает тестирование;
- уменьшает coupling между доменом и БД;
- облегчает эволюцию схемы.

Архитектурный паттерн (концептуально, как и в Go):

// Domain модель
type User struct {
    ID    int64
    Email string
}

// Repository интерфейс
type UserRepository interface {
    FindByEmail(ctx context.Context, email string) (*User, error)
}

С jOOQ аналогично: репозиторий использует DSL для запросов, наружу отдаёт чистые доменные структуры.

Баланс между удобством и контролем

Если упростить:

Hibernate:
- максимум удобства, минимум контроля (если не очень аккуратен).
JdbcTemplate:
- максимум контроля, минимум удобства (рутинный маппинг, нет типизации).
jOOQ:
- хороший баланс:
  - explicit SQL (через DSL) → контроль и прозрачность;
  - генерация кода → меньше рутины и больше типобезопасности.

Где jOOQ особенно уместен

Высоконагруженные сервисы, где:
- критична предсказуемость запросов;
- важны сложные join-ы и аналитика.
Команды, которые:
- комфортно чувствуют себя с SQL;
- не хотят бороться с “магией” Hibernate.
Проекты, где:
- схема БД — важный контракт;
- refactoring схемы должен быть контролируемым и безопасным.

Кратко

Преимущества jOOQ по сравнению с Hibernate и JdbcTemplate:

над Hibernate:
- явный SQL без скрытой магии и N+1;
- лучше контроль производительности;
- отсутствие навязывания ORM-модели и жизненных циклов сущностей;
над JdbcTemplate:
- типобезопасность (генерация кода по схеме);
- меньше ручного кода и копипасты;
- удобный DSL для сложных запросов;
в целом:
- оптимальный выбор, когда нужны и контроль, и выразительность, и высокая прозрачность взаимодействия с БД.

Вопрос 14. Зачем в реляционных базах данных используются индексы?

Таймкод: 00:20:25

Ответ собеседника: неправильный. Сначала говорит, что не может рассказать про индексы, затем приводит пример уникального индекса, но не объясняет назначение индексов. На уточнение предполагает что-то про «индексирование записей» или связь с партициями, но не формулирует ключевую идею ускорения выборок и обеспечения ограничений.

Правильный ответ:

Индексы в реляционных базах данных — это фундаментальный механизм:

ускорения поиска и выборок;
оптимизации сортировок и соединений;
обеспечения уникальности и целостности данных.

Без понимания индексов невозможно проектировать производительные схемы и запросы.

Основная идея индекса

Индекс — это вспомогательная структура данных (обычно дерево или хеш), которая позволяет быстро находить строки по значениям одного или нескольких столбцов, вместо полного сканирования таблицы.

Интуитивно:

Таблица без индекса:
- чтобы найти строки по условию WHERE email = 'x@y.com', СУБД может быть вынуждена прочитать ВСЕ строки (full scan).
Таблица с индексом по email:
- БД использует индекс, чтобы за логарифмическое время (обычно O(log N)) найти нужные записи.

Типичный пример на PostgreSQL:

CREATE INDEX idx_users_email ON users (email);

SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

С индексом запрос:

не читает всю таблицу;
сразу находит нужные строки по дереву индекса.

Что обычно лежит в основе индекса

Чаще всего:

B-дерево (B-tree index) — дефолтный тип индекса:
- эффективно для равенств, диапазонов, сортировок;
- поддерживает операции =, <, >, BETWEEN, ORDER BY.
Hash-индекс (в некоторых СУБД) — эффективен для точного равенства.
Дополнительные типы:
- GIN/GiST (PostgreSQL) — для полнотекстового поиска, JSONB, массивов, геоданных.

Ключевые задачи индексов

Ускорение выборок (SELECT)

Основная и самая важная задача.

Без индекса:

SELECT ... WHERE field = ? потенциально читает всю таблицу.

С индексом по этому field:

движок идёт в индекс и быстро находит адреса нужных строк.

Пример:

CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders (user_id);

SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123;

Индекс позволяет:

эффективно находить все заказы пользователя;
масштабировать таблицу до миллионов/миллиардов строк без драматического падения скорости.

Ускорение сортировки (ORDER BY) и диапазонных запросов

Если условие и сортировка согласованы с индексом, БД может:

использовать индекс для выдачи уже отсортированных данных;
избегать дополнительной сортировки в памяти/на диске.

