Когда миллионы пользователей одновременно нажимают «купить» — что спасает систему от коллапса?
Почему одни сервисы выдерживают штурм миллионов пользователей, а другие падают при первом же всплеске трафика?
В эпоху онлайн-продаж, цифровых платформ и мгновенных ожиданий доступность системы — это не техническая деталь. Это бизнес-контракт с клиентом.
Мы поговорили с Денисом Колпаковым — экспертом по архитектуре высоконагруженных систем, который проектирует инфраструктуру для платформ, где каждая секунда простоя стоит десятки тысяч рублей.
Его подход начинается не с выбора технологий, а с главного вопроса: какие бизнес-требования к той или иной части подсистемы и какой характер нагрузки? Он различает два принципиально разных типа: читающую (запросы на получение данных) и пишущую (создание или изменение данных). И решение для них — кардинально разное.
Игнорируя этот фундаментальный фактор, даже самый мощный сервер окажется беспомощным. Но если правильно понять природу трафика, можно построить систему, которая будет быстрой, стабильной и предсказуемой — даже в день запуска рекламной кампании с миллионным охватом.
Как избежать «падения на старте»? Почему кэширование может быть бесполезным, а репликация базы — ключом к успеху? И как архитектура влияет не только на IT, но и на выручку?
Ответы — в интервью с человеком, который знает: настоящая надёжность строится до первого клика.
— Денис, почему так много проектов сталкиваются с проблемами масштабирования уже после запуска?
— Потому что масштабируемость пытаются «прикрутить» на ходу. Команды думают: «Сначала запустим, потом масштабируем». Но если архитектура изначально не была рассчитана на нагрузку, переделывать её позже — дороже и сложнее, чем делать всё правильно с самого начала.
На самом деле, масштабируемость — это не про мощность серверов, а про правильную архитектуру. Нужно заранее понимать, какой трафик будет у системы, как он будет расти и какие узкие места могут возникнуть.
— Что вы имеете в виду под «характером нагрузки»?
— Это один из самых важных, но часто игнорируемых факторов. Нагрузка бывает двух основных типов:
- Читающая (read-heavy) — когда большинство запросов направлены на получение данных: просмотр каталога, лента новостей, поиск. Пример — интернет-магазин в обычный день.
- Пишущая (write-heavy) — когда система активно создаёт или изменяет данные: оформление заказов, регистрация пользователей, обновление статусов. Пример — распродажа Black Friday или запуск NFT-коллекции.
Эти типы ведут себя по-разному и требуют совершенно разных решений.
— Какие решения подходят для читающей нагрузки?
— Тут главное — кэширование и репликация. Если 90 % запросов — это чтение, мы можем закешировать самые популярные данные (например, карточки товаров) в Redis или Memcached. Это снимает огромную нагрузку с базы данных.
Также эффективна горизонтальная репликация БД: несколько копий базы, которые принимают запросы на чтение. Один мастер-сервер пишет, а несколько реплик отдают данные. Это позволяет легко масштабироваться по числу пользователей.
— А что делать, когда нагрузка — пишущая?
— Здесь кэширование почти бесполезно. Каждый запрос меняет состояние: кто-то купил последний товар, кто-то забронировал место. Кеширование может привести к ошибкам — например, продаже уже распроданного товара.
Решение — оптимизация базы данных, партиционирование (sharding) и использование очередей. Например, мы можем разделить базу по пользователям или географии, чтобы не было одной точки перегрузки.
Очереди (Kafka, RabbitMQ) помогают «сгладить» всплески: запросы на покупку ставятся в очередь и обрабатываются постепенно, а не все разом. Это предотвращает обвал системы.
— Какие ещё факторы влияют на стабильность системы?
— Очень важны особенности бизнес-сценариев. Например, в биллинговой системе критична точность и согласованность данных. В соцсети — скорость отклика и доступность контента.
Нужно понимать:
- Какой уровень доступности нужен (99 %, 99,9 %, 99,99 %)?
- Какова допустимая задержка?
- Что происходит при сбое?
Без этого нельзя проектировать отказоустойчивость и резервирование.
— Многие компании используют готовые SaaS-решения. Значит ли это, что им не нужно думать об архитектуре?
— Ни в коем случае. Даже если вы используете облачные сервисы (AWS, GCP), ответственность за архитектуру остаётся за вами. Облако даёт инструменты, но как их использовать — решает архитектор.
Я видел случаи, когда компания тратила сотни тысяч долларов на AWS, потому что неправильно настроила автоскейлинг или не оптимизировала запросы к базе. Технологии — не панацея. Только грамотная архитектура делает систему эффективной, быстрой и экономически целесообразной.
