Какие проблемы могут возникать на уровне приложения и как их решать?

Что проверяют

Вопрос нарочно широкий: интервьюер смотрит, умеете ли вы идти от симптома к причине, а не перечислять категории из учебника. Следом почти всегда просят случай из практики: что тормозило или падало и как вы это нашли.

Как отвечать

Сгруппируйте проблемы по симптомам и к каждой назовите способ диагностики и лечения:

• медленные ответы: чаще всего виноват не Python, а доступ к данным. N+1 в ORM лечится select_related/prefetch_related в Django или selectinload в SQLAlchemy. Где уходит время, покажут cProfile, py-spy на живом процессе и трейсинг через OpenTelemetry;
• заблокированный event loop: синхронный requests или тяжёлый расчёт внутри async def останавливает все корутины разом. Блокирующий вызов уносят в asyncio.to_thread, вычисления в ProcessPoolExecutor или воркер Celery;
• зависания на внешних вызовах: у requests таймаута по умолчанию нет, запрос к умершему сервису висит бесконечно. Нужны таймауты, ретраи с backoff и circuit breaker;
• исчерпание пулов: соединения с базой не возвращаются в пул, воркеры gunicorn заняты медленными запросами, новые клиенты ждут в очереди;
• утечки памяти: глобальные словари без ограничения размера, lru_cache на методе, который держит ссылку на self. Ищутся через tracemalloc;
• ошибки без следа: исключение поймали и проглотили. Нужны структурированные логи с контекстом запроса и Sentry.

Закончите мыслью, что без метрик и логов любое лечение превращается в гадание: сначала наблюдаемость, потом оптимизация.

Где спотыкаются

Перечисляют «производительность, безопасность, масштабируемость» без единого симптома и инструмента. Такой ответ звучит как оглавление статьи.

Сразу предлагают микросервисы и горизонтальное масштабирование. Если узкое место в N+1 или в блокирующем вызове, десять копий приложения просто дадут базе в десять раз больше лишних запросов.

Пишут except Exception: pass ради «стабильности». Приложение перестаёт падать, ошибки уходят в тишину, и проблема всплывает позже как испорченные данные.