Há alguns meses assumi o desenvolvimento de um projeto e logo de cara precisei resolver um problema que estava acontecendo na geração de relatórios. Nesse post eu vou explicar um pouco mais sobre esse problema e como resolvi usando processamento assíncrono com filas.
Há alguns meses assumi o desenvolvimento de um projeto e logo de cara precisei resolver um problema que estava acontecendo na geração de relatórios. Nesse post eu vou explicar um pouco mais sobre esse problema e como resolvi usando processamento assíncrono com filas.
Cenário problemático
O sistema estava desenhado para quando o usuário clicar no botão de "Baixar relatório", um endpoint no backend era chamado. O endpoint buscava os dados do banco de dados, processava os dados e retornava para o frontend em formato csv, então o arquivo csv era baixado para a máquina do usuário.
Esse fluxo até que funcionava bem quando o relatório tinha poucos registros, mas quando o número de registros aumentava um pouco (cerca de 2000 registros), isso já gerava alguns problemas como timeout na requisição, e as vezes até travava a aplicação inteira pelo consumo exagerado de memória no processamento dos dados.
Solução
A solução adotada foi mudar o fluxo de download dos relatórios, agora quando o usuário solicita um relatório, o backend vai criar um "job" para esse relatório, adiciona-lo a uma fila de processamento e retornar a requisição imediatamente para o frontend informando que o job foi criado.
Agora, com esse job adicionado na fila, o sistema em um outro processo que vai consumir os jobs que chegam na fila, vai gerar o relatório e quando terminar vai notificar o usuário que o solicitou.
Além de mover o processamento do relatório para ser executado em segundo plano, o processamento também foi dividido em pequenas partes (chunks), ou seja, invés de buscar 1 milhão de registros no banco de dados, trazer isso para a memória da aplicação e processar, agora a aplicação busca os registros de 100 em 100 por exemplo, processa os 100, quando termina de processar, busca mais 100 até processar o relatório todo.
Dessa forma, o problema de timout foi resolvido, já que o endpoint não processa mais o relatório todo na mesma requisição. O problema de consumo de memória também foi resolvido, já que agora há um número limitado de registros que podem ser processados ao mesmo tempo.
Tecnologias
Para esse projeto, eu utilizei as ferramentas do ecosistema Laravel. Usei as filas do laravel, integrada com o redis, e para processar e agrupar os chunks usei os Job batches.
Conclusão
Independente da tecnologia, o mais importante é entender o conceito de filas e processamento assíncrono e saber quando utilizar. Nesse caso específico a solução proposta funcionou bem e o problema foi resolvido.
Pretendo postar mais sobre os meus aprendizados do dia a dia em formato de blog e talvez em vídeo também.
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