Сервис обработки событий в реальном времени

Задача

Нужно было разработать сервис, который принимает события от клиентов, проверяет их по набору бизнес-правил, фиксирует историю срабатываний и продолжает работать при изменении правил. Ключевое требование — правила должны создаваться, обновляться и применяться без остановки системы.

Такой сценарий важен для антифрода, мониторинга, алертов, бизнес-автоматизации и real-time аналитики, где задержки, ручной перезапуск и потеря истории недопустимы.

Решение

Мы спроектировали Rule Engine как backend-сервис с двумя частями: движок обработки событий и клиентский сервис для управления правилами. Движок компилирует правила в быстрые исполняемые проверки, держит актуальный набор правил в памяти и обрабатывает события с минимальной задержкой.

Клиентский сервис предоставляет API для создания, изменения, удаления и просмотра правил, а также для получения результатов обработки. При изменении правило валидируется, сохраняется, компилируется и загружается в движок без перезапуска.

Сценарий работы

• пользователь создает правило через API;
• сервис валидирует правило и сохраняет его в хранилище;
• правило компилируется в исполняемую форму и загружается в движок;
• клиент отправляет событие в сервис;
• движок проверяет событие по активным правилам;
• при совпадении условий сервис возвращает результат и записывает срабатывание в историю.

Архитектура

• API слой принимает запросы от клиентов;
• сервис управления правилами отвечает за CRUD-операции;
• движок выполнения держит правила в памяти и применяет их к событиям;
• хранилище сохраняет правила, версии и историю срабатываний;
• кэш и pub/sub быстро распространяют изменения между инстансами;
• слой масштабирования позволяет запускать несколько реплик за балансировщиком.

Ключевые возможности

• создание, обновление и удаление правил через API;
• поддержка сложных логических условий;
• hot reload правил без перезапуска;
• обработка событий в реальном времени;
• сохранение истории срабатываний;
• горизонтальное масштабирование;
• batch-режим для массовой обработки событий;
• метрики, логирование и health-check endpoints.

Техническая основа

• Rust и Tokio для асинхронной обработки;
• axum для HTTP API;
• nom или pest для парсинга правил;
• serde для сериализации;
• PostgreSQL для правил, версий и истории;
• Redis для кэша, pub/sub и синхронизации;
• Arc, RwLock и DashMap для конкурентного доступа;
• Prometheus и tracing для наблюдаемости.

Результат

Получился production-ready сервис, который быстро обрабатывает события, не требует перезапуска при изменении правил и масштабируется по нагрузке. Команда получает управляемый Rule Engine, где бизнес-логика меняется через API, а история срабатываний остается доступной для анализа.

Такой сервис подходит для антифрода, алертов, мониторинга инфраструктуры, бизнес-автоматизации, скоринга, real-time аналитики и любых сценариев, где решение нужно принимать сразу после поступления события.