Backend | Boost

С помощью какого инструмента можно развернуть веб-приложение?

Anonymous Quiz

Redis

⚡4

59 voters129 views18:10

Backend | Boost

🔗

Service Mesh vs Service Discovery — в чём разница?

📌

Service Discovery решает задачу: как сервису найти другой сервис?
Он регистрирует все доступные сервисы и их адреса (Consul, Eureka, Etcd). Клиенты сами обращаются в реестр и получают, куда слать запрос.

📌

Service Mesh идёт дальше: это инфраструктурный слой (например, Istio, Linkerd), который берёт на себя не только Service Discovery, но и:
• балансировку трафика
• retries и timeouts
• безопасность (mTLS)
• наблюдаемость (метрики, трейсинг)

⚖️

Разница:
• Service Discovery = «кто и где находится».
• Service Mesh = «как правильно и безопасно общаться между сервисами».

Итого: Discovery — это база, Mesh — это надстройка для продвинутого управления сетью микросервисов.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍3

148 views11:57

Backend | Boost

Кто руководствуется принципу «Глупый Консьюмер – Умный Продюсер»?

Anonymous Quiz

37 voters121 views16:32

Backend | Boost

💥

Наша команда сделала для вас БЕСПЛАТНЫЙ КУРС на платформе Stepik «Тест по Python Junior»

🔍

Более 70 ключевых вопросов по основе Python

👉

ЗАЙТИ НА КУРС https://stepik.org/course/253503

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤3👍1

143 views17:32

Backend | Boost

❓

Что такое Two-Phase Commit (2PC)?

Ответ:

это протокол для согласованного выполнения транзакций в распределённых системах, состоящий из двух фаз: prepare и commit.

👍— Знал
🔥— Не знал

#собес

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥5👍3

124 views10:11

Backend | Boost

📊

Метрики и мониторинг — Prometheus + Grafana в Python-сервисах

В продакшне важно не только, чтобы сервис работал, но и чтобы его можно было наблюдать.
Для этого используют связку Prometheus + Grafana:

🔹 Prometheus — система сбора и хранения метрик (time series data).
🔹 Grafana — дашборды для визуализации этих метрик.

📌

Как это работает:

1. Python-сервис (например, на FastAPI или Django) экспортирует метрики через эндпоинт /metrics.
2. Prometheus периодически делает к нему запросы и собирает данные.
3. Grafana подключается к Prometheus и строит красивые графики.

Пример метрик в FastAPI:

from fastapi import FastAPI
from prometheus_client import Counter, generate_latest

app = FastAPI()

# Счётчик запросов
REQUEST_COUNT = Counter("app_requests_total", "Общее количество запросов")

@app.get("/")
def root():
    REQUEST_COUNT.inc()
    return {"msg": "Hello, metrics!"}

@app.get("/metrics")
def metrics():
    return generate_latest()

📈 В результате можно отслеживать:
— количество запросов
— ошибки
— время ответа
— нагрузку на сервис

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🥰3

130 views12:15

Backend | Boost

❓ Сервис на FastAPI принимает файлы и загружает их в облачное хранилище. Пользователи жалуются, что загрузка "зависает", а в логах много незавершённых запросов.

❓ Что поможет решить проблему?

Anonymous Quiz

13%

Увеличить таймауты в FastAPI и клиенте, чтобы загрузка всегда ждала до конца

71%

Использовать streaming‑загрузку (читать и писать файл по частям, не держа весь в памяти)

Ограничить размер загружаемых файлов до 10 МБ

Перезапускать сервис каждые 30 минут, чтобы чистить зависшие соединения

👍3

45 voters145 views10:33

Backend | Boost

🚀

Что такое облачное хранилище и зачем оно нужно разработчику?

Облачное хранилище — это сервис для хранения файлов и данных в интернете, а не на локальном диске или сервере. Самый известный пример — Amazon S3, но есть и аналоги: Google Cloud Storage, Yandex Object Storage, MinIO.

