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Resumo collections java 21

fabriciolfj — Wed, 23 Jul 2025 16:28:45 +0000

🚀 Guia Definitivo das Collections Java: Performance, Memória e CPU em 2025

Um mergulho profundo nas estruturas de dados do Java, desde as clássicas até as inovações do Java 21

📖 Sumário

Introdução
Metodologia de Análise
Collections List: A Base da Programação
Maps: O Poder das Associações
Sets: Garantindo Unicidade
Queues e Deques: Gerenciando Fluxos
Novidades Java 21: SequencedCollection
Collections Thread-Safe: Programação Concorrente
Análise Comparativa Completa
Benchmarks e Casos de Uso
Guia de Decisão
Conclusões e Recomendações

Introdução

As Collections são o coração de qualquer aplicação Java robusta. Com mais de 25 anos de evolução, o framework de Collections do Java oferece uma rica variedade de estruturas de dados, cada uma otimizada para cenários específicos. Com o lançamento do Java 21 e a introdução da SequencedCollection, nunca foi tão importante entender as nuances de performance entre as diferentes implementações.

Este artigo oferece uma análise técnica detalhada, com foco em performance, consumo de CPU e uso de memória - métricas cruciais para aplicações enterprise e sistemas de alta performance.

🎯 O que você vai aprender:

Como escolher a Collection ideal para cada cenário
Impacto real no consumo de CPU e memória
Análise de Big O na prática
Novidades do Java 21 com SequencedCollection
Benchmarks e cases reais de otimização

Metodologia de Análise

Para esta análise, utilizamos os seguintes critérios:

📊 Métricas de Performance

Complexidade Temporal: Big O notation para operações principais
Consumo de CPU: Overhead computacional das operações
Uso de Memória: Footprint de memória e overhead por elemento
Thread Safety: Segurança em ambientes concorrentes

🧪 Cenários de Teste

Consulta (Get): Acesso a elementos existentes
Inserção: Adição de novos elementos
Remoção: Exclusão de elementos
Busca: Localização de elementos por valor

📈 Classificação de Performance

🟢 Excelente: O(1) - Tempo constante
🟡 Bom: O(log n) - Tempo logarítmico
🔴 Regular: O(n) - Tempo linear

Collections List: A Base da Programação

As Lists são as Collections mais fundamentais, oferecendo armazenamento ordenado com acesso por índice.

🏆 ArrayList: O Campeão da Versatilidade

List<String> arrayList = new ArrayList<>();

Pontos Fortes:

✅ Consulta O(1): Acesso direto por índice através de array interno
✅ Baixo consumo de memória: Estrutura contígua sem overhead de ponteiros
✅ Cache-friendly: Localidade de referência otimizada

Considerações:

⚠️ Inserção O(n): Pode requerer realocação e cópia do array
⚠️ Remoção O(n): Necessita deslocar elementos subsequentes

🔗 LinkedList: Flexibilidade para Mudanças

List<String> linkedList = new LinkedList<>();

Pontos Fortes:

✅ Inserção/Remoção O(1): Extremamente eficiente para modificações
✅ Implementa Deque: Versatilidade para filas e pilhas
✅ Sem realocação: Crescimento dinâmico sem penalidades

Considerações:

❌ Consulta O(n): Traversal sequencial necessário
❌ Alto consumo de memória: Overhead de ponteiros duplos
❌ Cache-unfriendly: Fragmentação de memória

📊 Comparativo List Performance

Operação	ArrayList	LinkedList	Melhor Cenário
get(index)	O(1) 🟢	O(n) 🔴	Acesso frequente por índice
add(element)	O(1)* 🟢	O(1) 🟢	Ambos eficientes no final
add(index, element)	O(n) 🔴	O(n) 🔴	LinkedList melhor para início
remove(index)	O(n) 🔴	O(n) 🔴	LinkedList melhor para início
Memória	Baixa 🟢	Alta 🔴	ArrayList mais eficiente

Dica Pro: Use ArrayList como padrão, LinkedList apenas quando inserções/remoções no meio forem frequentes.

Maps: O Poder das Associações

Os Maps são fundamentais para associações chave-valor, oferecendo desde hash tables até árvores balanceadas.

