Перша частина статті була присвячена розповіді та архітектурі нашої платформи для бронювання медичних послуг. Тепер давайте перейдемо до технічної реалізації, яка дозволяє все це здійснити.
У цій статті ми розглянемо основні технічні компоненти нашої платформи, побудованої на Django REST Framework та React.js. Ми вивчимо ключові процеси, від реального пошуку та управління бронюваннями до синхронізації даних і стратегій масштабування, надаючи корисні відомості для архітекторів та розробників, які створюють подібні системи.
Архітектура
Архітектура бекенду
Фреймворк:
- Django REST Framework
- Обробляє API ендпоїнти та бізнес-логіку
- Забезпечує надійну серіалізацію та валідацію
- Керує аутентифікацією та правами доступу
Слой бази даних:
- MySQL кластери для транзакційних даних
- Redis для кешування активних бронювань
- DynamoDB для архівного зберігання
- Elasticsearch для пошукової функціональності
Архітектура фронтенду
- Фреймворк: React.js
- Компонентно орієнтована розробка UI
- Redux для керування станом
- React Query для отримання даних API та кешування
Ключові системні процеси
1. Управління списками медичних постачальників
Технічний потік:
1. Постачальник надсилає список через фронтенд React
2. Django REST API валідує та обробляє дані
3. Дані зберігаються в MySQL Inventory Cluster
4. Спрацьовує подія Kafka для індексації пошуку
5. Споживач пошуку оновлює індекс Elasticsearch
6. Статичний контент (зображення, документи) зберігається в S3
Ключові технічні аспекти:
- Реалізація оптимістичної блокування для паралельних оновлень
- Використання керування транзакціями для забезпечення узгодженості даних
- Використання кешування для часто запитуваних списків
- Обробка зміни розміру та оптимізація зображень
2. Реалізація пошуку
Технічний потік:
1. Користувач ініціює пошук з фронтенду React
2. Запит на пошук потрапляє на Django ендпоїнт
3. Django сервіс запитує Elasticsearch
4. Результати фільтруються та сортуються за релевантністю
5. Сторінковані результати повертаються на фронтенд
Функції пошуку:
- Фазове співпадіння для толерантності до помилок
- Сортування за геолокацією
- Можливість пошуку з фасетами
- Оновлення результатів в реальному часі
3. Процес бронювання
Технічний потік:
1. Користувач ініціює бронювання
2. Django створює запис бронювання в MySQL Booking Cluster
3. Деталі бронювання кешуються в Redis
4. Інтеграція з оплатою через Stripe
5. Оновлення в реальному часі через WebSockets
6. Архівний процес переміщає завершені бронювання в DynamoDB
Керування станом:
- Очікує → Очікує оплату → Підтверджено → В процесі → Завершено
- Кожна зміна стану викликає відповідні повідомлення
- Інвалідизація кешу Redis при змінах стану
4. Синхронізація даних
Оновлення в реальному часі:
- Підключення через WebSocket для оновлень в реальному часі
- Потоки Kafka для синхронізації пошукового індексу
- Redis pub/sub для інвалідизації кешу
Пакетна обробка:
- Нічний архів завершених бронювань
- Періодичне очищення прострочених бронювань
- Регулярне прогрівання кешу для популярних списків
Оптимізації продуктивності
1. Стратегія кешування
- Redis для активних бронювань
- AWS CDN для статичного контенту
- Кешування на рівні додатка для поширених запитів
- Кешування браузера для фронтенд активів
2. Оптимізації бази даних
- Реплікація для зчитування для високонавантажених запитів
- Пулінг з'єднань
- Оптимізація запитів та індексація
- Розподіл даних для історичних даних
3. Оптимізація пошуку
- Оптимізація індексу Elasticsearch
- Кешування результатів пошуку
- Інкрементні оновлення індексів
- Пагінація результатів запитів
Реалізація безпеки
1. Аутентифікація
- Аутентифікація на основі JWT
- Керування доступом на основі ролей
- Управління сесіями
2.
Захист даних
- Шифрування на рівні полів для чутливих даних
- TLS для даних під час передачі
- Журналювання аудиту для чутливих операцій
- Заходи для відповідності GDPR
Моніторинг та обслуговування
1. Моніторинг системи
- Моніторинг продуктивності додатка
- Моніторинг запитів до бази даних
- Метрики продуктивності пошуку
- Співвідношення попадань/пропусків кешу
2. Обробка помилок
- Централізоване журналювання помилок
- Автоматичні механізми повторних спроб
- Стратегії резервного копіювання
- Переривники ланцюга для зовнішніх сервісів
Розгляд масштабування
1. Масштабування додатка
- Групи авто-масштабування для сервісів
- Налаштування балансувальника навантаження
- Дизайн додатка без стану
- Можливості горизонтального масштабування
2. Масштабування бази даних
- Керування репліками для зчитування
- Оптимізація пулу з'єднань
- Стратегія шардінгу
- Процедури резервного копіювання та відновлення
Система спроектована для обробки високих навантажень при збереженні узгодженості даних і забезпеченні безперебійної роботи для медичних постачальників і клієнтів.
Частина 1: Створення масштабованої платформи для бронювання медичних послуг (Частина 1): Історія системи
Перекладено з: Building a Scalable Healthcare Booking Platform (Part 2): Technical Process Overview