Arquitetura Java: Escalando do Monolito ao Microservices

É muito comum evangelizarem que hoje em dia uma aplicação somente escala se utilizarmos microsserviços, containers, cloud computing e muitos outras tecnologias e práticas da moda, o famigerado HYPE.

Mas será mesmo? Já se perguntou como as aplicações escalavam ANTES desse hype todo? Que tipos de práticas e tecnologias eram utilizadas? Alias, será mesmo que meu sistema web precisa escalar para centenas ou milhares de usuários?

Nessa palestra vamos entender como podemos escalar nosso sistema web SEM se levar pelo hype, partindo de práticas mais simples e baratas até as mais rebuscadas e que precisam de um maior investimento. Se você entende pouco ou quase nada sobre como escalar uma aplicação web, então essa palestra é para você!

(GRAVAÇÃO: https://youtu.be/uoLTYZL6qWo?list=PLHMMERsvy9EyWQPru4SrJAYHEGKfkjRgP&t=586)

Transcript

1. ARQUITETURA JAVA escalando do monolito ao microservices
2. ahh o hype…
3. Hype-Driven Development https://blog.daftcode.pl/hype-driven-development-3469fc2e9b22
4. Desenvolvimento Orientado a Modinha https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/
5. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/ Retorno para "sanidade" Agora entendemos onde utilizar
 e seus prós e contras
6. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/
7. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/
8. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/
9. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/
10. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/ Retorno para "sanidade" Agora entendemos onde utilizar
 e seus prós e contras
14. …e de todas as modas
16. https://deniseyu.io/art/
17. https://deniseyu.io/art/
19. Se você não tem pré- requisito de desempenho ou throughput então você não tem problema de escala.
21. Microservices não existe para escalar aplicações, mas sim para escalar times.
26. o hype se retroalimenta
27. E com microservices não seria diferente…
28. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/ Retorno para "sanidade" Agora entendemos onde utilizar
 e seus prós e contras
29. Anatomia de um Hype https://desenvolvimentoparaweb.com/miscelanea/desenvolvimento-orientado-a-modinha-dom/ Retorno para "sanidade" Agora entendemos onde utilizar
 e seus prós e contras
30. https://www.infoq.com/presentations/microservices-panel-value/
31. https://www.infoq.com/presentations/microservices-panel-value/ https://www.infoq.com/news/2020/05/monolith-decomposition-newman/
32. https://www.youtube.com/watch?v=GBTdnfD6s5Q
33. https://www.youtube.com/watch?v=GBTdnfD6s5Q “ Eu não escrevi um livro sobre microservices, mas sim sobre como você arquiteta para Entrega Contínua. ” — Sam Newman
35. The monolith to microservices SPECTRUM https://chrisscott.me/the-monolith-to-microservice-spectrum/
36. The monolith to microservices SPECTRUM https://chrisscott.me/the-monolith-to-microservice-spectrum/
37. The monolith to microservices SPECTRUM https://chrisscott.me/the-monolith-to-microservice-spectrum/
38. The monolith to microservices SPECTRUM https://chrisscott.me/the-monolith-to-microservice-spectrum/
39. Um bom arquiteto escolhe tecnologias por suas DESVANTAGENS
40. https://twitter.com/argentinomota/status/1222941731424960515?s=20
41. podemos escalar SEM o hype?
42. podemos escalar SEM o hype?
43. podemos escalar SEM o hype?
44. podemos escalar SEM o hype?
45. “ Monolito não escala! Uma aplicação só escala com Microservices! ”
