Создание надёжной, быстрой и удобной IT‑системы требует продуманного подхода к архитектуре, оптимизации и безопасности. Ниже — подборка ключевых решений, которые помогают добиться высокого качества продукта.
1. Денормализация базы данных для ускорения чтения
Суть. Денормализация — это сознательное введение избыточности в реляционную базу данных (уже прошедшую нормализацию) ради роста производительности чтения.
Цели:
- сократить число операций соединения (JOIN);
- снизить нагрузку на СУБД;
- повысить отзывчивость приложения;
- оптимизировать работу с OLAP‑нагрузкой.
Как это работает. Вместо множества быстрых запросов к нормализованным таблицам мы создаём материализованные представления или дублируем данные, чтобы получать нужные сведения за один запрос.
Пример. Представление, объединяющее данные из трёх таблиц:
sql
CREATE OR REPLACE VIEW core.newview AS
SELECT
cmd.cmdid,
cmd.cmdtype,
cmd.cmdexecstate,
cmd.data,
ctl.fname,
ctl.block,
gud.f_name,
cmd.errdecx,
cmd.stime,
cmd.etime,
cmd.ins_time,
gud.swver,
gud.swname,
ctl.block / ctl.blksize * 100 / ctl.fsize AS percent
FROM rmmt_srv.m_term_cmd cmd
LEFT JOIN rmmt_srv.m_term_ctl ctl ON cmd.tid::text = ctl.tid::text
LEFT JOIN LATERAL (
SELECT
gud_1.id,
gud_1.f_name,
gud_1.oid_tp,
gud_1.f_sign,
gud_1.hwid,
gud_1.swname,
gud_1.swver,
gud_1.descx,
gud_1.crdate,
gud_1.sdate,
gud_1.edate,
gud_1.grp
FROM rmmt_srv.g_update_def gud_1
WHERE cmd.cmdtype::text = 'setUpdate'::text
AND to_number(NULLIF("substring"(cmd.data::text, 2), ''::text), '9999999999'::text) = gud_1.id
) gud ON true;
Когда применять. В системах с частым чтением и редким обновлением данных, в аналитических приложениях, дашбордах.
2. Балансировка нагрузки через Nginx
Суть. Распределение запросов между несколькими серверами‑бэкендами для повышения отказоустойчивости и производительности.
Ключевые настройки:
- upstream — список серверов‑бэкендов;
- weight — вес сервера (приоритет);
- max_fails — число ошибок подряд до исключения из пула;
- fail_timeout — время исключения;
- backup — резервный сервер;
- keepalive — количество соединений в пуле.
Пример конфигурации:
nginx
upstream backend {
server 192.168.1.1:30 weight=3;
server 192.168.1.2:30;
server 192.168.1.13:30 max_fails=3 fail_timeout=3s;
server 192.168.1.14:30 backup;
}
server {
location /api {
proxy_pass http://backend;
proxy_set_header Host $host;
keepalive 32;
}
}
Плюсы:
- равномерное распределение нагрузки;
- автоматическое отключение упавших серверов;
- поддержка резервных узлов;
- экономия ресурсов за счёт keepalive.
3. Кэширование с Redis
Суть. Хранение часто запрашиваемых данных в оперативной памяти (Redis) для сокращения времени ответа и нагрузки на БД.
Алгоритм:
- Формируем уникальный ключ кэша на основе параметров запроса.
- Проверяем наличие данных в Redis.
- Если кэш есть — отдаём его.
- Если нет — выполняем запрос к БД, сохраняем результат в Redis, возвращаем клиенту.
Пример кода (Node.js):
javascript
const where = { link, ...require('../../../function/helper').getWhereRowFilter(req.query) };
const cacheKey = `articles:link:${link}:${JSON.stringify(where)}`;
const cached = await require('../../../redis/redis').getCache(cacheKey);
if (cached) return res.status(200).json(cached.data);
// Если кэша нет — выполняем запрос к БД и сохраняем результат
const data = await Article.findAll({ where });
await require('../../../redis/redis').setCache(cacheKey, { data });
res.json(data);
Плюсы:
- снижение времени ответа до миллисекунд;
- уменьшение нагрузки на БД;
- масштабируемость при росте числа запросов.
4. Валидация данных через Joi
Суть. Проверка входных данных на соответствие схеме до их обработки бизнес‑логикой.
Почему Joi:
- декларативный синтаксис;
- богатая система правил (обязательность, типы, регулярные выражения, длины и т. д.);
- интеграция с Express/Koa.
Пример схемы для статьи:
javascript
const Joi = require('joi');
const articleSchema = Joi.object({
link: Joi.string().required().trim().lowercase().regex(/^[a-z0-9-]+$/),
linktext: Joi.string().required().trim(),
title: Joi.string().max(255).required(),
description: Joi.string().allow('', null),
text: Joi.string().allow('', null),
ins_datetime: Joi.date().optional().default(Date.now),
upd_datetime: Joi.date().optional()
});
module.exports = { articleSchema };
Плюсы:
- предотвращение ошибок на раннем этапе;
- единообразие данных;
- упрощение отладки (чёткие сообщения об ошибках).
5. Универсальный CRUD‑контроллер
Суть. Абстракция над типовыми операциями с данными (Create, Read, Update, Delete) для сокращения дублирования кода.
Преимущества:
- единообразный API для разных моделей;
- встроенная поддержка кэширования;
- гибкость через параметры конфигурации.
Пример сигнатуры:
javascript
const createCrudController = (options) => {
const {
model, // Sequelize‑модель
cachePrefix, // Префикс для ключей Redis
attributes = null, // Какие поля возвращать
byLinkText = false, // Разрешить поиск по linktext
transformQuery = (where) => where // Модификация условия WHERE
} = options;
// ... реализация методов GET, POST, PUT, DELETE
};
Как использовать:
javascript
const articleController = createCrudController({
model: Article,
cachePrefix: 'articles',
attributes: ['id', 'link', 'title'],
byLinkText: true
});
Плюсы:
- сокращение объёма кода;
- стандартизация API;
- лёгкая интеграция кэширования и фильтрации.
Дополнительные приёмы (кратко)
- Деструктуризация объектов
Упрощает работу с параметрами запроса:
javascript
let { offset, limit, order } = req.query;
- Заголовок Content-Range
Позволяет клиенту знать общее число записей и размер выборки:
javascript
const range = `${count}/${data.length}`;
res.set('Content-Range', range);
Итог
Эти решения формируют фундамент качественной IT‑системы:
- денормализация — скорость чтения;
- балансировка — отказоустойчивость;
- кэширование — отзывчивость;
- валидация — целостность данных;
- универсальный CRUD — поддерживаемость кода.
Комбинируя их, вы получаете систему, которая:
- быстро отвечает на запросы;
- выдерживает высокую нагрузку;
- легко масштабируется;
- проста в поддержке и развитии.
Подписаться | Канал в дзене | Наш сайт | ВК | YouTube