5 архитектурных ошибок, которые мы совершаем на старте проектов

Можно запустить MVP за пару недель, но потом годами разгребать архитектурные долги. Ошибки на старте проекта легко не заметить: код вроде бы работает, фичи выкатываются, пользователи приходят. Но когда продукт растёт, каждая непродуманная деталь в архитектуре оборачивается багами. Разбираем пять ключевых ошибок, которые разработчики совершают чаще всего, и объясняем, как их избежать.

Ошибка 1. Нет четких границ между слоями приложения

На старте проекта код часто пишется «в лоб»: контроллеры ходят в базу напрямую, внутри функций появляются бизнес-правила и расчёты, а валидация размазывается по коду. Это кажется удобным, пока приложение небольшое. Но при росте команды и количества фич изменения начинают ломать соседние части кода, баги растут, а скорость разработки падает.

Можно выделить три базовых уровня:

• Контроллеры (или хэндлеры) принимают запросы, проводят базовую валидацию (например, через pydantic-схемы) и передают данные дальше.
• Слой бизнес-логики реализует правила работы приложения: транзакции, расчёты скидок, проверку лимитов, работу с несколькими сервисами.
• Слой доступа к данным отвечает за запросы к базе и возвращает данные в удобной для бизнес-логики форме.

Например, в FastAPI проще начать с хэндлеров, которые сразу ходят в SQLAlchemy-модель. Но если сразу заложить сервисный слой, расчёты комиссий и проверку бизнес-правил можно будет тестировать изолированно, не поднимая всю API. Слой репозиториев позволяет в будущем легко заменить Postgres на другую базу или добавить кэш, не переписывая логику приложения.

Чёткое разделение позволяет быстро находить, где живёт бизнес-логика, где происходит доступ к данным и куда добавлять новые фичи. Продукт растёт, а код остается предсказуемым, удобным для изменений и масштабирования.

Ошибка 2. Игнор масштабирования с первого дня

Когда проект только запускается, кажется, что про масштабирование можно подумать потом. Приложение обслуживает сотню пользователей, запросы проходят быстро, всё работает. Но как только запускается маркетинг или приходит первый крупный клиент, внезапно всё начинает тормозить, а в коде нет ни одной зацепки, куда безопасно вставить кэш или вынести тяжёлые операции в фон.

Важно сразу закладывать в архитектуру точки роста, даже если пока они не нужны на каждый день.

Например:

• Добавить очереди и фоновые задачи через Celery или RQ, если есть риск появления тяжёлых операций (генерация отчётов, массовая рассылка).
• Разносить чтение и запись: даже простое разделение на эндпоинты, где читающие операции не блокируются длительными транзакциями, уже помогает при росте нагрузки.
• Придумать, как кэшировать самые тяжелые запросы: например, использовать Redis, чтобы хранить агрегированные данные, а не считать их каждый раз.
• Закладывать возможность горизонтального масштабирования: не привязывать логику к локальному состоянию приложения, использовать хранилище с возможностью разделения нагрузки, не писать монолит, который нельзя будет разбить на части при росте.

На практике проект растёт быстрее, чем кажется. Сначала в API добавляется массовая выгрузка CSV, потом приходят интеграции с другими сервисами, а затем накатывается нагрузка от новых пользователей. Если архитектура не подготовлена, команде приходится ставить костыли, переписывать эндпоинты под фоновые задачи или внедрять кэш в экстренном порядке, исправляя баги в проде.

Закладывая масштабирование в архитектуру с первого дня, команда экономит себе месяцы переработок и спасается от бесконечных хотфиксов. Это инвестиция, которая позволяет команде развивать продукт спокойно.

Ошибка 3. Преждевременное усложнение архитектуры

Многие разработчики боятся, что проект не выдержит нагрузку, поэтому с самого старта закладывают сложные паттерны, микросервисы, брокеры событий и сразу три уровня кэширования. Но пока в системе нет ни пользователей, ни подтверждённой бизнес-модели, такие решения снижают скорость разработки и приводят к куче багов.

Рядовой пример — проект сразу запускается на Kubernetes с несколькими сервисами, которые обмениваются сообщениями через Kafka. В реальности такие проекты вначале требуют десятков часов на поддержание инфраструктуры, а баги приходится искать сразу в нескольких сервисах, между которыми гуляют события. При этом единственная реальная задача в начале — быстро проверить гипотезы и получить первых пользователей.

Упрощённая архитектура на старте позволяет команде сосредоточиться на продукте: монолит с чёткими слоями (контроллеры, сервисы, репозитории) куда быстрее дорабатывается и легче деплоится, чем микросервисы с отдельными контурами.

