Backend. Важные вопросы и детали

Основы Backend разработки

Backend — серверная часть приложения. Пользователь его не видит, но именно он отвечает за бизнес-логику, работу с БД, аутентификацию и обработку запросов.

Классическая архитектура: клиент ↔ сервер ↔ база данных

Frontend vs Backend

Характеристика	Frontend	Backend
Что делает	Интерфейс пользователя	Бизнес-логика
Где работает	Браузер (клиент)	Сервер
Языки	HTML, CSS, JS (React…)	Java, Python, Node.js, Go…
Цель	UI/UX	Функциональность, безопасность, данные
Взаимодействие	Напрямую с пользователем	Неявно (через API)

Что происходит при вводе URL?

HTTP, HTTPS и веб-коммуникация

HTTP — протокол прикладного уровня для связи клиента и сервера. Работает по модели «запрос → ответ» и является stateless.

HTTPS добавляет шифрование SSL/TLS. Порт 443 (у HTTP — 80). Защищает от перехвата и подмены данных.

HTTP методы

Метод	Назначение	Idempotent	Safe
GET	Получить данные	✅	✅
POST	Создать ресурс	❌	❌
PUT	Обновить целиком	✅	❌
PATCH	Обновить частично	❌	❌
DELETE	Удалить	✅	❌

Коды состояний

Код	Значение	Примеры
1xx	Информационный	100 Continue
2xx	Успех	200, 201, 204
3xx	Перенаправление	301, 302, 304
4xx	Ошибка клиента	400, 401, 403, 404
5xx	Ошибка сервера	500, 502, 503

Важные заголовки

Host — доменное имя сервера
Content-Type — тип данных (application/json)
Authorization — токен аутентификации
Accept — ожидаемый формат ответа
Cookie — данные сессии
Cache-Control — инструкции кеширования

Stateless vs Stateful

HTTP не запоминает состояние между запросами. Для «памяти» используют cookies, сессии или JWT токены.

REST API и веб-сервисы

API — набор правил для общения программ. REST — архитектурный стиль построения таких интерфейсов: stateless, resource-based URLs, стандартные HTTP методы, JSON формат.

6 принципов REST

Client-Server — разделение ответственности
Statelessness — нет состояния между запросами
Cacheability — ответы можно кешировать
Uniform Interface — единый интерфейс
Layered System — многослойность
Code on Demand (опционально)

REST vs SOAP

	REST	SOAP
Тип	Архит. стиль	Протокол
Данные	JSON	XML
Скорость	Быстрее	Медленнее
Сложность	Простая	Высокая
State	Stateless	Stateful

JSON vs XML

	JSON	XML
Вес	Лёгкий	Многословный
Читаемость	Отличная	Средняя
Типы данных	Массивы, объекты	Ограниченные
Использование	REST API	Legacy, SOAP

Идемпотентность: GET, PUT, DELETE идемпотентны (несколько вызовов = один результат). POST — нет (каждый вызов создаёт новый ресурс).

Java и основы ООП

JVM, JRE и JDK

Вложенность: JDK ⊃ JRE JVM

ООП концепции

Инкапсуляция — объединение данных и методов в классе
Абстракция — сокрытие деталей реализации
Наследование — переиспользование кода через extends
Полиморфизм — один метод, разное поведение (overriding)

class Animal { void sound() { System.out.println("Animal sound"); } } class Dog extends Animal { @Override void sound() { System.out.println("Bark!"); } }

Interface vs Abstract Class

	Interface	Abstract Class
Абстракция	Полная	Частичная
Методы	Только abstract (+default/static с Java 8)	Abstract + concrete
Переменные	public static final	Любые
Multiple inheritance	✅ Да	❌ Нет
Назначение	Контракт	Общий код

Collections Framework

Интерфейс	Реализации	Особенности
List	ArrayList, LinkedList	Упорядоченный, дубликаты OK
Set	HashSet, TreeSet	Без дубликатов
Map	HashMap, TreeMap	Пары key→value
Queue	PriorityQueue, LinkedList	FIFO / приоритет

Spring Framework и Spring Boot

Spring Framework — open-source фреймворк для enterprise Java: IoC, DI, AOP, модульная архитектура. Spring Boot — надстройка с автоконфигурацией, встроенным Tomcat и starter-зависимостями (convention over configuration).

