Разберем идеи Мартина Клеппманна и переведем масштабирование SaaS с распределенными системами в решения: потоки, согласованность, backpressure и рост надежности.
Прототип часто держится на простом правиле: одна база, один сервис, один поток запросов. Пока пользователей мало, задержки почти незаметны, а ошибки можно исправить вручную. Когда вы превращаете это в SaaS, система ломается не целиком, а по частям: сегодня тормозит поиск, завтра дублируются письма, послезавтра «расходятся» данные в разных местах.
Обычно рост проявляется так: ответы заметно медленнее в пиковые часы, сервис иногда падает от всплеска нагрузки и долго возвращается в норму, фоновые задачи копятся в очереди и «догоняют» пользователя с опозданием. Параллельно появляются расхождения в данных (в одном экране подписка активна, в другом нет) и странные дубли: два письма, два инвойса, иногда даже два списания.
Корень проблемы в том, что у прототипа обычно нет четкой границы между «записали факт в базу» и «сделали побочный эффект». Под нагрузкой это приводит к гонкам, повторам и частичным сбоям: база успела сохранить, а письмо не отправилось, или письмо ушло, а запись откатилась. Добавляете кеш, реплики, воркеры, интеграции, и вы уже живете в мире распределенных систем - даже если сервисов всего два.
Именно здесь идеи Клеппманна начинают влиять на сроки и риски продукта. Решения приходится принимать раньше, чем «станет совсем больно»: что считать источником правды, как переносить изменения между частями системы (запросами или событиями), где допустима задержка, а где нужна строгая согласованность, и что система должна делать при перегрузе.
Простой пример: пользователь оформил подписку и ждет доступ и письмо. В прототипе это часто один обработчик: записал оплату, обновил подписку, отправил письмо. В SaaS безопаснее отделить критичное (факт оплаты и статус доступа) от «хорошо бы сделать» (письмо, аналитика). Иначе один медленный внешний сервис превращает весь сценарий в лотерею.
Если вы собираете продукт на платформе вроде TakProsto (web, backend и мобильную часть можно собрать через чат и затем развернуть), эти решения все равно нужны. Быстрый старт не отменяет базовых вопросов надежности: события, согласованность и backpressure.
На прототипе кажется, что база и API отвечают на все вопросы: записали строку, прочитали строку, показали пользователю. При росте важным становится не только текущее состояние, но и то, что именно произошло и в каком порядке. Поток (stream) удобно представлять как журнал событий: «пользователь оформил подписку», «платеж прошел», «письмо отправлено». Это не замена базе, а дополнение.
Запросы и ответы хорошо работают там, где действие короткое и сразу дает результат: показать список заказов, поменять имя профиля, проверить статус. Поток событий нужен, когда одно действие запускает цепочку шагов, которые живут дольше одного запроса. После оплаты вы обычно хотите выдать доступ, записать чек, отправить письмо, обновить аналитику, уведомить менеджера. Если все делать синхронно в одном обработчике, система начинает «падать доминошкой» при нагрузке.
Главная польза стримов в надежности: журнал можно перечитать и повторить обработку. Если сервис рассылок был недоступен, вы не теряете факт «подписка оплачена». Вы просто догоняете события позже. Это особенно полезно, когда части продукта развиваются и деплоятся отдельно.
Пора думать про события, если фоновых задач и «кронов» становится слишком много, один пользовательский запрос дергает цепочку внутренних сервисов и регулярно упирается в таймауты, а баги вида «то письмо отправилось, то нет» тяжело воспроизвести. Еще один явный сигнал - просьбы «а можно переиграть обработку за вчера?» и постоянные споры о порядке действий: что должно быть раньше, а что можно сделать позже.
Практичный подход: сначала фиксируйте ключевые факты в виде событий, а уже вокруг них стройте обработчики. Так у вас появляется ясная история изменений и меньше сюрпризов при росте.