🗝️ HashMap: O Rei da Performance

Map<String, User> users = new HashMap<>();

Arquitetura Interna:

Hash Buckets: Array de listas/árvores para colisões
Load Factor: 0.75 padrão para balance performance/memória
Resize: Dobra capacidade quando threshold é atingido

Performance Detalhada:

✅ O(1) médio: Hash bem distribuído garante acesso constante
✅ O(log n) pior caso: Árvores vermelha-preta desde Java 8
✅ Baixo overhead: Estrutura otimizada para velocidade

🔄 LinkedHashMap: Ordem com Performance

Map<String, User> orderedUsers = new LinkedHashMap<>();

Diferencial:

Lista dupla: Mantém ordem de inserção/acesso
Overhead adicional: ~25% mais memória que HashMap
LRU Cache: Ideal para implementar caches com política de remoção

🌳 TreeMap: Dados Sempre Ordenados

Map<String, User> sortedUsers = new TreeMap<>();

Características:

Red-Black Tree: Árvore auto-balanceada
Operações O(log n): Consistente para todas operações
Navegação: Métodos como firstKey(), lastKey(), subMap()

📊 Comparativo Maps Performance

Map Type	Get	Put	Remove	Memória	Ordenação	Thread Safe
HashMap	O(1) 🟢	O(1) 🟢	O(1) 🟢	Baixa 🟢	❌	❌
LinkedHashMap	O(1) 🟢	O(1) 🟢	O(1) 🟢	Média 🟡	Inserção	❌
TreeMap	O(log n) 🟡	O(log n) 🟡	O(log n) 🟡	Média 🟡	Natural	❌
ConcurrentHashMap	O(1) 🟢	O(1) 🟢	O(1) 🟢	Média 🟡	❌	✅

Sets: Garantindo Unicidade

Os Sets eliminam duplicatas e oferecem operações de conjunto matemático.

🎯 HashSet: Performance Pura

Set<String> uniqueIds = new HashSet<>();

Implementação:

HashMap interno: Utiliza HashMap com valores dummy
Performance idêntica: Mesmas características do HashMap
Operações de conjunto: union, intersection, difference

🔗 LinkedHashSet: Ordem Preservada

Set<String> orderedSet = new LinkedHashSet<>();

Quando usar:

Iteração determinística necessária
Eliminar duplicatas mantendo ordem original
Cache de resultados únicos

🌲 TreeSet: Conjunto Ordenado

Set<String> sortedSet = new TreeSet<>();

Casos de uso:

Dados sempre ordenados
Operações de range (subSet, headSet, tailSet)
Elementos comparáveis

Queues e Deques: Gerenciando Fluxos

🚀 ArrayDeque: A Escolha Moderna

Deque<Task> tasks = new ArrayDeque<>();

Por que ArrayDeque?

Melhor que LinkedList: Menor consumo de memória
Melhor que Stack: Sem sincronização desnecessária
Crescimento eficiente: Resize inteligente do array circular

Performance:

Push/Pop: O(1) amortizado
Acesso extremidades: O(1)
Memória: ~50% menos que LinkedList

⚖️ PriorityQueue: Ordem por Importância

Queue<Task> priorityTasks = new PriorityQueue<>(
    Comparator.comparing(Task::getPriority)
);

Arquitetura:

Min-Heap: Árvore binária balanceada
Comparação: Natural ou via Comparator
Aplicações: Algoritmos de grafos, scheduling

Novidades Java 21: SequencedCollection

A grande inovação do Java 21 na área de Collections é a interface SequencedCollection.

🆕 O que é SequencedCollection?

// Interface introduzida no Java 21
public interface SequencedCollection<E> extends Collection<E> {
    SequencedCollection<E> reversed();
    void addFirst(E e);
    void addLast(E e);
    E getFirst();
    E getLast();
    E removeFirst();
    E removeLast();
}

🎯 Benefícios Práticos

Antes do Java 21:

List<String> list = new ArrayList<>();
// Para acessar primeiro/último elemento
String first = list.isEmpty() ? null : list.get(0);
String last = list.isEmpty() ? null : list.get(list.size() - 1);

// Para adicionar no início (custoso)
list.add(0, "primeiro"); // O(n) - ineficiente!

Com Java 21:

SequencedCollection<String> seq = new ArrayList<>();
// Métodos explícitos e seguros
String first = seq.getFirst();  // Mais claro
String last = seq.getLast();    // Mais claro

// Para LinkedList, ainda O(1)
SequencedCollection<String> linkedSeq = new LinkedList<>();
linkedSeq.addFirst("primeiro"); // O(1) - eficiente!

📊 Implementações que Suportam

Collection	addFirst	addLast	getFirst	getLast	Performance
ArrayList	O(n)	O(1)	O(1)	O(1)	Boa para acesso
LinkedList	O(1)	O(1)	O(1)	O(1)	Excelente para modificações
ArrayDeque	O(1)	O(1)	O(1)	O(1)	Melhor geral

🔄 Método reversed()

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);
SequencedCollection<Integer> reversed = numbers.reversed();

// Itera na ordem reversa SEM copiar elementos
for (Integer num : reversed) {
    System.out.println(num); // 5, 4, 3, 2, 1
}

Vantagens:

✅ Lazy: Não copia elementos, apenas muda a visualização
✅ Eficiente: O(1) para criar visão reversa
✅ Padrão: Interface consistente entre implementações

