
Production-стек для мессенджера на 10к пользователей: FastAPI, SQLite в проде и почему монолит
Это восьмая статья из моей серии про инженерные решения в ONEMIX. До этого было про клиентскую часть мессенджера: кэш сообщений, E2E, WebRTC звонки, Electron, outbox-паттерн. Параллельно про AI-агента Лиру и мнение про...
Anthropic — What company has the best second artificial intelligence model at the end of June?
В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Это восьмая статья из моей серии про инженерные решения в ONEMIX. До этого было про клиентскую часть мессенджера: кэш сообщений, E2E, WebRTC звонки, Electron, outbox-паттерн. Параллельно про AI-агента Лиру и мнение про вайб-кодинг.
Сегодня про серверную сторону. Backend ONEMIX — это один файл main. py на 19603 строки, 379 эндпоинтов, FastAPI + SQLite, держит мессенджер с регистрацией через SMS, звонками через LiveKit, E2E через Double Ratchet, push-нотификациями на iOS и Android.
Технические детали
Этот файл я пишу больше года. За это время он эволюционировал из прототипа на 800 строк в production монолит. В статье разберу почему стек именно такой, какие решения оказались правильными, какие я бы поменял если бы начинал сейчас, и где у этого подхода границы применимости.
Сразу важная оговорка. У меня не было требования держать 100к одновременных пользователей или 10к RPS. Это бэкенд под мобильное приложение с трафиком который для соло-разработчика разумно поддерживать одному.
Если у вас задачи другого масштаба, мой опыт может не подойти.
Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.





