Микросервисы, как в BigTech 2.0 2025. Тариф Стандарт (Олег Козырев)

​ Научись разрабатывать высокопроизводительные, масштабируемые микросервисы, как в. ВК Yandex OZON СБЕР Тинькофф, и увеличь свои шансы на трудоустройство в BigTech или повышение грейда. Обучение подойдет для Junior и Middle backend-разработчиков Для курса нужно: Знать основы Golang - все практические примеры будут на нем Уметь пользоваться git, чтобы качественно работать с кодовой базой Курс адаптирован под частые проблемы backend-a, которые встречаются на работе Вся подкапотная микросервисов в одном обучении 8 недель беспощадного кодинга Неделя 1 HTTP и gRPC: основы сетевого взаимодействия микросервисов С первой недели начнёшь собирать свой проект на микросервисной архитектуре. На практике освоишь два ключевых способа общения между сервисами — через HTTP и gRPC. Будешь писать API, запускать серверы, подключать клиентов и связывать между собой отдельные сервисы Блок 1. HTTP в Go: от простого сервера до автогенерации API Что такое HTTP? HTTP/1.1, HTTP/2 и HTTP/3 — зачем придумали и какие проблемы решают Что такое REST API и какие у него ограничения Создаём простой HTTP-сервер на chi Первая middleware на Go: как расширить поведение ручек сервера Что такое OpenAPI и как описывать схемы Генерация HTTP API на основе OpenAPI схемы Блок 2. gRPC в Go: быстрый и типобезопасный способ общения сервисов Как устроены gRPC и protobuf, где они применяются и в чём их сила Пишем первый .proto-файл, учимся подключать зависимости Генерация Go-кода через buf Запускаем gRPC-сервер и подключаем к нему клиента Что такое обратная совместимость и как её проверять при изменениях контракта (buf-breaking) gRPC-Gateway: добавляем HTTP-интерфейс к gRPC-сервису Автогенерация Swagger-описания из .proto Валидация входящих данных через плагин protoc-gen-validate Пишем свой первый gRPC-интерцептор Неделя 2 Архитектура и тесты: строим проект по-взрослому На этой неделе ты перестанешь писать «всё в одном файле» и начнёшь проектировать микросервисы по слоям: API, сервис, репозиторий. Освоишь архитектурные подходы и научишься писать unit-тесты — не формально, а так, чтобы реально ловить баги и не бояться менять код Блок 3. Архитектура проекта на Go: чисто, понятно, гибко Что такое архитектура и зачем она нужна (луковая, гексагональная, чистая — простыми словами) Какие бывают слои и как они связаны: API, сервис, репозиторий, клиенты Как структурировать проект на Go Создаём repository-слой: работа с базой через интерфейсы Пишем service-логику: бизнес-правила без привязки к API Разбираемся с API-слоем: как принимать и отдавать данные Добавляем клиентские обёртки: например, вызов Payment Service из Order Service Блок 4. Unit-тестирование сервисов на Go: тесты, которые работают Что такое юнит-тест и как он отличается от интеграционного Тестируем простые функции: начинаем с базы Как тестировать сервисную логику: используем тестовые сьюты Как работать с моками: подключаем mockery и подменяем зависимости Как замокать базу и зачем это может быть удобно Выводим покрытие в README.md — пусть CI не зря работает Неделя 3 Базы данных и Docker: сервисы обретают долговременное хранилище Теперь твои сервисы начнут работать с настоящими базами данных — PostgreSQL и MongoDB. А чтобы не разворачивать всё вручную, ты научишься поднимать инфраструктуру через Docker Compose: базы, окружение, зависимости. Пока без упаковки самих сервисов — только окружение, как в настоящем проекте Блок 5. Docker и Docker Compose: инфраструктура как код Что такое Docker и зачем он нужен Пишем свой первый Dockerfile Что такое docker-compose и как с его помощью поднимать инфраструктуру Поднимаем базу данных и настраиваем сетевое взаимодействие между контейнерами Блок 6. Работа с PostgreSQL в Go: SQL, но по-человечески Зачем микросервисам нужна реляционная база — и почему PostgreSQL Запускаем PostgreSQL через Docker Compose Создаём и накатываем миграции с помощью goose Пишем SQL-запросы через pgx и squirrel Интегрируем PostgreSQL в архитектуру сервиса: репозиторий, модели, конверторы Блок 7. Работа с MongoDB в Go: когда не нужен SQL Что такое MongoDB и где она выигрывает у реляционных решений Поднимаем MongoDB через Docker Compose и осваиваем базовые CRUD-операции Интеграция MongoDB в структуру проекта: структура, запросы, подходы Неделя 4 Конфигурация, DI контейнер и интеграционные тесты: собираем всё воедино На этой неделе ты сделаешь свои сервисы гибкими, управляемыми и тестируемыми. Настроишь конфигурацию через переменные окружения, внедришь DI-контейнер, напишешь первые интеграционные и e2e-тесты, а ещё — начнёшь строить свою собственную платформенную библиотеку, как в настоящих проектах Блок 8. Конфигурация: как грамотно хранить параметры сервиса и передавать их при запуске Что такое конфигурация и зачем выносить параметры из кода Работа с переменными окружения (env) — самый частый способ настройки Блок 9. Платформенная библиотека: общие компоненты для всех Что такое платформенная библиотека и зачем её выделять Пишем health check для grpc сервера Создаём логгер на основе zap и настраиваем формат логов, единый для