1) Короткий ответ

Основные трудности при обработке стриминга включают обеспечение exactly-once семантики, управление задержками при росте нагрузки и поддержание согласованности данных между потоковой и пакетной обработкой.

2) Ключевые проблемы и решения:

* Согласованность данных (Data Consistency):

* Проблема: Дублирование событий, потеря данных, расхождения между стримингом и батч-обработкой

* Решение: Транзакционные механизмы Kafka + idempotent consumers + регулярные reconciliation-процессы

* Масштабируемость и backpressure:

* Проблема: Рост latency при пиковых нагрузках (20K+ events/сек)

* Решение: Динамическое масштабирование в Kubernetes + мониторинг consumer lag + adaptive processing

* Сложность отладки и мониторинга:

* Проблема: Трудности отслеживания аномалий в реальном времени

* Решение: Распределенный трейсинг (Jaeger) + метрики прометеус + кастомные дашборды

3) Реализованные решения:

Архитектура Exactly-Once обработки:

```python

# Настройка transactional producer в Spark Structured Streaming

query = (df.writeStream

.format("kafka")

.option("kafka.bootstrap.servers", "host:port")

.option("topic", "output-topic")

.option("kafka.transactional.id", "prod-1")

.trigger(processingTime='30 seconds')

.start())

# Idempotent обработчик в потребителе

def process_message_idempotent(message_id, data):

if not check_message_processed(message_id):

process_business_logic(data)

mark_message_processed(message_id)

```

Мониторинг pipeline здоровья:

```python

class StreamingHealthMonitor:

def init(self):

self.metrics = {

'consumer_lag': get_kafka_lag(),

'processing_latency': get_p99_latency(),

'error_rate': get_error_percentage()

}

def check_anomalies(self):

if self.metrics['consumer_lag'] > 1000:

trigger_auto_scaling()

if self.metrics['error_rate'] > 0.05:

switch_to_fallback_processing()

```

4) Сравнение подходов к обработке:

* At-Least-Once vs Exactly-Once:

* At-Least-Once: Проще реализовать, но требует дедупликации

* Exactly-Once: Сложнее, но гарантирует точность

* Микробатчи vs Continuous Processing:

* Микробатчи: Проще дебажить, выше latency

* Continuous: Lower latency, сложнее обеспечить consistency

Рекомендация: Используйте Exactly-Once для финансовых транзакций, At-Least-Once с идемпотентностью для большинства бизнес-событий.

5) Метрики производительности:

* Удалось достичь: p99 latency < 500ms при нагрузке 15K events/сек

* Снижение расхождений с батч-обработкой: с 5% до 0.1%

* Recovery time после сбоев: < 2 минут

6) Follow-up вопросы:

* Как обрабатывали schema evolution в стриминге?

* Ответ: Schema Registry + backward compatibility + автоматические алерты на breaking changes

* Какие стратегии восстановления после сбоев?

* Ответ: Checkpointing + replay из compacted топиков + circuit breaker pattern

7) Практический совет (2 шага на неделю):

1. Настройте comprehensive мониторинг: Внедрите отслеживание consumer lag, processing latency и error rate с автоматическими алертами

2. Реализуйте chaos testing: Проведите тесты на устойчивость pipeline (отказ нод, network partitions) и убедитесь в корректности восстановления