46. Rafael Ponte @rponte
48. Fortaleza - Terra do Sol
50. ARQUITETURA JAVA escalando do monolito ao microservices
51. Como escalar minha app para MILHARES de usuários?
52. Loja Virtual
54. Revisitando a Web…
55. servidor
56. servidor
57. navegador servidor
58. navegador servidor requisição
59. navegador servidor db requisição
60. navegador servidor db requisição resposta
61. navegador servidor db requisição resposta
62. 2 conceitos importantes
63. Performance X Escalabilidade
64. tempo de resposta (response time) performance
65. tempo de resposta (response time) performance
66. navegador servidor db requisição resposta
67. navegador servidor db requisição resposta tempo resposta
68. navegador servidor db requisição resposta tempo resposta: 100ms
69. operações / unidade_tempo (throughput) escalabilidade
70. operações / unidade_tempo (throughput) escalabilidade
71. usuários / minuto (throughput) escalabilidade
72. usuários / segundo (throughput) escalabilidade
73. usuários / segundo (throughput) escalabilidade
74. requisições / segundo (throughput) escalabilidade
75. navegador servidor db requisição resposta
76. navegador servidor db requisição resposta tempo resposta: 100ms
77. servidor db requisição resposta tempo resposta: 100ms
78. servidor db requisição resposta tempo resposta: 100ms
79. servidor db requisição resposta tempo resposta: 1s
80. servidor db requisição resposta tempo resposta: 7s
81. servidor db requisição resposta tempo resposta: 24s
82. servidor db requisição resposta tempo resposta: 0
83. nossa aplicação não escala mais do que: 80 req/s
84. navegador servidor db requisição resposta throughput: 80 req/s
85. navegador servidor db requisição resposta throughput: 250 req/s
86. navegador servidor db requisição resposta throughput: 1000 req/s
87. PASSOS 5 RESUMINDO EM
88. Passo 1 (TUNANDO A APLICAÇÃO)
89. navegador servidor db requisição resposta
90. navegador servidor db requisição resposta
97. JVM
99. 2Gb
100. 2Gb ???
101. 2Gb 256Mb
102. 2Gb ??Mb
103. 2Gb 2Gb
104. 2Gb 2Gb =
105. 2Gb 2Gb = X
106. 2Gb 1Gb
107. 2Gb 1Gb -Xms256m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m
108. 2Gb 1Gb -Xms256m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m
109. 2Gb 1Gb -Xms256m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m minimo != maximo
110. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m minimo = maximo
111. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m Heap Size
112. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m
113. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m PermGen Size
114. 2Gb 1Gb
115. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m memoria
116. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m -server modo servidor memoria
117. 2Gb 1Gb -Xms1024m -Xmx1024m 
 -XX:MaxPermSize=192m -XX:+UseConcMarkSweepGC
 -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -server modo servidor memoria coletor de lixo (GC)
118. Ganhou fôlego, mas…
119. navegador servidor db requisição resposta
120. servidor Aplicação
121. servidor
122. servidor Produto.java Venda.java BancoDeDados.java FinalizarCompra.java Pagamento.java carrinhoDeCompras.jsp index.jsp site.css app.js GravaProduto.java EnviaEmail.java GravaProdutoServlet.java finalizar-compra.jsp
123. servidor
124. servidor
125. servidor
126. Divisão de Camadas
127. servidor
128. servidor modelo
129. servidor modelo telas
130. servidor modelo acesso a dados telas
131. servidor apresentação negócio persistência camadas
132. servidor apresentação negócio persistência controle das telas camadas
133. servidor apresentação negócio persistência controle das telas logica de negocio camadas
134. servidor apresentação negócio persistência controle das telas logica de negocio acesso a banco e dados camadas
135. servidor apresentação negócio persistência camadas
136. servidor apresentação negócio persistência camadas
137. servidor apresentação negócio persistência camadas
138. servidor apresentação negócio persistência camadas
139. servidor apresentação negócio persistência camadas
140. servidor apresentação negócio persistência camadas
141. navegador servidor db requisição resposta
142. navegador servidor db requisição resposta tempo resposta: 1000ms
143. navegador servidor db requisição resposta tempo resposta: 1000ms 700ms
144. navegador servidor db requisição resposta tempo resposta: 1000ms 700ms
145. servidor db
146. db apresentação negócio persistência
147. db apresentação negócio persistência Transaction Response Time
148. db T = apresentação negócio persistência
149. db T = Tacq apresentação negócio persistência
150. db T = Tacq + Treq apresentação negócio persistência
151. db T = Tacq + Treq + Texec apresentação negócio persistência
152. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres apresentação negócio persistência
153. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres + Tidle apresentação negócio persistência
154. quanto menor o transaction response time, maior o throughput
155. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres + Tidle apresentação negócio persistência
