Este é um case técnico baseado em um cenário real de integração com a API do Google Sheets, focado em resolver problemas de escassez de quota e alta taxa de erros. No cenário original, requisições diretas de carga estouravam rapidamente o limite do ecossistema do Google (300 requisições/minuto), gerando falhas em cadeia (HTTP 429 - Too Many Requests). Para solucionar o gargalo, foi construído um mock em Go (sheets-mock-api) reproduzindo fielmente os limites reais e implementado o padrão de Graceful Degradation com Redis na aplicação principal em Laravel (main-service-api).
Este é um case de resiliência: o payment-service simula um memory leak real (não latência/erro artificial) que cresce até o limite de memória do container, entra em crash-loop (OOM-kill + restart automático) sob carga contínua, e o order-service foi evoluindo, branch a branch, para lidar com isso — retry com backoff exponencial e jitter, circuit breaker e bulkhead.
Descubra como projetar um Flow Service capaz de executar automações complexas em uma plataforma omnichannel sem bloquear filas, mantendo alta disponibilidade, escalabilidade e baixo acoplamento. Neste artigo exploramos uma arquitetura baseada em estados, RabbitMQ, módulos independentes e execução assíncrona.
O Validation Service recebe eventos de entrada de diversos canais e garante que eles sejam válidos antes de encaminhá-los para os demais microserviços (atendimento, chatbot, CRM, analytics etc.).
Sistemas distribuídos inevitavelmente enfrentam falhas.Indisponibilidade de serviços externos, lentidão de rede, sobrecarga de infraestrutura e erros temporários fazem parte da realidade de qualquer ambiente de produção.
Uma das grandes vantagens do Node.js é sua capacidade de lidar com milhares de conexões simultâneas utilizando um modelo baseado em eventos e operações assíncronas.