Highload-система парсинга с очередями задач (Celery + Redis) и масштабируемой архитектурой

Используемые навыки Celery PostgreSQL Python Redis

Описание

Клиенту требовалась система для массового сбора данных с различных сайтов в режиме 24/7. Объёмы данных постоянно росли, а предыдущие решения не выдерживали нагрузки: задачи падали, данные терялись, а система становилась нестабильной при пиковых нагрузках.

Основная цель — разработать отказоустойчивую backend-систему, которая сможет обрабатывать тысячи задач параллельно, масштабироваться и стабильно работать без постоянного контроля.

Ключевым требованием было не просто «ускорить парсинг», а построить архитектуру, которая выдержит рост нагрузки в будущем.

Решение

Я спроектировал распределённую систему обработки задач с использованием очередей и воркеров.

Что было реализовано:

внедрил очередь задач на базе Redis
реализовал обработку через Celery (разделение на воркеры)
настроил параллельное выполнение задач
добавил ретраи (повторные попытки) при ошибках
реализовал приоритеты задач (важные обрабатываются быстрее)
внедрил мониторинг состояния воркеров
настроил логирование и алерты при сбоях
оптимизировал работу с базой данных (PostgreSQL)

Архитура была построена так, чтобы можно было горизонтально масштабировать систему — просто добавляя новые воркеры.

Результат

Система стала стабильной и масштабируемой даже при высокой нагрузке.

После внедрения:

количество обрабатываемых задач увеличилось в 10+ раз
система выдерживает пиковые нагрузки без падений
задачи больше не теряются благодаря очередям
время обработки сократилось в несколько раз

Клиент получил надежную инфраструктуру, которая масштабируется вместе с бизнесом и не требует постоянного ручного контроля.