Golang

Jeśli przyjdzie 1000 równoczesnych żądań, czy powstanie 1000 wątków systemu operacyjnego? Co się stanie z usługą w tym przypadku?

Istnieje fasada, która agreguje dane z 10 usług, każda odpowiada w 100 ms, co daje około sekundy. Jak rozwiązałbyś ten problem, aby endpoint zwracał dane szybciej?

Czy nadal będziesz korzystać z pozostałych usług po otrzymaniu błędu od pierwszej z 11 usług?

Czy Redis był w jednym centrum danych, i wszyscy się do niego odwoływali?

Na jakiej zasadzie wybierałeś architekturę i granice usług?

Jak rozwiązać problem wyścigu danych, o którym rozmawialiśmy?

Czy Redis był we wszystkich trzech centrach danych?

Jakie mogą być skutki uboczne używania goroutine do przetwarzania pliku, na co trzeba być przygotowanym?

Miałeś trzy centra danych — jak zorganizowano schemat replikacji/awaryjności między nimi?

Czy centra danych były pełnymi kopiami siebie nawzajem, czy się uzupełniały? Po prostu kierowałeś ruch między nimi?

A co jeśli goroutines będą pisać w ten sam wiersz/buffer, czy to jest możliwy problem?

O które pole blokady ci chodzi (doprecyzowanie dotyczące denormalizacji, flaga is_blocked)?

Jak goroutines mogą 'uciec' (wyciek)?

Wydarzenie dociera do pierwszego centrum danych z Kafka, łapiemy je i zapisujemy w Redis. Jak te dane trafiły do wszystkich trzech centrów danych?

Czy istnieją inne sposoby, oprócz kanałów, na organizację pracy z gorutinami?

Napisałeś w CV, że optymalizowałeś zapytania SQL. Jak twoim zdaniem wyglądałby plan wykonania zapytania wybierającego nieblokowanych sprzedawców (EXPLAIN)?

Czy możesz opowiedzieć o algorytmie audytu (weryfikacji danych)? Czy brałeś w nim udział? Jak to przebiegało?

W twoim CV podano 50-80 tysięcy RPS. Jaka to była usługa i co robiła?

Czy mówiłeś o modelu odczytu z Redis? Czy Redis był replikowany między centrami danych?

Jeśli jeden z serwisów, z którego korzystasz, zwróci błąd, co zrobisz i jak to obsłużysz, mając kanał?