156. navegador servidor db
157. navegador servidor db 1 requisição 1 conexão
158. navegador servidor db 10 requisições 10 conexões
159. navegador servidor db 100 requisições 100 conexões
160. navegador servidor db 1000 requisições 1000 conexões
161. navegador servidor db 1001 requisições 0 conexões
162. Criar conexões é CARO!
163. navegador db app
164. navegador db app
165. navegador db app
166. navegador db app ini=5
167. db app ini=5
168. db app … max=30 ini=5
169. db app … max=30 ini=5
170. db app min=3 max=30 ini=5
171. navegador db connection pool app min=3 max=30 ini=5 …
172. quanto mais rápido obter uma conexão, menor o response time
173. mas qual o tamanho ideal do pool?
174. https://mobile.twitter.com/Nick_Craver/status/969043553711218691
175. mensure!
176. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres + Tidle apresentação negócio persistência
177. Habilite o Batch Size
178. @Entity public class Produto { @Id @GeneratedValue private Integer id; private String nome; // outros atributos }
179. List<Produto> produtos = //... for (Produto p : produtos) { entityManager.persist(p); } Persistindo várias entidades
180. INSERT INTO produto(nome, id) VALUES ('Prod.1', 1) INSERT INTO produto(nome, id) VALUES ('Prod.2', 2) INSERT INTO produto(nome, id) VALUES ('Prod.3', 3) INSERT INTO ... 3 roundtrips
181. <property name="hibernate.jdbc.batch_size" value="5" /> persistence.xml
182. List<Produto> produtos = //... for (Produto p : produtos) { entityManager.persist(p); } Persistindo várias entidades
183. INSERT INTO produto(nome, id) VALUES (?, ?) Params: [('Prod.1', 1), ('Prod.2', 2), ('Prod.3', 3)] 1 roundtrip
184. Params: [('Prod.1', 1), ('Prod.2', 2), (‘Prod.3', 3)] 1 roundtrip INSERT INTO produto(nome, id) VALUES (?, ?)
185. Para UPDATE e DELETE também
186. List<Produto> produtos = //... for (Produto p : produtos) { p.setNome(p.getNome() .toUpperCase()); } Atualizando várias entidades
187. UPDATE produto SET nome = ? WHERE id = ? Params: [('PROD.1', 1), ('PROD.2', 2), ('PROD.3', 3)] 1 roundtrip
188. List<Produto> produtos = //... for (Produto p : produtos) { entityManager.remove(p); } Removendo várias entidades
189. DELETE FROM produto WHERE id = ? Params: [(1), (2), (3)] 1 roundtrip
190. quanto menos roundtrips ao banco, menor o response time
191. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres + Tidle apresentação negócio persistência
192. Use Consultas Planejadas (DTO Projections)
193. @Entity class NotaFiscal { … @OneToMany List<Item> itens; }
194. NotaFiscal nf = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); 
 processaItensDaNota(nf); Processando os itens de uma nota
195. Processando os itens de uma nota NotaFiscal nf = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); 
 processaItensDaNota(nf);
196. Processando os itens de uma nota NotaFiscal nf = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); 
 processaItensDaNota(nf);
197. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf WHERE nf.id = 42 Hibernate executa 2 selects NotaFiscal nf = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42);
198. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf WHERE nf.id = 42 SELECT i.* FROM Item i WHERE i.nota_fiscal_id = 42 Hibernate executa 2 selects NotaFiscal nf = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42); processaItensDaNota(nf);
199. List<NotaFiscal> notas = dao.lista(); for (NotaFiscal nf : notas) { processaItensDaNota(nf); } Processando os itens de varias notas
200. Processando os itens de varias notas List<NotaFiscal> notas = dao.lista(); for (NotaFiscal nf : notas) { processaItensDaNota(nf); }
201. Processando os itens de varias notas List<NotaFiscal> notas = dao.lista(); for (NotaFiscal nf : notas) { processaItensDaNota(nf); }
202. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf Hibernate executa n+1 selects List<NotaFiscal> notas = dao.lista();
203. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf Hibernate executa n+1 selects List<NotaFiscal> notas = dao.lista(); for (NotaFiscal nf : notas) { processaItensDaNota(nf); } SELECT i.* FROM Item i WHERE i.nota_fiscal_id=? SELECT i.* FROM Item i WHERE i.nota_fiscal_id=? SELECT i.* FROM Item i WHERE i.nota_fiscal_id=? SELECT i.* FROM Item i WHERE i.nota_fiscal_id=? SELECT i.* FROM Item i WHERE i.nota_fiscal_id=? ...