IoC и Dependency Injection

Контейнер Spring внедряет зависимости извне вместо самостоятельного создания объектами. Снижает связанность, упрощает тестирование.

Ключевые аннотации

Аннотация	Назначение	Слой
`@Component`	Общий бином	Любой
`@Service`	Бизнес-логика	Service layer
`@Repository`	Доступ к данным	DAO layer
`@Controller`	MVC контроллер (view)	Web layer
`@RestController`	= @Controller + @ResponseBody	REST API
`@Configuration`	Конфигурационный класс	Java config
`@Bean`	Ручное объявление бина	Внутри @Configuration

Как запускается Spring Boot

Создание REST API на Spring Boot

@RestController = @Controller + @ResponseBody. Первый возвращает HTML-view, второй — сразу JSON/XML данные.

Маппинг запросов

Аннотация	HTTP Метод	Пример пути
@GetMapping	GET	/api/users/{id}
@PostMapping	POST	/api/users
@PutMapping	PUT	/api/users/{id}
@PatchMapping	PATCH	/api/users/{id}/email
@DeleteMapping	DELETE	/api/users/{id}

Path Variable vs Request Param

// Из URL path: /users/42 @GetMapping("/users/{id}") public ResponseEntity<User> getUser(@PathVariable long id) { ... } // Из query string: /users?name=Ayush&age=25 @GetMapping("/users") public ResponseEntity<List<User>> getUsers( @RequestParam String name, @RequestParam int age) { ... }

DTO паттерн

Entity содержит все поля включая внутренние. DTO скрывает лишнее и валидирует входные данные.

Валидация

public class UserDTO { @NotEmpty private String name; @Email private String email; @Min(18) private int age; }

Глобальная обработка исключений

@RestControllerAdvice public class GlobalExceptionHandler { @ExceptionHandler(Exception.class) public ResponseEntity<String> handle(Exception ex) { return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR) .body("Error: " + ex.getMessage()); } }

Базы данных и SQL

SQL vs NoSQL

Характеристика	SQL (реляционные)	NoSQL (нереляционные)
Модель	Таблицы, строки, столбцы	Документы, KV, графы, колонки
Схема	Фиксированная	Гибкая (schema-less)
Запросы	SQL	Разные (JSON-like, API)
Масштабирование	Вертикальное	Горизонтальное
ACID	Да	CAP (eventual consistency)
Примеры	MySQL, PostgreSQL, Oracle	MongoDB, Cassandra, Redis, DynamoDB

Ключи и связи

Связь через Foreign Key: каждый студент ссылается на отдел

JOIN операции

Тип	Что возвращает
INNER JOIN	Только совпадающие строки из обеих таблиц
LEFT JOIN	Все из левой + совпадения из правой (NULL если нет)
RIGHT JOIN	Все из правой + совпадения из левой
FULL OUTER JOIN	Все из обеих таблиц
CROSS JOIN	Декартово произведение (все комбинации)

Нормализация

1NF — атомарные значения, нет повторяющихся групп
2NF — 1NF + нет частичной зависимости от составного ключа
3NF — 2NF + нет транзитивных зависимостей
BCNF — усиленная 3NF: каждый детерминант — кандидатный ключ

ACID свойства транзакций

A — Atomicity

Всё или ничего. Либо все операции выполнены, либо ни одной.

C — Consistency

Данные всегда переходят из одного валидного состояния в другое.

I — Isolation

Параллельные транзакции не влияют друг на друга.

D — Durability

После COMMIT изменения сохранятся даже при аварии.

Hibernate, JPA и ORM

ORM — отображение объектов Java в таблицы БД. JPA — спецификация (интерфейс), Hibernate — реализация.

