Скачать или смотреть Интервью по системному проектированию: создание масштабируемого приложения для совместных поездок...

Готовитесь к собеседованиям на должность системного дизайнера или просто хотите узнать, как работают приложения для совместных поездок, такие как Uber и Lyft? В этом видео рассматриваются принципы проектирования, архитектуры и масштабирования системы, лежащие в основе создания высокопроизводительной платформы совместных поездок — от поиска водителей в режиме реального времени до микросервисов и геопространственного индексирования.

Выведите свою карьеру в сфере технологий на новый уровень с [Scaler](https://www.scaler.com/?unlock_code=M...! Присоединяйтесь к сообществу, которое занимается трансформацией карьеры в сфере технологий. [Scaler](https://www.scaler.com/?unlock_code=M...) предлагает персонализированные программы обучения, которые помогут вам войти в 1% лучших в сфере технологий.
Изучайте различные программы, участвуйте в онлайн-занятиях и получите доступ к ценным ресурсам, разработанным для улучшения ваших навыков. Хотите ли вы продвинуться по карьерной лестнице или сменить сферу деятельности, [Scaler](https://www.scaler.com/?unlock_code=M...) предоставит вам необходимую поддержку и руководство для достижения успеха. Не упустите возможность — запишитесь на бесплатный онлайн-занятие уже сегодня!

https://programmercave.com/

📚 Что внутри:

1. Приложение для совместных поездок — функциональные требования

Пассажир может запросить поездку из текущего местоположения в пункт назначения

Водители поблизости получают мгновенные уведомления

Поездка может быть предложена нескольким водителям, но принять её может только один

Отслеживание местоположения водителя в режиме реального времени и обновление карты

Платежи и рейтинги после каждой поездки

2. Высокоуровневая архитектура системы

Микросервисы:

Сервис пользователей (профили, аутентификация, рейтинги)

Сервис оплаты (выставление счетов, возврат средств, интеграция)

Сервис водителей (профили, регистрация, статус в режиме реального времени)

Сервис пассажиров (заявки на поездки, отслеживание прогресса)

Сервис диспетчеризации (сопоставление водителей с запросами — «мозг» системы)

3. Обновления данных водителей в режиме реального времени и геопространственное индексирование

Водители периодически отправляют обновления GPS-локации (каждые 3–5 секунд)

Высокопроизводительный путь записи для данных о местоположении

Почему простые базы данных не могут эффективно обрабатывать геопространственные запросы

Использование индексов Redis Geo или Quadtree для поиска ближайших водителей

Масштабирование до миллионов обновлений местоположения и запросов в минуту

4. Схема подбора поездок

Пассажир отправляет запрос на поездку в Rider Service

Сообщение помещается в очередь (Kafka/RabbitMQ) для надежной асинхронной обработки

Dispatch Service запрашивает геопространственный индекс — находит ближайших доступных водителей

Push-уведомления используют WebSockets/MQTT для предложений поездок в режиме реального времени

Первый водитель, принявший предложение, «побеждает»; Другие получают уведомления об отмене.

Управление состоянием: разрешается только один водитель на поездку с использованием распределенных блокировок/атомарных обновлений базы данных.

5. Отслеживание в реальном времени и управление состоянием поездки.

Водитель постоянно отправляет обновления местоположения в центральный сервис.

Приложение для пассажиров передает данные о местоположении водителя через Push-сервис.

Поддержка анимированной карты и расчета времени прибытия.

6. Ключевые решения для проведения интервью.

Геопространственный индекс (Redis Geo, Quadtree) для сопоставления в режиме реального времени.

Push-уведомления (WebSockets, MQTT) — события, инициируемые сервером.

Разбиение проблемы на логические микросервисы без сохранения состояния.

Высокая доступность, низкая задержка и масштабируемость для глобального покрытия.

Узкие места: конечные точки обновления местоположения и логика сопоставления диспетчеризации.

👨‍💻 Кому стоит обратить внимание?

Инженеры-программисты готовятся к собеседованиям по проектированию систем (Uber/Lyft, бэкенд)

Студенты, изучающие архитектуру платформ и микросервисы

Разработчики, интересующиеся реальными распределёнными системами и алгоритмами сопоставления

Ключевые выводы собеседования:

Уделяйте особое внимание геопространственному хранению для запросов «ближайший водитель»

Используйте технологию push-уведомлений для обновлений в режиме реального времени

Система слоёв как компонуемые микросервисы для удобства обслуживания и масштабирования

Выявляйте узкие места масштабирования: частая запись местоположения водителя, высокая степень параллелизма

Демонстрация конечных автоматов для состояния поездки (запрошено, принято, выполнено)

Эффективные хэштеги:
#SystemDesign #RideSharingApp #Uber #Lyft #TechInterview #Microservices #Geospatial #BackendEngineering #Kafka #RedisGeo #Quadtree #SoftwareEngineering #RealTimeUpdates #Scalability #ПодготовкаКИнтервью #Программирование

Поставьте этому видео лайк 👍, подпишитесь, чтобы получить больше...