Пример:

CREATE INDEX idx_events_user_ts ON events (user_id, created_at);

SELECT *
FROM events
WHERE user_id = 42
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 50;

Индекс по (user_id, created_at) позволяет:

быстро найти все события нужного пользователя;
сразу получить их в нужном порядке.

Ускорение JOIN

JOIN-ы часто используют ключи (foreign key) для связи таблиц.

Если по join-колонкам есть индексы:

соединения выполняются значительно быстрее;
особенно для больших таблиц.

Пример:

CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders (user_id);

SELECT *
FROM users u
JOIN orders o ON o.user_id = u.id
WHERE u.id = 123;

Без индекса по orders.user_id join будет значительно тяжелее.

Обеспечение уникальности и целостности данных

Уникальные индексы (UNIQUE INDEX / PRIMARY KEY):

гарантируют, что в столбце или комбинации столбцов не будет дубликатов;
физически реализуются через индексы.

Примеры:

ALTER TABLE users
    ADD CONSTRAINT users_email_uq UNIQUE (email);

ALTER TABLE users
    ADD CONSTRAINT users_pk PRIMARY KEY (id);

Преимущества:

защита от логических ошибок приложения;
невозможность “тихо” завести двух пользователей с одинаковым email, если бизнес этого не допускает.

Частичные, составные и покрывающие индексы

Для производительности важно уметь грамотно проектировать индексы.

Составные индексы:

CREATE INDEX idx_orders_user_status ON orders (user_id, status);

Ускоряют запросы вида:

SELECT * FROM orders WHERE user_id = :u AND status = :s;

Частичные индексы (PostgreSQL):

CREATE INDEX idx_orders_active ON orders (user_id)
WHERE status = 'ACTIVE';

Ускоряют часто используемые запросы по подмножеству данных, уменьшая размер индекса.

Покрывающие индексы (INCLUDE):

CREATE INDEX idx_orders_user_status_created_at
ON orders (user_id, status)
INCLUDE (created_at);

Позволяют БД отвечать на некоторые запросы, читая только индекс, не трогая таблицу (index-only scan).

Цена индексов: важные минусы

Индексы — не “бесплатное ускорение всего”.

За них платим:

Замедление операций записи

INSERT, UPDATE, DELETE:
- при изменении таблицы нужно обновлять все соответствующие индексы;
- чем больше индексов, тем дороже запись.

Дополнительное потребление диска и памяти

Индекс — отдельная структура:
- занимает место на диске;
- активно используется в памяти (buffer cache).

Риск неверного проектирования

Лишние/неподходящие индексы:
- не ускоряют реальные запросы;
- замедляют модификации;
- усложняют анализ.

Поэтому:

индексы проектируются на основе:
- реальных запросов;
- профилирования (EXPLAIN, pg_stat_statements, slow query log).

Типичная проверка (PostgreSQL):

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM users WHERE email = 'test@example.com';

Смотрим, использует ли запрос индекс.

Кратко

Индексы в реляционных базах используются для:

резкого ускорения выборок по условиям, сортировкам и join-ам;
обеспечения уникальности и целостности (PRIMARY KEY, UNIQUE);
поддержки сложных сценариев аналитики и фильтрации при больших объёмах данных.

При этом:

каждый индекс — компромисс между скоростью чтения и ценой записи/ресурсов;
их нужно проектировать осознанно, под реальные паттерны запросов, с проверкой через EXPLAIN и метрики.

Вопрос 15. Что ты знаешь о механизмах блокировок в базах данных?

Таймкод: 00:22:26

Ответ собеседника: неправильный. Сообщает, что не может рассказать о блокировках.

Правильный ответ:

Механизмы блокировок — ключевой инструмент для обеспечения корректной работы с данными при конкурентном доступе. Понимание блокировок нужно для:

избежания грязных и неконсистентных чтений;
предотвращения гонок и “потери” обновлений;
анализа причин блокировок, дедлоков и проблем с производительностью.

Ниже — системный обзор на уровне, необходимом для проектирования и отладки серьёзных систем (ориентируемся на PostgreSQL, но концепции общие).

