A rinha de backend foi um evento incrível, e mesmo não acompanhando em real time, pude revisar os vídeos e tweets recentemente e fiquei muito impressionado com o que vi. Decidi compilar aqui os principais aprendizados que retirei desta competição.
Docker
Docker sempre foi uma ferramenta que eu meio que negligenciei pra falar a verdade :)
Embora na maioria das empresas não tenhamos muito contato direto com a infraestrutura como desenvolvedores, acredito que valha a pena entender pelo menos o básico
Indo direto ao ponto, a técnica que realmente fez diferença pra rinha:
network_mode: host
Basicamente, com Docker, podemos escolher alguns modos diferente para trabalharmos com rede. O modo padrão é o bridge, onde o Docker utiliza uma rede interna e privada (ao host) e os containers podem se comunicar uns com os outros através dos seus container names (que são utilizados como hostname), além de poderem se comunicar com a rede externa através de NAT.
Outro modo é o host, onde os containers terão acesso direto as network interfaces do seu host, o que aumenta a performance. No entanto, é necessário ter cuidado para evitar conflitos, já que as portas reais são usadas.
Como a rinha em si não dizia nada a respeito de restrições de network no docker-compose, poderíamos aproveitar do modo host e ganhar uma performance maior.
Porquê o network_mode host é mais rápido?
O modo bridge na verdade que é mais lento, isso porque ele introduz uma camada extra sobre a rede do próprio host, um DNS interno, no qual o Docker precisa traduzir um container name para um endereço IP da rede.
Lembrando que os ganhos desse modo só são mais perceptíveis quando estamos falando de containers rodando no mesmo host.
Post de ref com alguns benchmarks.
Banco de dados
Monitoramento e benchmarks
Aqui temos uns aprendizados bem interessantes.
Bancos de dados, especialmente os relacionais, costumam ser ferramentas familiares para os desenvolvedores, porém, são poucos os que possuem conhecimento em benchmarks, otimização e performance.
Na rinha, ficou claro que o banco de dados em si não era o gargalo, mas sim a configuração correta do mesmo. Para atingir o máximo desempenho nos testes da rinha, era necessário alocar os recursos adequadamente entre a aplicações, load balancer e o banco de dados.
Em um ambiente aberto e com restrições mais alto nível (algo como a EC2 “crua” da AWS), podemos rodar serviços na mesma máquina, dividindo recursos entre os diferentes serviços, assim como era o cenário da rinha.
Para mensurar e distribuir corretamente esses recursos, é necessário usar ferramentas de monitoramento nos serviços. Para o banco de dados, temos ferramentas como pgAdmin ou o MySQL Workbench, ajudando a enxergar e tunar o uso de CPU, memória e número de conexões.
Em resumo, o aprendizado que fica é: não assuma nada, sempre meça e tire suas conclusões. Em alguns casos, estamos restritos por outros fatores, o que facilita o calculo dos recursos necessários ou número de conexões, mas em casos mais abertos, medir e chegar no número ideal é a melhor abordagem.
Queries em campos de texto
Um aprendizado mais específico, nem sempre precisamos lidar com buscas desse tipo, mas é interessante termos essa técnica nosso “cinto de utilidades”.
Queries com ILIKE tendem a ser lentas e não conseguimos usar índices de forma convencional. O Postgres tem acesso nativo a index do tipo GIST que servem pra indexar campos de texto e otimizar queries deste tipo. No entanto, mesmo com esse índice, ainda teríamos que executar o OR em 3 campos diferentes e juntar os resultados, o que ainda tornaria a query lenta.
A solução inteligente neste caso é unir os 3 campos em um só e indexar via GIST este campo, assim conseguimos atingir máxima performance para este tipo de query especifica.
Vale ressaltar que utilizar o EXPLAIN é uma ferramenta valiosa pra nos ajudar a identificar o planejamento da query pelo banco e, assim, traçar estratégias, como essa mencionada, para otimizar queries.
Um último adendo é que embora o Postgres, ou outros bancos com suporte a full text search, consigam lidar bem com muitos casos, é importante estar atento se no nosso caso e escala específica já não estamos em um cenário em que ferramentas extremamente especializadas começam a fazer sentido, como o Elasticsearch. Precisamos sempre balancear os tradeoffs e ver quando estamos atingindo o limite da tecnologia que temos no momento e, ai sim, migrar pra outra que atenda nossos requisitos.
Conclusão
Foram muitos aprendizados bacanas com a rinha e eu acho que esse é o tipo de competição saudável que ajuda demais a comunidade, deixo aqui meus agradecimentos ao Zan Franceschi, organizador e idealizador da rinha e ao Akita e o MrPowerGamerBR, pelos ótimos videos explicativos sobre a rinha.
Estou ansioso pra acompanhar o que vai rolar nessa rinha de 2024, além de estar planejando e executando minha solução aqui ;)
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