> Как обрабатываются видеофайлы в сервисе (Go)

Короткий ответ

В моём сервисе на Go видеофайлы обрабатывались асинхронно через очередь задач. Загрузка шла в S3, метаданные - в PostgreSQL, а транскодирование запускалось воркерами. Для тяжёлых операций использовался ffmpeg как внешний процесс, а прогресс отслеживался через Redis. Такой подход давал отказоустойчивость и масштабирование.

Пример по STAR

Ситуация: В продукте для онлайн-обучения пользователи загружали видео, и сервис должен был готовить несколько качеств для adaptive streaming. Изначально обработка шла синхронно в HTTP-хендлере, из-за чего запросы падали по таймауту, а сервер блокировался на CPU.

Задача: Сделать обработку надёжной, масштабируемой и не влияющей на пользовательский опыт. Требовалось поддержать загрузку больших файлов, транскодирование в HLS и уведомление клиента о готовности.

Действие: Я вынес обработку в отдельный сервис на Go. Загрузка шла напрямую в S3 через presigned URL, а в очередь (RabbitMQ) отправлялось событие с ключом объекта. Воркеры на Go скачивали файл во временное хранилище, запускали ffmpeg для нарезки на HLS-сегменты и загружали результат обратно в S3. Статус писался в PostgreSQL, а прогресс - в Redis. Для идемпотентности использовался идентификатор задачи, а для ретраев - exponential backoff. Ошибки логировались в Sentry, а метрики - в Prometheus.

Результат: Время обработки сократилось на 40% за счёт параллельных воркеров. Сервис выдерживал пиковую нагрузку в 10 раз выше без деградации. Количество таймаутов упало до нуля, а пользователи получали уведомление о готовности через WebSocket.

Как отвечать на собеседовании

Сфокусируйтесь на архитектуре и trade-off. Опишите, почему выбрали асинхронную обработку, как обеспечили идемпотентность и отказоустойчивость. Упомяните конкретные технологии: Go, ffmpeg, S3, очередь. Расскажите про мониторинг и обработку ошибок. Подчеркните, как решение повлияло на бизнес-метрики. Избегайте деталей реализации, если они не относятся к вашему вкладу.

Что проверяет интервьюер

Понимание асинхронных пайплайнов и работы с медиа. Умение выбирать инструменты под задачу. Навык оценивать trade-off между сложностью и надёжностью. Опыт интеграции внешних процессов (ffmpeg) в Go. Способность масштабировать и мониторить сервис. Коммуникация: чёткость изложения и фокус на результате.

Типичные ошибки

Рассказ только о коде без архитектурного контекста. Игнорирование проблем с памятью и CPU при работе с видео. Отсутствие упоминания идемпотентности и ретраев. Смешивание синхронной и асинхронной обработки без объяснения. Забывают про мониторинг и логирование. Не показывают, как измеряли успех.