#backend

Todos saben usar Sidekiq básico. Lo que nadie te enseña: idempotencia, manejo de errores que no sea retry ciego, timeouts, cómo testear sin mockear todo, y patrones para jobs que llaman APIs externas.

Fixed window, sliding window, token bucket — tradeoffs reales, no solo definiciones. Dónde enforcer (nginx, app layer, Redis), cómo manejar sistemas distribuidos, y rate limiting por complejidad de operación.

pgvector lleva en producción desde 2023 y la mayoría de las apps no necesitan Pinecone ni Weaviate. Cómo instalar la extensión, guardar embeddings, buscar por similitud, y cuándo sí necesitas un vector DB dedicado.

Intro práctica a EDA desde un ángulo DDD. Cuándo las llamadas directas se vuelven un problema, qué son los domain events, y cómo implementarlos en Rails sin pasarte de Kafka cuando no lo necesitas.

Header versioning es más correcto en teoría. URL versioning es lo que los equipos realmente shippen de forma confiable. Las cuatro estrategias, sus tradeoffs reales, y cómo manejar deprecación sin romper clientes.

El tamaño del contexto afecta directamente latencia y costo. Cómo medir qué estás enviando realmente, cuándo chunking vs summarization vs retrieval, y por qué streaming cambia el UX aunque el tiempo total sea el mismo.

N+1 es el problema obvio. Pero hay toda una lista de cosas que te muerden tres meses después de lanzar: pagination, schema versioning, rate limiting por complejidad. Acá está el mapa.

Rails 8 llega con Solid Queue como backend por defecto para Active Job. Es un queue engine respaldado por tu base de datos. Veamos si es suficiente para tu app.

La mayoría de los devs corren queries sin leer un solo plan de ejecución. Acá te enseño a leer EXPLAIN ANALYZE sin necesitar conocimientos de DBA.