🗺️ Contexto#
La lentitud de una API casi nunca se explica solo por “el lenguaje”. En producción suele aparecer una mezcla de factores:
- consultas mal diseñadas,
- filtros que invalidan índices,
- enriquecimiento innecesario de respuestas,
- payloads demasiado grandes,
- procesos batch o críticos ejecutándose al mismo tiempo,
- ausencia de tablas resumen o estrategias de lectura.
Este caso modela ese escenario: una API de reportes convive con una tarea operacional que refresca agregados para lectura. La degradación no es decorativa; nace de competir por recursos sobre la misma base de datos.
📇 Ficha del caso#
| Categoría | Rendimiento |
| Estado | OPERATIVO |
| Stacks operativos | 7 de 7 |
La aplicacion responde bien con pocos usuarios, pero degrada su latencia y estabilidad al aumentar la concurrencia.
🧱 Dónde correrlo#
| Stack | Versión | URL en el hub | Implementación |
|---|---|---|---|
| 🐘 PHP | PHP 8.3 | http://localhost:8100/01/ | README |
| 🐍 Python | Python 3.12 | http://localhost:8200/01/ | README |
| 🟢 Node.js | Node.js 22 | http://localhost:8300/01/ | README |
| ☕ Java | Java 21 | http://localhost:8400/01/ | README |
| 🔵 .NET | .NET 8 | http://localhost:8500/01/ | README |
| 🐹 Go | Go 1.23 | http://localhost:8600/01/ | README |
| 🦀 Rust | Rust 1.83 | http://localhost:8700/01/ | README |
⚠️ Nota de honestidad del caso: No busca benchmarkear lenguajes. Busca demostrar diagnostico y remediacion real del problema de latencia bajo carga.
Caso 01 · API lenta bajo carga — ⬅️ README del caso · ⚖️ Comparativa de los 7 stacks
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