Il y a un backend, il y a une interface utilisateur. La pile technologique est standard : Java, Spring, React, Postgres. Tâche : Concevoir un endpoint REST qui doit récupérer des données de 3 sources et les renvoyer à l'UI, en assurant la capacité maximale et le temps de réponse minimal (critères max/min selon nos conditions spécifiques, car il n'existe pas de solution miracle et il faut trouver un compromis). Il est connu que le pic attendu de RPS pour cet endpoint sera de 200. Détails connus sur les sources : 1. Source - notre base de données, requête d'environ 15 secondes. 2. Source - service REST associé, dégrade jusqu'à 2 minutes à 100 RPS, en mode normal répond en 5 secondes. Nous ne pouvons pas changer son comportement. 3. Source - service REST associé, répond aléatoirement (aucun motif spécifique n'a été identifié) avec des erreurs 503, en mode normal répond en 10 secondes. Nous ne pouvons pas changer son comportement.

Для проектирования REST-эндпоинта с тремя источниками данных и учетом требований по пропускной способности и времени отклика, предлагаю следующий подход:

1. Асинхронный параллельный запрос к источникам:

   • Запросы к базе и двум REST-сервисам выполняются параллельно, чтобы минимизировать общее время ожидания.

2. Кеширование:

   • Для источника с долгим запросом к базе (15 сек) стоит реализовать кеширование результатов с разумным TTL, чтобы снизить нагрузку при пиковых запросах.

3. Таймауты и fallback:

   • Для второго источника, который деградирует при высокой нагрузке, установить таймауты (например, 5-7 сек) и использовать кеш или возвращать частичные данные, если сервис не отвечает.
   • Для третьего источника, который иногда возвращает 503, реализовать повторные попытки с экспоненциальной задержкой и fallback на кеш или дефолтные данные.

4. Реактивное программирование:

   • Использовать Spring WebFlux или CompletableFuture для неблокирующего выполнения запросов и объединения результатов.

5. Агрегация и отдача данных:

   • После получения данных из всех источников агрегировать их в единый ответ.
   • Если какой-то источник не доступен, возвращать частичные данные с указанием статуса.

6. Мониторинг и ограничение нагрузки:

   • Внедрить circuit breaker (например, Resilience4j) для защиты от деградации смежных сервисов.
   • Ограничить количество одновременных запросов к проблемным источникам.

Пример использования CompletableFuture для параллельного запроса:

CompletableFuture<Data1> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchFromDb());
CompletableFuture<Data2> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchFromService2());
CompletableFuture<Data3> future3 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchFromService3());

CompletableFuture.allOf(future1, future2, future3).join();

// Обработка результатов с учетом ошибок и таймаутов
Data1 d1 = future1.getNow(null);
Data2 d2 = future2.getNow(null);
Data3 d3 = future3.getNow(null);

// Формируем ответ
return aggregate(d1, d2, d3);

Таким образом, достигается баланс между скоростью отклика и надежностью, учитывая ограничения и особенности каждого источника.