1) Arquitetura escalável e serviços sem estado

Para escalar, eu parto de uma arquitetura que separa responsabilidades. Eu trabalho com componentes stateless acessíveis via API e com um gateway para consolidar políticas. Minha prática envolve:

• Gateway de API como ponto único de checagem de autenticação, rate limiting e versionamento.
• Serviços stateless que permitem scaling horizontal com facilidade, evitando dependências de sessão no servidor.
• Particionamento lógico por domínio (Ingressos, Pagamentos, Notificações) para reduzir acoplamento entre serviços e facilitar o crescimento da equipe.

Observação prática: mantenho o estado de sessão apenas no cliente e utilizo tokens com TTL curto quando necessário, para reduzir overhead em requests de alto volume.

2) Cache em camadas e CDN para picos de tráfego

A estratégia de cache é fundamental para reduzir latência e aliviar o back-end em eventos de pico, como abertura de venda de ingressos:

• CDN na borda para conteúdo estático (assets) e respostas idempotentes com TTL adequado.
• Cache de dados de disponibilidade de ingressos com invalidation suave, via eventos ou mensagens para refletir mudanças de estoque rapidamente.
• Cache por usuário com particionamento para reduzir cold starts e melhorar a experiência de compra com contagem regressiva.

Gatilho recomendado: use TTLs curtos para slots de venda, combinados com invalidação imediata quando o estoque muda.

3) Processamento assíncrono de pedidos e consistência eventual

Eu isolo a criação de pedidos do processamento de pagamentos e emissão de comandos para infraestrutura de envio de confirmações. Linhas-chave:

• Fila de mensagens para ordenação, com particionamento adequado e backpressure.
• Idempotência: uso de keys únicas por pedido para evitar duplicação de transações em falhas de rede.
• Eventos de domínio para sincronizar estado entre serviços (pedido criado, pagamento confirmado, ingresso reservado).

Benefício: o desacoplamento traz resiliência e permite scale independente de cada serviço.

// Exemplo simples de idempotência com Redis (ilustrativo)
POST /orders
Input: { "idempotency_key": "uniq-key-123", "user_id": 42, "item_id": "A1", "qty": 1 }

1) Checa Redis se a key existe:
   IF EXISTS(idempotency_key):
       return 409 - já processado
2) Prossegue com criação de pedido
3) Salva resultado em cache sob idempotency_key por x minutos
4) Retorna sucesso (pedido criado)

4) Observabilidade, performance e confiabilidade operacional

Sem visibilidade, não há confiabilidade. A minha base de prática envolve acompanhar SLOs, SLIs e budgets de erro:

• Traces distribuídos para entender latency paths entre API Gateway, serviços de ticketing e processamento de pagamento.
• Métricas de throughput, p95, p99 e tempo de resposta por endpoint, com alertas para anomalias.
• Health checks prudentes, canary releases e blue/green deployments para reduzir downtime durante escala.

Ferramentas recomendadas: logs estruturados, dashboards de disponibilidade e rotas de fallback para páginas de erro amigáveis durante picos.