REST API для высоконагруженных систем: как выдерживать миллионы запросов в секунду?

REST API должен быть не просто удобным, но и эффективным. Однако стандартная реализация REST API не всегда справляется с высокой нагрузкой.

Как ускорить REST API и выдержать нагрузку?

🔹 Кэширование: не заставляйте сервер работать лишний раз
Кэширование позволяет повторно использовать ранее рассчитанные данные, не нагружая сервер.

— Кэширование на клиенте — браузеры и мобильные приложения могут хранить часто используемые данные, чтобы не делать запросы заново.
— HTTP-кэширование — заголовки Cache-Control и ETag позволяют серверам и прокси-кэшам хранить ответы.
— Redis/Memcached — серверное кэширование часто запрашиваемых данных в памяти снижает нагрузку на базу данных.

🔹 Сжатие данных: уменьшите размер ответа API
Чем меньше данных передаётся по сети, тем быстрее работает API

— Gzip, Brotli — сжатие HTTP-ответов уменьшает трафик в 3-5 раз.
— JSON без лишних полей — вместо отправки {"name": "iPhone", "price": 999, "description": "Powerful phone"} можно оставить только нужные поля.
— Binарные форматы — gRPC или Protobuf позволяют передавать данные эффективнее, чем JSON.

🔹 Пагинация: не перегружайте API ненужными данными

Без пагинации API может отдавать тысячи записей за один запрос, что приводит к:
— Долгому времени обработки
— Избыточному расходу памяти
— Перегрузке сервера

Как сделать правильно?
— Пагинация с limit и offset (/users?limit=50&offset=100)
— Курсорная пагинация — эффективнее при больших объёмах данных (/users?cursor=abcd1234)
— API, отдающее только изменённые данные (/updates?since=2024-03-10)

🔹 Асинхронные операции: не заставляйте клиентов ждать
— Очереди сообщений (RabbitMQ, Kafka, NATS) — запрос ставится в очередь, а клиент получает job_id
— Webhook’и — API отправляет уведомление, когда работа завершена
— Poll-подход — клиент периодически проверяет статус задачи (/report/status?id=123)

🔹 Балансировка нагрузки: распределите запросы по серверам

Когда запросов слишком много, одного сервера уже недостаточно. Решение — балансировка нагрузки:
— Reverse proxy (NGINX, HAProxy) — равномерно распределяет запросы между несколькими серверами
— Auto Scaling — при увеличении нагрузки автоматически добавляются новые серверы (AWS, Kubernetes)
— Rate Limiting — ограничение запросов (1000 rps на пользователя) защищает API от перегрузок и атак

На воркшопе «Проектирование интеграции с REST API» вы под руководством эксперта проанализируете процесс взаимодействия систем, потоки данных, опишете REST-like API и поймёте, как аналитик решает интеграционные задачи.

Регистрация

#воркшоп@systems_education

База данных — основа любой информационной системы

Что такое информационная система?

Информационная система (ИС) — это совокупность взаимосвязанных компонентов (людей, процессов, аппаратного и программного обеспечения), предназначенных для сбора, хранения, обработки и передачи данных. Основная задача ИС — обеспечить доступ к нужной информации в нужный момент и упростить принятие решений.

Что такое база данных и зачем она нужна в ИС?

База данных (БД) — это структурированное хранилище, где аккумулируется вся необходимая для работы системы информация. Правильно настроенная БД гарантирует:
— Надёжное хранение больших объёмов данных
— Быстрый поиск и обновление информации
— Поддержание целостности и согласованности данных

Организации могут работать с различными объёмами и типами данных (текстовые, мультимедийные, метрические). Именно поэтому существует множество видов систем управления базами данных (СУБД): реляционные, документно-ориентированные, графовые и т.д. При этом на одном и том же наборе данных разные СУБД могут решать принципиально разные задачи, поэтому крайне важно выбрать правильную СУБД, способную обеспечить требуемые показатели производительности системы.

Чтобы доступ к информации был быстрым, её необходимо структурировать в БД по определённым правилам. В этом и заключается основной принцип проектирования баз данных, который позволяет избежать дублирования и потери данных, а также упростить их анализ и дальнейшее развитие системы.

⚙️ С ЧЕГО НАЧАТЬ ПРОЕКТИРОВАНИЕ БД?

Правильный старт — моделирование предметной области, в которой функционирует ИС. Это позволит еще на ранних этапах проектирования понять взаимосвязь объектов и событий домена. Этот процесс включает:
— Определение основных объектов (сущностей) предметной области;
— Определение их характеристик (атрибутов), необходимых для работы системы.

Именно такой подход к проектированию базы данных позволяет создать надёжную основу для развития и масштабирования информационной системы, соответствующей актуальным потребностям бизнеса.

Изучите, как подобрать оптимальную СУБД для работы с большими данными, ознакомившись со статьёй из нашей базы знаний по ссылке

Для повышения квалификации системных аналитиков и совершенствования умений проектирования баз данных, мы предлагаем принять участие в воркшопе «Моделирование предметной области и Проектирование базы данных»
Регистрация

#воркшоп@systems_education #базы_данных@systems_education #моделирование@systems_education