Базовая идея

Когда несколько транзакций одновременно читают и изменяют данные, СУБД должна гарантировать согласованность. Для этого используются:

блокировки (locks);
протоколы управления конкурентностью (MVCC, 2PL и т.д.);
уровни изоляции транзакций.

Цели блокировок:

защитить строки/таблицы/метаданные от конфликтующих операций;
согласовать параллелизм и корректность.

Основные уровни блокировок

Блокировки строк (row-level locks)

Используются при изменении данных, чтобы предотвратить конфликтующие обновления.

Типичные виды:

FOR UPDATE:
- устанавливается при UPDATE или при SELECT ... FOR UPDATE;
- блокирует строку для изменений другими транзакциями;
- другие транзакции не могут изменить или удалить эту строку до конца транзакции-владельца.
FOR NO KEY UPDATE / FOR SHARE / FOR KEY SHARE (PostgreSQL):
- более “тонкие” варианты блокировок для разных сценариев конкурентных операций.

Пример:

BEGIN;

SELECT * FROM accounts
WHERE id = 1
FOR UPDATE;

UPDATE accounts
SET balance = balance - 100
WHERE id = 1;

COMMIT;

Если другая транзакция попробует изменить ту же строку, она будет ждать, пока первая не завершится (или не произойдёт дедлок).

Основное назначение:

защита от lost update (когда два запроса читают старое значение и перезаписывают друг друга).

Блокировки таблиц (table-level locks)

Используются при операциях, затрагивающих всю таблицу или её структуру.

Типы (на примере PostgreSQL):

ACCESS SHARE:
- устанавливается при обычном SELECT;
- совместим с большинством других блокировок;
- не блокирует записи.
ROW SHARE, ROW EXCLUSIVE:
- при UPDATE/DELETE/INSERT;
- нужны для согласования с DDL.
SHARE / SHARE ROW EXCLUSIVE:
- для некоторых операций (CREATE INDEX и др.).
ACCESS EXCLUSIVE:
- самый сильный тип:
- при ALTER TABLE, DROP TABLE, TRUNCATE, некоторых LOCK TABLE;
- блокирует почти всё (SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE ждут).

Пример явной блокировки:

LOCK TABLE users IN ACCESS EXCLUSIVE MODE;

Обычно так делать не надо в высоконагруженных системах — это “стоп-кран”.

Блокировки метаданных и других ресурсов

Кроме строк и таблиц, блокируются:

индексы;
страницы (page-level) — в некоторых СУБД;
объекты схемы (ALTER TABLE, добавление колонок);
логические объекты (advisory locks).

Advisory locks (PostgreSQL):

программные блокировки уровня приложения, не навязанные СУБД.
позволяют синхронизировать доступ к логическим сущностям.

Пример:

SELECT pg_advisory_lock(42);
-- критическая секция
SELECT pg_advisory_unlock(42);

Модель MVCC и влияние на блокировки

Современные СУБД (PostgreSQL, MySQL InnoDB) используют MVCC (Multi-Version Concurrency Control):

Чтения обычно не блокируют записи, а записи — чтения:
- SELECT видит “снимок” данных на момент начала транзакции;
- UPDATE/DELETE создают новые версии строк.
Это:
- уменьшает количество блокировок для чтения;
- снижает конкуренцию за ресурсы;
- но порождает необходимость очистки старых версий (VACUUM).

Важный вывод:

“Просто SELECT” обычно:
- не ставит блокировки, мешающие другим писать (кроме слабых table-level);
- не должен вешать систему, если нет долгих транзакций или специфичных FOR UPDATE.

Уровни изоляции и эффект блокировок

Уровень изоляции определяет, как СУБД сочетает блокировки/MVCC, и какие аномалии допустимы.

Классические уровни (SQL стандарт):

READ UNCOMMITTED
READ COMMITTED
REPEATABLE READ
SERIALIZABLE

Практически:

PostgreSQL:
- по умолчанию READ COMMITTED;
- REPEATABLE READ и SERIALIZABLE доступны для более строгих гарантий.
От уровня зависят:
- возможны ли non-repeatable read, phantom read;
- как долго “видимость” данных фиксируется для транзакции;
- как агрессивно применяются блокировки/снапшоты.

Типичные проблемы и что должен понимать разработчик

Дедлоки (deadlocks)

Дедлок возникает, когда:

Транзакция A держит блокировку объекта X и ждёт блокировку Y.
Транзакция B держит блокировку Y и ждёт блокировку X.

