Перейти к содержимому
Прикладные технологии

Технологии на практике

Kafka, caching, CDC, базы данных и инструменты надёжности через призму продуктовых ограничений, операционной стоимости и компромиссы.

Kafka

Проектировать с учётом ordering, consumer lag, retries и операционных ограничений.

  • Kafka в реальных продуктовых системах
  • Partitioning и ordering
  • Retries / DLQ / Consumer Lag
  • Когда Kafka — это overkill

Кэширование

Использовать кэш осознанно и не прятать режимы деградации согласованности.

  • Redis в продакшене
  • Cache-Aside / Write-Through / Write-Behind
  • Стратегии cache invalidation
  • Когда кэш делает согласованность хуже

CDC и перенос данных

Безопасно снимать изменения и понимать цену latency, backfill и replay.

  • Debezium
  • AWS DMS
  • Outbox
  • Репликация на практике

Базы данных

Подбирать storage под транзакционные, аналитические и операционные нагрузки.

  • PostgreSQL на практике
  • MS SQL на практике
  • Паттерны использования Redshift
  • Выбор storage под workload

Инструменты надёжности

Использовать locks, jobs, rate limiting и observability как операционные механизмы, а не buzzwords.

  • Распределённые блокировки
  • Фоновые задачи
  • Rate limiting
  • Observability для реальных систем