Há um backend, há um frontend. Stack padrão: Java, Spring, React, Postgres. Tarefa: Projetar um endpoint REST que deve obter dados de 3 fontes e entregá-los ao UI, garantindo a maior capacidade possível e o menor tempo de resposta possível (critérios máximos/mínimos de acordo com nossas condições específicas, pois na prática não há uma solução mágica e é preciso encontrar um compromisso). Sabe-se que o pico esperado de RPS para este endpoint REST será de 200. Detalhes conhecidos sobre as fontes: 1. Fonte - nosso banco de dados, consulta cerca de 3 segundos. 2. Fonte - um serviço REST relacionado, degrada até 2 minutos sob 100 RPS, em modo normal responde em 5 segundos. Não podemos alterar seu comportamento. 3. Fonte - outro serviço REST relacionado, responde aleatoriamente com erros 503 (não foi possível identificar um padrão), em modo normal responde em 10 segundos. Não podemos alterar seu comportamento.

Для проектирования REST-эндпоинта с тремя источниками данных и требованиями по максимальной пропускной способности и минимальному времени отклика, учитывая особенности источников, можно предложить следующий подход:

1. Асинхронный вызов источников:

   • Запрос к базе (3 сек) можно выполнять параллельно с вызовами к REST-сервисам.
   • Вызовы к двум REST-сервисам также выполнять параллельно.

2. Кэширование:

   • Для второго источника, который деградирует при высокой нагрузке, стоит использовать кэширование результатов, чтобы снизить количество запросов к нему.
   • Кэш можно обновлять с определённой периодичностью или по событию.

3. Обработка ошибок и таймауты:

   • Для третьего источника, который может отдавать 503, нужно реализовать механизм повторных попыток с экспоненциальной задержкой и fallback (например, возвращать последние успешные данные или заглушку).
   • Установить разумные таймауты для всех запросов, чтобы не блокировать ответ UI.

4. Пул потоков и ограничение параллелизма:

   • Для REST-сервисов использовать пул потоков с ограничением количества одновременных запросов, чтобы не перегружать внешние сервисы.

5. Сбор и агрегация данных:

   • После получения данных из всех источников агрегировать их и отдать UI.

6. Мониторинг и метрики:

   • Внедрить мониторинг времени отклика и ошибок, чтобы оперативно реагировать на деградацию.

Пример упрощённого кода на Java с использованием CompletableFuture:

CompletableFuture<Data1> dbFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchFromDb());
CompletableFuture<Data2> service2Future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchFromService2WithCache());
CompletableFuture<Data3> service3Future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchFromService3WithRetry());

CompletableFuture.allOf(dbFuture, service2Future, service3Future).join();

Data1 d1 = dbFuture.get();
Data2 d2 = service2Future.get();
Data3 d3 = service3Future.get();

Response response = aggregate(d1, d2, d3);
return response;

Таким образом, достигается баланс между временем отклика и нагрузкой на внешние сервисы, а также обеспечивается устойчивость к ошибкам.