Микросервисы, как в BigTech 2.0 [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:
Вся подкапотная микросервисов в одном обучении
8 недель беспощадного кодинга
Программа
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
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
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
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
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
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
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
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
Преподаватель и автор курса:
Олег Козырев
NDASenior Engineer: разрабатывает платформу для контроля доступов к продуктовым сервисам
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
Вся подкапотная микросервисов в одном обучении
8 недель беспощадного кодинга
Программа
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
- 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
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
- 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
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
- 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
- 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
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
- 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
- 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
- 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
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
- Как зарегистрировать Telegram-бота и подключить его к сервису
- Используем шаблоны Go для генерации сообщений
- Разделяем логику по слоям: бот, отправка, шаблоны, бизнес-логика
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
- 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
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
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
- 60 практических уроков
- Еженедельные встречи с ответами на вопросы по курсу и ДЗ
https://olezhek28.courses/microservices