	JPA	Hibernate
Тип	Спецификация (API)	Реализация JPA
Автор	Jakarta EE	Open source проект
Query Language	JPQL	HQL (надмножество JPQL)
Cache	Не определён	L1 + L2 cache

Пример Entity + Repository

@Entity @Table(name = "students") public class Student { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @Column(nullable = false) private String name; @ManyToOne @JoinColumn(name = "dept_id") private Department department; } public interface StudentRepository extends JpaRepository<Student, Long> { List<Student> findByName(String name); }

Связи между сущностями

Проблема N+1: Загрузка списка из N сущностей выполняет N дополнительных запросов на связи. Решения: JOIN FETCH, @EntityGraph, batch fetching.

Аутентификация и безопасность

Аутентификация — «Кто ты?». Авторизация — «Что тебе разрешено?».

Session-based vs Token-based

	Session-based	Token-based (JWT)
Хранение	На сервере	На клиенте
Statefulness	Stateful	Stateless
Масштабируемость	Сложнее (sticky sessions)	Лучше
CSRF	Уязвим	Менее уязвим
Logout	Удалить сессию	Blacklist / короткий TTL

Структура JWT

JWT = Base64Url(Header) . Base64Url(Payload) . Signature

Хеширование паролей

Распространённые угрозы

Угроза	Описание	Защита
SQL Injection	Внедрение вредоносного SQL	PreparedStatement, ORM
XSS	Вредоносные скрипты в страницах	Санитизация вывода, CSP
CSRF	Поддельные межсайтовые запросы	CSRF токены, SameSite cookies
Brute Force	Перебор паролей	Rate limiting, lockout
MITM	Перехват трафика	HTTPS, certificate pinning

Архитектура и системный дизайн

Монолит vs Микросервисы

HLD vs LLD

High Level Design (HLD)

Общая картина: компоненты, их взаимодействие, потоки данных. Отвечает на вопрос «что система делает».

Low Level Design (LLD)

Детали: классы, методы, схемы БД, API контракты. Отвечает на вопрос «как система реализована».

Load Balancing

Кеширование, Redis и производительность

Кеширование — хранение часто используемых данных в быстром доступе (RAM), чтобы не обращаться к медленной БД каждый раз.

Flow Cache-Aside

Redis basics

Redis — in-memory key-value хранилище. Строки, списки, множества, хэши, sorted sets. Кеширование, сессии, rate limiting, очереди.

Команда	Описание	Пример
SET / GET	Записать / прочитать	SET user:1:name "Ayush"
DEL	Удалить ключ	DEL user:1
EXPIRE	Установить TTL (сек)	EXPIRE session:abc 3600
HSET / HGET	Hash поля	HSET user:1 email "a@b.com"
LPUSH / LRANGE	Список слева / диапазон	LPUSH tasks "send_email"
SADD / SMEMBERS	Set операции	SADD online_users "ayush"
ZADD / ZRANGE	Sorted set (лидерборды)	ZADD lb 100 "player1"

Redis vs Memcached

	Redis	Memcached
Структуры данных	String, List, Set, Hash, Sorted Set…	Только String
Persistence	RDB + AOF	Нет
Репликация	Да	Нет
Pub/Sub	Да	Нет
Производительность	Высокая	Очень высокая (проще)

Инвалидация кеша

TTL expiration — данные сами удаляются по таймеру
Manual delete — явное удаление при обновлении
Event-based — слушатель событий очищает кеш
Versioning keys — user:1:v2 вместо user:1

Асинхронная обработка и messaging

Асинхронная обработка позволяет выполнять длительные задачи в фоне, не блокируя основной поток пользователя.