204. são muitos hits ao banco (Select N+1)
205. são muitos hits ao banco (Select N+1)
206. solução?
207. @Entity class NotaFiscal { … @OneToMany(fetch=FetchType.EAGER) List<Item> itens; } Utilizando FetchMode=EAGER
208. SELECT nf.*, i.* FROM NotaFiscal nf LEFT OUTER JOIN Item i ON nf.id = i.nota_fiscal_id
 Hibernate executa 1 select List<NotaFiscal> notas = dao.lista();
209. antes de definir um mapeamento global deste tipo você precisa se perguntar...
210. SEMPRE que uma Nota é carregada, todos seus Itens também são necessários?
211. não?
212. @Entity class NotaFiscal { … @OneToMany(fetch=FetchType.LAZY) List<Item> itens; } Utilizando FetchMode=LAZY
213. entityManager
 .createQuery( "SELECT n FROM NotaFiscal n LEFT JOIN fetch n.itens")
 .getResultList(); Utilizando Join Fetch
214. entityManager
 .createQuery( "SELECT n FROM NotaFiscal n LEFT JOIN fetch n.itens")
 .getResultList(); Utilizando Join Fetch habilita EAGER em mapeamentos LAZY
215. Opa! Não para aí…
216. SEMPRE que uma Nota é carregada, TODAS as colunas são necessárias?
217. não?
218. List<NotaFiscal> notas = entityManager
 .createQuery( “SELECT n FROM NotaFiscal n WHERE n.tipo = 'DEVOLUCAO'")
 .getResultList(); DTO Projections
219. List<NotaFiscal> notas = entityManager
 .createQuery( “SELECT n.numero, n.serie FROM NotaFiscal n WHERE n.tipo = 'DEVOLUCAO'")
 .getResultList(); DTO Projections
220. List<NotaFiscal> notas = entityManager
 .createQuery( "SELECT n.numero, n.serie FROM NotaFiscal n WHERE n.tipo = 'DEVOLUCAO'") .getResultList(); DTO Projections
221. List<?????> notas = entityManager
 .createQuery( "SELECT n.numero, n.serie FROM NotaFiscal n WHERE n.tipo = 'DEVOLUCAO'") .getResultList(); DTO Projections
222. class Devolucao { Integer numero; String serie; public Devolucao(Integer n, String s) { this.numero = n; this.serie = s; } // getters e setters } Criando o DTO
223. List<Devolucao> notas = entityManager
 .createQuery( "SELECT n.numero, n.serie FROM NotaFiscal n WHERE n.tipo = 'DEVOLUCAO'") .getResultList(); DTO Projections
224. List<Devolucao> notas = entityManager
 .createQuery( “SELECT new Devolucao(n.numero, n.serie) FROM NotaFiscal n WHERE n.tipo = 'DEVOLUCAO'") .getResultList(); DTO Projections
225. SELECT nf.numero, nf.serie FROM NotaFiscal nf WHERE nf.tipo = 'DEVOLUCAO' SQL otimizado List<Devolucao> notas = //...