📦 В чём фишка:
• Масштабируемость — хранить можно хоть пару картинок, хоть миллионы видео.
• Доступ откуда угодно — файлы доступны через API.
• Надёжность — данные автоматически реплицируются (копируются) на несколько серверов.
• Интеграция — удобно подключать к бэкенду: загрузка, скачивание, раздача через CDN.

💡 Пример из бэкенда на Python:
• Загрузка аватарок пользователей в облако.
• Хранение логов и резервных копий.
• Раздача больших файлов (видео, архивов) без нагрузки на основной сервер.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍4

165 views17:33

Backend | Boost

❓ У тебя есть API, которое работает в нескольких дата-центрах. Пользователи жалуются на “мигающие” ошибки: один запрос успешен, другой падает 404. Что может быть причиной?

Anonymous Quiz

18%

Неправильные заголовки CORS

65%

DNS round-robin и рассинхронизация данных

16%

Ошибка в логике Python-кода

Ошибка при gzip-сжатии ответа

👍2

49 voters158 views19:01

Backend | Boost

🔗

Что такое Head-of-Line Blocking?

Head-of-Line (HOL) blocking — это проблема, когда один «тормозящий» запрос в сети блокирует выполнение всех остальных.

🔎

Пример:

В HTTP/1.1 внутри одного TCP-соединения запросы выполняются последовательно. Если первый запрос долго обрабатывается, остальные ждут его завершения. В итоге задержка у всех клиентов растёт.

💡

Решение:

HTTP/2 — поддерживает мультиплексирование: несколько запросов могут идти параллельно в одном соединении.

HTTP/3 (QUIC) — использует UDP, где блокировка по одному потоку не мешает другим.

👉 Поэтому современные сервисы всё чаще переходят на HTTP/2/3 — это снижает задержки и улучшает пользовательский опыт.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤3

163 views10:41

Backend | Boost

Вы разрабатываете систему, необходимо агрегировать метрики производительности с тысяч устройств. Эти метрики должны быть доступны для долгосрочного хранения и последующего анализа. Важно обрабатывать огромные объемы данных. Что подходит для этой задачи?

Anonymous Quiz

❤3

45 voters129 views11:24

Backend | Boost

📌

Fan-out / Fan-in — паттерны работы с очередями и событиями

В микросервисной архитектуре часто нужно обрабатывать одно событие сразу несколькими сервисами.
Тут помогает паттерн Fan-out — одно сообщение из очереди рассылается во все подписанные сервисы.
Пример: событие "новый заказ" может параллельно обработать сервис уведомлений, биллинга и аналитики.

А вот когда надо собрать результаты с разных воркеров — вступает в игру Fan-in.
Пример: несколько сервисов обрабатывают куски данных, а потом их результаты собираются в один поток.

⚡️

Вместе Fan-out и Fan-in дают гибкость: можно масштабировать обработку и собирать итог без перегрузки одного сервиса.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍3

160 views12:49

Backend | Boost

❓ Какое сочетание паттернов помогает сделать REST API безопасным при сбоях сети?

Anonymous Quiz

15%

Fan-out + CDN

48%

Retry Pattern + Idempotency

10%

Bulkhead + Sharding

28%

Shadow Traffic + WebSockets

🔥2

40 voters161 views09:07

Backend | Boost

💬 В системе микросервисов сервис A отправляет задачи в очередь, а сервис B их обрабатывает. Иногда сервис B падает, и задачи начинают скапливаться.

❓ Какое решение поможет гарантировать, что задачи не потеряются и будут обработаны?

Anonymous Quiz

Отправлять задачи напрямую по HTTP из A в B без очереди.

67%

Использовать очередь с подтверждением обработки сообщений (ack).

27%

Сохранять задачи в локальный массив в памяти сервиса A.

Удалять все задачи из очереди сразу при получении, даже если B не успел их обработать.

👍3

33 voters181 views08:31

Backend | Boost

❓ Что произойдёт с сетью, если не будет механизма TCP congestion control?