СУБД:

обнаруживает дедлок (анализ графа ожиданий);
снимает одну транзакцию с ошибкой (ROLLBACK).

Разработчик должен:

писать операции в согласованном порядке;
минимизировать длительность транзакций;
чётко понимать, где могут быть пересечения.

Эскалация блокировок и долгие транзакции

Долгие транзакции:
- удерживают блоки;
- мешают VACUUM (PostgreSQL);
- создают очередь ожиданий.
Это приводит к:
- блокировкам других запросов;
- росту объёма “мёртвых” версий;
- деградации производительности.

Правило:

транзакции должны быть короткими;
никакой бизнес-логики/внешних вызовов внутри долгоживущих транзакций.

Неявные блокировки в UPDATE/DELETE

Важно помнить:

любой UPDATE/DELETE:
- блокирует изменяемые строки;
- при совпадении условий с запросами других транзакций может их подвесить.

Поэтому:

фильтры должны быть селективными;
индексы — корректными, чтобы не сканировать лишнее.

Практические рекомендации

Использовать SELECT ... FOR UPDATE/FOR SHARE, когда:
- нужно гарантированно “захватить” сущность перед изменением.
Избегать:
- долгих транзакций;
- тяжелых операций под высоким уровнем изоляции без необходимости.
Анализировать блокировки:
- в PostgreSQL через pg_locks, pg_stat_activity;
- понимать, кто кого держит и почему.

Кратко

Механизмы блокировок в БД:

обеспечивают корректность конкурентных операций;
включают:
- блокировки строк, таблиц, метаданных;
- advisory locks;
- взаимодействие с MVCC и уровнями изоляции;
влияют на:
- согласованность данных;
- производительность;
- возможность дедлоков и “зависаний”.

Осознанная работа с транзакциями, индексами и запросами — обязательна, чтобы не превратить базу в “точку боли” из-за неконтролируемых блокировок.

Вопрос 16. Какие основные сущности и концепции Kubernetes ты можешь назвать и используешь ли его в работе?

Таймкод: 00:23:07

Ответ собеседника: неправильный. Говорит, что Kubernetes есть на проекте, но им занимаются DevOps; сам не использует и не перечисляет сущности, углублённых знаний нет.

Правильный ответ:

Для разработчика важно как минимум уверенно ориентироваться в базовых сущностях Kubernetes, понимать, как приложение живёт в кластере, как оно деплоится, масштабируется, обновляется и как к нему обращаться. Не обязательно быть оператором кластера, но нужно знать концепции, чтобы нормально строить сервисы, логику readiness, конфигурации и наблюдаемости.

Основные сущности и концепции

Cluster

Кластер Kubernetes — это:
- control plane (управляющие компоненты);
- набор worker-нод (узлов), на которых запускаются приложения.
Для разработчика важно:
- понимать, что приложения запускаются не “на конкретной машине”, а как объекты в кластере, где планировщик сам выбирает ноды.

Минимальная единица деплоя и выполнения.
Pod:
- один или несколько контейнеров, разделяющих:
  - сеть (IP),
  - volume-ы (хранилище),
  - namespace-ы.
Типично 1 контейнер = 1 приложение, но sidecar-ы — частый паттерн (логирование, сервис-меш и др.).

Пример (фрагмент манифеста):

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example
spec:
  containers:
    - name: app
      image: my-app:1.0.0

Deployment

Высокоуровневая сущность для управления ReplicaSet и Pod-ами.
Отвечает за:
- количество реплик;
- rollout/rollback версий;
- стратегию обновления (RollingUpdate, Recreate).

Пример:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
        - name: app
          image: my-app:1.2.3
          ports:
            - containerPort: 8080

Ключ для разработчика:

уметь описать контейнер, порты, ресурсы, env-переменные, liveness/readiness-пробы.

Service

Абстракция для доступа к Pod-ам.
Решает задачи:
- стабильный DNS-имя и виртуальный IP;
- балансировка трафика между репликами.
Типы:
- ClusterIP — доступен только внутри кластера.
- NodePort — пробрасывает порт на ноды.
- LoadBalancer — интеграция с внешним LB (cloud).
- (Плюс Headless service для прямого доступа к Pod-ам).

