Sobes.tech
Senior
51

Backend mavjud, UI mavjud. Texnologiya steki standart: Java, Spring, React, Postgres. Vazifa: 3 manbadan ma'lumotlarni oladigan va UI ga yuboradigan REST endpoint ni loyihalash, maksimal imkon qadar o'tkazuvchanlik va minimal javob vaqtini ta'minlash (maksimal/minimal mezonlar, chunki aslida sehrli yechim yo'q va kompromiss topish kerak). Ushbu endpoint uchun kutilayotgan maksimal RPS 200. Manbalar haqida ma'lumotlar: 1. Manba - bizning ma'lumotlar bazamiz, so'rov taxminan 15 sekund. 2. Manba - bog'liq REST xizmati, 100 RPS ostida 2 minutgacha degradatsiya qiladi, normal rejimda 5 sekundda javob beradi. Bu manbaning xulq-atvorini o'zgartirib bo'lmaydi. 3. Manba - bog'liq REST xizmati, tasodifiy (aniq naqshlar aniqlanmagan) 503 xatolari bilan javob beradi, normal rejimda 10 sekundda javob beradi. Bu manbaning xulq-atvorini o'zgartirib bo'lmaydi.

Qaerda so'ralgan kompaniyalar
солюшин

AIdan javob

sobes.tech AI

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.