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CAP, consensus, idempotência, sagas, event sourcing — a base técnica que separa "funciona no localhost" de "funciona com 3 nós e 1000 req/s".
Partition tolerance, availability, consistency — e por que você sempre escolhe entre 2. PACELC estende para latência. Decisões reais: Dynamo vs Spanner, Cassandra vs HBase.
Linearizability, sequential consistency, causal, eventual. Session guarantees (read-your-writes, monotonic reads, bounded staleness). Qual usar em cada cenário.
FLP impossibility, intuição do Paxos, Raft explicado (leader election, log replication, safety). Por que etcd, Consul, K8s, CockroachDB usam Raft.
Idempotency keys, exponential backoff com jitter, circuit breaker, deadline propagation, dedup via Redis/Postgres, at-least-once vs exactly-once.
Por que 2PC trava tudo, saga orchestration vs choreography, compensating actions, outbox pattern, idempotência nas compensações.
Event log como source of truth, projections, CQRS (command vs query), event store (Kafka, EventStoreDB), vantagens, armadilhas, quando evitar.
Como MVCC funciona por dentro, read committed vs repeatable read vs serializable, SELECT FOR UPDATE, advisory locks, VACUUM e bloat.
Token bucket, leaky bucket, sliding window log, sliding window counter, implementação com Redis + Lua script atômico, distributed rate limit em produção.
Projeto: e-commerce com 3 serviços (orders, payments, inventory). Saga orchestrator em Step Functions/Temporal. Compensations em cada fail. Outbox pattern pra eventos. Idempotency em retry. Tracing distribuído.
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