Golang

Ako stigne 1000 istovremenih zahteva, da li će se napraviti 1000 niti operativnog sistema? Šta će se desiti sa servisom u tom slučaju?

Postoji fasada koja agregira podatke iz 10 servisa, svaki odgovara u 100 ms, ukupno otprilike sekundu. Kako bi rešio ovaj problem da endpoint vraća podatke brže?

Da li ćeš nastaviti da ideš do ostalih servisa za podatke ako prvi od 11 servisa vrati grešku?

Или је Redis био у једном дата центру, и сви су му се обраћали?

По којем принципу сте одабрали архитектуру и границе сервиса?

Kako rešiti problem data race o kojem smo govorili?

Da li je Redis bio u sva tri data centra?

Koji mogu biti neželjeni efekti pri korišćenju gorutina za obradu fajla, na šta treba biti spreman?

Imali ste tri data centra — kako je organizovana šema replikacije/rezervacije između njih?

Da li su centri podataka bili potpune kopije jedan drugog ili su se dopunjavali? Da li ste jednostavno rutirali saobraćaj između njih?

A šta ako goroutine-ovi pišu u istu liniju/buffer, da li je takav problem moguć?

Koje polje blokiranja misliš (pojašnjenje u vezi sa denormalizacijom, zastavica is_blocked)?

Kako gorutine mogu 'pobeći' (curenje)?

Događaj dolazi u prvi data centar iz Kafka, mi ga hvataju i skladištimo u Redis. Kako su ti podaci stigli u sva tri data centra?

Postoje li drugi načini, osim kanala, za organizaciju rada sa gorutinama?

У вашем резимеу сте написали да сте оптимизовали SQL упите. Како мислите да изгледа план извршења за упит за избор незакључаних продавца (EXPLAIN)?

У вашем резюме наведен је 50-80 хиљада RPS. Шта је то била за услуга и шта је радила?

Можеш ли да причаш о алгоритму ревизије (провери податке)? Ти си учествовао у томе? Како је то ишло?

Da li ste govorili o read-modelu sa Redis-om? Da li je Redis replikovan između data centara?

Ako jedan od servisa koji koristiš vrati grešku, šta ćeš uraditi i kako ćeš to obraditi ako imaš kanal?