Пример:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
  type: ClusterIP

Ingress / Ingress Controller

Ingress:
- определяет правила внешнего доступа по HTTP/HTTPS;
- маршрутизация по hostname, path, и т.п.
Ingress Controller:
- реализация (nginx, traefik, istio gateway и др.), которая читает Ingress и конфигурирует реальный прокси/LB.

Это то, как ваш REST/gRPC/HTTP API обычно выходит “во внешний мир”.

ConfigMap и Secret

Используются для конфигурации приложения.

ConfigMap:
- некритичные конфиги: URL-ы, флаги, настройки.
Secret:
- чувствительные данные: пароли, токены, ключи;
- хранятся отдельно, доступны в виде env-переменных или файлов.

Пример использования в Pod:

env:
  - name: DB_HOST
    valueFrom:
      configMapKeyRef:
        name: app-config
        key: db_host
  - name: DB_PASSWORD
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: db-secret
        key: password

Для разработчика:

важно уметь вынести конфиг из образа;
не хардкодить секреты.

Volume и PersistentVolume (PV/PVC)

Volume:
- подключаемое хранилище к Pod-у.
PersistentVolume (PV) и PersistentVolumeClaim (PVC):
- абстракции для долговременного хранения данных:
  - базы данных,
  - очереди,
  - файловые хранилища.

Для stateless-сервисов:

обычно хватает ConfigMap/Secret. Для stateful-компонентов:
используют PVC и StatefulSet.

StatefulSet

Аналог Deployment для stateful-приложений:
- стабильные имена Pod-ов;
- привязка к volume;
- порядок старта/останова.

Применяется для:

Kafka, PostgreSQL, Redis cluster и др., когда важна идентичность инстансов.

Liveness probe и Readiness probe

Очень важны для корректного поведения сервиса в k8s-кластере.

Liveness probe:
- проверяет, что контейнер “живой”;
- при ошибках — контейнер перезапускается.
Readiness probe:
- проверяет, что сервис готов принимать трафик;
- пока не готов — Pod не включается в Service.

Типичный пример для HTTP-сервиса на Go:

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health/live
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 10

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health/ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 5

На уровне кода (Go):

http.HandleFunc("/health/live", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.WriteHeader(http.StatusOK)
})

http.HandleFunc("/health/ready", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    if db.PingContext(r.Context()) != nil {
        w.WriteHeader(http.StatusServiceUnavailable)
        return
    }
    w.WriteHeader(http.StatusOK)
})

Namespace

Логическое разделение ресурсов внутри кластера:
- по командам,
- по окружениям (dev, stage, prod),
- по продуктам.
Удобно для:
- управления правами;
- изоляции.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Автоматически масштабирует количество Pod-ов Deployment/ReplicaSet/StatefulSet:
- по CPU,
- по памяти,
- по кастомным метрикам.
Важно для сервисов с переменной нагрузкой.

Почему разработчику важно это знать

Даже если DevOps управляет кластером, от разработчика ожидают:

Умение:
- прочитать/написать базовый Deployment/Service/Ingress/ConfigMap манифест;
- задать ресурсы (requests/limits);
- определить health-check-и.
Понимание:
- что поды эфемерны: нельзя писать данные в локальный диск как в постоянное хранилище;
- что конфигурация и секреты должны быть внешними;
- как сервис масштабируется и как это влияет на state (session, кэш, локальные файлы).

Кратко

Основные сущности Kubernetes, которые стоит уверенно называть и понимать:

Pod, Deployment, ReplicaSet;
Service (ClusterIP/LoadBalancer), Ingress;
ConfigMap, Secret;
Volume, PersistentVolume, PVC, StatefulSet;
Namespace, HPA;
Liveness/Readiness probes и базовые принципы health-check-ов.

Это базовый уровень, без которого сложно эффективно разрабатывать и эксплуатировать сервисы в современной инфраструктуре.

Вопрос 17. Знаком ли ты с подходом GitOps и инструментами ArgoCD/FluxCD для управления развёртыванием?

Таймкод: 00:23:47

Ответ собеседника: неправильный. Отвечает, что не знаком с GitOps и инструментами вроде ArgoCD/FluxCD.

