Zestawy rozmówBlog

Twoja wymarzona praca? Lets Git IT.
Interaktywna platforma przygotowująca do rozmów technicznych dla nowoczesnych programistów.

XGitHub

Platforma

  • Kategorie

Zasoby

  • Blog
  • O aplikacji
  • FAQ
  • Sugestie

Prawne

  • Polityka prywatności
  • Regulamin

© 2026 LetsGit.IT. Wszelkie prawa zastrzeżone.

LetsGit.IT/Kategorie/Mikroserwisy
Mikroserwisyhard

Rozproszony rate limiting: czemu jest trudniejszy niż prosty licznik w pamięci?

Tagi
#microservices#rate-limiting#redis#scaling
Wróć do kategoriiPrzejdź do quizu

Odpowiedź

Przy wielu instancjach licznik w pamięci limituje tylko jedną instancję, więc sumaryczny ruch może przekroczyć limit. Zwykle potrzebujesz współdzielonego storage (np. Redis) albo limitów na gatewayu. Trudne elementy: poprawność przy współbieżności, okna czasowe, drift zegara i unikanie “hot keys”.

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

  • Kontekst (tagi): microservices, rate-limiting, redis, scaling
  • Skalowanie: co skaluje się poziomo, co pionowo, gdzie są bottlenecki.
  • Niezawodność: retry/circuit breaker/idempotencja, observability (logs/metrics/traces).
  • Ewolucja: jak utrzymać zmianę tanio (granice, kontrakty, testy).
  • Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
  • Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
  • Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Krótki przykład (szablon do wyjaśniania):

// Example: discuss trade-offs for "rozproszony-rate-limiting:-czemu-jest-trudniejsz"
function explain() {
  // Start from the core idea:
  // Przy wielu instancjach licznik w pamięci limituje tylko jedną instancję, więc sumaryczny r
}

Typowe pułapki

  • Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
  • Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
  • Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

  • Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
  • Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
  • Jak byś przetestował(a) edge-case’y?

Powiązane pytania

Mikroserwisy
Propagacja kontekstu trace: co to jest nagłówek `traceparent` i czemu serwisy mają go przekazywać dalej?
#microservices#observability#tracing
Mikroserwisy
Kolejność w Kafka: jakie masz gwarancje i jak projektujesz pod kolejność?
#microservices#kafka#ordering
Mikroserwisy
Czemu synchroniczny fan-out (jeden request woła wiele serwisów) jest ryzykowny i jak to ograniczyć?
#microservices
#fan-out
#latency
Mikroserwisy
REST vs gRPC między serwisami: jakie są kluczowe trade-offy?
#microservices#grpc#rest
Mikroserwisy
BFF (Backend for Frontend): co to jest i kiedy pomaga?
#microservices#bff#api
Mikroserwisy
Mikroserwisy multi-region: jakie są główne korzyści i główne problemy?
#microservices#multi-region#availability