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Bancos de Dados, Cache e Persistência

Estratégias de cache em múltiplas camadas
Bancos de Dados, Cache e Persistência

Estratégias de cache em múltiplas camadas

Cache em múltiplas camadas é uma arquitetura que armazena dados temporários em diferentes níveis hierárquicos, desde o cliente até o banco de dados. O objetivo principal é reduzir a latência de acesso a dados, diminuir a carga em servidores de origem e melhorar a experiência do usuário. Cada camada opera com diferentes capacidades de armazenamento, velocidades de acesso e políticas de expiração.

05/05/2026
Estratégias de cache invalidation em sistemas com múltiplos serviços
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Estratégias de cache invalidation em sistemas com múltiplos serviços

Em sistemas com múltiplos serviços, cada serviço pode manter seu próprio cache local ou compartilhado. Quando um serviço altera dados no banco de dados principal, os caches de outros serviços que armazenam cópias desses dados tornam-se obsoletos. Esse problema é conhecido como consistência de cache e exige estratégias robustas de invalidação.

Configuração de CDN: cache policies e invalidação
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Configuração de CDN: cache policies e invalidação

Uma Content Delivery Network (CDN) é uma rede distribuída de servidores que armazena em cache conteúdo estático e dinâmico próximo aos usuários finais, reduzindo latência e carga no servidor de origem. O funcionamento depende de cache policies — regras que definem por quanto tempo e em quais condições o conteúdo deve ser armazenado.

Connection pooling: evitando esgotamento de recursos no DB
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Connection pooling: evitando esgotamento de recursos no DB

Todo banco de dados possui um limite máximo de conexões simultâneas, definido pelo parâmetro max_connections. No PostgreSQL, o valor padrão é 100; no MySQL, 151. Esse limite existe porque cada conexão consome recursos do servidor: memória para buffers, estruturas de estado de sessão e descritores de arquivo.

Database migrations em times grandes: evitando conflitos de merge
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Database migrations em times grandes: evitando conflitos de merge

Em times grandes, múltiplos desenvolvedores trabalham simultaneamente em diferentes branches. O uso de numeração sequencial para migrations (ex: 001_create_users.sql, 002_add_email.sql) gera conflitos frequentes quando duas pessoas criam a migration 003 ao mesmo tempo. Dependências implícitas entre migrations — como uma migration que referencia uma coluna criada em outra — também causam quebras silenciosas. Alterações simultâneas no mesmo schema (ex: dois times modificando a tabela orders) levam

Debezium: captura de mudanças de banco de dados para pipelines de eventos
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Debezium: captura de mudanças de banco de dados para pipelines de eventos

Em arquiteturas modernas orientadas a eventos, capturar cada alteração em bancos de dados relacionais em tempo real tornou-se um requisito fundamental. O Change Data Capture (CDC) é a técnica que permite observar e registrar mudanças em bancos de dados — inserts, updates e deletes — e transformá-las em eventos que alimentam pipelines de dados.

Dicas de caching eficiente em Redis
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Dicas de caching eficiente em Redis

O Redis oferece múltiplas estruturas de dados que devem ser escolhidas conforme o padrão de acesso. Para cache de objetos simples, use Strings. Para armazenar campos de um registro que são acessados individualmente, prefira Hashes — isso reduz o tráfego de rede e permite atualizações parciais sem desserializar o objeto inteiro.

Como usar o pgvector no PostgreSQL para busca vetorial com embeddings
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Como usar o pgvector no PostgreSQL para busca vetorial com embeddings

Embeddings vetoriais são representações numéricas densas de dados não estruturados — textos, imagens, áudios — em um espaço multidimensional contínuo. Diferentemente da busca textual tradicional baseada em correspondência exata de palavras (LIKE, full-text search), a busca vetorial captura relações semânticas: documentos com significados similares ficam próximos nesse espaço, mesmo usando vocabulários distintos.

Como usar o Redis para cache de sessões em aplicações stateless
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Como usar o Redis para cache de sessões em aplicações stateless

Em aplicações web modernas, a escalabilidade horizontal é essencial. Quando múltiplas instâncias de uma aplicação são executadas atrás de um balanceador de carga, cada requisição pode cair em uma instância diferente. Se o estado da sessão for armazenado localmente na memória de uma instância específica, as requisições subsequentes perderão o contexto do usuário, resultando em falhas de autenticação e perda de dados temporários.

Como usar o Redis Streams para processamento de eventos leve
Bancos de Dados, Cache e Persistência 05/05/2026

Como usar o Redis Streams para processamento de eventos leve

Redis Streams é uma estrutura de dados introduzida no Redis 5.0 que implementa um log de mensagens imutável e ordenado. Diferente de listas tradicionais, cada mensagem recebe um ID único baseado em timestamp, permitindo leituras precisas e consumidores concorrentes.