1. Введение
2. Цели и задачи
3. Термины и определения (Глоссарий)
4. Область применения и границы системы
5. Требования к функциональности
6. Нефункциональные требования (SLA, SLO/SLI, производительность)
7. Архитектура и ограничения
8. Модель данных и совместимость
9. API и контракты
10. Конфигурация, фичефлаги, миграции
11. Безопасность и соответствие
12. Наблюдаемость и эксплуатация
13. Тестирование и качество
14. CI/CD и выпуск релизов
15. План производительности и емкости
16. Управление изменениями
17. Риски и допущения
18. Процедуры инцидентов и DR/BCP
19. Требования к документации
20. График поставки
21. Критерии приемки
22. Приложения

Текущая версия: v1.0 (2025-08-09) Ответственные: Архитектор, Тимлид, Представитель заказчика

• Обработать не менее 50 000 событий/с со средней задержкой не более 200 мс на партию.
• Обеспечить горизонтальное масштабирование и отказоустойчивость.
• Предоставить наблюдаемость уровня продакшн (метрики, трассировка, логи).

• Событие: атомарная запись о действии/факте во внешней системе.
• Пакет: набор событий, обрабатываемых транзакционно в рамках одной операции.
• Идемпотентность: повторный прием одного и того же события не меняет итоговый результат.
• Exactly-once semantics: семантика, исключающая дубликаты и пропуски.

• Взаимодействует с внешними источниками событий через HTTP/gRPC и очередь сообщений.
• Не отвечает за восстановление исторических данных, если это не предусмотрено отдельным модулем реплея.
• Защита от злоупотреблений: rate limiting и квоты на вход.

• Вход: путь к файлу (UTF-8, абсолютный/относительный)
• Выход: структура AppConfig
• Ошибки: файл отсутствует; неверный YAML; нет прав

• Вход: JSON-массив событий
• Выход: JSON-отчет (обработано, ошибки, длительность)
• Ошибки: неверный формат; превышен лимит; ошибка записи в БД

• Требуется детерминированный ключ идемпотентности
• Обязателен дедуп по ключу в пределах временного окна

• Гарантии порядка в пределах ключа партиционирования
• Консистентность записей в БД и в очереди подтверждений

SLO/SLI фиксируются в панели Grafana и ежедневно валидируются.

• Язык: Rust

• Async runtime: Tokio

• SQL: PostgreSQL с SQLx (async)

• Очередь: Kafka/NATS (конкретизация по проекту)

• Логи: JSON-структурированные

• Ограничения:

  • Не использовать unwrap()/expect()/panic! в продакшн-коде
  • Минимизировать глобальное состояние
  • Не использовать mod.rs
  • :: только в use-импортах

Высокоуровневая схема (описательная):

• Ingress: HTTP /events (REST) и Consumer очереди
• Processor: партиционированные воркеры; транзакционные операции
• Storage: PostgreSQL (основные данные), Redis (кэш/токены)
• Egress: отчеты/вебхуки/аудит
• Observability: Prometheus, OTLP, централизованные логи

• Схема БД версионируется миграциями; обратная совместимость не менее двух минорных версий.
• Ключ идемпотентности: строка до 128 символов, индексирован.

Пример DTO события:

{
  "event_id": "string",
  "type": "click",
  "timestamp": "2025-08-09T12:00:00Z",
  "attributes": { "key": "value" }
}

Модель ошибок:

{
  "error": {
    "code": "PAYLOAD_TOO_LARGE",
    "message": "Request size exceeds the configured limit",
    "trace_id": "b2f1c..."
  }
}

Требования:

• Версионирование API: заголовок X-API-Version: 1.
• Идемпотентность: заголовок Idempotency-Key.

• Конфигурация через YAML и переменные окружения.
• Фичефлаги: включение новых алгоритмов через флаги с обратной совместимостью.
• Миграции БД: прямые и обратные; атомарность и откат.