226. quanto menor a quantidade de dados recuperados, menor o response time
227. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres + Tidle apresentação negócio persistência
228. Como otimizar minha query?
229. SQL Nativo (deixe seu banco trabalhar)
230. Stored Procedures (leve o processamento para os dados)
232. DBA (peça ajuda)
233. mesmo com todas essas melhorias…
234. …PICOS de acessos podem aumentar nosso response time
235. Caching (aliviando o banco de dados)
236. NotaFiscal nf = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); 
 Carregando uma nota por ID
238. EM
239. Banco de Dados EM
240. Banco de Dados EM NotaFiscal nf = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42);
241. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf WHERE nf.id = 42 Hibernate executa 1 select NotaFiscal nf = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42);
242. NotaFiscal nf1 = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); 
 NotaFiscal nf2 = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); NotaFiscal nf3 = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); Carregando uma nota por ID
243. NotaFiscal nf1 = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); 
 NotaFiscal nf2 = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); NotaFiscal nf3 = entityManager .find(NotaFiscal.class, 42); Carregando uma nota por ID
244. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf WHERE nf.id = 42 Hibernate executa 1 select NotaFiscal nf1 = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42);
245. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf WHERE nf.id = 42 Hibernate executa 1 select NotaFiscal nf1 = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42); NotaFiscal nf2 = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42); // sem SQL
246. SELECT nf.* FROM NotaFiscal nf WHERE nf.id = 42 Hibernate executa 1 select NotaFiscal nf1 = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42); NotaFiscal nf2 = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42); NotaFiscal nf3 = entityManger.find(NotaFiscal.class, 42); // sem SQL // sem SQL
247. Banco de Dados EM
248. Banco de Dados EM First Level Cache
249. Banco de Dados EM
250. Banco de Dados EM EM EM EM
251. Banco de Dados ???? EM EM EM EM
252. Banco de Dados Second Level Cache EM EM EM EM
253. Banco de Dados Second Level Cache EM Session Session Session EM EM EM First Level Cache
254. Banco de Dados EntityManagerFactory EM EM EM EM
255. <property name="hibernate.cache.second_level_cache" value="true" /> persistence.xml #1 habilitamos o cache
256. @Entity @Cache(...) class Produto { @Id private Long id; private String nome; } #2 configuramos as entidades
257. db T = Tacq + Treq + Texec + Tres + Tidle apresentação negócio persistência
258. a consulta mais rápida é aquela que nem chega no banco de dados
259. db apresentação negócio persistência
260. db apresentação negócio persistência
261. db negócio persistência apresentação
262. “There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.” — Phil Karlton
263. navegador servidor db requisição resposta Performance Consistência
264. E se houver um processamento PESADO?
265. @Controller public class PedidoController { @Autowired public PedidoService service; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados service.finaliza(pedido); // demorado... } }
266. @Controller public class PedidoController { @Autowired public PedidoService service; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados service.finaliza(pedido); // demorado... } }
267. @Service public class PedidoService { public void finaliza(Pedido pedido) { // efetua pagamento // dá baixa no estoque // atualiza pedido // envia email de confirmação } }
268. navegador servidor db
269. navegador servidor db
270. navegador servidor db
271. se a execução é custosa então ela é um possível gargalo…
272. Assincronicidade (processa mais tarde)
273. @Service public class PedidoService { public void finaliza(Pedido pedido) { // efetua pagamento // dá baixa no estoque // atualiza pedido // envia email de confirmação } }
274. @Service public class PedidoService { @Async public void finaliza(Pedido pedido) { // efetua pagamento // dá baixa no estoque // atualiza pedido // envia email de confirmação } }
275. Spring usa um pool de threads
276. @Controller public class PedidoController { @Autowired public PedidoService service; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados service.finaliza(pedido); } }
277. @Controller public class PedidoController { @Autowired public PedidoService service; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados service.finaliza(pedido); } } IMEDIATO!
278. …e se além de custosa ela também for em grande quantidade?