Sync vs Async

	Синхронная	Асинхронная
Выполнение	Ждёт завершения	Не ждёт
Ответ	Медленнее	Быстрее (ACK мгновенно)
Ресурсы	Блокирует поток	Неблокирующая
Пример	REST вызов	Message Queue, Event-driven

Message Queue архитектура

Kafka vs RabbitMQ

	Kafka	RabbitMQ
Тип	Distributed streaming platform	Traditional message broker
Модель	Topics → Partitions → Consumer Groups	Exchanges → Queues → Bindings
Throughput	Очень высокий (млн msg/sec)	Высокий, но ниже Kafka
Retention	Сохраняет историю (days/weeks)	Удаляет после consumption
Use case	Event sourcing, log aggregation, analytics	Task queues, microservice comm

Архитектура Kafka

Каждая partition читается только одним consumer'ом внутри группы

Best practices: делайте потребителей идемпотентными, используйте DLQ для failed messages, отслеживайте lag очереди, обеспечивайте at-least-once или exactly-once delivery.

Docker, Kubernetes и DevOps

CI/CD Pipeline

Docker основы

Docker упаковывает приложение со всеми зависимостями в контейнер — изолированный, переносимый юнит.

# Dockerfile FROM openjdk:17-slim WORKDIR /app COPY target/my-app.jar app.jar EXPOSE 8080 ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Команда	Действие
docker build -t myapp .	Собрать образ
docker run -d -p 8080:8080 myapp	Запустить контейнер
docker ps	Список запущенных
docker logs <container>	Логи контейнера
docker-compose up	Multi-service стек

Kubernetes архитектура

Control plane принимает решения, worker nodes исполняют поды

Основные объекты K8s

Объект	Назначение
Pod	Минимальная единица (1+ контейнера)
Deployment	Управляет replicas подов, rolling updates
Service	Стабильный network endpoint для группы подов
ConfigMap	Неконфиденциальные конфиги
Secret	Конфиденциальные данные (base64)
Ingress	HTTP routing извне кластера
Namespace	Логическая изоляция ресурсов
Helm	Package manager для K8s приложений

Способы установки K8s

kubeadm — официальный инструмент, вручную
Kubespray — автоматизация через Ansible
minikube / kind — лёгкие варианты для обучения
Managed сервисы — EKS (AWS), GKE (Google), AKS (Azure)

Мониторинг, логирование и Observability

Observability — способность понять внутреннее состояние системы по её внешним выходным сигналам. Три столпа: метрики, логи, трейсы.

Три столпа Observability

Metrics (Метрики)

Числовые данные во времени: CPU usage, memory, request rate, latency, error count. Агрегируются, дешёвые в хранении.

Logs (Логи)

Текстовые события с timestamp: ошибки, warnings, debug info. Детализированные, дорогие в объёме.

Traces (Трейсы)

Сквозная трассировка запроса через микросервисы. Показывают где bottleneck, как распределена задержка.

Prometheus + Grafana

Prometheus — time-series database для сбора и хранения метрик. Pull-модель: сам ходит по endpoints /metrics. Grafana — визуализация дашбордов поверх Prometheus/Loki/Elasticsearch.

Ключевые RED-методология метрик

Метрика	Что измеряет	Пример PromQL
Rate	Requests per second	rate(http_requests_total[5m])
Errors	Error rate (%)	sum(rate(errors_total[5m])) / sum(rate(requests_total[5m]))
Duration	Latency percentiles	histogram_quantile(0.95, http_request_duration_seconds_bucket)

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Популярный стек для централизованного логирования:

Elasticsearch — search & analytics engine (хранит индексы логов)
Logstash — pipeline обработки (parse, enrich, transform)
Kibana — UI для поиска, визуализации, алертинга

Альтернатива: Loki (графана) — более легковесный, индексирует только labels не содержимое логов. Экономит ресурсы.

