Кратко: типичное клиент‑серверное веб‑приложение делится на фронтенд (UI, валидация на клиенте, кеширование браузера) и бэкенд (API, бизнес‑логика, хранение). Ниже — архитектурные компоненты, их ответственность, рекомендации по безопасности, масштабируемости и кешированию + примеры технологий.
1) Общая структура и ответственность
- Клиент (браузер/мобильное приложение): отображение, маршрутизация UI, первичная валидация, хранение сессионных данных/токенов.
- Публичный уровень (CDN, статический хостинг): отдача статичных ресурсов, TLS, базовый кеш.
- Роутинг/шлюз (Load balancer / API Gateway): балансировка, аутентификация/авторизация, rate limiting, SSL termination.
- Бэкенд (stateless сервисы): REST/GraphQL/gRPC API, бизнес‑логика, интеграции.
- Фоновые службы (очереди/воркеры): долгие/асинхронные задачи, обработка событий.
- Хранилище данных: реляционная/NoSQL БД, объектное хранилище для файлов.
- Кэш и CDN: уровни кеширования для снижения нагрузки и задержек.
- Наблюдаемость/логирование/секреты: мониторинг, трассировка, менеджер секретов.
2) Безопасность (ключевые практики)
- TLS на всех внешних соединениях; HSTS. (пример: Let’s Encrypt, AWS ACM).
- Аутентификация/авторизация: OAuth2 / OIDC + JWT или сессионные куки с HttpOnly+Secure; RBAC/ABAC для прав. (Auth0, Keycloak)
- Защита от CSRF, XSS, SQL‑инъекций: строгая валидация и экранирование на сервере; Content Security Policy, Input sanitization.
- API‑защита: rate limiting, IP фильтрация, WAF. (Cloudflare, AWS WAF)
- Секреты и ключи: хранить в Vault / AWS Secrets Manager; минимум прав (principle of least privilege).
- Безопасность инфраструктуры: регулярные обновления, сканирование уязвимостей, контейнерные политики (e.g. Docker Bench, CIS), контроль доступа к кластерам (RBAC Kubernetes).
- Шифрование данных: на хранении и в транзите; управление ключами (KMS).
3) Масштабируемость
- Статус сервисов: делать бэкенд максимально stateless → горизонтальное масштабирование (автоскейлинг).
- Контейнеры и оркестрация: Docker + Kubernetes / ECS для управления масштабом и деплоем.
- Балансировка и маршрутизация: Nginx/HAProxy / облачные LB (AWS ELB, GCP LB).
- Горизонтальное масштабирование БД: read replicas, шардирование, partitioning. (Postgres + replicas, Citus, Vitess для MySQL)
- CQRS и асинхронность: отделять чтение/запись, использовать очереди/стриминг для пиковых нагрузок (RabbitMQ, Kafka).
- Кэширование и CDN: уменьшение нагрузки на БД/сервисы.
- Политики отказоустойчивости: health checks, circuit breakers, мульти‑AZ/региональное депло.
- CI/CD: быстрые безопасные релизы и автоматические откаты (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
4) Стратегии кеширования (уровни и паттерны)
- Браузер/HTTP: Cache‑Control, ETag, Last‑Modified — кешировать статические ресурсы долго, API — коротко или conditional requests.
- CDN: статический контент + edge caching динамических ответов при возможности (CloudFront, Fastly, Cloudflare).
- Reverse proxy / edge cache: Varnish, Nginx — снимает нагрузку с приложений.
- Приложенческий кэш (in‑memory): Redis или Memcached для сессий, частых запросов, блокировок.
- DB‑cache / materialized views: кэширование результатов тяжёлых запросов, read replicas, кеширование запросов в Redis.
- Паттерны инвалидации:
- Cache‑aside (lazy load): приложение сначала проверяет кэш, при промахе — БД и записывает в кэш. Хорошо для Redis.
- Write‑through / write‑behind: запись в кэш при обновлении (минимизирует промахи, сложнее поддерживать консистентность).
- TTL: задавать разумный срок жизни; использовать короткие TTL для динамичных данных.
- Event‑based invalidation: при изменении данных посылать события, которые инвалидируют соответствующие ключи.
- Stale‑while‑revalidate: отдавать устаревший контент и параллельно обновлять (уменьшает задержку).
- Принцип: кеш — вспомогательный, но всегда проектировать стратегию инвалидации и мониторить кэш‑эффективность.
5) Наблюдаемость и эксплуатация
- Логи: централизованный ELK/EFK (Elastic/Fluentd/Kibana) или Loki.
- Метрики и алерты: Prometheus + Grafana.
- Трассировка запросов: OpenTelemetry / Jaeger / Zipkin.
- Тесты нагрузочные: Gatling, k6.
- Резервное копирование и восстановление БД, план DR.
6) Примеры конкретных технологий по слоям
- Фронтенд: React / Vue / Angular; сборка Vite / Webpack; статический хостинг S3+CloudFront, Vercel, Netlify.
- API шлюз / LB: AWS API Gateway, Kong, Nginx, HAProxy, AWS ELB.
- Бэкенд: Node.js (Express, NestJS), Python (Django, FastAPI), Java (Spring Boot), .NET.
- Очереди/стриминг: RabbitMQ, Kafka, AWS SQS.
- Кэш: Redis, Memcached; edge CDN: Cloudflare, Fastly, CloudFront; reverse proxy: Varnish.
- БД: Postgres, MySQL, MariaDB, MongoDB, Cassandra; масштабирование: Citus, Vitess.
- Объектное хранилище: S3 / MinIO.
- Секьюрити/идентификация: Keycloak, Auth0; WAF: Cloudflare, AWS WAF.
- Оркестрация/инфраструктура: Kubernetes, Docker Compose, Terraform, Helm.
- Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK, Jaeger.
7) Заключение (практические советы)
- Держите бэкенд stateless, сессии в Redis или куких с подписью.
- Проектируйте кеш и стратегию инвалидации сразу; избегайте «бесконтрольного» кеширования.
- Используйте API Gateway для единой политики безопасности и throttle.
- Делайте observability и CI/CD обязательными элементами архитектуры.
Если нужно, могу нарисовать конкретную диаграмму слоев для вашей системы или предложить стек под заданные требования (нагрузка, RTO/RPO, бюджет).