Autoplius.lt — Das größte Automobil-Kleinanzeigenportal im Baltikum

Nutzer benötigen eine schnelle und relevante Suche über mehr als 210.000 Anzeigen mit zahlreichen Filtern (Marke, Modell, Jahr, Laufleistung, Preis, Region, Karosserietyp usw.). Schwere SQL-Abfragen konnten die Last nicht bewältigen und lieferten nicht die erforderliche Relevanz.

• Entwurf und Optimierung von ElasticSearch-Indizes für zentrale Entitäten (Anzeigen, Fahrzeuge, Händler, Ersatzteile).
• Implementierung der Datensynchronisation zwischen DB und ElasticSearch über RabbitMQ-Events.
• Konfiguration von facettierter Suche, Aggregationen und Sortierungen für Filter.
• Optimierung von Mappings und Reindexierung für große Datenmengen.

Veröffentlichung, Bearbeitung, Moderation und Indexierung von Anzeigen sind schwere Operationen, die nicht synchron im HTTP-Zyklus ausgeführt werden können. Bei wachsender Last führte dies zu Verzögerungen und Timeouts.

• Entwurf von Event-Queues für Veröffentlichung, Aktualisierung, Löschung und Moderation von Anzeigen.
• Implementierung von Workern mit Symfony Messenger + RabbitMQ.
• Hinzufügen von Retry-Policies, Dead-Letter-Queue und Monitoring.
• Sicherstellung der Idempotenz der Handler.

Beliebte Seiten (Startseite, Kategorien, Top-Anzeigen, Händlerseiten) erzeugten bei jeder Anfrage eine enorme DB-Last. Schnellere Auslieferung und reduzierte Last waren erforderlich.

• Einführung mehrstufigen Cachings heißer Daten und Aggregate in Redis.
• Konfiguration der Cache-Invalidierung über Events (Anzeige veröffentlichen/bearbeiten/löschen).
• Nutzung von Redis für Sessions und verteilte Sperren.
• Monitoring von Hit/Miss und Antwortzeiten.

Käufer benötigen Zugriff auf Fahrzeughistorie-Berichte direkt auf der Anzeigenseite. Eine zuverlässige Integration mit dem externen Dienst Autoistorija.lt war erforderlich, ohne Nutzeranfragen zu blockieren.

• Implementierung eines Integrationsclients mit Autoistorija.lt mit Response-Caching.
• Auslagerung schwerer Anfragen in asynchrone Tasks über RabbitMQ.
• Fehlerbehandlung, Timeouts und Fallback-Szenarien.
• Sicherstellung der Berichtsanzeige in Twig-Templates auf der Anzeigenseite.

Autohändler benötigen Tools zur Marktbewertung, Analyse der Anzeigenperformance und des Wettbewerbsumfelds sowie zur Automatisierung der Anzeigenverwaltung. Die bestehenden Möglichkeiten reichten für die Sortimentsplanung nicht aus.

• Entwicklung des Backends für Autopulsas: Aggregation von Marktdaten, Berechnung von Segmentmetriken.
• Implementierung der Analytik zu Händler- und Wettbewerber-Anzeigen.
• Hinzufügen von Massenverwaltungstools für Anzeigen (Bulk-Operationen).
• Erstellung von Berichten und Exporten für Händler.

Privatverkäufer benötigen einfache Tools: Fahrzeugbewertung und die Möglichkeit, die Anzeige erst nach dem Verkauf zu bezahlen („Mokėk, kai parduosi"). Eine korrekte Handhabung von Zahlungen und Servicebedingungen war erforderlich.

• Implementierung eines Fahrzeugbewertungsservice auf Basis von Marktdaten.
• Entwicklung der Mechanik „Mokėk, kai parduosi": verzögerte Zahlung, Verkaufsverfolgung, Abbuchung gemäß Bedingungen.
• Integration des Zahlungs-Gateways und Statusverarbeitung über RabbitMQ.
• Hinzufügen von Benachrichtigungen und einem Verkäufer-Dashboard.

Das Portal bedient fast 600.000 Nutzer und über 11 Millionen Besuche pro Monat. Stabiler Betrieb unter Spitzenlast ohne Verschlechterung der Antwortzeit war erforderlich.

• Profiling von Engpässen und Optimierung von SQL-Abfragen und Indizes.
• Einführung von Caching und asynchroner Verarbeitung schwerer Operationen.
• Optimierung von Twig-Templates und Auslieferung statischer Assets.
• Konfiguration der horizontalen Skalierung von Workern.

Das Portal arbeitet im 24/7-Betrieb, und Störungen bei Indexierung, Queues oder Integrationen sind geschäftskritisch. Ein Monitoring- und Benachrichtigungssystem war erforderlich.

• Einrichtung der Erfassung von Metriken zu ElasticSearch, RabbitMQ, Redis und zentralen Geschäftsevents.
• Implementierung von Alerts bei Anomalien (DLQ-Wachstum, Indexierungsverzögerungen, Worker-Fehler).
• Dashboards für das Team.
• Integration von Logging kritischer Operationen.

Auf dem Portal werden Hunderttausende Anzeigen veröffentlicht, darunter Duplikate, betrügerische und fehlerhafte Einträge. Automatisierte Moderation war erforderlich, ohne Verzögerungen für seriöse Verkäufer.

• Implementierung einer Moderations-Pipeline: automatisierte Regeln + manuelle Prüf-Warteschlange.
• Hinzufügen von Prüfungen auf Duplikate und verdächtige Muster.
• Auslagerung der Moderation in asynchrone Tasks über RabbitMQ.
• Tools für Moderatoren und Logging der Entscheidungen.

Alle Aktionen mit Anzeigen (Erstellung, Bearbeitung, Moderation, Löschung) mussten für Streitfälle und Analytik nachvollziehbar sein. Ein Audit-System war erforderlich, das die Hauptprozesse nicht verlangsamt.

• Entwurf eines Audit-Log-Schemas mit Verknüpfung zu Anzeige, Nutzer und Aktion.
• Implementierung asynchroner Audit-Schreibung über RabbitMQ.
• Tools zur Suche und zum Export von Audit-Logs (ElasticSearch).
• Sicherstellung der Unveränderlichkeit der Einträge.

Wachsende Zielgruppe und Anzahl der Anzeigen erforderten eine Skalierung der Infrastruktur ohne Neuschreibung zentraler Komponenten. Eine Lösung, die gegen Spitzenlasten und Datenwachstum robust ist, war erforderlich.

• Auslagerung schwerer Operationen in separate, horizontal skalierbare Worker.
• Konfiguration von Sharding der ElasticSearch-Indizes.
• Optimierung der Nutzung von Redis und RabbitMQ.
• Einführung von Lasttests und Profiling.