Engineering Deep Dive
Gerçek üretim ortamındaki optimizasyonlarım, mühendislik kararlarım ve trade-off analizlerim. Bu sayfa, performans ve ölçeklenebilirlik problemlerine yaklaşımımı gösterir.
Architecture Overview
Gerçek üretim ortamında kullanılan temel veri akışının yüksek seviye görünümü.
Performance Benchmarks
Kafka Consumer Throughput
Batch processing ve asenkron commit optimizasyonu sonrası.
API Response Latency (p99)
Redis caching katmanı ve N+1 query eliminasyonu.
Docker Image Size
Multi-stage build ve Alpine base image geçişi.
Optimization Stories
Kafka Backpressure Eliminasyonu
Problem
Burst trafik anlarında consumer lag kontrolsüz artıyor ve rebalance fırtınaları oluşuyordu.
Analysis
Veritabanı yazma hızı, okuma hızının gerisinde kalıyordu. `max.poll.records` varsayılan değeri çok yüksekti.
Solution
Reactive Backpressure (Project Reactor) uygulandı ve batch insert mekanizması devreye alındı.
Result
Lag stabil hale geldi, throughput %40 arttı ve rebalance sorunları bitti.
Bellek Sızıntısı (Memory Leak) Tespiti
Problem
Node.js servisi her 24 saatte bir OOM (Out of Memory) hatasıyla çöküyordu.
Analysis
Heap dump analizi sonucu, kapatılmayan event listener'ların biriktiği görüldü.
Solution
Event emitter kullanımı refactor edildi ve `once` metodu ile otomatik temizlik sağlandı.
Result
Uptime %99.99'a çıktı, bellek kullanımı 200MB'da sabitlendi.
Resilience & Concurrency
Code Evolution
N+1 Query Problemi Çözümü
// KÖTÜ: Her sipariş için ayrı kullanıcı sorgusu
List<Order> orders = orderRepo.findAll();
for (Order order : orders) {
User user = userRepo.findById(order.getUserId());
order.setUser(user);
}// İYİ: Tek sorguda tüm kullanıcıları çekme (Eager Fetching)
@EntityGraph(attributePaths = {"user"})
List<Order> findAllWithUser();
// Veya Batch Fetching
List<Order> orders = orderRepo.findAll();
Set<Long> userIds = orders.stream().map(Order::getUserId).collect(toSet());
Map<Long, User> users = userRepo.findAllById(userIds);İlk yaklaşımda N adet sipariş için N+1 sorgu atılırken, ikinci yaklaşımda sadece 2 sorgu ile tüm veri çekilir.
Trade-off Analysis
Eventual Consistency Seçimi
Pros
- + Yüksek yazma performansı
- + Düşük latency
- + Partition tolerance
Cons
- - Anlık veri tutarsızlığı
- - Karmaşık okuma mantığı
Monolith vs Microservices
Pros
- + Hızlı geliştirme
- + Kolay deployment
- + Basit debugging
Cons
- - Ölçekleme zorluğu
- - Teknoloji bağımlılığı