Привет. Вот тебе самые топовые каналы по IT!

⚙️ Free Znanija (IT) — Самая огромная коллекция платных курсов, которые можно скачать бесплатно;

👩‍💻 IT Books — Самая огромная библиотека книг;

💻 Hacking & InfoSec Base — Крутой блог белого хакера;

🛡 CyberGuard — Всё про ИБ;

🤔 ИБ Вакансии— Всё, чтобы найти работу в ИБ;

👩‍💻 linux administration — Всё про Линукс;

👩‍💻 Программистика — Python, python и ещё раз python;

👩‍💻 GameDev Base — Всё про GameDev;

🖥 Coding Base — Мемы, полезные репозитории и инструменты, а так же софт:

😆 //code — Самые топовые мемы по IT:

А так же крутой блог админа: Rahol Jey | тг вайб

Как обработать 1 миллион API-запросов в минуту

1. Балансировка нагрузки

Проблема:
Один сервер не выдерживает 1M запросов/мин: перегрузка CPU и памяти, начинается дроп запросов.

Решение:

- Использовать балансировщик нагрузки (NGINX, HAProxy, AWS ELB) для распределения трафика между множеством серверов
- Добавить проверки состояния , чтобы не направлять трафик на нерабочие инстансы
- Настроить авто-масштабирование, чтобы запускать новые инстансы при всплеске трафика

2. Кеширование

Проблема:
Каждый запрос бьет по базе → база становится узким местом (исчерпание соединений, медленные запросы).

Решение:

Добавить уровни кеширования:

- CDN для статических ресурсов (изображения, CSS, JS)
- Redis/Memcached для повторяющихся запросов
- Настроить правила инвалидации кеша, чтобы данные оставались актуальными

> Вместо 1M запросов к базе, возможно, только 100K дойдут после кеширования.

3. Ограничение частоты запросов

Проблема:
Всплеск активности (например, от ботов или злоумышленников) перегружает инфраструктуру → хорошие пользователи получают 503.

Решение:

- Алгоритмы Token Bucket / Leaky Bucket: позволяют короткие всплески, но сохраняют стабильный поток
- Разные лимиты для аутентифицированных и анонимных пользователей
- Возвращать 429 Too Many Requests — корректно и информативно

> Защищает инфраструктуру: один плохой пользователь не портит всё остальным.

4. Асинхронная обработка

Проблема:
Некоторые запросы тяжелые (обработка файлов, аналитика, отправка писем). Если делать их синхронно — ответ замедляется.

Решение:

- Выносить тяжёлые задачи в очередь (Kafka, RabbitMQ, SQS)
- Отвечать сразу с кодом 202 Accepted, обработку запускать в фоне
- Воркеры обрабатывают очередь и выполняют задачи

> Пользователи получают быстрый ответ, тяжёлая работа происходит «за кулисами».

5. Мониторинг и обратное давление

Проблема:
Даже при использовании балансировки, кешей и очередей, резкие всплески могут вызвать каскадные сбои.

Решение:

- Мониторить глубину очередей, задержки при доступе к БД, hit rate кеша
- Применять backpressure: замедлять запросы или отбрасывать нагрузку при приближении к лимитам
- Настроить алерты: Prometheus/Grafana, Datadog, New Relic

👉 Java Portal