Performance de Backend
Camada: Arquitetura — Padrões e boas práticas técnicas para o time de desenvolvimento. Aplica-se a: Todas as APIs, workers e serviços do CRM.
1. Banco de Dados
| Prática | Descrição |
|---|---|
| Pool de conexões | Configure máximo de conexões, timeout de inatividade e reutilização para evitar esgotamento |
| Índices eficientes | Crie índices para colunas usadas em filtros, joins e ordenação frequentes |
Evite SELECT * | Busque apenas as colunas necessárias em cada query |
| Consultas lentas | Habilite slow query log e monitore regularmente |
| Paginação | Implemente paginação eficiente (cursor-based) para grandes conjuntos de dados |
| Lazy / Eager loading | Use conforme o caso de uso — evite N+1 queries |
| Desnormalização seletiva | Considere para cargas com alto volume de leitura e muitos JOINs |
| Replicação | Configure réplicas de leitura para redundância e melhor desempenho |
| Sharding | Use particionamento de dados se o volume exigir distribuição horizontal |
| Manutenção | Execute VACUUM, reindexação e limpeza de dados obsoletos regularmente |
2. Cache
| Estratégia | Quando usar |
|---|---|
| Cache lateral (Cache-Aside) | Leitura frequente, escrita eventual — aplicação controla o cache |
| Write-through | Consistência crítica — escreve no cache e no banco simultaneamente |
| Read-through | Cache atua como proxy transparente de leitura |
| HTTP Cache | Configure Cache-Control e ETag em respostas da API |
| CDN | Recursos estáticos e dados acessados globalmente |
| Invalidação | Implemente estratégia de invalidação para evitar dados desatualizados |
3. Otimização de API
- Imponha limites de tamanho de payload razoáveis nas rotas.
- Habilite compressão de resposta (gzip / brotli).
- Minimize processamento desnecessário no caminho crítico de requisições.
- Agrupe requisições similares para reduzir round-trips.
- Implemente streaming para grandes transferências de dados.
- Defina timeouts de conexão adequados e mecanismos de retry com backoff exponencial.
4. Assincronismo
- Descarregue tarefas pesadas para workers em background (BullMQ, NATS, RabbitMQ).
- Use message brokers para comunicação assíncrona entre serviços.
- Não bloqueie o event loop — operações de I/O devem ser sempre não-bloqueantes.
5. Rede e Infraestrutura
- Hospede o backend geograficamente próximo dos usuários principais.
- Use HTTP keep-alive para reduzir overhead de handshake por conexão.
- Use CDN para recursos estáticos e endpoints acessados com alta frequência.
- Prefetch de recursos necessários para requisições subsequentes.
- Use escalabilidade horizontal para picos de carga e vertical para gargalos de memória/CPU.
- Configure load balancer para distribuir tráfego entre instâncias.
6. Segurança (Performance-Aware)
- Mantenha dependências atualizadas — vulnerabilidades conhecidas impactam performance e segurança.
- Implemente rate limiting e throttling para evitar abuso e proteger recursos.
- Autenticação e autorização devem ser eficientes — use cache de sessão/JWT quando apropriado.
7. Monitoramento e Observabilidade
| Ferramenta | Uso |
|---|---|
| Prometheus | Coleta de métricas (latência, taxa de erro, throughput) |
| Grafana | Dashboards de visualização de métricas |
| ELK Stack | Centralização e análise de logs |
| Logging assíncrono | Evite que o log bloqueie o fluxo principal da aplicação |
8. Testes de Performance
- Realize testes de carga e benchmark regularmente.
- Identifique regressões de performance a cada ciclo de deploy.
- Profile o código para localizar gargalos antes de otimizar.
- Otimize algoritmos e estruturas de dados nos caminhos críticos.