معماری و بهینه‌سازی پیشرفته
CQRS (Command Query Responsibility Segregation) – جداسازی عملیات خواندن و نوشتن در معماری‌های پیچیده
Event Sourcing – ذخیره تغییرات سیستم به‌عنوان رویدادهای مستقل
Saga Pattern in Distributed Systems – مدیریت تراکنش‌های طولانی و توزیع‌شده
Sidecar Pattern – افزایش قابلیت‌های سرویس‌ها بدون تغییر در آن‌ها
CAP Theorem in Distributed Systems – درک و اعمال مفاهیم سازگاری، دسترس‌پذیری و پارتیشن‌بندی
Sharding Strategies for Large Databases – تقسیم‌بندی داده‌ها برای بهبود مقیاس‌پذیری
Shadow Traffic for Safe Deployments – تست تغییرات بدون تاثیرگذاری روی کاربران واقعی
-------------------------------------------
امنیت پیشرفته و مقاوم‌سازی سیستم
Certificate Pinning – جلوگیری از حملات MITM (Man-in-the-Middle)
Token Binding in OAuth2 – بهبود امنیت احراز هویت
HSTS (HTTP Strict Transport Security) – محافظت در برابر حملات downgrade attacks
Subresource Integrity (SRI) – تضمین عدم تغییر فایل‌های لودشده از CDN
DDoS Mitigation Strategies – مقابله با حملات حجمی و توزیع‌شده
Honeytoken Deployment – شناسایی و ردیابی نفوذگران از طریق طعمه‌های امنیتی
JWT Revocation and Rotation – مدیریت چرخه عمر توکن‌ها برای جلوگیری از سوءاستفاده
mTLS (Mutual TLS) for Secure Communication – احراز هویت دوطرفه در ارتباطات بین سرویس‌ها
-------------------------------------------
عملکرد و مقیاس‌پذیری در سطح بالا
Thread Per Connection vs Event Loop Model – انتخاب مدل پردازشی مناسب برای سیستم‌های سنگین
Kernel Bypass Techniques (eBPF, DPDK) – افزایش کارایی شبکه با حذف سربار کرنل
Vectorized Query Execution in Databases – پردازش داده‌ها با SIMD برای افزایش سرعت کوئری‌ها
Dynamic Query Optimization – بهینه‌سازی زنده کوئری‌ها براساس شرایط لحظه‌ای
Backpressure Handling in Async Processing – کنترل و مدیریت حجم بالای درخواست‌ها در سیستم‌های ناهمگام
gRPC Streaming vs WebSockets for High-Performance APIs – تفاوت‌ها و کاربردهای واقعی
-------------------------------------------
مدیریت داده و پایگاه داده‌های پیچیده
MVCC (Multi-Version Concurrency Control) – افزایش کارایی خواندن/نوشتن در دیتابیس‌ها
Columnar Storage for Analytical Queries – بهینه‌سازی پایگاه داده برای آنالیزهای پیچیده
Graph Databases (Neo4j, ArangoDB) Use Cases – تحلیل داده‌های وابسته و متصل در مقیاس بزرگ
Bloom Filters for Fast Lookups – کاهش سربار جستجو در پایگاه داده‌های بزرگ
Consistent Hashing for Scalable Caching – مدیریت کش توزیع‌شده برای افزایش مقیاس‌پذیری