Система умной парковки

Основные сущности

{
  id: UUID,
  gps_coordinates: {lat, lon},
  total_capacity: int,
  free_spots_counter: int,  // семафор!
  address: string
}

{
  id: UUID,
  user_id: UUID,
  parking_id: UUID,
  car_plate: string,
  created_at: timestamp,
  expires_at: timestamp,
  status: enum (pending, confirmed, cancelled, expired)
}

Счётчик свободных мест

Центральная техническая сложность здесь — атомарно уменьшить счётчик свободных мест так, чтобы он никогда не уходил ниже нуля. Именно на этой операции и появляется гонка между параллельными запросами на одно и то же место.

-- parking_book.lua
local counter = redis.call('GET', KEYS[1])
if tonumber(counter) > 0 then
  return redis.call('DECR', KEYS[1])
else
  return -1  -- Нет свободных мест
end

UPDATE parkings 
SET free_spots = free_spots - 1
WHERE id = $1 AND free_spots > 0;

-- affected_rows = 0 → мест нет

Автоматическое освобождение по тайм-ауту

Если водитель не приехал за 15 минут, место нельзя держать бесконечно. Для этого у брони должен быть явный срок жизни (TTL) и отдельная очередь сообщений (message queue), которая инициирует отмену неявки.

# При бронировании
sqs.send_message(
    QueueUrl=timeout_queue,
    MessageBody={"booking_id": "...", "parking_id": "..."},
    DelaySeconds=900  # 15 минут
)

# Через 15 минут воркер проверяет:
# - Если машина не приехала → INCR счётчик, отменить бронь
# - Если приехала → ничего не делать

Географическое разбиение

Для этой системы естественно использовать шардирование (sharding) по регионам, а ещё точнее — географическое разбиение (geo partitioning). Большинство запросов локальны: водитель ищет парковку рядом, а не по всей стране.

Ключевые выводы

Оценка интервьюера