Rinha de Backend Bullet - Java com Virtual Threads (Project Loom)

Este projeto é uma implementação da Rinha de Backend 2024/Q1 utilizando Java 21 com Virtual Threads (Project Loom).

Tecnologias Utilizadas

• Java 21: Utilizando recursos recentes como Virtual Threads (Project Loom)
• HTTP Server: Servidor HTTP nativo do Java (com.sun.net.httpserver)
• HikariCP: Pool de conexões de alto desempenho
• PostgreSQL: Banco de dados relacional
• Docker e Docker Compose: Para containerização
• Nginx: Como load balancer

Arquitetura

A solução segue a arquitetura especificada pela Rinha de Backend:

              +------------------+
              |                  |
              |     Nginx        |
              |  Load Balancer   |
              |   (porta 9999)   |
              |                  |
              +------------------+
                     / \
                    /   \
                   /     \
      +-----------+       +------------+
      |           |       |            |
      |  API 01   |       |   API 02   |
      |           |       |            |
      +-----------+       +------------+
             \                /
              \              /
               \            /
              +---------------+
              |               |
              |  PostgreSQL   |
              |               |
              +---------------+

Detalhes da Implementação

Virtual Threads (Project Loom)

O projeto utiliza Virtual Threads (Project Loom) do Java 21, que permite:

• Criação de milhares de threads virtuais com baixo overhead
• Melhor utilização dos recursos do sistema
• Um thread por requisição sem bloquear threads do sistema operacional

// Configuração do servidor para usar Virtual Threads

server.setExecutor(Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor());

Otimizações do Banco de Dados

O PostgreSQL foi configurado com parâmetros para otimizar o desempenho em alta concorrência:

command: postgres -c checkpoint_timeout=600 -c max_connections=200 -c shared_buffers=256MB 
  -c synchronous_commit=off -c fsync=off -c work_mem=12MB -c maintenance_work_mem=128MB 
  -c random_page_cost=1.1 -c effective_cache_size=300MB -c max_parallel_workers_per_gather=4 
  -c max_parallel_workers=8 -c max_worker_processes=8

Além disso, utilizamos HikariCP para gerenciamento eficiente de conexões com o banco:

// Configurações otimizadas para o pool de conexões

config.setMaximumPoolSize(20);
config.setMinimumIdle(10);
config.setConnectionTimeout(30000);
config.addDataSourceProperty("cachePrepStmts", "true");

Configurações do Nginx

O Nginx foi configurado para otimizar o balanceamento de carga e o gerenciamento de conexões:

• worker_connections 2048: Aumenta o número de conexões simultâneas
• keepalive 500: Mantém conexões persistentes com os servidores API
• proxy_buffer_size e proxy_buffers: Otimização de buffers
• tcp_nopush, tcp_nodelay: Otimizações TCP

Como Executar

Requisitos

• Docker e Docker Compose
• Java 21 (apenas para desenvolvimento local)

Passos para Execução

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/bulletdev/rinha-backend-bullet.git
   cd rinha-backend-bullet

2. Construa as imagens:

   docker-compose build

3. Execute com Docker Compose:

   docker-compose up -d

4. A API estará disponível na porta 9999:

   curl -X GET http://localhost:9999/clientes/1/extrato

Endpoints da API

1. Criar Transação

No Windows (prompt de comando):

curl -X POST http://localhost:9999/clientes/1/transacoes -H "Content-Type: application/json" -d "{\"valor\": 1000, \"tipo\": \"c\", \"descricao\": \"salario\"}"

No Linux/Mac:

curl -X POST http://localhost:9999/clientes/1/transacoes -H "Content-Type: application/json" -d '{"valor": 1000, "tipo": "c", "descricao": "salario"}'

2. Consultar Extrato

curl -X GET http://localhost:9999/clientes/1/extrato

Testes de Carga

O projeto inclui um script k6 para testes de carga:

Se tiver o k6 instalado:

# Se tiver o k6 instalado:
k6 run k6/script.js

Estrutura do Projeto

O projeto segue uma arquitetura limpa e modular:

/src
  /main
    /java/br/com/rinha
      /config      # Configurações (banco de dados, etc.)
      /handler     # Manipuladores de requisições HTTP
      /model       # Entidades do domínio
      /repository  # Acesso a dados
      /util        # Utilitários

Limitações de Recursos

O projeto respeita as limitações de CPU e memória impostas pela Rinha de Backend:

• Total CPU: 1.5 unidades (distribuídas entre os serviços)
• Total Memória: 550MB (distribuída entre os serviços)

Troubleshooting

Se você encontrar o erro "Connection refused" entre os contêineres, verifique:

1. Se os nomes dos serviços no docker-compose.yml correspondem aos utilizados na configuração
2. Se todos os contêineres estão na mesma rede Docker
3. Se o mapeamento de portas está correto (lembre-se que 9999:9999 é diferente de 9999:80)

Autor

• Contato@michaelbullet.com
• http://github.com/bulletdev
• http://michaelbullet.com

                ⢀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣶⣶⣶⣿⣿⣶⣶⣶⣶⣶⣿⡿⣿⣾⣷⣶⣶⣾⣿⠀                                                                                                                          
             ⣠⣿⣿⢿⣿⣯⠀⢹⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⣿⡇⣿⣿⣿⣿⣿⡇                                                                                                         
         ⠀⣰⣿⣿⣷⡟⠤⠟⠁⣼⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⢸⡇⣿⣿⣿⣿⣿⡇ 
         ⠀⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣶⣿⣿⡟⠁⣮⡻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⢸⡇⣿⣿⣿⣿⣿⡇ 
         ⠘⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠏⠀⠀⣿⣿⣹⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⢸⡇⣿⣿⣿⣿⣿⡇ 
         ⠀⠙⢿⣿⣿⣿⡿⠟⠁⣿⣿⣶⣿⠟⢻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⣼⡇⣿⣿⣿⣿⣿⠇
         ⠀⠀⠈⠋⠉⠁⣶⣶⣶⣿⣿⣿⣿⢀⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣇⣿⢰⣿⣿⣿⣿⣿⠀ 
         ⠀⠀⠀⠀⠀⠙⠿⣿⣿⣿⡄⢀⣠⣾⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣽⣿⣼⣿⣿⣿⣿⠇⠀ 
         ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠒⠚⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠿⠛⠿⠿⠿⠿⠿⠋⠀⠀ 
         ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ 
         ⠀⠀⠀⣿⣙⡆⠀⠀⡇⠀⢸⠀⠀⢸⠀⠀ ⢸⡇⠀⠀⢸⣏⡉  ⠙⡏⠁⠀ 
         ⠀⠀⠀⣿⣉⡷⠀⠀⢧⣀⣼ ⠀⢸⣀  ⢸⣇⡀ ⢸⣏⣁⠀ ⠀⡇⠀