В прототипе проще всего писать все в одну базу и дергать соседний сервис напрямую. При росте это быстро превращается в клубок зависимостей: каждое изменение тянет релиз сразу нескольких частей.
События особенно полезны там, где важны скорость реакции и независимость компонентов: платеж прошел или не прошел, изменился статус подписки, надо отправить письмо или пуш, пришел вебхук от интеграции, нужно обновить витрину для аналитики. Во всех этих случаях событие помогает не блокировать основной путь пользователя.
Хорошее правило: событие принадлежит тому сервису, который «владеет фактом». Сервис биллинга публикует факт оплаты, сервис подписок - факт активации или отмены, сервис аккаунтов - факт смены email. Читателей может быть много, но автор события должен быть один. Тогда понятно, где правда и кому задавать вопросы.
Чтобы не устроить хаос, достаточно простых договоренностей:
PaymentSucceeded, SubscriptionCanceled.v1, v2, чтобы добавлять поля без поломок.event_id и occurred_at - это сильно помогает при расследованиях.Повторы и дубли будут. Это нормально: сеть, ретраи, падения воркера. Идемпотентность простыми словами: если обработать одно и то же событие два раза, итог не меняется. Для письма о продлении это может быть хранение обработанных event_id или отправка по уникальному ключу вроде user_id + template + period.
Типовой сценарий: после всплеска продаж сервис подписок публикует SubscriptionActivated. Потребитель «Письма» отправляет welcome, «Интеграции» шлет событие в CRM, «Аналитика» пишет факт в свою таблицу. Оплата не блокируется, а каждую часть можно масштабировать отдельно.
Когда вы переходите от прототипа к продукту, «данные иногда не совпали» превращается в поддержку, возвраты и потерю доверия. В распределенной системе ключевой вопрос простой: что пользователь должен увидеть сразу и одинаково, а что может обновиться через секунду.
Сильная согласованность ощущается как честность интерфейса: оплатил - доступ открыт, отменил - доступ закрыт, баланс не прыгает. Eventual consistency подходит там, где небольшая задержка не ломает смысл: счетчики просмотров, рекомендации, обновление поискового индекса, синхронизация аналитики.
Самые опасные места - операции, где нельзя «почти правильно». Обычно это деньги, права доступа и лимиты. Если списание прошло, а доступ не выдался, вы получите тикет. Если доступ выдался, а списание не прошло, это прямые потери.
Полезная формулировка: все, что меняет права или деньги, должно быть атомарным на уровне бизнес-смысла. Технически это не всегда одна транзакция, но результат должен быть однозначным и проверяемым.
Строгая согласованность часто дороже по задержкам и сложнее при сбоях. Зато меньше «странных» состояний. Eventual consistency дает скорость и устойчивость к временным проблемам, но требует аккуратных статусов и честных ожиданий в UI (например, «платеж обрабатывается»).
Вместо попытки сделать «всегда идеально» помогают понятные шаги:
Так вы не обещаете мгновенную магию, но гарантируете понятный результат: либо сделано, либо честно в процессе, либо безопасно отменено.
Повторы (ретраи) неизбежны. Сообщение может не дойти из-за временного сбоя сети, сервис может ответить с таймаутом, а обработчик может упасть сразу после того, как успел записать данные. В распределенной системе это случается чаще просто потому, что частей стало больше.
Проблема не в ретраях как таковых, а в ретраях без правил. Один и тот же запрос может списать деньги дважды, создать две одинаковые задачи, отправить два письма или выдать лишние бонусы. Снаружи это выглядит как «иногда странно глючит», а внутри это обычный повтор доставки.
Идемпотентность означает: если вы обработали одно и то же событие или команду повторно, результат остается тем же. Для этого сервисам нужны договоренности о ключах идемпотентности и уникальных идентификаторах. Например, платежу или заказу присваивается стабильный request_id, который проходит по всей цепочке и используется для дедупликации.
