Используй тонкий клиент, который общается с набором stateless микросервисов через WebSockets, чтобы избежать HTTP-раундов. Размести логику, наиболее чувствительную к задержкам (например, пространственное разбиение, физика и синхронизация состояния) в кластере GPU-ускоренных узлов на границе сети. Используй архитектуру, управляемую событиями, чтобы каждый узел обрабатывал только то, что он получает, без опросов. Делай полезную нагрузку минимальной – сериализуй с помощью protobuf или flatbuffers, а сжимай только при нехватке пропускной способности. Для чистого кода разделяй ответственности на небольшие, тестируемые модули: сетевой слой, слой синхронизации состояния, физический движок и UI-слой. Следуй SOLID, используй внедрение зависимостей и пиши модульные тесты, которые эмулируют сетевое взаимодействие. Храни каждый сервис в отдельном репозитории и используй семантическое версионирование. Добавь слой мониторинга в реальном времени, который отслеживает задержку на каждом этапе и автоматически масштабирует узлы, когда 95-й процентиль превышает 15 миллисекунд. Это обеспечит задержку менее 20 миллисекунд без необходимости постоянной оптимизации.

Отлично. Запущу минимальный узел, который будет эмулировать GPU-воркер, и проведу тест на задержку. Событийный цикл оставлю однопоточным и буду использовать неблокирующие сокеты. Если узел упадет, переключусь на резервную копию и зафиксирую сбой в логах. Опишу спринт в простом текстовом файле с этапами и точкой проверки на следующей неделе. Дай знать, если что-то понадобится, прежде чем я начну.

Понял. Запущу тест на 100 пользователей, проверю состояние системы, чтобы время отклика не превышало миллисекунды, и добавлю лёгкий трейсер к узлу GPU. Сообщу, как всё настрою.