playground/anagram-microservice

Anagram microservice

Задача

Разработать микросервис на Go для группировки слов по анаграммам с возможностью обработки больших объемов данных.

Основные требования

1. REST API

   Реализовать HTTP API со следующими эндпоинтами:

   POST /api/v1/anagrams/group - группировка массива слов

   GET /api/v1/anagrams/groups/{id} - получение результата по ID задачи

   GET /api/v1/health - проверка состояния сервиса

2. Входные данные

{
    "words": ["ток","рост","кот","торс","Кто","фывап","рок"],
    "case_sensitive": false
}

3. Выходные данные

{
    "task_id": "uuid-string",
    "status": "completed",
    "result": [
    ["ток","кот","Кто"],
    ["рост","торс"],
    ["фывап"],
    ["рок"]
    ],
    "processing_time_ms": 15,
    "groups_count": 4
}

4. Архитектура и производительность

   Использовать паттерн Clean Architecture

   Реализовать пул горутин для обработки больших массивов (>10k слов)

   Добавить кэширование результатов (in-memory)

   Поддержка конкурентной обработки нескольких запросов

5. Обработка больших данных

   Поддержка потоковой обработки для массивов >100k элементов

   Возможность загрузки данных из файла (CSV, JSON)

6. Мониторинг и логирование

   Структурированное логирование (logrus/zap)

   Трейсинг запросов

   Graceful shutdown

7. Тестирование

   Unit тесты с покрытием >80%

   Integration тесты

   Benchmark тесты для алгоритма группировки

   Тестирование нагрузки

8. API дополнения

   POST /api/v1/anagrams/upload - загрузка файла со словами

   GET /api/v1/anagrams/stats - статистика обработанных запросов

   DELETE /api/v1/anagrams/cache - очистка кэша

9. Обработка ошибок

   Валидация входных данных

   Rate limiting

   Timeout для долгих операций

   Возврат детальных ошибок в JSON формате

---

Критерии оценки:

Качество и читаемость кода

Архитектурные решения

Производительность алгоритма

Обработка edge cases

Покрытие тестами

Документация API (Swagger/OpenAPI)

Monitoring и observability