В работе рассматривается проблема задержек синхронизации в архитектуре CQRS, критическая для high-load систем, таких как биржевые платформы и IoT-решения. Существующие методы оптимизации (базовое кэширование, пакетная обработка, Event Sourcing) не учитывают семантические связи между событиями и запросами, что приводит к избыточным обновлениям кэша и повышенной нагрузке на БД. Предложено решение, объединяющее потоковую обработку событий через Apache Kafka Streams и граф зависимостей на базе Redis Graph. Автоматическое построение графа, основанное на метаданных событий и анализе логов запросов, позволяет выявлять связи между событиями и read-моделями. Это обеспечивает предвычислительное кэширование данных в Redis/Caffeine.

Федякин Д.С. (науч. рук. Королёва Ю.А.) Оптимизация задержек в cqrs с использованием кэширования на основе графа зависимостей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15477