Redis + Kafka: что нужно знать для системного дизайна
Redis + Kafka: единственные два «баззворда», которые действительно нужны для системного дизайна (System Design)
Позвольте рассказать вам о том, что одному из членов нашей команды заняло четыре года и бесчисленные интервью, чтобы понять: не нужно заучивать каждую базу данных, очередь сообщений или стратегию кэширования под солнцем. Вам нужно глубоко понять два инструмента - Redis и Kafka. Освоив их, вы будете решать около 80 % задач по системному дизайну (System Design), которые вам встретятся.
узнай больше на курсе
Python программист с нуля
Стань разработчиком на одном из самых популярных языков программирования - Python
Redis отвечает за скорость. Kafka - за масштаб. Вместе они составляют основу современных распределённых систем. От рекомендательной системы Netflix до realtime-диспетчеризации Uber - вся индустрия опирается на эту пару.
Redis: ваш демон скорости
Redis - это хранилище данных в памяти, играющее роль краткосрочной памяти системы. Когда важны миллисекунды - Redis выручает.
Типичные случаи использования
Кэширование: хранение часто запрашиваемых данных, чтобы не нагружать базу
Управление сессиями: без постоянных обращений к БД
Ограничение скорости: простые счётчики на ключах
Пример - кэширование профиля пользователя
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# Cache user profile
def get_user_profile(user_id):
cache_key = f"user:{user_id}"
cached = r.get(cache_key)
if cached:
return json.loads(cached)
# Fetch from database
profile = database.query(user_id)
r.setex(cache_key, 3600, json.dumps(profile))
return profile
Kafka - это распределённая платформа потоковой передачи событий. Грубо говоря, это мегаочередь, которая не забывает и способна обрабатывать миллионы событий в секунду.
Ключевые понятия
Топики: категории сообщений
Производители: пишут события
Потребители: читают события
Пример - Producer (Java)
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); KafkaProducer producer = new KafkaProducer<>(props); // Publish order event ProducerRecord record = new ProducerRecord<>("orders", orderId, orderData); producer.send(record);
Пример - Consumer (Java)
Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("group.id", "inventory-service"); props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Arrays.asList("orders")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { updateInventory(record.value()); } }
Архитектура Kafka
Комбо: Redis + Kafka
Вот где начинается магия. Вместе эти инструменты позволяют строить быстрые и масштабируемые системы.
Паттерн: Инвалидация кэша по событиям
# Consumer that invalidates cache on updates def handle_user_update_event(event): user_id = event['user_id'] cache_key = f"user:{user_id}" # Invalidate cache redis_client.delete(cache_key) # Or update cache proactively updated_data = event['data'] redis_client.setex(cache_key, 3600, json.dumps(updated_data))
Kafka: нужно отделить сервисы, множество потребителей, event replay, пайплайны данных
Преимущество в интервью
Когда вас просят спроектировать Twitter, Instagram или любую распределённую систему на собеседовании по системному дизайну (System Design), спросите себя:
Что должно быть быстрым? Это Redis
Что должно масштабироваться? Это Kafka
Не нужно знать 17 разных баз данных. Нужно понимать, когда кэшировать, когда ставить в очередь, и как эти два инструмента решают фундаментальные задачи: скорость и масштаб.
Где прокачать знания
Чтобы научиться применять Redis и Kafka в реальных проектах, стоит обратить внимание на курс Redis для разработчиков и DevOps. Это структурированное практическое обучение с уклоном в реальные кейсы и инфраструктуру. Вводный урок - бесплатно :)
2005 год. В мире технологий появляется Django - фреймворк, который обещал изменить всё. Модель, шаблон, представление - три слова, которые одновременно вдохновляли и пугали новичков.
