docs/archive/BRAINSTORM-MICROSERVICES-2026-02-21.md

Брейншторм: Микросервисные паттерны

Дата: 2026-02-21

Контекст

Team Board = микросервисная архитектура: Tracker (ядро), Picogent (агенты), Bridges (Telegram, OpenClaw), Web Client, BFF.

Принятые паттерны

✅ Event Bus (Redis Streams) — КЛЮЧЕВОЕ

Redis Streams как шина событий между Tracker и потребителями.

Проблема: WS-событие теряется если клиент offline. При reconnect — пропущенные сообщения потеряны.

Решение: Tracker пишет события в Redis Stream → потребители (agents, bridges) читают из stream. Если потребитель был offline → при reconnect читает с последнего обработанного offset.

Плюсы:

• Persistent queue — события не теряются
• Consumer groups — несколько потребителей одного потока
• Replay — можно перечитать историю
• Redis у нас уже есть (порт 6380)

Статус: нужно продумать детали (формат событий, consumer groups, retention policy).

✅ Saga Pattern (компенсации)

Каждый шаг агента имеет компенсацию при сбое.

Пример:

1. take_task(42) → задача in_progress
2. Агент работает...
3. Агент упал (heartbeat timeout)
4. Компенсация: задача → todo, комментарий "Агент упал, задача возвращена"

✅ Idempotency

Каждое сообщение/событие имеет уникальный ID. Повторная доставка с тем же ID → игнорируется. Критично для reliable delivery через Event Bus.

✅ Centralized Logging

Все сервисы: structured JSON logging (Pino для Node.js, structlog для Python). Единый формат → возможность агрегации.

✅ Circuit Breaker

Exponential backoff при недоступности Tracker. Picogent уже реализует (1s → 2s → 4s → ... → 30s cap). Event Bus частично решает: если Tracker упал, события копятся в Redis.

Отклонённые

❌ Service Discovery

Один Tracker — overkill.

❌ API Gateway (BFF для всех)

Бессмысленно отдельный BFF если все через него. BFF остаётся только для Web Client.

❌ Health Check / Readiness Probe

Агенты должны быть доступны по IP:port — слишком сложно. Heartbeat через WS достаточен.

На подумать

✅ Event Bus: Redis Streams (решение)

Выбор: Redis Streams (не RabbitMQ — тот не хранит историю).

Роль: real-time доставка + буфер при reconnect. НЕ хранилище истории (это PostgreSQL).

Retention: ~24ч. Старые события — из PostgreSQL через REST API.

✅ Lazy Loading контекста (ключевое решение)

Агент при подключении НЕ грузит историю. Как человек — зашёл и видит только новое.

1. Subscribe на Redis Stream (real-time, с текущего момента)
2. GET /tasks?assignee=me  # мои задачи
3. GET /project/{id}/docs  # документация
4. Работает. Историю НЕ грузит.
5. Если нужен контекст → read_messages(limit=10) — пагинация назад

Почему: не засоряет контекст LLM, агент сам решает когда подгружать. Prompt guideline: "Если не хватает контекста — используй read_messages()"

Reconnect

1. XREAD STREAMS events {last_event_id}  # пропущенные
2. Если last_event_id > 24ч — начинаем с текущего момента