Distributed Tracing

В микросервисной архитектуре один пользовательский запрос проходит через десятки сервисов. Трейсинг восстанавливает полную картину:

Инструмент	Особенности
Jaeger	OpenTelemetry native, CNCF graduated project
Zipkin	Лёгкий, простой deployment
Tempo	Grafana Labs, интеграция с Loki/Grafana
OpenTelemetry	Vendor-neutral SDK/API/spec для metrics/logs/traces

Health Checks в K8s

Тип probe	Назначение	Когда использовать
livenessProbe	Restart container if fails	Приложение зависло / deadlock
readinessProbe	Remove from Service endpoints	Ещё не готов принимать traffic (warmup, migration)
startupProbe	Delay liveness/readiness checks	Медленно стартующие приложения (>60s init)

# Пример health check в Deployment YAML spec: containers: - name: api image: my-api:latest livenessProbe: httpGet: path: /actuator/health/liveness port: 8080 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: /actuator/health/readiness port: 8080 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5

Logging best practices

Structured logging — JSON format вместо plain text (легче парсить)
Correlation ID — уникальный ID на весь жизненный цикл запроса
Levels discipline — DEBUG/INFO/WARN/ERROR/FATAL осмысленно
No PII in logs — маскировать passwords, tokens, personal data
Centralized collection — все логи в одно место (Loki/ELK/CloudWatch)
Retention policy — defined TTL для разных уровней (debug короче, audit дольше)

Сценарные задачи и System Design

Типовые задачи проектирования систем и ключевые моменты для каждой:

URL Shortener (bit.ly)

Генерация уникального короткого кода (base62 encoding)
Хранение映射 long URL → short code (KV store: Redis/DynamoDB)
Redirect через 301/302
Analytics: клики, география (async via Kafka)
Кеширование горячих URL в Redis

Chat Application (WhatsApp)

WebSocket для realtime доставки
Message queue (Kafka) для offline delivery
Storage: per-user inbox model vs write-fanout
Read receipts, typing indicators
End-to-end encryption
Presence service (online/offline tracking)

E-commerce Backend (Amazon)

Catalog service (search via Elasticsearch)
Cart & checkout (distributed transactions / saga pattern)
Inventory management (optimistic locking)
Payment integration (idempotency keys)
Order processing pipeline (event-driven)
Recommendation engine (ML + caching)

Notification System

Multi-channel: Email, SMS, Push, In-app
Template rendering service
Priority queues (urgent > normal)
Retry with exponential backoff
Rate limiting per user/channel
Delivery tracking and analytics

Rate Limiter

Algorithms: Token Bucket, Leaky Bucket, Sliding Window
Implementation: Redis INCR + EXPIRE
Per-user / per-IP / per-API-key limits
Distributed rate limiting (shared Redis cluster)
Graceful degradation: 429 Too Many Requests + Retry-After header

Вопросы и ответы

Ниже собраны вопросы из всех разделов с краткими ответами.

Основы Backend

Что такое backend разработка?

Ответ: Серверная часть приложения, отвечающая за бизнес-логику, работу с БД, аутентификацию и API.

Пользователь не видит бэкенд напрямую, но именно он обеспечивает всю функциональность.

Чем отличается frontend от backend?

Ответ:

Frontend — клиентская часть (браузер), отвечает за UI/UX, использует HTML/CSS/JS.
Backend — серверная часть, отвечает за логику, данные, безопасность, использует Java/Python/Node.js.

Что происходит при вводе URL в браузере?

Ответ:

DNS-запрос для получения IP-адреса
Установка TCP соединения
Отправка HTTP-запроса на сервер
Сервер обрабатывает запрос (бизнес-логика + обращение к БД)
Возврат HTTP-ответа (HTML/JSON)
Браузер рендерит страницу

Каковы обязанности backend разработчика?

Ответ:

Проектирование серверной логики
Создание и поддержка REST API
Работа с базами данных (SQL/NoSQL)
Реализация аутентификации и авторизации
Настройка серверов и деплой
Обеспечение безопасности приложения
Оптимизация производительности и масштабируемости
Работа с инструментами DevOps и облачными платформами

HTTP и HTTPS

Разница между HTTP и HTTPS?

Ответ: HTTPS = HTTP + TLS/SSL шифрование.

HTTP передаёт данные открытым текстом (порт 80)
HTTPS шифрует весь трафик (порт 443), защищая от перехвата и подмены

В чём разница между PUT и PATCH?

Ответ:

PUT заменяет ресурс целиком (идемпотентен)
PATCH обновляет только указанные поля

Пример: PUT меняет весь объект User, PATCH меняет только email.