Anonymous Quiz

10%

Соединение станет быстрее

70%

Может случиться перегрузка сети (network collapse)

10%

Ошибки будут исправляться автоматически

10%

Пакеты будут всегда приходить по порядку

⚡4

40 voters154 views09:00

Backend | Boost

🔌 WebSockets vs SSE — что выбрать для real-time приложений

Когда нужно передавать данные в реальном времени (чаты, нотификации, трекинг заказов) — выбор часто падает на WebSockets или Server-Sent Events (SSE). Но они решают задачу по-разному 👇

WebSockets

• Двусторонняя связь — клиент и сервер могут отправлять данные друг другу.
• Подходит для интерактивных систем (чаты, онлайн-игры, торговые площадки).
• Работает поверх TCP и требует чуть больше ресурсов (поддерживает постоянное соединение).

SSE (Server-Sent Events)

• Односторонний канал: сервер → клиент.
• Идеален для нотификаций, обновлений данных, live-фидов.
• Использует обычный HTTP, проще масштабируется и поддерживается почти везде.

💡 Главное различие:

WebSocket = “двусторонний диалог”
SSE = “трансляция данных в одну сторону”

🔥 Когда выбирать:

• Реактивные чаты, игры → WebSockets
• Поток уведомлений или обновлений → SSE

🔥4

176 views13:17

Backend | Boost

Что произойдёт, если внутри async def функции написать обычный time.sleep(2) вместо await asyncio.sleep(2)?

Anonymous Quiz

13%

Всё отработает быстрее, потому что time.sleep написан на C

42%

Event loop зависнет на 2 секунды

13%

Обе функции выполнятся параллельно

31%

Ошибка выполнения

👍4

52 voters153 views11:36

Backend | Boost

🧠 Вышел отличный курс "Тест Middle: Python, PostgreSQL, Redis, GIT" для проверки своего грейда.

Отлично подходит для тех, кто готовится к собеседованию.

⚡️ Свыше 130 вопросов, которые охватывают продвинутые знания по Python, PostgreSQL, Redis и GIT

https://stepik.org/a/254865
https://stepik.org/a/254865
https://stepik.org/a/254865

За промокодом на скидку 20%
пишите сюда 👉 @viviv891

❤5

194 views14:08

Backend | Boost

Какой принцип использует RabbitMQ?

Anonymous Quiz

⚡4

52 voters146 views15:44

Backend | Boost

📦 Distributed Locks — как синхронизировать процессы в разных узлах?

Когда у тебя несколько инстансов сервиса (например, в Kubernetes или Docker swarm), и каждый может одновременно попытаться изменить одни и те же данные — начинается хаос 🌀

Чтобы этого не произошло, используют распределённые блокировки (Distributed Locks).

🧠 Зачем нужны?
Чтобы гарантировать, что только один процесс выполняет критическую операцию в один момент времени.

🔧 Реализации:

Redis (Redlock) — популярный вариант от автора Redis.
Работает через SET resource_name my_random_value NX PX 30000.
Если удалось поставить — ты владелец.

Etcd / Zookeeper — используют механизмы watch и lease.

PostgreSQL advisory locks — база может быть тоже “lock-сервером”.

⚠️ Главная сложность:
— Нужно учитывать задержки сети и “split brain” — когда сеть рвётся, и два узла думают, что они владеют замком 😬

✅ Решение:
Алгоритм Redlock — требует 3–5 независимых Redis-нод.
Lock считается валидным, если получил большинство подтверждений (quorum).

👍3

186 views09:51

Backend | Boost

Что такое распределённый монолит?

Ответ:

Это архитектурный подход, который сочетает элементы монолитного и распределённого приложений. В этом случае приложение разделено на несколько сервисов или модулей, которые могут работать независимо, но всё равно тесно связаны между собой и разрабатываются как единое целое, также имеет общую базу данных.

👍 - Знал
⚡️ - Не знал

#собес

⚡7

159 views16:14

About

Blog

Apps

Platform