Правильный ответ:

GitOps — это подход к управлению инфраструктурой и приложениями, при котором:

состояние кластеров, сервисов и конфигураций описано декларативно (манифесты Kubernetes, Helm-чарты и т.п.);
единственным источником правды (source of truth) является Git-репозиторий;
изменения в инфраструктуре/деплое вносятся через pull request-ы и CI/CD, а не вручную;
специализированные операторы (ArgoCD, FluxCD) синхронизируют состояние кластера с содержимым Git.

Ключевые идеи GitOps

Декларативное описание состояния

Все:
- Deployment,
- Service,
- Ingress,
- ConfigMap,
- политики,
- secrets (как минимум ссылки/шаблоны), описываются как код (YAML/Helm/Kustomize).

Git как источник правды

То, что находится в Git (ветка/директория/репозиторий) — “истинное” целевое состояние.
Кластер должен соответствовать этому состоянию.
Любое изменение:
- вносится через commit + PR;
- проходит code-review.

Pull-модель синхронизации

В отличие от классического push CI/CD ( Jenkins/GitLab CI → kubectl apply):

GitOps-инструмент (ArgoCD/FluxCD) установлен в/рядом с кластером и:
- сам периодически или по webhook-у читает Git;
- сравнивает желаемое состояние с фактическим;
- применяет изменения до достижения консистентности.

Преимущества:

нет прямого доступа из CI в кластер (меньше рисков);
изменения воспроизводимы и прозрачно отслеживаются.

ArgoCD (основные моменты)

ArgoCD — это GitOps-контроллер для Kubernetes.

Основные возможности:

Привязка “Application” к Git-репозиторию/пути/ветке/Helm-чарту/Kustomize.
Непрерывная синхронизация кластера с Git:
- автоматическая или ручная (sync).
Веб-интерфейс:
- визуализация состояния приложений;
- дифф между текущим состоянием кластера и Git;
- история деплоев.
Поддержка:
- multi-env (dev/stage/prod), multi-cluster;
- стратегий sync (авто, ручной, ручной с auto-prune и т.п.).

Типичный рабочий процесс:

Разработчик меняет манифест (образ версии, конфиг и т.п.).
Делает PR.
После review и merge:
- ArgoCD видит изменения в Git;
- применяет их в кластер;
- отображает статус (Synced/OutOfSync/Degraded).

FluxCD (основные моменты)

FluxCD — ещё один GitOps-оператор.

Идеи похожи:

Watch Git → Apply в кластер.
Поддержка:
- HelmRelease,
- Kustomize,
- Image Automation (обновление версий образов на основе тегов).

Основной фокус — модульность, гибкость, “операторный” подход.

Преимущества GitOps-подхода

Прозрачность и аудит:
- вся история изменений инфраструктуры — в Git;
- кто, когда, что изменил — видно;
- нет “ручных” правок через kubectl edit на проде.
Надёжные откаты:
- rollback = git revert + пересинхронизация;
- легко вернуться к рабочей версии.
Консистентность между окружениями:
- можно использовать один шаблон и разные values/overlays;
- контролируемая и воспроизводимая конфигурация.
Безопасность:
- кластер сам “тянет” изменения;
- CI/CD не хранит чувствительных kubeconfig с правами на прод (или минимизирует их использование).
Соответствие реальному состоянию:
- GitOps-контроллер следит, чтобы никто не “подправил руками” конфиг в обход Git;
- при дрейфе (drift) может либо сигнализировать, либо вернуть в цель.

Чем GitOps отличается от просто “git-flow”

Важно различать:

Git-flow / GitHub flow / Trunk-based development:
- стратегии ветвления и релизов для кода.
GitOps:
- принцип: состояние инфраструктуры/деплоя = то, что лежит в Git;
- плюс автоматический reconciliation этого состояния.

На практике:

рабочий процесс:
- код приложения → один репозиторий;
- манифесты и конфигурация деплоя → часто отдельный “infra” или “env” репозиторий;
- изменения в инфре также идут через PR и проверку.

Почему это важно разработчику

Даже если DevOps ведут ArgoCD/FluxCD, разработчику полезно:

понимать, что деплой = изменение манифестов в Git, а не “потыкай в CI/CD UI”;
уметь:
- обновить версию образа;
- добавить env/config;
- не ломать целостность манифестов;
разбираться:
- почему сервис “не задеплоился” (Git не обновили, ArgoCD OutOfSync, ошибка шаблонов);
- как безопасно откатиться.