279. poderíamos usar uma fila…
280. navegador servidor db
281. navegador servidor db X
282. navegador servidor db fila
283. navegador servidor db fila
284. navegador servidor db fila
285. navegador servidor db fila
286. navegador servidor db fila
287. @Controller public class PedidoController { @Autowired public PedidoService service; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados service.finaliza(pedido); } }
288. @Controller public class PedidoController { @Autowired public PedidoService service; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados service.finaliza(pedido); } }
289. @Controller public class PedidoController { @Autowired public JmsTemplate fila; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados fila.convertAndSend("fila.pedidos", pedido); } }
290. e em algum momento um processo consumiria a fila…
291. navegador servidor db fila
292. navegador servidor db fila consumidor
293. servidor db fila consumidor navegador
294. servidor db fila consumidor navegador
295. servidor db fila consumidor navegador
296. @Service public class PedidoService { @Async public void finaliza(Pedido pedido) { // efetua pagamento // dá baixa no estoque // atualiza pedido // envia email de confirmação } }
297. @Service public class PedidoService { @Async public void finaliza(Pedido pedido) { // efetua pagamento // dá baixa no estoque // atualiza pedido // envia email de confirmação } }
298. @Service public class PedidoService { @JmsListener(destination="fila.pedidos") public void finaliza(Pedido pedido) { // efetua pagamento // dá baixa no estoque // atualiza pedido // envia email de confirmação } }
299. no fim nossa requisição continuaria respondendo imediatamente
300. @Controller public class PedidoController { @Autowired public JmsTemplate fila; @PostMapping(path="/vendas/finaliza", ...) public void finalizaPedido(Pedido pedido) { // faz alguma validação de dados fila.convertAndSend("fila.pedidos", pedido); } } IMEDIATO!
301. Wow!!
302. 1) tunamos a JVM; 2) tunanamos a camada de persistência; 3) adicionamos caching; 4) adicionamos processamento assincrono;
303. 1) tunamos a JVM; 2) tunamos a camada de persistência; 3) adicionamos caching; 4) adicionamos processamento assincrono;
304. 1) tunamos a JVM; 2) tunamos a camada de persistência; 3) adicionamos caching; 4) adicionamos processamento assincrono;
305. 1) tunamos a JVM; 2) tunamos a camada de persistência; 3) adicionamos caching; 4) adicionamos processamento assincrono;
306. Sistema não aguenta?
307. Passo 2 (MELHORANDO A MÁQUINA)
308. navegador servidor db requisição resposta
309. navegador servidor db requisição resposta
310. cpu memoria
313. X
317. x 6 x 6
318. Mais requisições?
322. Escalabilidade Vertical (scale up)
330. X
331. Sistema não aguenta?
332. Passo 3 (ADICIONANDO MAIS MÁQUINAS)
333. navegador servidor db requisição resposta
334. navegador servidor db requisição resposta
337. =
341. ip?
345. 200 reqs
346. 200 reqs 100 reqs 100 reqs
347. Balanceador de Carga
348. Balanceador de Carga
349. Balanceador de Carga
351. Mais requisições?
356. Cluster
359. Escalabilidade Horizontal (scale out)
360. Apesar de mais barata…
362. (1a requisição)
363. (1a requisição)
364. Sessão
365. (2a requisição) qual?
366. (2a requisição)
367. (2a requisição)
368. Sticky Session
369. —
370. Mas e se…
380. ?
381. ?
382. Falta Redundância
383. Passo 4 (REPLICANDO ESTADO)
385. (1a requisição)
386. (1a requisição)
387. (2a requisição)
388. (2a requisição) qual?
389. (2a requisição)
390. (2a requisição)
392. Session Replication
397. Replica Estado
399. Alta Disponibilidade (high availability)
400. Mais requisições?
405. Se tenho mais máquinas…
410. Replicar sessão é CARO
411. Passo 5 (REMOVENDO ESTADO)
416. X X X X X
418. ONDE?
424. Cache Distribuído
425. Cache Distribuído
426. Cache Distribuído
428. STATELESS (shared nothing architecture)
432. Mais requisições?
434. 256GB
435. 256GB 256GB
436. Recapitulando…
437. tunando sua aplicação
438. tunando sua aplicação melhorando sua máquina
439. tunando sua aplicação adicionando máquinas melhorando sua máquina
440. tunando sua aplicação replicando estado adicionando máquinas melhorando sua máquina
441. tunando sua aplicação replicando estado adicionando máquinas melhorando sua máquina removendo estado
442. Todas plataformas
444. CACHE
445. CACHE PROCESSAMENTO ASSINCRONO
446. CACHE BALANCEAMENTO DE CARGA PROCESSAMENTO ASSINCRONO
447. Não escala ainda…
450. e só então…
452. OBRIGADO!
453. @rponte Rafael Ponte