Что такое stateless протокол?

Ответ: Сервер не хранит информацию о предыдущих запросах клиента. Каждый запрос должен содержать всю необходимую информацию самостоятельно.

Для поддержания «памяти» используются cookies, sessions или JWT токены.

REST API

Назовите принципы REST.

Ответ:

Client-Server
Statelessness
Cacheability
Uniform Interface
Layered System
Code on Demand (опционально)

REST vs SOAP — когда что использовать?

Ответ:

REST — для современных веб/мобильных приложений (легковесный, JSON, HTTP-native)
SOAP — для enterprise интеграций, где нужны строгие контракты (WSDL), WS-Security, транзакльности

Как версионировать API?

Ответ: Три основных подхода:

URI versioning: /api/v1/users
Header versioning: Accept: application/vnd.api.v1+json
Query param: /api/users?version=1

Java

Разница между интерфейсом и абстрактным классом?

Ответ:

Интерфейс — чистый контракт (до Java 8 только abstract методы), поддерживает multiple inheritance. Определяет «что делать».
Абстрактный класс — может иметь concrete методы, поля, конструкторы, но single inheritance. Предоставляет «общую основу».

ArrayList vs LinkedList?

Ответ:

ArrayList — динамический массив: O(1) random access, O(n) insert/delete в середине
LinkedList — двусвязный список: O(n) access, O(1) insert/delete на краях

Для большинства случаев ArrayList быстрее из-за locality of reference.

HashMap vs HashSet?

Ответ:

HashMap хранит пары key→value
HashSet хранит только уникальные элементы (внутренне использует HashMap с dummy value)

Оба обеспечивают O(1) средний поиск.

Spring Framework

Что такое Dependency Injection и типы DI?

Ответ: Техника передачи зависимостей объекту извне вместо самостоятельного создания.

Типы:

Constructor injection (рекомендуется — неизменяемость, обязательность)
Setter injection (для опциональных зависимостей)
Field injection (@Autowired — проще, но хуже тестируемость)

Разница между @Component, @Service и @Repository?

Ответ: Все три являются стереотипами @Component.

@Service маркирует бизнес-слой
@Repository — DAO слой (добавляет translation of persistence exceptions)

Функционально одинаковы, семантически различаются для читаемости и AOP.

Как Spring Boot стартует приложение?

Ответ: Последовательность запуска:

main() вызывается
SpringApplication.run()
Автоконфигурация (читает META-INF/spring.factories)
Создание ApplicationContext
Сканирование @Component/@Configuration
Регистрация бинов
Старт embedded server (Tomcat/Jetty/Netty)
Приложение готово

REST на Spring Boot

Зачем нужны DTO?

Ответ: DTO отделяют внешнюю форму данных от внутренней модели. Позволяют:

Скрыть чувствительные поля (password)
Контролировать сериализацию
Избежать lazy loading проблем
Валидировать вход отдельно от entity

Как глобально обрабатывать исключения?

Ответ: Через @RestControllerAdvice + @ExceptionHandler.

Один класс перехватывает все исключения и возвращает единообразный error response с нужным HTTP статусом и сообщением.

Базы данных

Объясните 1NF, 2NF, 3NF.

Ответ:

1NF: атомарные значения, нет повторяющихся групп
2NF: 1NF + каждый неключевой атрибут полностью зависит от всего первичного ключа (нет partial dependency)
3NF: 2NF + нет transitive dependency (неключевые атрибуты не зависят друг от друга)

Когда создавать индекс?

Ответ: Когда столбец часто используется в WHERE, JOIN, ORDER BY.

Индекс ускоряет чтение, но замедляет запись (INSERT/UPDATE/DELETE). Не индексируйте низкокардинальные столбцы (пол, boolean).

Что такое ACID?

Ответ: Свойства транзакций:

Atomicity — вся транзакция или ничего
Consistency — данные всегда в валидном состоянии
Isolation — параллельные транзакции не мешают друг другу
Durability — после commit данные переживают crash

Hibernate и JPA

Что такое проблема N+1 и как решить?

