Работал ли с высоконагруженными проектами

Да, работал с высоконагруженными проектами, где ключевыми были оптимизация производительности и масштабируемость. Основные инструменты и подходы:

1. Асинхронность: Использовал asyncio для обработки тысяч одновременных соединений.
   python

   Копировать

   async def handle_request(request):
       await process_data(request)
       return Response("OK")

2. Кэширование: Redis для хранения часто запрашиваемых данных и снижения нагрузки на БД.

3. Базы данных: Оптимизация запросов, индексы, шардинг и репликация в PostgreSQL.

4. Микросервисы: Разделение монолита на сервисы с балансировкой нагрузки (Nginx, Kubernetes).

5. Мониторинг: Prometheus + Grafana для отслеживания метрик в реальном времени.

Пример: оптимизировал API, сократив время ответа с 200мс до 50мс за счет кэширования и перехода на async/await.