HeadToHead – realtidsdata-system
Resultat: Skalerbar arkitektur der håndterer 10k+ requests/dag. Real-time data comparison med caching og smart invalidation.
Kontekst
HeadToHead er en platform til at sammenligne konkurrenter på tværs af forskellige metrics. Brugere kan se real-time data om priser, features, reviews og mere.
Udfordring
De primære tekniske udfordringer var:
- Performance: Data skal loades hurtigt, selvom det kommer fra eksterne API'er
- Friskhed: Data skal være opdateret, men ikke unødvendigt fresh
- Resiliens: Hvis en datakilde fejler, skal systemet stadig virke
Løsning
Jeg designede en multi-tier caching-strategi:
1. API gateway med caching
Centralt API gateway der aggregerer data fra eksterne kilder. Redis-cache med TTL baseret på data-type (priser: 5 min, reviews: 1 time).
2. Background sync workers
Separate workers der opdaterer cache proaktivt for populære queries. Bruger job queue til at prioritere opdateringer.
3. Fallback-strategi
Hvis en datakilde fejler, serverer vi stale data fra cache med en warning. Bedre end at vise ingenting.
4. Metrics og monitoring
Detaljeret tracking af cache hit-rate, API latency, error rates per kilde. Alerts på anomalier.
Tech stack
- • TypeScript + Node.js
- • Redis (caching)
- • PostgreSQL (persistent storage)
- • Bull (job queue)
- • Prometheus + Grafana (metrics)
- • Fly.io (hosting)
Resultat
- 10k+ requests/dag håndteret uden problemer
- 95% cache hit-rate på populære queries
- P95 response time under 200ms
- 99.5% uptime over 6 måneder
Hvad jeg lærte
Caching er ikke bare om at gemme data – det handler om at forstå trade-offs mellem friskhed, performance og kompleksitet. Den rigtige strategi afhænger af use case.
En anden vigtig læring: Metrics er guld værd. Ved at tracke cache hit-rate og latency per kilde kunne vi hurtigt identificere flaskehalse og optimere hvor det gav mening.
Bygger du noget med eksterne data?
Hvis du har brug for hjælp til API-integration, caching eller performance-optimering, så lad os tale om din use case.