Какую решал самую сложную задачу в последнем проекте

Одна из самых сложных задач — оптимизация запросов к Cassandra при обработке больших объемов данных в реальном времени. Проблема: высокие latency при чтении/записи из-за неправильного выбора partition key и избыточных запросов. Решение: 1. Переработали модель данных, выбрав более равномерно распределенный partition key. 2. Реализовали batch-обработку и кэширование через Caffeine. 3. Добавили асинхронные запросы с CompletableFuture. Пример оптимизации: ```java // Было: N+1 запросов for (User user : users) { session.execute("SELECT * FROM events WHERE user_id = ?", user.getId()); } // Стало: 1 batch-запрос List statements = users.stream() .map(user -> QueryBuilder.selectFrom("events").all() .whereColumn("user_id").isEqualTo(user.getId())) .collect(Collectors.toList()); session.execute(BatchStatement.newInstance(StatementType.SELECT, statements)); ``` Результат: снижение нагрузки на 70%, latency упала с 2s до 200ms.