Кейс: API latency вырос. Разбор на собесе

Формулировка

Кейс для аналитика в tech-компании, особенно при close-ness к инженерным командам.

Шаг 1. Уточнения

• Какой API? User-facing или internal?
• Все endpoints или конкретный?
• P50, P95, P99 — все выросли или только P95?
• Бизнес-impact: кто жалуется?

Шаг 2. Проверка данных

• Трекер latency работает корректно?
• Instrumentation не менялась?
• Timezone / period issues?

Шаг 3. Декомпозиция

API latency = DB query time + app processing + network + third-party APIs

Находим, где именно просело.

Шаг 4. Сегменты

• По endpoint (какие самые медленные)
• По пользователю (есть пользователь, который триггерит heavy query)
• По регион / DC
• По payload size
• По времени суток (peak hours)

Шаг 5. Гипотезы

DB проблемы

• Медленные SQL queries (см. почему медленный запрос)
• Отсутствие индекса на новом поле
• DB lock contention

Application

• Memory leak → GC pause
• N+1 query pattern
• Новая feature с heavy processing

Infrastructure

• Недостаток CPU / RAM
• Slow disk I/O
• Network issues

Third-party

• External API slow (payment, auth, analytics)
• SDK upgrade

Traffic

• Рост нагрузки без scaling
• Ddos / bot attack

Шаг 6. Top queries

Для DB-related latency:

-- в pg_stat_statements
SELECT query, mean_exec_time, calls
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 20;

Ищем «тяжёлые» queries.

Шаг 7. Влияние на бизнес

1s delay → -7% conversion (industry benchmark)

Связь latency и метрик:

• Конверсия
• Bounce rate
• Session length
• API errors (timeout)

Шаг 8. План

Краткосрочно:

• Rollback проблемного релиза
• Добавить capacity (scale horizontally)
• Kill тяжёлые queries
• Fix memory leak

Среднесрочно:

• DB index optimization
• Caching (Redis)
• Query optimization
• Async processing для slow operations

Долгосрочно:

• Microservices split (если monolith)
• CDN для static
• Read replicas
• Monitoring и alerting

На собесе

«API latency — output метрика. Декомпозирую по слоям: DB, app, network, third-party. P95 vs P99 важен — разная story».

Для аналитика

Даже если сам не инженер, аналитик:

• Мерит business impact от latency
• Корреляция latency ↔ conversion
• Monitoring dashboards

Связанные кейсы

• Page speed упал
• Bounce rate вырос
• Конверсия упала

FAQ

P95 vs P99?

P95 — обычный пользователь. P99 — worst cases (SLA обычно на P99).

500ms — много?

Для real-time API — критично. Для dashboard — приемлемо.

Как связан с бизнесом?

1s latency ≈ -7% conversion. Люди не ждут.

---

Больше кейсов — в тренажёре с 1500+ вопросами.