Как я спроектировал high-load систему для 10 000+ пользователей: реальный кейс

Теория — это когда всё работает, но никто не знает почему. Практика — когда ничего не работает, и все знают почему. А high-load — это когда всё работает, и все знают, почему это стоило таких денег.

⚡ Что такое Re:Coursia Re:Coursia — это образовательная экосистема, где обучение происходит через действие, социальную связанность и достижение измеримых результатов. Не просто "курсы с видео", а:

Живые когорты — синхронные учебные группы до 30 человек с общими дедлайнами и взаимной ответственностью

Социальный граф — модель знаний и связей между пользователями, которая строит умные рекомендации

Synapse-экономика — внутренняя валюта, которая мотивирует помогать другим

AI-Навигатор — персональный помощник, который строит траекторию обучения

Портфолио проектов — каждый курс завершается реальным, проверяемым проектом

🏗️ Как мы строим архитектуру под 10 000+ пользователей Когда я проектировал Re:Coursia, я закладывал масштабируемость с первого дня. Вот ключевые решения:

1. База данных, которая не тормозит

Не просто "создал таблицы", а продумал, как будут выглядеть самые тяжелые запросы. Лента активности, поиск по курсам, выборка сообщений в чате — всё это должно работать мгновенно даже при тысячах одновременных пользователей. Каждая таблица получила индексы по тем полям, по которым идут фильтрация и сортировка. Сложные запросы, которые на "голой" БД выполнялись бы секунды, теперь летают за миллисекунды.

2. Real-time коммуникация без задержек

Вся соцсеть Re:Coursia построена на WebSockets:

Личные сообщения — моментальная доставка

Чаты когорт — групповые обсуждения без задержек

Комментарии к постам — мгновенное отображение

Уведомления — push через сокеты

При 10 000 пользователей у нас будет ~5000 одновременных соединений. Мы спроектировали систему так, что она масштабируется горизонтально — просто добавляем еще один сервер, и нагрузка распределяется через Redis.

3. Файловое хранилище с миграцией

Re:Coursia хранит файлы локально (для разработки) и в S3 (для продакшена). Мы написали скрипт миграции, который переносит все существующие файлы в облако без потери данных и без простоя сервиса. Сначала проверяем в dry-run режиме, потом запускаем, потом верифицируем целостность.

4. 65 миграций БД — и ни одной поломки

В Re:Coursia уже 65 миграций. Каждая — продуманное изменение схемы, которое не ломает продакшн. Мы добавляем колонки через IF NOT EXISTS, индексы через CREATE INDEX IF NOT EXISTS. Никаких "ручных правок" на продакшене — только миграции, только код.

5. CI/CD и автоматическое тестирование

Каждый Pull Request прогоняется через автоматические тесты. Мы проверяем, что регистрация работает, что сообщения доставляются, что когорты создаются и что ничего не сломалось. После деплоя на staging запускаются smoke-тесты — они проверяют критические сценарии за 2 минуты и дают зеленый свет на продакшен.

🤖 Роль AI в разработке Re:Coursia Без Cursor я бы не справился. Но я использовал его не как "генератор кода", а как архитектурного ассистента:

Помогал писать черновики миграций, я правил и проверял

Генерировал 70% тестов, я добавлял только сложные сценарии

Помогал с документацией — все файлы в папке docs/ написаны в соавторстве

Предлагал рефакторинг, когда код разрастался

Но финальные решения всегда принимал я:

Выбор PostgreSQL вместо MongoDB — я

Решение использовать WebSockets вместо polling — я

Архитектура когорт и 4 режимов обучения — я

Выбор LiveKit для вебинаров — я

Решение разделить фронт и бэк — я

AI — это множитель, а не замена. Я управляю, AI ускоряет.

📊 Цифры, которые у нас уже есть Re:Coursia сейчас в активной разработке. У нас:

65 миграций БД — и это только начало

5000+ строк кода только в backend

4 режима прохождения курса — от self-paced до интенсивного с когортами

Полноценная социальная сеть — посты, статьи, комментарии, реакции, сообщества

Мессенджер с real-time — личные и групповые чаты

Собственный стриминг — на LiveKit и HLS, без Zoom

И это всё — один разработчик + AI.

🚀 Что дальше? Запуск когорт в продакшн — код готов, тестируем на staging

Интеграция AI-Навигатора — отдельный микросервис на FastAPI

Карьерный хаб — B2B-модуль для компаний

Масштабирование сокетов — подготовка к 10 000+ одновременных пользователей

Бета-тестирование — с реальными пользователями