«Ровно один раз» в реальности чаще заменяют на «минимум один раз плюс защита от дублей». Это держится не на «магии брокера», а на дисциплине обработчиков.
Набор правил, который обычно дает максимум эффекта:
event_id, чтобы можно было находить дубли и причину ретрая.Даже если часть логики создается через чат (например, в TakProsto), эти правила стоит заложить сразу: повторы все равно появятся, а исправлять «двойные действия» потом всегда дороже.
Backpressure появляется, когда производитель событий работает быстрее, чем потребитель успевает их обрабатывать. Очередь растет, задержки увеличиваются, а затем страдает вся система: от API до баз данных и фоновых задач.
При росте это всплывает внезапно: вчера прототип «успевал», а сегодня один медленный участок тянет вниз всю цепочку. Типичные места - массовые письма и пуши, обработка загруженных файлов, входящие вебхуки от партнеров, тяжелые отчеты и пересчеты.
С backpressure нельзя «победить навсегда», но можно выбрать управляемое поведение. Обычно помогает комбинация приемов:
Если вы собираете SaaS и добавляете фоновые процессы (например, отправку писем после оплаты), закладывайте ограничения сразу: сколько задач в минуту вы готовы принять и сколько реально обработать без очереди на часы.
Backpressure - это выбор между тремя вещами: задержкой, потерей и стоимостью. Можно почти ничего не терять, но тогда вы платите за запас мощности. Можно держать стоимость низкой, но тогда соглашаетесь на задержки. Или допускаете потери в неважных местах (например, не сохранять часть аналитических событий), чтобы сохранить главное.
Полезно заранее договориться о правилах: что должно работать «всегда» даже под нагрузкой (оплата, доступ, безопасность), что может подождать (письма, отчеты, синхронизации), а что можно пропустить без боли (вторичная аналитика, лишние уведомления). Когда эти решения приняты, backpressure превращается из аварии в контролируемый режим.
Когда прототип начинает приносить деньги, хаос обычно появляется не в коде, а в решениях: что можно делать асинхронно, где важна согласованность, и как пережить пики.
Сначала выпишите 3-5 критичных пользовательских потоков и данных. Например: регистрация, оплата, выдача доступа, продление подписки, возврат. Для каждого потока ответьте: что нельзя потерять ни при каких условиях (платеж, факт выдачи доступа), а что можно восстановить (письмо, аналитика).
Дальше определите границы сервисов и владельцев данных, но без фанатизма. Хороший признак: у каждой сущности есть один главный источник правды, а остальные получают события и держат копии только для чтения.
Вынесите «долго и не срочно» в фон: отправку писем, генерацию отчетов, обработку файлов, начисление бонусов. Делайте это очередью и воркерами, чтобы веб-запросы оставались быстрыми даже при всплесках.
Затем задайте уровни согласованности для операций. «Оплата -> доступ» должна быть почти мгновенной и проверяемой. «Оплата -> письмо» может идти с задержкой. Важно закрепить эти ожидания в правилах продукта, а не только в коде.
Добавьте базовый набор «ограждений»:
Пример: после рекламного поста подписки выросли в 10 раз. Если «выдать доступ» идет синхронно, а «письмо» и «чек» уходят в очередь, пользователи сразу попадают в продукт, а хвост задач догоняется воркерами. В TakProsto дополнительно удобно иметь snapshots и rollback, чтобы быстро вернуться к рабочей версии, если релиз повел себя иначе под нагрузкой.
Представьте SaaS, где пользователь оформляет подписку, и система должна выдать доступ и отправить письмо. Вчера было 200 оплат в день, сегодня - 20 000. Внезапно всплывает симптом: в личном кабинете подписка уже «активна», а в продукте доступ еще «не выдан». Поддержка видит третью картину в админке.
Разложите процесс на события, а не на «одну большую транзакцию». Минимальный набор обычно такой: пользователь зарегистрирован, оплата подтверждена, доступ выдан, письмо отправлено. Эти события помогают команде договориться, кто за что отвечает, и не путать оплату с выдачей доступа.
Где нужна строгая согласованность, а где можно подождать? Строгость почти всегда нужна там, где деньги и права доступа. Если «оплата подтверждена», нельзя выдать доступ дважды и нельзя «откатить» оплату без явного процесса. А вот письмо - это удобство, а не источник истины. Допустима задержка в несколько минут и даже повторная отправка, если письмо помечается как уже отправленное по тому же платежу.
При пиковой рассылке backpressure проявится просто: очередь писем растет, время доставки увеличивается, воркеры начинают потреблять больше памяти и соединений. Ограничивайте скорость: ставьте лимит на отправку в секунду, разделяйте очереди (транзакционные письма отдельно от маркетинговых), добавляйте таймауты и ретраи с паузой.
Чтобы не превращать рост в угадайку, заранее следите за сигналами: размер очереди и возраст самого старого сообщения, процент ошибок отправки и число повторных попыток, расхождения статусов (оплата подтверждена, доступ не выдан), p95 времени «оплата -> доступ» и «оплата -> письмо», доля конфликтов из-за дублей событий. Если эти метрики растут, проблема уже есть - даже если пользователи еще не написали.
Самая частая ошибка - пытаться ускориться за счет усложнения. Прототип еще работает, а вы уже добавляете новые компоненты, не договорившись о правилах.
Часто все начинается с идеи «сделаем микросервисы». Проблема не в микросервисах, а в том, что никто не может ответить, где проходит граница данных и ответственности. Если два сервиса «владеют» одним и тем же объектом (например, подпиской), конфликты и взаимные блокировки становятся нормой. Лучше сначала зафиксировать: кто источник истины, кто только читает, и какие события считаются официальными.
Вторая ловушка - «одна база на всех». Это удобно, пока не начинаются конкурирующие изменения схемы, тяжелые запросы и неожиданные блокировки. Общая база становится скрытой точкой отказа и местом, где один релиз может задеть всех.
Очереди тоже часто подключают без ограничений. Если сообщения копятся бесконечно, вы накапливаете долг: пользователи уже ждут, а система еще переваривает вчерашний пик. Хуже, когда нет дедупликации и одинаковые события размножаются.
Ретраи без идемпотентности дают редкие, но очень дорогие инциденты: письмо об оплате уходит дважды, доступ открывается повторно, списание запускается второй раз.
Если вы собираете продукт в TakProsto, полезно закладывать эти договоренности в planning mode и проверять их перед релизом, пока архитектура еще меняется без боли.
Переход от прототипа к продукту превращает «ускорим сервер» в набор точных решений: что гарантировать пользователю, а что можно сделать асинхронно.
Перед заметным релизом и перед ожидаемым ростом нагрузки проверьте несколько вещей. Это скучно, но именно здесь чаще всего прячутся будущие ночные инциденты.
После этого добавьте наблюдаемость, чтобы замечать проблемы раньше пользователей: время ответа, процент ошибок, длина очереди, задержка обработки событий.
Пример: вы запускаете новый экран оплаты. Если очередь писем переполнится, пользователю важнее получить подтверждение в интерфейсе, а письмо может прийти позже. Но если обработка списаний «плавает», нужна строгая логика и защита от двойного платежа.
Когда прототип превращается в продукт, скорость больше не означает «пишем быстрее». Скорость - это как часто вы можете безопасно выкатывать изменения, не ломая пользователей и не теряя данные. В этом смысле распределенные системы - это не про модные технологии, а про дисциплину решений.
Начните с простого шага на этой неделе: разложите, как «течет» информация по вашей системе. Не нужно рисовать идеальную архитектуру. Достаточно понять, где появляется факт (заказ создан, платеж прошел, письмо отправлено) и кто должен о нем узнать.
Минимальный план, который обычно дает быстрый эффект:
Дальше важен способ изменений. Надежность появляется не от одного большого рефакторинга, а от серии небольших релизов с контрольными точками. Делайте изменения так, чтобы их можно было остановить или откатить без паники.