— Вы работали над сервисами, которые обрабатывают до 2 миллионов запросов в минуту. Как вообще проектируются такие системы?
— Всё начинается с понимания нагрузки. В нашем случае это была преимущественно читающая нагрузка: сервисы форм и каталогов отвечали за интерпретацию объявлений и подтягивание характеристик товаров. Обновления данных происходили редко — десятки раз в день, а не непрерывным потоком. Это позволило нам сделать ставку на агрессивное кэширование и предвычисления.
— Почему вы выбрали именно in-memory кэширование, а не внешние сервисы вроде Redis?
— Скорость. Каждый сетевой хоп — это дополнительные миллисекунды задержки. Когда ты обрабатываешь миллионы запросов в минуту, эти миллисекунды складываются в секунды, которые замечают пользователи. Мы хранили данные прямо в памяти приложения, чтобы убрать лишние сетевые обращения. Это дало нам отклик в 20 мс и снизило p99-латентность.
— Но ведь хранение данных в памяти каждого инстанса — это огромный расход RAM. У вас действительно было 3 ТБ оперативной памяти под кэш?
— Да, и это была осознанная trade-off (компромисс). Память относительно дешёвая, а скорость и надёжность того стоили. Мы запускали сервис на сотне инстансов, каждый из которых потреблял около 30 ГБ RAM. Проблема была не в объёме, а в неконтролируемом росте кэша, который периодически выбивался за лимиты. В итоге мы переработали архитектуру и выделили каталоги в отдельный сервис.
Инстанс — это отдельный экземпляр или пример чего-либо, созданный по общему шаблону, но существующий независимо от других.
— Как вы справлялись с обновлениями данных? Ведь при in-memory кэшировании инстансы могут быть рассинхронизированы.
— Мы использовали модель eventual consistency. Новые данные становились доступны не мгновенно, а в течение короткого времени. Например, при релизе новой версии метаданных система могла временно возвращать устаревшую версию, пока обновлённые данные подгружались в фоне. Это позволяло избежать каскадных отказов и сохранить стабильность.
— Что такое graceful degradation в вашем контексте?
— Это принцип, при котором система не падает полностью при сбоях, а деградирует контролируемо. Например, если какой-то инстанс не получил свежие данные, он продолжает работать со старой версией, а не уходит в ошибку. Такой подход требует тщательного проектирования, но он критически важен для поддержания доступности.
— Вы упомянули, что ускорили добавление товаров с нескольких дней до нескольких часов. Как это удалось?
— Раньше этот процесс занимал несколько дней из-за сложных проверок и синхронизаций между системами. Мы пересмотрели архитектуру, убрали блокирующие операции и внедрили асинхронную обработку данных. В результате время обновления каталога сократилось с нескольких дней до двух часов.
Благодаря ускоренной обработке, новые модели, модификации или исправления ошибок в характеристиках оперативно попадали в систему. Это позволяло продавцам оперативно использовать корректные каталожные данные при создании объявлений, а покупателям — видеть точную и свежую информацию.
Таким образом, мы ускорили не сам акт публикации, а инфраструктурный цикл наполнения каталога, что в конечном итоге повышало качество платформы для всех пользователей.
— Что бы вы посоветовали стартапу, который готовится к масштабированию?
— Сделайте три вещи:
- Проанализируйте характер своей нагрузки. Узнайте, чего больше — чтения или записи.
- Спроектируйте систему с учётом пиковых нагрузок. Даже если их пока нет — они будут.
- Тестируйте под нагрузкой. Проводите стресс-тесты до запуска, чтобы найти узкие места.
Не ждите, пока система упадёт. Лучше потратить неделю на проектирование, чем терять миллионы рублей в день из-за простоя. И всегда закладывайте сценарии graceful degradation. Помните: сложность стоит денег, и иногда проще добавить памяти, чем месяцами оптимизировать код.
— Что самое сложное в работе с такими системами?
— Предсказуемость. В распределённых системах всегда есть нюансы, которые невозможно смоделировать на стадии проектирования. Поэтому важно иметь мощный мониторинг и быструю реакцию на инциденты. И, конечно, команду, которая понимает, как система ведёт себя в реальных условиях, а не в идеальных условиях на диаграммах.
P.S.
Денис Колпаков — не просто инженер. Он — архитектор уверенности. Его работа напоминает: в мире, где пользователь не прощает ни секунды недоступности, надёжность — это не опция, а обязательное условие существования продукта.
Он показывает: настоящая сила системы скрывается не за количеством серверов, а за глубоким пониманием её природы. Когда вы знаете, как работает ваша нагрузка, вы можете построить не просто платформу — вы строите машины для роста, способные выдержать любой шторм.
Поделиться
Поделиться
