Проект был высоконагруженным? Можешь привести цифры, например, по RPS?

RPS (requests per second) зависит от конкретного проекта и инфраструктуры. Например, в одном из проектов нагрузка достигала 5000 RPS. Чтобы справляться с такой нагрузкой, применялись следующие подходы:

• Использование асинхронного программирования (asyncio, aiohttp) для обработки большого числа одновременных запросов.
• Кэширование часто запрашиваемых данных (например, с помощью Redis) для снижения нагрузки на базу данных.
• Горизонтальное масштабирование: запуск нескольких экземпляров сервиса за балансировщиком нагрузки.
• Оптимизация запросов к базе данных и использование индексов.
• Мониторинг и автоматическое масштабирование при пиковых нагрузках.

Пример использования asyncio для обработки запросов:

import asyncio

async def handle_request(request):
    # обработка запроса
    await asyncio.sleep(0.01)  # имитация асинхронной операции
    return "response"

async def main():
    tasks = [handle_request(i) for i in range(5000)]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())