Практика, которая помогает:
Если вы разворачиваете продукт через takprosto.ai, имеет смысл заранее продумать эти контрольные точки: где вы разделяете события и обработчики, как включаете изменения по шагам, и как быстро откатываетесь при неожиданном поведении под нагрузкой.
Чтобы быстрее довести прототип до SaaS, заранее решите, как вы будете жить в проде: деплой и хостинг, подключение кастомных доменов, а при необходимости - экспорт исходников, если позже понадобится перенос или углубленная доработка.
По бюджету часто удобно стартовать на free, а когда появляются стабильные пользователи и регулярные релизы - перейти на pro. Если растут команда, нагрузка и требования к управлению, обычно логичнее business, чем постоянные «пожарные» доработки.
Потому что в прототипе вы часто делаете все в одном запросе: записали в базу и сразу же отправили письмо/чек/вебхук. Под нагрузкой это ломается частично: база успела, внешний сервис нет (или наоборот), начинаются таймауты, повторы и «странные» состояния.
Первое, что обычно нужно сделать — отделить критичное (деньги, доступ, права) от «побочных эффектов» (письма, аналитика, уведомления) и обработать второе асинхронно.
Когда одно действие запускает цепочку шагов, которые не помещаются в один быстрый запрос: оплата → доступ → письмо → чек → CRM → аналитика. Синхронно это превращается в домино: один медленный шаг тормозит и валит весь сценарий.
События дают журнал фактов, который можно перечитать и догнать позже: факт «оплата подтверждена» не теряется, даже если сервис писем временно недоступен.
По умолчанию публикуйте факты, которыми владеете: что произошло и когда. Примеры: PaymentSucceeded, SubscriptionActivated, EmailChanged.
Практично держать payload минимальным:
Один сервис должен быть автором факта — тот, кто может ответить «это правда или нет». Например: биллинг владеет фактом оплаты, сервис подписок — фактом активации/отмены.
Читателей события может быть много (письма, аналитика, интеграции), но автор должен быть один. Иначе появятся конфликты: два места «меняют подписку», а вы потом ловите расхождения и взаимные блокировки.
Сразу: деньги, доступ, лимиты, права. Пользователь должен видеть честное и одинаковое состояние: оплатил — доступ открыт; отменил — закрыт.
С задержкой можно: аналитика, поисковый индекс, счетчики, рекомендации, часть уведомлений.
Удобная проверка: если ошибка вызывает возвраты денег, спорные списания или тикеты «почему нет доступа?» — это зона строгой согласованности.
Потому что в реальности доставка часто «минимум один раз»: сеть, таймауты, падение воркера, ретраи. «Ровно один раз» почти всегда превращается в обещание, которое сложно выполнить на практике.
Рабочий стандарт: at-least-once + защита от дублей:
request_id/event_id)Backpressure — это когда система принимает задачи быстрее, чем успевает обрабатывать: очередь растет, задержка увеличивается, затем начинает страдать API и база.
Базовый набор мер:
Цель — контролируемая задержка вместо падения всего сервиса.
Разделите сценарий на 2 слоя:
На практике это означает: запрос пользователя заканчивается после фиксации факта и статуса (например, active), а все остальное догоняется асинхронно. Пользователю показывайте честный статус вроде «обрабатывается», если нужно.
Минимум, который быстро дает эффект:
Это дешевле, чем потом разбирать редкие, но дорогие инциденты.
Да. Быстрый старт не отменяет базовые правила надежности: события, согласованность, backpressure, идемпотентность.
Практичный подход в TakProsto:
Платформа ускоряет сборку и деплой, но архитектурные решения про повторы и очереди все равно нужно принимать.
occurred_at)event_idДетали добавляйте позже версией события (v1, v2) или пусть потребитель добирает их по API только когда это действительно нужно.