Кратко

GitOps + ArgoCD/FluxCD — это:

декларативное управление инфраструктурой и деплоем через Git;
автоматическая синхронизация кластера с репозиторием;
прозрачность, аудит, воспроизводимость и безопасные откаты.

Это не “магия DevOps”, а базовый современный подход, который разработчику стоит понимать, чтобы эффективно работать в Kubernetes-ориентированных продуктах.

Вопрос 1. Как в проекте определяется и согласуется контракт между backend и frontend: кто инициирует структуру API и форматы данных, и как это разрабатывается?​

Вопрос 2. Как развивалась работа над проектами: чем вы занимались на первом и втором проекте и как происходила разработка новых фич?​

Вопрос 3. Зачем переписывать решение с Informatica (ETL-платформы) на Java, если платформа изначально должна была закрывать потребности компании?​

Вопрос 4. Как переносилась логика с Informatica на новую Java-платформу, учитывая наличие нативного кода и SQL внутри Informatica?​

Вопрос 5. Какой у вас был практический опыт работы с Kafka в этом проекте и как вы её использовали?​

Вопрос 6. Как проходила ваша адаптация в команде: была ли система наставничества и какую поддержку вы получали при вхождении в проект?​

Вопрос 7. Что вы знаете об устройстве Kafka и её основных сущностях?​

Вопрос 8. Насколько хорошо вы понимаете партиции и группы потребителей в Kafka и как они работают?​

Вопрос 9. Каковы основные плюсы и минусы микросервисной архитектуры по сравнению с монолитом?​

Вопрос 10. Как подойти к разделению существующего монолита на микросервисы?​

Вопрос 11. Какие паттерны для управления распределёнными транзакциями в микросервисах ты знаешь, помимо саги?​

Вопрос 12. Какой у вас стек работы с базами данных и какие технологии вам ближе?​

Вопрос 13. В чём преимущества использования jOOQ по сравнению с Hibernate и чистым JdbcTemplate?​

Вопрос 14. Зачем в реляционных базах данных используются индексы?​

Вопрос 15. Что ты знаешь о механизмах блокировок в базах данных?​

Вопрос 16. Какие основные сущности и концепции Kubernetes ты можешь назвать и используешь ли его в работе?​

Вопрос 17. Знаком ли ты с подходом GitOps и инструментами ArgoCD/FluxCD для управления развёртыванием?​

Вопрос 1. Как в проекте определяется и согласуется контракт между backend и frontend: кто инициирует структуру API и форматы данных, и как это разрабатывается?

Вопрос 2. Как развивалась работа над проектами: чем вы занимались на первом и втором проекте и как происходила разработка новых фич?

Вопрос 3. Зачем переписывать решение с Informatica (ETL-платформы) на Java, если платформа изначально должна была закрывать потребности компании?

Вопрос 4. Как переносилась логика с Informatica на новую Java-платформу, учитывая наличие нативного кода и SQL внутри Informatica?

Вопрос 5. Какой у вас был практический опыт работы с Kafka в этом проекте и как вы её использовали?

Вопрос 6. Как проходила ваша адаптация в команде: была ли система наставничества и какую поддержку вы получали при вхождении в проект?

Вопрос 7. Что вы знаете об устройстве Kafka и её основных сущностях?

Вопрос 8. Насколько хорошо вы понимаете партиции и группы потребителей в Kafka и как они работают?

Вопрос 9. Каковы основные плюсы и минусы микросервисной архитектуры по сравнению с монолитом?

Вопрос 10. Как подойти к разделению существующего монолита на микросервисы?

Вопрос 11. Какие паттерны для управления распределёнными транзакциями в микросервисах ты знаешь, помимо саги?

Вопрос 12. Какой у вас стек работы с базами данных и какие технологии вам ближе?

Вопрос 13. В чём преимущества использования jOOQ по сравнению с Hibernate и чистым JdbcTemplate?

Вопрос 14. Зачем в реляционных базах данных используются индексы?

Вопрос 15. Что ты знаешь о механизмах блокировок в базах данных?

Вопрос 16. Какие основные сущности и концепции Kubernetes ты можешь назвать и используешь ли его в работе?

Вопрос 17. Знаком ли ты с подходом GitOps и инструментами ArgoCD/FluxCD для управления развёртыванием?