👩🏫Объяснение:
Паттерн "Цепочка сервисов" предполагает последовательный вызов сервисов, где результат одного сервиса передается следующему. Это создает синхронную цепочку зависимостей. Пример: сервис заказов вызывает сервис валидации, затем сервис платежей, затем сервис уведомлений. Недостаток — увеличение общего времени отклика и риск каскадных сбоев.
4634. Какой формат сериализации данных использует бинарную кодировку и часто применяется в высокопроизводительных RPC-фреймворках?
Anonymous Quiz
7%
JSON
8%
XML
81%
Protocol Buffers
3%
CSV
👩🏫Объяснение:
Protocol Buffers (protobuf) — это бинарный формат сериализации данных, разработанный Google. Он компактнее и быстрее JSON/XML, использует строгую типизацию через .proto-файлы. Широко используется в gRPC для высокопроизводительных RPC-вызовов между микросервисами благодаря эффективной кодировке и поддержке потоковой передачи.
4635. Что из перечисленного является основной функцией Service Mesh в контексте интеграции микросервисов?
Anonymous Quiz
70%
Управление трафиком между сервисами
13%
Хранение бизнес-логики
13%
Рендеринг пользовательского интерфейса
4%
Управление базой данных
👩🏫Объяснение:
Service Mesh (сервисная сетка) — это инфраструктурный слой для управления коммуникацией между микросервисами. Основные функции: балансировка нагрузки, обнаружение сервисов, шифрование трафика (mTLS), политики повторов и ограничения запросов, распределенная трассировка. Популярные реализации: Istio, Linkerd, Consul.
4636. Какой механизм позволяет синхронизировать данные между двумя базами данных в разных географических регионах с минимальной задержкой?
Anonymous Quiz
23%
Пакетная репликация по расписанию
42%
Master-Slave репликация
31%
Multi-Master репликация
3%
Ручное копирование данных
👩🏫Объяснение:
Multi-Master репликация позволяет нескольким узлам (мастерам) принимать запросы на запись и реплицировать изменения друг другу. Это обеспечивает высокую доступность и меньшую задержку для пользователей в разных регионах. Сложность — разрешение конфликтов при одновременном изменении одних данных в разных мастерах.
4638. Какой механизм позволяет обеспечить гарантированную доставку сообщения даже при перезапуске брокера сообщений?
Anonymous Quiz
14%
Временная очередь
26%
In-memory хранение
7%
In-memory хранение
53%
Персистентность сообщений
👩🏫Объяснение:
Персистентность (сохранение на диск) сообщений в брокере (например, RabbitMQ, Kafka) гарантирует, что сообщения не будут потеряны при перезапуске брокера. Сообщения сохраняются на диск до обработки потребителем. Обычно это снижает производительность, но повышает надежность. В RabbitMQ для этого используется флаг delivery_mode=2.
4639. Вы проектируете интеграцию нового мобильного приложения с устаревшей ERP-системой. Система старая, медленная, её API нестабилен. Требование: пользователь не должен «видеть» задержки при отправке заказа. Какой подход выберете?
Anonymous Quiz
8%
Прямой синхронный REST-вызов из приложения в ERP при нажатии кнопки.
81%
Асинхронная отправка заказа через надежную очередь сообщений с мгновенным подтверждением приложению.
7%
Регулярная пакетная выгрузка файлов с заказами на FTP-сервер ERP.
4%
Предложить модернизировать ERP, так как интеграция невозможна.
👩🏫Объяснение:
Ключевое требование — пользователь не должен ждать. Прямой вызов (1) приведет к таймаутам и ошибкам в приложении. Решение с очередью позволяет принять заказ, сразу подтвердить пользователю («Заказ принят в обработку»), а затем в фоне надежно доставлять его в ERP, переотправляя при сбоях. Пакетная выгрузка (3) нарушит требование оперативности. Вариант (4) часто нереалистичен из-за бюджета и сроков.
4640. Есть две critical-системы: «Касса» (фискальные операции) и «Склад» (учет остатков). Списание товара должно быть атомарным: если товар списан в «Кассе», он обязан быть списан на «Складе», и наоборот. Как обеспечить консистентность данных?
Anonymous Quiz
48%
Использовать распределенную транзакцию (2PC) между системами.
34%
Внедрить паттерн «Отправка событий» с подпиской «Склада» на события продаж из «Кассы».
3%
Реализовать периодическое выравнивание остатков по расписанию раз в час.
15%
Создать общую базу данных, к которой будут обращаться обе системы.
👩🏫Объяснение:
2PC (1) в распределенных системах — антипаттерн, снижающий доступность. Общая БД (4) создаст монолит и проблемы масштабирования. Выравнивание по расписанию (3) дает расхождения до часа, что неприемлемо. Event Sourcing обеспечивает надежную асинхронную передачу события о продаже. «Склад» гарантированно его обработает, возможно, с небольшой задержкой, но консистентность в конечном счете будет достигнута.
🤔2
4641. Компания купила 5 SaaS-сервисов. Каждый имеет свои API, форматы данных, токены доступа. Нужно построить единый каталог товаров, агрегируя данные из всех источников. Какой архитектурный компонент будет ключевым?
Anonymous Quiz
16%
Message Broker (Kafka) для потоковой передачи данных.
10%
Прямые Point-to-Point интеграции между каждым SaaS и системой-агрегатором.
5%
Единая база данных, куда все SaaS будут писать напрямую.
68%
Интеграционная шина/платформа (ESB/IPaaS) с гибкими конвейерами преобразования данных (ETL).