Design de Projeto — Blueprint de Arquitetura Full-Stack do PriceTracker

Design de projeto é como a planta antes de construir um prédio—se você começar a construção sem uma planta, pode descobrir que o alicerce não é forte o suficiente ao chegar no terceiro andar, e não terá escolha a não ser demolir e recomeçar. Uma boa planta não é algo que você desenha e depois descarta; ela serve como guia durante todo o processo de construção.

1. O Que Você Vai Aprender

• Análise de Requisitos: Casos de Uso Core do SaaS de Rastreamento de Preços (Usuários, Produtos, Preços, Assinaturas, Notificações)
• Design Orientado ao Domínio: Identificando Raízes de Agregação, Objetos de Valor e Eventos de Domínio
• Decisão de Seleção de Tecnologia: Justificativa para Escolher FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + WebSocket
• Estratégias de Versionamento de API: Os Trade-offs Entre Versionamento por URL e por Header
• Blueprint Arquitetural: Topologia de Implantação do Charlie—Balanceamento de Carga, Separação Leitura/Escrita do Banco de Dados, Camadas de Cache

2. A História Real da Alice

(1) Dor: Quanto mais funcionalidades são adicionadas, mais bagunçado fica

O PriceTracker evoluiu de uma API simples para um serviço com um número crescente de funcionalidades, mas carecia de um design unificado—os limites entre produtos e preços eram nebulosos, a lógica de assinatura estava espalhada por 10 endpoints, e o sistema de notificações era fortemente acoplado à lógica de negócio. Toda vez que uma nova funcionalidade era adicionada, cinco arquivos tinham que ser modificados, e bugs de regressão ocorriam frequentemente.

(2) Solução com Design Orientado ao Domínio

O Design Orientado ao Domínio (DDD) identifica domínios core e limites de uma perspectiva de negócio: Agregado Product, Agregado Price, Agregado User, e Agregado Subscription—cada agregado tem limites claros e responsabilidades, e a comunicação entre agregados ocorre via eventos, eliminando interdependências.

(3) Resultado

Para adicionar novas funcionalidades, você só precisa modificar o código dentro do agregado correspondente; as mudanças não afetam mais todo o sistema. A lógica de assinatura está centralizada no agregado Subscription, e as notificações são acionadas via evento PriceUpdated, garantindo desacoplamento completo.

3. Análise de Requisitos

(1) Casos de Uso Core

(1) ▶ Exemplo: Script para Ordenação de Casos de Uso por Prioridade

# scripts/prioritize_use_cases.py
use_cases = [
    {"role": "User", "action": "register_login", "priority": "P0", "effort": 2},
    {"role": "User", "action": "query_price", "priority": "P0", "effort": 1},
    {"role": "User", "action": "subscribe_alert", "priority": "P1", "effort": 3},
    {"role": "Admin", "action": "bulk_import", "priority": "P0", "effort": 5},
]

# Ordenar por prioridade; dentro da mesma prioridade, ordenar em ordem crescente por carga de trabalho
order = {"P0": 0, "P1": 1, "P2": 2}
sorted_cases = sorted(use_cases, key=lambda x: (order[x["priority"]], x["effort"]))
for uc in sorted_cases:
    print(f"[{uc['priority']}] {uc['role']}: {uc['action']} (effort={uc['effort']}d)")

Saída:

# Execução Bem-sucedida

(2) Requisitos Não Funcionais

4. Design do Modelo de Domínio

(1) Diagrama ER

erDiagram
    User ||--o{ Subscription : has
    User ||--o{ Product : creates
    User ||--o{ Alert : sets
    Product ||--o{ Price : has
    Product ||--o{ Alert : watched_by
    Subscription ||--o{ Feature : includes
    
    User {
        int id PK
        string email UK
        string hashed_password
        string role
        datetime created_at
    }
    
    Product {
        int id PK
        string name
        string category
        float base_price
        string sku UK
        int user_id FK
        datetime created_at
    }
    
    Price {
        int id PK
        int product_id FK
        float price
        string currency
        string source
        datetime recorded_at
    }
    
    Subscription {
        int id PK
        int user_id FK
        string plan
        datetime starts_at
        datetime expires_at
    }
    
    Alert {
        int id PK
        int user_id FK
        int product_id FK
        float target_price
        string status
    }

erDiagram
    User ||--o{ Subscription : has
    User ||--o{ Product : creates
    User ||--o{ Alert : sets
    Product ||--o{ Price : has
    Product ||--o{ Alert : watched_by
    Subscription ||--o{ Feature : includes
    
    User {
        int id PK
        string email UK
        string hashed_password
        string role
        datetime created_at
    }
    
    Product {
        int id PK
        string name
        string category
        float base_price
        string sku UK
        int user_id FK
        datetime created_at
    }
    
    Price {
        int id PK
        int product_id FK
        float price
        string currency
        string source
        datetime recorded_at
    }
    
    Subscription {
        int id PK
        int user_id FK
        string plan
        datetime starts_at
        datetime expires_at
    }
    
    Alert {
        int id PK
        int user_id FK
        int product_id FK
        float target_price
        string status
    }

(2) Identificação de Raízes de Agregação

(1) ▶ Exemplo: Definições de Eventos de Domínio

# domain/events.py
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from enum import Enum

class EventType(Enum):
    PRICE_CHANGED = "price_changed"
    ALERT_TRIGGERED = "alert_triggered"
    USER_SUBSCRIBED = "user_subscribed"