• TLS 1.3, строгие ciphersuites.
• JWT: RS256/ES256, минимальный набор клеймов, истечение ≤ 15 мин.
• mTLS для внутреннего контура.
• Регистрация аутентифицированного субъекта в логах.
• Политики rate limiting и защита от дубликатов.

Метрики Prometheus (минимум):

• events_processed_total с лейблами результата
• processing_latency_ms (гистограмма)
• db_write_latency_ms
• ingress_rate

Трейсинг: OTLP, service.name=event-processor. Логи: JSON с timestamp, level, message, trace_id, span_id.

Runbooks:

• Повышенная задержка p95
• Утечки соединений БД
• Рост 429/5xx на /events

• Unit: ≥ 80% по публичным функциям и веткам ошибок
• Интеграционные: API, БД, очередь
• Нагрузочные: профиль равномерный и burst
• Функциональные: требования из раздела 5
• Безопасностные: негативные кейсы аутентификации/авторизации
• Doctest: обязательны для публичных примеров

Запрещено использовать unwrap()/expect() в тестах, влияющих на приемку.

Pre-commit:

cargo +nightly fmt --
cargo clippy -D warnings
cargo test --all

CI:

• Проверка форматирования/линтинга/тестов
• Отчеты покрытия
• Сборка образа
• Деплой в staging, затем в prod с ручным апрувалом

Стратегии релиза:

• Blue/Green или Canary
• Автооткат по SLO-сигналам

• Номинальная нагрузка: 50k событий/с
• Пики: до 2× номинала в течение 15 минут
• Исчерпываемость ресурсов: триггеры авто-скейлинга по CPU, latency, очередям

• Версионирование документа: SemVer
• Каждое изменение — PR с рецензией архитектора
• История версий хранится в репозитории

• Порядок событий не гарантирован вне ключа партиционирования
• Латентность внешней БД увеличивается в пиковые окна
• Зависимости очереди и сети

• RPO ≤ 5 минут, RTO ≤ 30 минут
• Репликация БД на горячий стенд
• Процедуры переключения и валидации целостности

• Архитектурная схема
• ER-диаграмма
• Описание API (OpenAPI)
• Руководства по запуску, обновлению, откату
• Плейбуки эксплуатации

1. Соответствие производительности и задержкам (раздел 6)
2. Прохождение всех тестов и проверок качества
3. Соответствие OpenAPI
4. Полная наблюдаемость (метрики, трассинг, логи)
5. Отсутствие паник и необработанных ошибок в проде
6. Готовность runbooks и алертов

• Примеры полезной нагрузки
• Политики rate limiting
• Схемы развёртывания
• Чек-листы релиза и отката

1. Introduction
2. Objectives
3. Glossary
4. Scope and Boundaries
5. Functional Requirements
6. Non-Functional Requirements (SLA, SLO/SLI, Performance)
7. Architecture and Constraints
8. Data Model and Compatibility
9. API and Contracts
10. Configuration, Feature Flags, Migrations
11. Security and Compliance
12. Observability and Operations
13. Testing and Quality
14. CI/CD and Releases
15. Capacity and Performance Plan
16. Change Management
17. Risks and Assumptions
18. Incident Handling and DR/BCP
19. Documentation Requirements
20. Delivery Schedule
21. Acceptance Criteria
22. Appendices

Current version: v1.0 (2025-08-09) Owners: Architect, Tech Lead, Customer Representative

• Process at least 50,000 events/sec with average batch latency below 200 ms.
• Provide horizontal scalability and fault tolerance.
• Deliver production-grade observability (metrics, tracing, logs).

• Event: an atomic record describing an action or fact from an external system.
• Batch: a set of events processed transactionally as a single operation.
• Idempotency: re-submitting the same event leaves the end state unchanged.
• Exactly-once semantics: no duplicates and no omissions.

• Interacts with external sources via HTTP/gRPC and a message queue.
• Historical replay is out of scope unless a dedicated replay module is enabled.
• Abuse protection via rate limiting and quotas.

