Există un backend, există un frontend. Stivla standard: Java, Spring, React, Postgres. Sarcina: Proiectați un endpoint REST care trebuie să preia date din 3 surse și să le transmită către UI, asigurând capacitatea maximă posibilă și cel mai mic timp de răspuns posibil (criterii maxime/minime în funcție de condițiile noastre specifice, deoarece în esență nu există o soluție magică și trebuie să găsim un compromis). Se știe că vârful RPS așteptat pentru acest endpoint REST va fi de 200. Detalii cunoscute despre surse: 1. sursă - baza noastră de date, interogarea durează aproximativ 3 secunde. 2. sursă - un serviciu REST asociat, se degradează până la 2 minute sub 100 RPS, răspunde în mod normal în 5 secunde. Nu putem schimba comportamentul acestei surse. 3. sursă - un alt serviciu REST asociat, răspunde aleator cu erori 503 (fără un pattern clar), în mod normal răspunde în 10 secunde. Nu putem schimba comportamentul acestei surse.

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.