Вопросы React Frontend Developer

Для обеспечения низкой задержки при 3000 RPS необходимо:

• Использовать горизонтальное масштабирование

• Оптимизировать базу данных и кэширование

• Применять асинхронную обработку

• Настроить балансировщик нагрузки

RPS — это количество запросов в секунду, которые система может обработать. Он помогает понять пропускную способность сервиса. Оценивают RPS с помощью нагрузочного тестирования, постепенно увеличивая количество запросов и наблюдая за временем отклика и количеством ошибок. Это позволяет определить пределы производительности и узкие места.

Сначала нужно “вписаться” в бюджет времени: сеть, сериализация, бизнес-логика, БД и внешние вызовы. Для <100 мс обычно убирают тяжёлые операции из запроса: предрасчёт, кеш, асинхронная обработка. Затем ограничивают вариативность: таймауты, лимиты, отказ от лишних сетевых прыжков. Обязательно оптимизируют доступ к данным (индексы, короткие запросы, батчи) и следят за p95/p99, а не только за средним временем. Без наблюдаемости и нагрузочного теста это не удержать.

Python имеет ограничения по производительности из-за интерпретируемой природы и GIL. Один процесс не может эффективно использовать несколько CPU-ядер для CPU-bound задач. При высоком RPS растут задержки и потребление памяти. Эти проблемы частично решаются масштабированием и асинхронностью. Однако у Python есть физический потолок производительности.