• Input: file path (UTF-8, absolute/relative)
• Output: AppConfig structure
• Failures: file missing; invalid YAML; insufficient permissions

• Input: JSON array of events
• Output: JSON report (processed, errors, duration)
• Failures: invalid input; payload too large; database write error

• Deterministic idempotency key required
• Enforce dedup within time window

• Ordering guarantees per partitioning key
• Consistency across DB writes and acknowledgment pipeline

SLO/SLI are exposed in Grafana and validated daily.

• Language: Rust
• Async runtime: Tokio
• SQL: PostgreSQL with SQLx (async)
• Queue: Kafka/NATS (project-specific)
• Logs: JSON structured

Constraints:

• No unwrap()/expect()/panic! in production code
• Minimize global state
• No mod.rs files
• :: only in use imports

High-level layout:

• Ingress: HTTP /events and queue consumer
• Processor: partitioned workers; transactional flows
• Storage: PostgreSQL (primary), Redis (cache/tokens)
• Egress: reports/webhooks/audit
• Observability: Prometheus, OTLP, centralized logs

• Schema versioned via migrations; backward compatibility for at least two minor versions.
• Idempotency key: string up to 128 chars, indexed.

Example event DTO:

{
  "event_id": "string",
  "type": "click",
  "timestamp": "2025-08-09T12:00:00Z",
  "attributes": { "key": "value" }
}

Error model:

{
  "error": {
    "code": "PAYLOAD_TOO_LARGE",
    "message": "Request size exceeds the configured limit",
    "trace_id": "b2f1c..."
  }
}

Requirements:

• API versioning via X-API-Version: 1 header
• Idempotency via Idempotency-Key header

• Configuration via YAML and environment variables.
• Feature flags for new logic with backward-compatible toggles.
• DB migrations: forward and backward; atomicity and rollback.

• TLS 1.3 with strict ciphersuites.
• JWT with RS256/ES256, minimal claims, max TTL 15 minutes.
• mTLS for internal traffic.
• Authenticated subject recorded in logs.
• Rate limiting policies and duplicate protection.

Prometheus metrics (minimum):

• events_processed_total with result labels
• processing_latency_ms histogram
• db_write_latency_ms
• ingress_rate

Tracing: OTLP, service.name=event-processor. Logs: JSON with timestamp, level, message, trace_id, span_id.

Runbooks:

• Elevated p95 latency
• DB connection leaks
• Rising 429/5xx on /events

• Unit: ≥ 80% on public functions and error paths
• Integration: API, DB, queue
• Load: steady and burst profiles
• Functional: per Section 5
• Security: negative authn/authz cases
• Doctests: required for public examples

No unwrap()/expect() in tests that affect acceptance.

Pre-commit:

cargo +nightly fmt --
cargo clippy -D warnings
cargo test --all

CI:

• Enforce fmt/clippy/tests
• Coverage reports
• Image build
• Staging then prod with manual approval

Release strategies:

• Blue/Green or Canary
• Auto-rollback driven by SLO signals

• Nominal load: 50k events/s
• Bursts: up to 2× for 15 minutes
• Autoscaling on CPU, latency and queue depth

• Document versioning: SemVer
• Each change via PR; architect review required
• Changelog preserved in repo

• Event order not guaranteed beyond partition key
• External DB latency spikes during peak windows
• Dependencies on queue and network stability

• RPO ≤ 5 minutes, RTO ≤ 30 minutes
• Hot-standby DB replication
• Switchover procedures and integrity validation

• Architecture diagram
• ER diagram
• OpenAPI spec
• Run/upgrade/rollback guides
• Operational playbooks

1. Meets throughput and latency targets (Section 6)
2. All tests and quality gates pass
3. Conforms to OpenAPI
4. Full observability (metrics, tracing, logs)
5. No panics or unhandled errors in production
6. Runbooks and alerts are in place

• Payload examples
• Rate limiting policies
• Deployment diagrams
• Release and rollback checklists