Что можно делать:

• Запускать монолит на FastAPI или Django, а не дробить на микросервисы до появления реальных узких мест.
• Использовать Postgres без брокеров событий, пока не появятся требования к масштабированию.
• Добавлять кэш Redis точечно, когда видна реальная нагрузка, а не вслепую кэшировать каждый запрос.

Сложные архитектуры требуют времени на поддержку и экспертизу, чтобы не допустить критичных ошибок (например, потерю событий в брокере или гонки данных между сервисами). Поэтому вложения в сложную архитектуру оправданы, когда проект достигает уровня, где без этого уже не обойтись.

Если команда делает стартап или MVP, преждевременное усложнение архитектуры только тормозит развитие продукта. Гораздо эффективнее заложить возможности для масштабирования (очереди, фоновые задачи, кэш), но держать архитектуру простой до тех пор, пока проект не начнёт расти и не появятся реальные вещи, требующие изменений.

Ошибка 4. Непродуманная работа с зависимостями

В начале проекта обычно кажется, что зависимости — это просто. Но со временем проект разрастается, зависимости множатся, версии начинают конфликтовать, а обновление одной библиотеки ломает другую.

Эта ошибка обычно проявляется в нескольких местах. Например, в проект могут без разбора ставиться зависимости про запас или ради одной строчки удобной функции, хотя можно обойтись стандартной библиотекой. Ещё одна частая проблема — зависимости фиксируются слишком жестко, что не дает обновляться безопасно, или наоборот, версии не фиксируются вовсе, и проект начинает падать после автоматического обновления библиотек.

Чтобы избежать проблем, важно с самого начала заложить порядок в работе с зависимостями:

• Использовать инструмент управления зависимостями, который позволяет контролировать версии и изолировать окружения. 
• Разделять зависимости для разработки и продакшена.
• Периодически обновлять зависимости, чтобы не закапываться в старые версии, но делать это контролируемо и с прогоном тестов.

Например, при работе с Python удобным подходом будет использование Poetry: можно зафиксировать версии зависимостей в pyproject.toml, автоматически создавать lock-файл, следить за актуальностью библиотек и легко пересоздавать окружение. Если проект запускается на CI/CD, можно установить точные версии и сразу выявить, где обновление ломает тесты.

В длинных проектах непродуманная работа с зависимостями множится в геометрической прогрессии. Любой новый разработчик тратит время на настройку окружения, зависимости конфликтуют, часть библиотек остаётся неиспользованной. Порядок с зависимостями экономит часы и дни, снижает риск падений в проде и влияет на развитие проекта.

Ошибка 5. Нет стратегии управления состоянием

Состояние — это данные, которые хранятся между запросами или действиями пользователя: корзина, прогресс пользователя, кэшированные результаты запроса, состояние WebSocket-подключений. Если не продумать, как эти данные хранятся, обновляются и синхронизируются, приложение быстро начинает вести себя непредсказуемо.

На старте часто используют облегченный подход: данные передаются по цепочке вызовов, хранятся в сессии или глобальных переменных, кэшируются в памяти процесса. Это удобно, пока пользователей мало и сервер один. Но при росте нагрузки и масштабировании начинаются проблемы: сессии теряются между инстансами, кэш расходится, данные теряются при перезапуске приложения.

Чтобы избежать хаоса, управление состоянием нужно продумать заранее:

• Выяснить, какие данные должны храниться между запросами и как долго. 
• Решить, где хранить состояние: в базе данных, Redis, сторонних сервисах. 
• Сразу заложить сериализацию и валидацию состояния, чтобы избежать рассинхронизации форматов.

Например, хранение кэша в памяти может подойти для небольших проектов, но если приложение начинает горизонтально масштабироваться, лучше вынести кэш в Redis, чтобы все инстансы работали с единым источником. Для сессий пользователей можно использовать JWT, если нужно масштабирование без общего состояния, или централизованное хранилище сессий, если требуется возможность их отзыва.

При работе с фронтендом стратегия управления состоянием не менее важна. Например, при использовании React или Vue проект может сначала обходиться локальным состоянием компонентов, но при росте сложности приложение начинает сыпаться из-за рассинхрона между компонентами. Важно заранее заложить подход с централизованным состоянием, а также понять, какие данные держать в состоянии клиента, а какие запрашивать заново.

Без стратегии управления состоянием проект становится сложным в отладке и поддержке. Грамотное управление состоянием ускоряет разработку и снижает количество багов в будущем.

А какие ошибки допускаете вы? Делитесь в комментариях или в тг-канале Веб-страница.