@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface LogExecutionTime {}

@Aspect
@Component
public class LoggingAspect {
    @Around("@annotation(LogExecutionTime)")
    public Object logExecution(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        long start = System.currentTimeMillis();

        Object result = joinPoint.proceed(); // выполнить метод

        long timeTaken = System.currentTimeMillis() - start;
        System.out.println(joinPoint.getSignature() + " executed in " + timeTaken + " ms");

        return result;
    }
}

@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/hello")
    @LogExecutionTime
    public String hello() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(500); // имитация работы
        return "Hello, World!";
    }
}

List<String> names = List.of("Alice", "Bob", "Anna");
boolean hasShortName = names.stream()
    .anyMatch(name -> name.length() < 4);
// → true (подходит "Bob")

List<String> names = List.of("Alice", "Bob", "Anna");
boolean allStartWithA = names.stream()
    .allMatch(name -> name.startsWith("A"));
// → false

List<String> names = List.of("Alice", "Bob", "Anna");
boolean noneEmpty = names.stream()
    .noneMatch(String::isEmpty);
// → true

1. Понимание цели

Разберись, что именно ты строишь, кто будет пользоваться и для чего это нужно.

2. Профиль трафика (read-heavy vs write-heavy)

Если система в основном читает (много пользователей просматривают данные), делай упор на кэширование, индексацию, реплики для чтения. Пример: каталог Netflix, карточки товаров Amazon.

Если в основном пишут (много аплоадов, входящих данных), подойдут очереди, пакетная запись, eventual consistency. Пример: сообщения WhatsApp, данные IoT-датчиков.

3. Консистентность vs доступность

Строгая консистентность нужна там, где ошибка недопустима (банки, бронирование).

Eventual consistency подходит там, где можно жить с устаревшими данными (Instagram, аналитика).

4. Требования к задержке

Реалтайм — оптимизация под низкую задержку через кэш или предвычисления. Примеры: гейминг, Zoom, подтверждение платежей.

Асинхронно — очередь и фоновые воркеры. Примеры: e-mail рассылка, генерация отчётов.

5. Масштабируемость

Закладывай рост ×10. Пример: Google Docs начинался маленьким, но сейчас обрабатывает миллионы правок одновременно. Uber — тысячи поездок в минуту. Используй stateless-сервисы и горизонтальное масштабирование.

6. Паттерны доступа

Оптимизируй под то, какие данные и как часто читаются: поиск по гео/локации (geo-hash + ElasticSearch), быстрый доступ к часто используемым ID (Redis/Memcached).

7. Рост данных и партиционирование

Продумывай шардинг заранее (по пользователю, времени, гео). Пример: комментарии YouTube шардуются по ID видео.

Холодные данные сжимай или архивируй (Gmail, Google Drive).

8. Обработка отказов

Используй ретраи, фоллбэки, circuit breakers.

Если API падает по таймауту → повтор + настройка таймаута (пример: Amazon payment retry).

Если кэш недоступен → фоллбэк в БД (пример: Reddit загружает комментарии из БД).

9. Безопасность и авторизация

Авторизация: OAuth / JWT (пример: логин через Google или Spotify).

Защита от абузов и ботов: rate limiting, CAPTCHA (пример: Gmail signup, формы).

10. Нужно ли писать всё самому?

Некритичные фичи лучше вынести в SaaS или сторонние API:

Платежи — Stripe, PayPal.

Хранение медиа — Cloudinary, S3.

Уведомления — Firebase, SendGrid.