RPS В среднем 4-5 тысяч RPS, в пике доходило до 12k Но тут важно понимать, что основная нагрузка ложилась на Kafka. Поскольку архитектура асинхронная, на каждое создание объявления мой оркестратор генерировал цепочку из 5–7 событий в разные сервисы проверок. Суммарно мы обрабатывали поток до 30k сообщений в секунду в среднем

В описанной архитектуре с асинхронной обработкой через Kafka нагрузка распределяется между сервисами, что позволяет масштабировать систему и обрабатывать высокие объемы сообщений.

Пример:

• Средняя нагрузка — 4-5 тысяч запросов в секунду (RPS).
• Пиковая нагрузка достигает 12 тысяч RPS.
• Каждый запрос генерирует цепочку из 5–7 событий, которые публикуются в Kafka для разных сервисов.
• В итоге суммарный поток сообщений достигает 30 тысяч в секунду.

Такой подход позволяет разгрузить основной сервис, повысить отказоустойчивость и гибко масштабировать обработку событий в зависимости от нагрузки.