Desafio API de 1 milhão: Soluções para processar 1 milhão

O Desafio Começa: Você Aguenta 1 Milhão de Requisições?

Ser desafiado a processar 1 milhão de requisições em menos de 1 minuto não é só uma provocação: é a diferença entre uma API que serve clientes de verdade e uma solução que quebra no “primeiro tranco” de carga real. O ponto central: como arquitetar uma API que não morre, não trava, e consegue responder rápido a esse tsunami de dados.

Primeira Solução: Tudo em Lista — o Erro Mais Comum

O impulso inicial é simples: criar um controller com uma lista (ArrayList) e adicionar o pedido a cada POST recebido. Assim:

Toda vez que chega um request, .add na lista. Parece funcionar, mas esse jeito falha na raiz: listas comuns não são ThreadSafe, criam locks, não suportam paralelismo, e, principalmente, se forem bombardeadas por dezenas de milhares de requisições ao mesmo tempo, destroem a performance rapidinho.

Teste de Fogo: Medindo na Prática

Ferramentas como Apache Bench (ab) rapidamente mostram que a abordagem da lista quebra sob pressão. Durante o teste, frequentemente aparecem: travamentos, consumo devastador de memória, timeouts infinitos e, no fim, requests perdidas.

Solução 2: Concurrent Queue — Paralelismo, Mas Nem Tudo São Flores

Trocar List por algum tipo de Queue concorrente (ex: ConcurrentLinkedQueue) facilita um pouco mais o paralelismo. Requests conseguem ser processadas mais rapidamente e com menos chance de colisão de threads.

Porém, ainda assim, toda requisição vira um item na fila na memória. Com volume altíssimo, a memória RAM continua sendo rapidamente consumida, agora de modo mais escalável, mas ainda arriscado.

Batch Worker: O Poder dos Lotes

A verdadeira virada acontece ao abandonar o processamento linear. O segredo? Agrupar os pedidos em lotes (batches) e processar em intervalos pequenos (ex: a cada 100 ms ou com lotes de mil pedidos).

Implementar um worker com agendamento (Scheduler) reduz drasticamente a chance de saturar memória, destrói locks e permite uso mais racional do processador.

Subindo o Nível: Usando ExecutorService e Thread Pools

Escalar de verdade exige usar pools de threads. Com ExecutorService e thread pool dinâmico baseado na quantidade de CPUs disponíveis, você paraleliza o processamento dos batches sem sobrecarregar nenhum core. Isso maximiza o uso da máquina sem criar gargalos.

O Limite das Soluções In-Memory

Todas as abordagens acima falham em larga escala: não há memória suficiente e problemas surgem ao reiniciar ou perder servidores. É impossível ficar seguro só com fila local ou processamento em RAM.

Arquitetura Escalável de Verdade: Chegou a Hora do Broker Assíncrono

O passo real para lidar com 1 milhão de requests em segundos: usar um broker dedicado como RabbitMQ ou Kafka. O controller apenas publica rapidamente o pedido como mensagem. O broker distribui para múltiplos consumidores, garante durabilidade, balanceamento, failover e processamento em paralelo.

Fluxo Ideal para 1 Milhão de Requisições

1. Uma ferramenta de carga envia os requests. 2. O endpoint apenas publica no broker. 3. O broker segura e distribui conforme capacidade. 4. Consumers processam e salvam no banco, em batches. 5. Todo o tracking e recuperação de falhas é simplificado.

Métricas, Monitoramento e Observabilidade

Independente da arquitetura, monitore todos os pontos: tempo de resposta, fila pendente, erro por lote, uso de CPU, memory leaks. O Spring Actuator e Prometheus facilitam criar dashboards e detectar gargalos antes que alguém perceba.

Quando Parar de Escalar? Os Limites Reais

A escalabilidade tem preço: custa infra, manutenção, tuning constante. Eventualmente, o ganho incremental diminui. O truque? Encontrar o sweet spot entre custo e performance que atende ao negócio, sem desperdício.

Resumo Final: O Checklist do Profissional

1. Nunca confie em listas/filas só em memória. 2. Sempre opte por batches. 3. Use o poder dos thread pools. 4. Para alta escala, use brokers. 5. Métricas não são opcional.

Quer Dominar APIs Ultra Performáticas?

Tudo isso é só o começo. Dominar essas técnicas te coloca entre os devs mais valiosos. Aprofunde-se com cursos de microserviços, arquitetura e alta performance. E claro: nunca pare de experimentar — quem testa, aprende mais rápido.

Teste Agora e Compartilhe Avanços

Não fique só na teoria: crie seu projeto, rode um teste de carga, monitore tudo e compartilhe nos comentários o que encontrou. Troca de experiências acelera o aprendizado de todos que buscam alta performance no back-end.

Quer Saber Mais Rápido?

Não pare aqui — ao seguir técnicas de batching, uso de threads e brokers descritas, você sobe alguns degraus no caminho para se tornar um desenvolvedor referência.