Jest backend i interfejs użytkownika. Stos technologiczny jest standardowy: Java, Spring, React, Postgres. Zadanie: Zaprojektować punkt końcowy REST, który musi pobrać dane z 3 źródeł i zwrócić je do UI, zapewniając maksymalną możliwą przepustowość i minimalny możliwy czas odpowiedzi (kryteria maksymalne/minimalne w oparciu o nasze konkretne warunki, ponieważ w zasadzie nie ma magicznego rozwiązania i trzeba znaleźć kompromis). Wiadomo, że oczekiwany szczyt RPS dla tego punktu końcowego wyniesie 200. Znane szczegóły dotyczące źródeł: 1. Źródło - nasza baza danych, zapytanie trwa około 15 sekund. 2. Źródło - powiązana usługa REST, degraduje do 2 minut przy 100 RPS, w trybie normalnym odpowiedź w ciągu 5 sekund. Nie możemy zmienić zachowania tego źródła. 3. Źródło - powiązana usługa REST, odpowiada losowo (nie udało się ustalić żadnych wzorców) z błędami 503, w trybie normalnym odpowiedź w 10 sekund. Nie możemy zmienić zachowania tego źródła.

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.