Yüksek trafikli backend sistemler geliştiren ekipler için hazırlanmış, üretim odaklı bir mühendislik rehberi.
Bu repository;
- Mimari sınırları netleştirir
- İsimlendirme disiplinini standardize eder
- Bellek davranışını tasarım aşamasında planlar
- Yük altında sistemin nasıl ayakta kalacağını açıklar
- Production ortamında kök neden analizini sistematik hale getirir
Amaç basit:
Yük altında çökmeyen, öngörülebilir sistemler inşa etmek.
Bu repo:
- Bir framework değildir
- Copy-paste proje şablonu değildir
- Akademik teori dokümanı değildir
Bu repo:
Production ortamında gerçekten işe yarayan mühendislik kurallarının yazılı halidir.
Eğer yeni başlıyorsan aşağıdaki sırayı takip et:
Bu repo’da yer alan tüm içerikler, ekip olarak benimsediğimiz ortak bir backend mimarî yaklaşımına dayanır.
Bu yaklaşım:
- Hexagonal Architecture (Port-Adapter)
- Clean Architecture prensipleri
- Domain-Driven Design (DDD) tactical pattern’leri
üzerine kurulmuş hibrit bir yapıdır.
Amaç:
- İş mantığını dış bağımlılıklardan izole etmek
- Sistemleri test edilebilir ve sürdürülebilir hale getirmek
- Farklı teknolojilere geçişi kolaylaştırmak
- Ekip içinde ortak bir mühendislik standardı oluşturmak
Dokümanlar:
- Mimari Doküman
- Hexagonal / Clean Architecture Kuralları
- Validation Sorumlulukları ve Invariant Kuralları
Yüksek trafikli sistemlerde API tasarımı, sadece endpoint yazmak değildir.
Yanlış API tasarımı:
- Scale problemleri üretir
- Cache’i bozar
- Client-server coupling yaratır
- Maintainability düşürür
- RESTful API Design Guide
- API Naming Convention Guide
- API Response & Error Standard
- API Versioning & Compatibility Guide
- API Rate Limiting & Protection Guide
- API Pagination, Filtering & Query Design Guide
- API Authentication & Authorization Guide
- API Idempotency & Safe Retry Guide
- API Validation & Input Boundary Rules
- API Timeout, Cancellation & Resilience Guide
- Bulk / Batch API Design
- Async API Patterns (Event-Driven)
- Webhook Design Guide
- File Upload / Download API Design
Önerilen okuma sırası:
- Go'da Bellek Yönetimi
- Memory-First Architecture
- Yüksek Trafikli Sistemlerde Bellek Yönetimi
- 50K RPS API için Memory Budget Tasarımı
- 100K msg/s Kafka Pipeline için Memory-First Tasarım
- Burst Traffic Senaryosu
- Production Memory Audit Rehberi
Eğer Kafka’ya yeni başlıyorsan:
- Topic Configuration
- Topic Naming Convention
- Event Design Guide
Eğer production problemi çözüyorsan:
- Retry, DLQ & Idempotency
- Outbox & Consumer Idempotency
- Backpressure & Memory Guide
Şu soruların cevabı bilinmelidir:
- 50k RPS’te heap kaç MB?
- Allocation rate nedir?
- In-flight request sayısı kaç?
- Burst trafik geldiğinde sistem ne yapar?
Eğer bu soruların cevabı bilinmiyorsa sistem kontrolsüzdür.
Sınırsız hiçbir yapı kabul edilmez:
- Sınırsız goroutine ❌
- Sınırsız queue ❌
- Sınırsız cache ❌
- Sınırsız retry ❌
- Sınırsız batch ❌
Her şeyin üst sınırı vardır.
Gerçek dünya:
- CPU ölçeklenebilir
- RAM patlarsa sistem düşer
- GC spike üretirse P99 latency patlar
- OOM olursa container ölür
Bu nedenle:
Bellek, mimarinin merkezindedir.
- Hexagonal / Clean Architecture
- Katman sorumlulukları
- Domain izolasyonu
- Usecase orkestrasyonu
- Adapter sorumlulukları
- Mapping kuralları
- Error yönetimi
- REST tasarımı
- API naming
- response & error standardı
- versioning
- rate limiting
- authentication & authorization
- idempotency
- validation
- resilience
- observability
- lifecycle management
- Stack vs Heap
- Escape analysis
- Garbage Collector davranışı
- Allocation rate ve etkisi
- Zero allocation yaklaşımı
- Worker pool tasarımı
- Backpressure mühendisliği
- Memory budgeting
- Production memory audit
Bu repo:
- Junior geliştiriciler için temel açıklamalar içerir
- Mid-level geliştiriciler için sistematik yapı sunar
- Senior geliştiriciler için tasarım kararlarını sayısal düşünmeye zorlar
- Teknik liderler için referans çerçeve oluşturur
- Yük altında artan heap
- GC spike kaynaklı latency
- Unbounded goroutine sorunu
- Kafka consumer memory patlaması
- Burst traffic çökmesi
- Mimari katmanların birbirine karışması
- Naming kaosu
- Tutarsız commit geçmişi
Bu playbook’un hedefi:
- Rastgele büyüyen sistemler değil
- Ölçülebilir, tahmin edilebilir, kontrollü sistemler inşa etmektir
Aktif olarak geliştirilmektedir.
Yeni başlıklar eklenecek:
- Distributed consistency
- Advanced Kafka patterns
- Cache stratejileri
- Outbox ve idempotency tasarım rehberi
- Observability ve metrics engineering
- Tail latency engineering
MIT