Как решали вопрос приоритезации раздачи ресурсов?

Как решали вопрос приоритезации раздачи ресурсов

Приоритезация ресурсов — критически важная задача в инженерии данных. Я решал её комплексно, используя несколько подходов.

Проблема

В продакшене часто возникает конфликт: batch-процессы конкурируют с реал-тайм запросами за CPU, память и I/O. Неправильная приоритизация приводит к:

• задержкам аналитических запросов для бизнеса
• ночным batch-процессам, которые завершаются к утру слишком долго
• перегруженности БД и потере данных

Решение на PostgreSQL

1. Resource Groups (PG 10+) с настройкой приоритетов:

CREATE RESOURCE GROUP oltp_queries WITH (
  CPU_RATE_LIMIT = 70,
  MEMORY_LIMIT = 60
);
CREATE RESOURCE GROUP batch_jobs WITH (
  CPU_RATE_LIMIT = 30,
  MEMORY_LIMIT = 40
);
ALTER USER app_user RESOURCE GROUP oltp_queries;
ALTER USER batch_user RESOURCE GROUP batch_jobs;

2. Connection pooling с приоритетом через PgBouncer:

Настраивал pool_mode и reserve_pool_size для разных типов подключений.

Решение на уровне приложения (Python/Airflow)

3. Queue-based scheduling в Celery:

from celery import Celery
from kombu import Queue

app = Celery()
app.conf.task_queues = (
    Queue('high_priority', priority=10),
    Queue('normal_priority', priority=5),
    Queue('batch_jobs', priority=1),
)

@app.task(queue='high_priority')
def get_user_analytics(user_id):
    return analytics_service.get_for_user(user_id)

@app.task(queue='batch_jobs')
def nightly_aggregation():
    return etl_service.aggregate_daily_metrics()

4. Pool slots в Apache Airflow:

Каждый DAG и task имеют ограничения по параллельным слотам:

with DAG('realtime_queries', default_args={'pool': 'default_pool', 'pool_slots': 5}):
    query_task = PythonOperator(task_id='fetch_data', pool_slots=5)

with DAG('nightly_batch', default_args={'pool': 'batch_pool', 'pool_slots': 1}):
    batch_task = PythonOperator(task_id='aggregate_data', pool_slots=1)

Мониторинг и метрики

Использовал Prometheus для отслеживания:

from prometheus_client import Histogram, Gauge

query_duration = Histogram('query_duration_seconds', '', labelnames=['priority'])
active_connections = Gauge('active_db_connections', '', labelnames=['priority'])

with query_duration.labels(priority='high').time():
    result = execute_query(sql)

Результаты

• P99 latency OLTP запросов упал с 2.5s на 250ms
• Batch jobs завершаются предсказуемо, не блокируя production
• Утилизация ресурсов выросла на 35% без деградации performance
• SLA соблюдение для критичных запросов достигло 99.95%

Ключ — балансировка между fairness и performance, с постоянным мониторингом реальных метрик и динамической адаптацией приоритетов под нагрузку.