@dataclass
class DomainEvent:
    event_type: EventType
    aggregate_id: int
    occurred_at: datetime = field(default_factory=datetime.utcnow)
    payload: dict = field(default_factory=dict)

# Uso: Evento de Alteração de Preço
price_event = DomainEvent(
    event_type=EventType.PRICE_CHANGED,
    aggregate_id=42,
    payload={"old_price": 299.9, "new_price": 249.9, "currency": "CNY"},
)

Saída:

# Execução Bem-sucedida

5. Decisões de Seleção de Tecnologia

(1) Comparação de Modelos

(2) Visão Geral da Arquitetura do Sistema

flowchart TD
    Client[Cliente / Bob Frontend] --> Nginx[Nginx Load Balancer]
    Nginx --> API1[FastAPI Pod 1]
    Nginx --> API2[FastAPI Pod 2]
    Nginx --> APIN[FastAPI Pod N]
    
    API1 --> PG_Master[(PostgreSQL Master)]
    API2 --> PG_Master
    APIN --> PG_Master
    
    PG_Master --> PG_Replica[(PostgreSQL Replica)]
    
    API1 --> Redis[(Redis Cluster)]
    API2 --> Redis
    APIN --> Redis
    
    Redis --> CW1[Celery Worker 1]
    Redis --> CW2[Celery Worker 2]
    
    CW1 --> PG_Master
    CW2 --> PG_Master
    
    API1 --> WS[WebSocket Hub]
    API2 --> WS
    
    Prometheus[Prometheus] --> API1
    Grafana[Grafana] --> Prometheus

flowchart TD
    Client[Cliente / Bob Frontend] --> Nginx[Nginx Load Balancer]
    Nginx --> API1[FastAPI Pod 1]
    Nginx --> API2[FastAPI Pod 2]
    Nginx --> APIN[FastAPI Pod N]
    
    API1 --> PG_Master[(PostgreSQL Master)]
    API2 --> PG_Master
    APIN --> PG_Master
    
    PG_Master --> PG_Replica[(PostgreSQL Replica)]
    
    API1 --> Redis[(Redis Cluster)]
    API2 --> Redis
    APIN --> Redis
    
    Redis --> CW1[Celery Worker 1]
    Redis --> CW2[Celery Worker 2]
    
    CW1 --> PG_Master
    CW2 --> PG_Master
    
    API1 --> WS[WebSocket Hub]
    API2 --> WS
    
    Prometheus[Prometheus] --> API1
    Grafana[Grafana] --> Prometheus

6. Estratégia de Versionamento de API

(1) Versão por URL vs. Versão por Header

(1) ▶ Exemplo: Estrutura de Roteamento com Versionamento por URL

from fastapi import APIRouter

# Rotas V1
v1_router = APIRouter(prefix="/api/v1", tags=["v1"])
v1_products = APIRouter(prefix="/products", tags=["products"])
v1_prices = APIRouter(prefix="/prices", tags=["prices"])
v1_auth = APIRouter(prefix="/auth", tags=["auth"])

# Rotas V2 (futuro)
v2_router = APIRouter(prefix="/api/v2", tags=["v2"])

# Montar roteadores
app.include_router(v1_auth)
app.include_router(v1_products, dependencies=[Depends(get_current_user)])
app.include_router(v1_prices, dependencies=[Depends(get_current_user)])
app.include_router(v1_router)

Saída:

# Execução Bem-sucedida

❓ Perguntas Frequentes

📖 Resumo

• A análise de requisitos distingue entre requisitos funcionais e não funcionais e clarifica prioridades e restrições
• DDD: Identificar raízes de agregação (User, Product, PriceImport), e definir limites de transação e regras de consistência
• Seleção de tecnologia baseada em caso de uso: FastAPI (assíncrono) + PostgreSQL (JSONB) + Redis (estruturas de dados) + Celery (filas de tarefas)
• Versionamento de API usa o prefixo URL /api/v1/, que é simples, intuitivo e amigável ao cache
• Topologia de implantação: Nginx Load Balancer → FastAPI Pods → PostgreSQL Master-Slave → Redis Cluster → Celery Workers

📝 Exercícios

1. Questão Básica (Dificuldade: ⭐): Desenhe um diagrama de arquitetura de sistema para o PriceTracker (incluindo FastAPI, PostgreSQL, Redis, Celery e Nginx), e rotule as responsabilidades de cada componente e o fluxo de dados. Dica: flowchart Mermaid
2. Problema Avançado (Dificuldade ⭐⭐): Projete um diagrama ER para o modelo de domínio do PriceTracker, identifique três raízes de agregação (User, Product, PriceImport), e defina as entidades incluídas em cada agregado e suas regras de limite. Dica: Mermaid erDiagram + tabela de raízes de agregação
3. Desafio (Dificuldade: ⭐⭐⭐): Complete o blueprint arquitetural completo do PriceTracker—incluindo o documento de requisitos (casos de uso core + requisitos não funcionais), uma tabela de comparação de tecnologias, código para a estrutura de roteamento de versionamento de API, e um diagrama de topologia de implantação (incluindo bancos de dados master-slave, camadas de cache e cluster Celery). Dica: Incorpore todo o conteúdo abordado nesta lição.

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