TGViewer
Data Science. SQL hub Data Science. SQL hub @sqlhub · 36K subscribers
Post #2228 4.95K
⚡️ Масштабирование до 1 000 000 пользователей - практичный подход с PostgreSQL

Автор работал над системой, которая выросла с нуля до более чем миллиона пользователей. Без сложных модных архитектур на старте и без преждевременного оверинжиниринга. Только последовательная эволюция под реальные нагрузки.

В начале всё было максимально просто:

Одно приложение - одна база данных.
И этого было достаточно.

Проблемы появились не в коде. Узким местом стала база данных. Архитектура развивалась шаг за шагом, решая конкретные проблемы по мере их появления.

1️⃣ Старт - один основной инстанс
Использовался один primary-инстанс PostgreSQL. Минимум инфраструктуры, низкие расходы и полный фокус на продукте.

Главная мысль этого этапа - не строить "архитектуру уровня Netflix" для проекта с десятками пользователей.

2️⃣ Разделение чтений - Read Replicas
Когда резко вырос read-трафик:

- Primary обрабатывал только записи
- Реплики обрабатывали SELECT-запросы
- Балансировщик распределял чтения

Кодовая база почти не менялась - менялась маршрутизация трафика.

Результат - база перестала быть узким местом из-за чтений.

3️⃣ Проблема соединений - добавление pgBouncer
При росте числа пользователей упёрлись не в CPU, а в количество соединений.

Каждое соединение к базе - это память и ресурсы. Тысячи коннектов начали "душить" систему.

Решение - connection pooling через pgBouncer:

- Меньше реальных соединений к БД
- Выше пропускная способность
- Меньше сбоев под нагрузкой

4️⃣ Масштабирование через кэш
Чтобы выдержать 1M+ пользователей, стало критично не обращаться к базе за каждым запросом.

Добавили Redis как слой кэширования:

- Часто используемые данные отдавались из кэша
- База перестала быть единственной точкой нагрузки
- Задержки заметно снизились

Именно на этом этапе начинается настоящее масштабирование.

Главный урок

На каждом этапе решалась текущая проблема, а не гипотетическая задача будущего.

| Проблема | Решение |
|---------|---------|
| Много чтений | Read Replicas |
| Слишком много соединений | Пул соединений |
| База перегружена запросами | Кэш |
| Сложная инфраструктура | Не добавлялась без реальной необходимости
|

Приложение существует, чтобы поддерживать бизнес.
Если бизнес-модель не работает, никакое масштабирование не спасёт.

Масштабирование - это не про технологии ради технологий.
Это про внедрение решений в тот момент, когда они действительно нужны.

milanjovanovic.tech/blog/scaling-monoliths-a-practical-guide-for-growing-systems
  • 👍 7
  • ❤ 3
  • 🔥 3
More from @sqlhub
  1. Sep 23, 2026⚡️ SQL-задача с опасным подвохом Какой баланс получит аккаунт после выполнения запроса в P…
  2. Sep 22, 2026🌟 Samsone: открытые аудиоязыковые модели для смартфонов Samsung опубликовали Samsone - се…
  3. Sep 22, 2026Объектное хранилище в эпоху быстрых данных Объём данных, с которыми нужно работать, растёт…
  4. Sep 21, 2026🧩 Сложная SQL-задача: симуляция DNS-кеша Есть таблица запросов: CREATE TABLE dns_requests…
  5. Sep 18, 2026🔥 PostgreSQL 19 задерживается релиз может сдвинуться на несколько недель или даже месяцев…
  6. Sep 17, 2026Участвуй во всероссийском ИТ-чемпионате МТС True Tech Champ 2026 c призовой фондом 10 250…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →