High-Scale Property CRM Engine
Die zentrale Backend-Infrastruktur im Produktivbetrieb hinter Propforce, Zameen.com und Bayut.sa: das Immobilien-Transaktions-CRM von DubizzleLabs mit über 40 Millionen monatlichen Nutzern.
40 Mio.+ MAU · 45 % geringere Query-Latenz · 5.000+ Hypothekenkunden
Das System
Ein CRM für Immobilientransaktionen ist schwerer, als es aussieht: hohes Schreibvolumen, langlebige Datensätze mit strengen Prüfauflagen und Lesepfade, die sich über Inserate, Makler und Kunden verzweigen. Bei über 40 Mio. monatlichen Nutzern sind die Kosten eines schlechten Query-Plans nicht theoretisch. Sie entscheiden darüber, ob eine Seite lädt oder in einen Timeout läuft.
Was ich gebaut habe
- Skalierbare Backend-Services und REST-APIs in Node.js, TypeScript und NestJS über die gesamte Transaktionsdomäne.
- Eine durchgängige Hypotheken-Funktion, die von über 5.000 aktiven Kunden genutzt wird und den Weg vom Antrag bis zur Bewilligung abdeckt.
- RBAC-basiertes Logging und Observability: Metriken und Tracing über jeden kritischen CRUD-Pfad, sodass Fehler zuordenbar waren.
- Parallele Cron-Jobs und Background Worker, die langsame Arbeit aus dem Request-Pfad genommen und den Dauerdurchsatz erhöht haben.
Performance-Arbeit
Der Latenzgewinn kam aus unspektakulären Ecken: die MySQL- und PostgreSQL-Schemata an den tatsächlichen Zugriffsmustern ausrichten, die Indizes ergänzen, die dem Query-Planer fehlten, und N+1-Abfragen in den heißen Lesepfaden entfernen. Die Latenz der Kernabfragen fiel um 45 %, was der Plattform Luft verschaffte, auf derselben Infrastruktur weiterzuwachsen.