всех сервисов Разрабатываем удобный менеджер закрытия ресурсов для обеспечения graceful shutdown Блок 10. DI-контейнер: управляем зависимостями красиво Что такое инверсия зависимостей и зачем она тебе Как выглядит простой DI-контейнер на Go и как его написать Интеграция DI в сервис: как это облегчает тестирование и конфигурирование Блок 11. Интеграционное и E2E-тестирование: идём глубже Интеграционные тесты для базы: используем сьюты, структуру проекта и тестовые данные End-to-End тесты сервисов: проверяем всю цепочку работы через ginkgo, gomega и testcontainers-go Как запускать тесты автоматически и проверять результат до релиза Неделя 5 Kafka, события и асинхронная магия микросервисов Выйдешь за пределы прямых запросов и начнёшь выстраивать событийное взаимодействие между сервисами. Познакомишься с Apache Kafka, научишься поднимать брокер в KRaft-режиме, писать продюсеров и консьюмеров, обрабатывать события и строить устойчивые, слабо связанные микросервисы. Плюс — сделаешь сервисы Assembly и Notification, и подключишь Telegram-бота Блок 12. Apache Kafka в Go: шина событий своими руками Что такое Apache Kafka и зачем она нужна микросервисам Как работает Kafka в KRaft-режиме (без ZooKeeper) Поднимаем Kafka с одним брокером через Docker Compose Пишем продюсера и консьюмера на Go Создаём consumer group и обрабатываем события Интегрируем Kafka в архитектуру: DI, слои, обёртки Блок 13. Уведомления в Telegram: живой отклик системы Как зарегистрировать Telegram-бота и подключить его к сервису Используем шаблоны Go для генерации сообщений Разделяем логику по слоям: бот, отправка, шаблоны, бизнес-логика Неделя 6 Redis и аутентификация: защищаем вход и храним сессии Реализуешь полноценную систему аутентификации. Разберёшься, как организовать вход по логину и паролю, как хранить сессии, и как проверять доступ к ручкам gRPC. На этой неделе в проект войдёт Redis как хранилище сессий с TTL и базовыми структурами данных Блок 14. Redis в Go: быстрое и удобное хранилище Что такое Redis и зачем он нужен в микросервисной архитектуре Какие структуры данных в Redis используются на практике: key-value, hashmap, set Работа с TTL — автоматическое удаление сессий Запуск Redis через Docker Compose Интеграция Redis в сервис: клиент, DI, обёртка, сохранение и проверка сессий Блок 15. Аутентификация и авторизация: сессии, токены и права доступа Идентификация, аутентификация, авторизация — в чём разница Подходы к аутентификации: сессии против JWT — плюсы и минусы Реализуем API для работы с JWT Научимся сохранять сессию в Redis с TTL 24 часа Добавим интерцептор, валидирующий сессию на gRPC-ручках Неделя 7 Об Observability не шутят: логи, метрики и трейсы Внедришь в систему все три столпа наблюдаемости: логи, метрики и трейсы. Научишься собирать данные через OpenTelemetry Collector, отображать метрики в Grafana, логи — в Kibana, а трейсы — в Jaeger. Настроишь алерты на важные события и выведешь нотификации в Telegram Блок 16. Мониторинг сервисов через OpenTelemetry Как устроена система наблюдаемости: логирование, метрики, трассировка Что такое OpenTelemetry и зачем нужен Collector Сбор логов через zap → OpenTelemetry Collector → Elasticsearch → Kibana Сбор метрик через Prometheus и OpenTelemetry Collector Отображение данных в Grafana: метрики по сервисам и событиям Подключение трейсов в Jaeger и визуализация прохождения запросов Настройка алертов через Alertmanager с отправкой в Telegram Вынос общих обёрток и инструментов в платформенную библиотеку Неделя 8 Envoy: единая точка входа и контроль доступа на входе Настроишь центральную точку входа в систему — через Envoy. Научишься маршрутизировать HTTP и gRPC-запросы, прокидывать заголовки, а главное — реализуешь проверку валидности сессии перед каждым запросом через вызов IAM-сервиса. Всё это будет работать в Docker Compose и интегрировано в проект Блок 17. Envoy как gateway: маршрутизация, защита, удобство Что такое Envoy и зачем он нужен в микросервисной архитектуре Поднимаем Envoy в Docker Compose и настраиваем как точку входа в систему Маршрутизация HTTP-запросов: настройка маршрутов, хостов, портов Маршрутизация gRPC-запросов с поддержкой grpc_json_transcoder Интеграция IAM-проверки: Lua-скрипт, выполняющий запрос на валидацию сессии Как спрятать все сервисы за Envoy и оставить наружу только одну точку доступа Преподаватель и автор курса: Олег Козырев NDASenior Engineer: разрабатывает платформу для контроля доступов к продуктовым сервисам - HighLoad++ 2024Спикер: выступал с докладом по декларативной платформе управления доступом и являлся информационным партнером конференции - Ozon Tech: ЛогистикаSenior Engineer: разрабатывал сервисы организации перевозок товаров продавца на склад - Ozon Tech: МоментыSenior Engineer: разрабатывал систему модерации «рилсов» внутри приложения Ozon - Ozon Tech: МаркетплейсMiddle Engineer: разрабатывал сервис, который отслеживает своевременность доставки посылок - Route 256Преподаватель и тьютор: менторил и преподавал курсы по построению микросервисов в школе Ozon Tech - YaTalksВедущий конференции: вел второй день конференции по программированию от Яндекса