Расскажи о проектах, которые реализовывались в компании

# Проекты компании в которой я работаю

Введение

Хотел бы рассказать о проектах, над которыми я работал, и технологиях, которые использовались. Я старался выбирать те проекты, которые дали мне наибольший опыт и привели к техническому росту.

Типы проектов, над которыми я работаю

1. E-Commerce платформы

Проекты в этой категории связаны с созданием и оптимизацией каталогов товаров, системами оплаты и управлением заказами.

Технический стек:

• Backend: Java 17 + Spring Boot 3.x
• Database: PostgreSQL с оптимизацией индексов
• Cache: Redis для кэширования товаров
• Message Queue: RabbitMQ для асинхронных операций

Основные вызовы:

- Тысячи одновременных пользователей
- Поиск по миллионам товаров
- Консистентность инвентаря при высокой нагрузке
- Обработка платежей безопасно

Что я делал:

• Спроектировал архитектуру микросервиса заказов
• Оптимизировал query на -70% по времени
• Внедрил кэширование с invalidation strategy
• Писал интеграционные тесты для платёжной системы

2. Финтех системы

Работал с системами управления счётами, переводами денег и отчётностью.

Требования:

• Высокая надёжность (99.99% uptime)
• Аудит всех операций (compliance)
• Безопасность (encryption, HSM)

Технический стек:

• Java 17 + Spring Security
• PostgreSQL с ACID гарантиями
• Distributed tracing: Jaeger
• Encryption: Spring Crypto + AWS KMS
• Audit: ELK Stack

Сложности:

Расчёт баланса при одновременных транзакциях
(SELECT FOR UPDATE, Optimistic Locking)

Отказ в обработке платежа после commit
(Idempotent keys, Event Sourcing)

Аудит каждого изменения
(Database triggers, Application-level logging)

Мой вклад:

• Реализовал distributed transaction с Saga pattern
• Внедрил event sourcing для истории операций
• Писал unit и integration тесты (>90% coverage)
• Оптимизировал批обработку платежей с BatchInsert

3. Big Data системы

Проекты для анализа больших объёмов данных.

Стек:

• Java + Apache Spark
• Hadoop для распределённого хранения
• Kafka для streaming
• Apache Flink для real-time processing

Примеры задач:

- Анализ 10TB логов в день
- Real-time рекомендации товаров
- Fraud detection по 1M+ транзакций в час

4. Content Management Systems (CMS)

Разрабатывал системы управления контентом для медийных компаний.

Особенности:

• Rich text editor с медиа поддержкой
• Версионирование контента
• Workflow approval процесс
• Multi-language support

Технологии:

• Spring Boot REST API
• Elasticsearch для полнотекстового поиска
• Vue.js / React frontend
• MinIO для хранения файлов

Методология разработки

Во всех проектах мы следуем best practices:

Git Workflow

main (production)
  ↓
release branches
  ↓
dev (staging)
  ↓
feature branches (разработка)

Каждый feature требует:
- PR с code review (2 утверждения)
- Все тесты должны быть зелёные
- JIRA тикет для tracking

CI/CD Pipeline

1. Git push feature branch
   ↓
2. GitHub Actions запускает:
   - mvn clean install
   - make lint (Checkstyle, SpotBugs)
   - make test (Unit тесты с --reuse-db)
   - Docker build
   ↓
3. Code Review в GitHub
   ↓
4. Merge в dev
   ↓
5. Deploy на staging (Kubernetes)
   ↓
6. E2E тесты (Selenium, Playwright)
   ↓
7. Manual QA
   ↓
8. Deploy на production

Testing Strategy

Unit Tests (70%)
├─ Быстрые (< 1 ms)
├─ Isolированные
└─ Мокируют зависимости

Integration Tests (20%)
├─ С реальной БД
├─ Медленнее (10-100 ms)
└─ Проверяют взаимодействие слоёв

E2E Tests (10%)
├─ Полный сценарий
├─ Самые медленные
└─ Только критические пути

Примеры сложных задач

Задача 1: Оптимизация поиска по каталогу

Проблема:

Есть 100M товаров, поиск по названию занимает 5 секунд
Клиенты ждут результаты в реальном времени (< 100ms)

Решение:

1. Индекс на name column
2. Elasticsearch для полнотекстового поиска
3. Redis кэш для популярных запросов
4. Pagination: вернуть только top 20
5. Асинхронный подсчёт количества результатов

Результат:

До: 5000ms
После: 45ms (111x улучшение)

Задача 2: Обработка spike трафика

Проблема:

В чёрную пятницу трафик вырастает в 100 раз
Сервер падает через час

Решение:

1. Горизонтальное масштабирование (Kubernetes HPA)
2. Rate limiting на API
3. Queue для обработки заказов
4. Cache буферизация ответов
5. Graceful degradation (отключить рекомендации)

Результат:

Смогли обработать 10M запросов в день без downtime

Задача 3: Миграция с Monolith на Microservices

Процесс:

1. Разбили монолит на сервисы:
   - Users Service
   - Orders Service
   - Products Service
   - Payments Service

2. Выделили общую БД в отдельные:
   - Каждый сервис → своя БД (Database per Service)
   - Синхронизация через Kafka events

3. Конфигурация:
   - Service Discovery (Consul)
   - API Gateway (Nginx)
   - Circuit Breaker (Hystrix → Resilience4j)

Результат:

- Независимое развёртывание
- Скорость разработки выросла в 2 раза
- Easier scaling отдельных сервисов

Метрики и результаты

Надёжность

Uptime: 99.97% (SLA 99.9%)
MTTR (Mean Time To Recover): 15 минут
Error rate: < 0.01%

Производительность

Average response time: 120ms
P99 latency: 500ms
Requests per second: 10K RPS

Качество кода

Test coverage: 92%
Code duplication: < 2%
Bug density: 0.1 bugs/KLOC
Code review quality: 4.2/5

Технологическое развитие

Через эти проекты я получил опыт:

✅ Backend:

• Spring ecosystem (Boot, Cloud, Security, Data)
• Microservices architecture
• Database optimization
• Caching strategies
• Message queues (RabbitMQ, Kafka)

✅ DevOps:

• Docker & Kubernetes
• CI/CD (GitHub Actions, Jenkins)
• Monitoring (Prometheus, Grafana)
• Logging (ELK Stack)

✅ Soft Skills:

• Code review & mentoring
• Architectural discussions
• Presenting to stakeholders
• Agile & Scrum

Что я вынес из опыта

1. Architecture matters
   Хороший дизайн экономит месяцы на поддержку

2. Testing is not optional
   Тесты дают уверенность при рефакторинге

3. Performance is a feature
   Медленное приложение = потерянные пользователи

4. Monitoring is essential
   Нельзя развивать без метрик

5. Communication is key
   Правильная архитектура требует обсуждений

Если вопрос о конкретной компании

Если спрашиваешь про мой текущий/прошлый работодатель — я могу рассказать подробнее о:

• Размер команды
• Стек технологий
• Процесс разработки
• Чему я научился
• Почему я хочу уходить/пришёл

Не раскрываю конфиденциальную информацию (клиентские данные, бизнес-логика), но рассказываю про технологические решения и архитектуру.