Etiqueta: patron-diseno

Aislar estado en actores que se comunican solo via mensajes. Cada actor procesa un mensaje a la vez, eliminando bugs de concurrencia por estado compartido por diseno.

Transmitir datos de forma perezosa con async generators. Producir valores uno a la vez conforme estan disponibles, habilitando procesamiento eficiente en memoria de secuencias grandes o infinitas.

Mantener dos entornos identicos y cambiar trafico entre ellos. Desplegar al inactivo, testear, luego cambiar el router para release instantaneo o rollback.

Rutear un porcentaje pequeno de trafico a la nueva version mientras el resto se queda en estable. Monitorear salud y aumentar gradualmente o revertir segun resultados.

Rutar mensajes no procesables a una cola de mensajes muertos separada para inspeccion y replay. Evitar que mensajes venenosos bloqueen la cola principal indefinidamente.

Desplegar cambios progresivamente en anillos de tamano creciente. Empezar con un grupo pequeno, verificar salud, luego expandir a anillos mas grandes antes del despliegue total.

Distribuir datos entre nodos con particionamiento para que cada nodo posea un shard. Escalado horizontal sin estado compartido, con localidad y aislamiento de fallos por particion.

Degradar funcionalidad en lugar de fallar cuando dependencias no estan disponibles. Servir resultados parciales, datos cacheados o features de fallback.

Construir colas de alto throughput usando operaciones atomicas en lugar de locks. Multiples threads pueden encolar y desencolar concurrentemente sin bloqueo ni overhead de context-switch.

Prevenir procesamiento duplicado rastreando IDs de mensaje con claves de idempotencia. Los consumidores verifican un almacen antes de procesar para saltar mensajes ya manejados.

Retrasar el procesamiento de mensajes a un horario programado. Mover mensajes que no pueden procesarse ahora a una cola diferida o programarlos para entrega posterior.

Suavizar picos de trafico colocando una cola entre el productor y el consumidor. El productor escribe mensajes a cualquier ritmo; el consumidor los procesa a un ritmo constante.

Desacoplar produccion y consumo con una cola compartida. Los productores generan items a su propio ritmo; los consumidores los procesan independientemente a traves de un buffer.

Difundir eventos a multiples suscriptores independientes. Los publicadores envian mensajes a un topico sin saber que suscriptores existen, habilitando acoplamiento ligero entre productores y consumidores.

Procesar streams de datos asincronos con backpressure. Los suscriptores piden N items a la vez, previniendo que productores rapidos saturen a consumidores lentos.

Gestionar conexiones de base de datos entre invocaciones serverless usando poolers externos, reutilizacion de conexiones y clientes ligeros para evitar el agotamiento de conexiones.

Rechazar requests proactivamente bajo carga extrema para proteger el sistema. Descartar trafico excesivo antes de que consuma recursos y cause fallos en cascada.

Reutilizar un conjunto fijo de threads para tareas cortas en lugar de crear un thread por tarea. Reduce overhead y limita el uso de recursos bajo carga.