Ответ: Загружаем список из N сущностей, каждая имеет lazy связь → Hibernate делает 1 запрос на список + N запросов на связи.

Решения:

JOIN FETCH в JPQL
@EntityGraph
Batch fetching
EAGER fetch (осторожно!)

EAGER vs LAZY loading?

Ответ:

EAGER — связанные данные грузятся сразу вместе с родителем
LAZY — грузятся при первом обращении к getter

По умолчанию: @ManyToOne/@OneToOne = EAGER, @OneToMany/@ManyToMany = LAZY. Рекомендуется LAZY + явный fetch когда нужно.

Безопасность

Как работает JWT?

Ответ: JWT состоит из трёх base64url частей:

Header — алгоритм подписи
Payload — claims (userId, role, exp)
Signature — подпись секретом

Сервер проверяет подпись при каждом запросе. Токен самодостаточен — сервер не хранит сессии.

Как защититься от SQL Injection?

Ответ:

Никогда не конкатенировать пользовательский ввод в SQL
Использовать PreparedStatement / параметризованные запросы
В JPA/Hibernate это сделано автоматически через JPQL/Criteria API
Input validation, least privilege DB accounts

Session-based vs Token-based authentication?

Ответ:

Session: сервер хранит состояние, клиент получает session ID в cookie. Масштабирование сложнее (sticky sessions).
Token (JWT): сервер ничего не хранит, токен содержит все claims. Лучше для микросервисов и SPA, но logout требует blacklist или короткого TTL.

Архитектура

Монолит vs микросервисы — плюсы и минусы?

Ответ:

Монолит:

✅ Прост в разработке/деплое, одна кодовая база, легко дебажить
❌ Сложно масштабировать части независимо, technology lock-in

Микросервисы:

✅ Независимый деплой, tech diversity, fault isolation
❌ Distributed complexity, network overhead, data consistency challenges

Vertical vs Horizontal scaling?

Ответ:

Vertical (scale up): добавить CPU/RAM одному серверу. Просто, но есть предел и single point of failure.
Horizontal (scale out): добавить больше серверов за load balancer. Практически бесконечно масштабируемо, но сложнее в управлении.

Кеширование

Стратегии кеширования?

Ответ:

Cache-aside (lazy loading): приложение проверяет кеш → miss → fetch DB → store cache
Write-through: пишет и в кеш и в DB одновременно
Write-behind: пишет в кеш, DB обновляется асинхронно
Read-through: кеш-слой сам загружает из DB

Redis vs Memcached?

Ответ:

Redis: богатые структуры данных (lists, sets, hashes, sorted sets), persistence (RDB/AOF), replication, pub/sub, transactions
Memcached: только simple key-value, нет persistence, но чуть быстрее для простых кейсов

Redis универсальнее.

Асинхронная обработка

Kafka vs RabbitMQ — когда что?

Ответ:

Kafka: high-throughput event streaming, retention истории, replay, log aggregation, real-time analytics
RabbitMQ: traditional task queues, complex routing (exchanges/bindings), lower throughput but richer delivery semantics, simpler setup

Что такое Dead Letter Queue (DLQ)?

Ответ: Специальная очередь для сообщений, которые не удалось обработать после N retry.

Предотвращает бесконечные циклы повторной обработки. Сообщения в DLQ анализируются вручную или автоматически для диагностики.

DevOps и деплой

Контейнер vs виртуальная машина?

Ответ:

VM эмулирует целое железо + guest OS (тяжёлая, минуты старта)
Контейнер разделяет host kernel, изолирует только process space (лёгкий, секунды старта)

Docker container ≈ процесс с своей файловой системой и networking.

Blue-green deployment vs rolling update?

Ответ:

Blue-green: две идентичные среды, traffic переключается atomically с blue на green. Instant rollback. Дороже (2x ресурсы).
Rolling update: постепенно заменяет старые pod'ы новыми (K8s default). Дешевле, но slower rollback.

