Desenhando e implementando APIs robustas e previsíveis

Que vão muito além da escalabilidade

Criar uma API que funciona já não é mais suficiente. O verdadeiro desafio hoje é construir APIs robustas e previsíveis, capazes de lidar com falhas, manter a consistência dos dados e entregar confiabilidade mesmo em cenários inesperados.

Segundo Rafael Ponte, engenheiro de software na Zup com experiência em sistemas distribuídos, a grande questão não é apenas escalar aplicações, mas preparar os sistemas para enfrentar a imprevisibilidade da rede e os limites naturais da tecnologia.

Durante anos, a escalabilidade foi tratada como prioridade máxima no desenvolvimento de sistemas. Mas, como lembra Rafael, as maiores empresas do mundo já resolveram esse problema em larga escala. Hoje, o que mais desafia times de tecnologia é lidar com falhas inevitáveis: latências, quedas de rede, sobrecargas ou requisições duplicadas.

Um ponto de atenção importante é o uso indiscriminado de microsserviços. Apesar da popularidade, eles trazem complexidade extra e abrem espaço para novas falhas. Em muitos cenários, um monólito bem construído pode ser mais eficiente, previsível e simples de manter. Como o próprio Rafael afirma: não distribua, a não ser que você realmente precise distribuir.

Os pilares da resiliência

Para que uma API suporte o crescimento do uso sem comprometer a experiência do usuário, é fundamental se apoiar em três grandes pilares. O primeiro é o cache, que reduz o custo de processamento e melhora o tempo de resposta. O segundo é a assincronicidade, permitindo que tarefas mais demoradas rodem em segundo plano enquanto o sistema se mantém ágil. E o terceiro é o balanceamento de carga, distribuindo as requisições entre diferentes recursos para evitar sobrecargas.

Essas práticas ajudam a sustentar a performance, mas sozinhas não bastam. É preciso também planejar como reagir quando tudo der errado.

Falhar rápido para não cair por completo

Uma API robusta precisa saber falhar rápido. O conceito de fail fast consiste em definir limites claros, como timeouts, para que o sistema não fique indefinidamente esperando por uma resposta que nunca chegará. Essa abordagem pode gerar indisponibilidade momentânea para alguns usuários, mas protege a aplicação como um todo, evitando que o serviço inteiro saia do ar.

Outro ponto crucial é a idempotência, ou seja, a garantia de que uma operação terá sempre o mesmo resultado, mesmo quando repetida. Em um cenário simples de pagamento, por exemplo, se o cliente envia a mesma requisição duas vezes, uma API idempotente não duplica a cobrança. Essa previsibilidade preserva tanto a integridade dos dados quanto a confiança dos usuários no sistema.

O desafio da sobrecarga

Em algum momento, toda API será pressionada por um volume de tráfego maior do que o previsto. Quando isso acontece, a robustez não está em aceitar tudo, mas em saber se defender. Algumas estratégias incluem limitar a quantidade de requisições que um mesmo usuário pode realizar, sinalizar ao cliente que o sistema está sobrecarregado e precisa reduzir o ritmo, ou até mesmo descartar requisições menos críticas para que o serviço principal se mantenha disponível.

Em outras palavras, a força de uma API não está em dizer “sim” para tudo, mas em ter a clareza de quando e como dizer “não”.

Desenhar APIs robustas e previsíveis é um exercício de equilíbrio entre performance, resiliência e clareza. É sobre falhar rápido, favorecer a idempotência e respeitar os limites do sistema. Mais do que escalar indefinidamente, uma API de sucesso é aquela que continua de pé mesmo quando o inevitável acontece, e que tem a maturidade de dizer “não” para garantir a continuidade do negócio.

Quer saber mais?

Este foi o tema do episódio #59 do Escovando Bits, você pode escutar a entrevista na íntegra no seu agregador de podcast favorito.