Основные компоненты control plane Kubernetes?

Ответ:

kube-apiserver — единственная точка входа
etcd — распределённое KV хранилище состояния
kube-scheduler — выбирает node для пода
kube-controller-manager — контроллеры (deployment, replica, endpoint и др.)
cloud-controller-manager — интеграция с cloud provider

Monitoring & Observability

Что такое RED methodology?

Ответ: Подход к мониторингу микросервисов:

Rate — количество запросов в секунду
Errors — доля ошибочных ответов
Duration — время обработки (percentiles p50/p95/p99)

Эти три метрики дают быстрый взгляд на здоровье сервиса.

Чем отличаются liveness, readiness и startup probes?

Ответ:

livenessProbe — если fail, kubelet перезапускает контейнер (deadlock/hang detection)
readinessProbe — если fail, pod убирается из Service endpoints (ещё не готов обслуживать)
startupProbe — временно отключает остальные probes пока приложение медленно инициализируется (>60s)

Зачем нужен correlation ID в логах?

Ответ: Уникальный идентификатор, присваиваемый каждому запросу на входе и пробрасываемый через все микросервисы.

Позволяет собрать всю цепочку событий одного запроса в ELK/Loki несмотря на распределённую природу системы.

Prometheus pull vs push модель?

Ответ:

Pull (default): Prometheus сам ходит по targets каждые N секунд. Лучше для долгоживущих сервисов,自动 discovery.
Push (via Pushgateway): приложение само отправляет метрики. Нужно для ephemeral jobs (batch/cron), которые живут меньше scrape interval.

Что такое OpenTelemetry?

Ответ: Vendor-neutral стандарт CNCF для instrumentation applications.

Единый API/SDK для generation of traces, metrics, logs
Collector component для processing/exporting telemetry
Поддержка многих backend'ов (Jaeger, Zipkin, Prometheus, OTLP)

Появился как merge Opencensus + OpenTracing.

Backend.Важные вопросы и детали

Основы Backend разработки

Frontend vs Backend

Что происходит при вводе URL?

Популярные технологии

HTTP, HTTPS и веб-коммуникация

HTTP методы

Коды состояний

Важные заголовки

Stateless vs Stateful

REST API и веб-сервисы

6 принципов REST

REST vs SOAP

JSON vs XML

Java и основы ООП

JVM, JRE и JDK

ООП концепции

Interface vs Abstract Class

Collections Framework

Spring Framework и Spring Boot

IoC и Dependency Injection

Ключевые аннотации

Как запускается Spring Boot

Создание REST API на Spring Boot

Маппинг запросов

Path Variable vs Request Param

DTO паттерн

Валидация

Глобальная обработка исключений

Базы данных и SQL

SQL vs NoSQL

Ключи и связи

JOIN операции

Нормализация

ACID свойства транзакций

A — Atomicity

C — Consistency

I — Isolation

D — Durability

Hibernate, JPA и ORM

Пример Entity + Repository

Связи между сущностями

Аутентификация и безопасность

Session-based vs Token-based

Структура JWT

Хеширование паролей

Распространённые угрозы

Архитектура и системный дизайн

Монолит vs Микросервисы

HLD vs LLD

High Level Design (HLD)

Low Level Design (LLD)

Load Balancing

Кеширование, Redis и производительность

Flow Cache-Aside

Redis basics

Redis vs Memcached

Инвалидация кеша

Асинхронная обработка и messaging

Sync vs Async

Message Queue архитектура

Kafka vs RabbitMQ

Архитектура Kafka

Docker, Kubernetes и DevOps

CI/CD Pipeline

Docker основы

Kubernetes архитектура

Основные объекты K8s

Способы установки K8s

Мониторинг, логирование и Observability

Три столпа Observability

Metrics (Метрики)

Logs (Логи)

Traces (Трейсы)

Prometheus + Grafana

Ключевые RED-методология метрик

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

Distributed Tracing

Health Checks в K8s

Logging best practices

Backend.
Важные вопросы и детали