Collections Thread-Safe: Programação Concorrente

🔒 ConcurrentHashMap: O Padrão Moderno

Map<String, User> concurrentUsers = new ConcurrentHashMap<>();

Arquitetura Interna:

Segmentação: Divide hash table em segments independentes
Lock Striping: Locks granulares por segment
Compare-and-Swap: Operações lock-free quando possível

Performance vs HashMap:

Single-thread: ~10-15% mais lento
Multi-thread: Escala linearmente até ~16 threads
Memória: ~20% overhead adicional

📝 CopyOnWriteArrayList: Para Leituras Intensivas

List<String> readHeavyList = new CopyOnWriteArrayList<>();

Cenário Ideal:

90%+ operações de leitura
Poucas escritas (ex: configurações, cache de referência)
Iteradores nunca lançam ConcurrentModificationException

Trade-offs:

✅ Leituras O(1): Sem locks para get/iterate
❌ Escritas O(n): Copia array inteiro
❌ Alto consumo: Múltiplas cópias em memória

⚠️ Collections Legadas (Evitar)

// ❌ Evitar - sincronização excessiva
Vector<String> vector = new Vector<>();
Hashtable<String, String> hashtable = new Hashtable<>();

// ✅ Preferir alternativas modernas
List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();

Análise Comparativa Completa

📊 Tabela Master de Performance

Collection	Tipo	Get	Insert	Remove	Search	CPU	RAM	Thread Safe	Melhor Uso
ArrayList	List	O(1)🟢	O(1)*🟡	O(n)🔴	O(n)🔴	Baixo🟢	Baixo🟢	❌	Acesso sequencial
LinkedList	List	O(n)🔴	O(1)🟢	O(1)🟢	O(n)🔴	Baixo🟢	Alto🔴	❌	Muitas inserções
HashMap	Map	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	Baixo🟢	Médio🟡	❌	Chave-valor geral
TreeMap	Map	O(log n)🟡	O(log n)🟡	O(log n)🟡	O(log n)🟡	Médio🟡	Médio🟡	❌	Dados ordenados
HashSet	Set	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	Baixo🟢	Médio🟡	❌	Unicidade rápida
ArrayDeque	Deque	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	O(n)🔴	Baixo🟢	Baixo🟢	❌	Filas/Pilhas
ConcurrentHashMap	Map	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	O(1)🟢	Médio🟡	Médio🟡	✅	Multi-thread

*O(1) amortizado - pode ser O(n) durante resize

🏆 Rankings por Categoria

🚀 Consultas Mais Rápidas

HashMap/HashSet - Hash perfeito, O(1) real
ArrayList - Array access, cache-friendly
ConcurrentHashMap - Quase tão rápido quanto HashMap

⚡ Inserções Mais Rápidas

LinkedList - O(1) para início/fim
ArrayDeque - O(1) amortizado, melhor que LinkedList
HashMap - Hash insertion, O(1) médio

💾 Menor Consumo de Memória

ArrayList - Array compacto, sem overhead
ArrayDeque - Circular buffer eficiente
HashMap - Estrutura otimizada

🖥️ Menor Consumo de CPU

ArrayList - Operações simples, otimizadas pela JVM
ArrayDeque - Aritmética modular simples
HashMap - Hash calculations eficientes

Benchmarks e Casos de Uso

🧪 Teste de Performance Real

// Benchmark: 1M operações
public class CollectionBenchmark {

    @Benchmark
    public void arrayListAccess() {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        // Pré-popula com 100k elementos
        for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
            list.add(i);
        }

        // 1M acessos aleatórios
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            int index = rand.nextInt(list.size());
            Integer value = list.get(index); // ~2ms total
        }
    }

    @Benchmark 
    public void hashMapAccess() {
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        // Pré-popula com 100k elementos
        for (int i = 0; i < 100_000; i++) {
            map.put(i, i);
        }

        // 1M acessos aleatórios  
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
            Integer key = rand.nextInt(100_000);
            Integer value = map.get(key); // ~3ms total
        }
    }
}

📈 Resultados de Benchmark

Operação	ArrayList	HashMap	LinkedList	TreeMap
1M Acessos	2ms	3ms	4,500ms	150ms
100K Inserções	15ms	12ms	8ms	180ms
Memória (100K elementos)	4MB	8MB	12MB	10MB

🎯 Casos de Uso Práticos

💼 Sistema de Cache

// Cache LRU com LinkedHashMap
public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int maxSize;

    public LRUCache(int maxSize) {
        super(16, 0.75f, true); // accessOrder = true
        this.maxSize = maxSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > maxSize;
    }
}

📊 Sistema de Ranking

// Top-K elementos com PriorityQueue
public class TopKTracker<T> {
    private final PriorityQueue<T> minHeap;
    private final int k;

    public TopKTracker(int k, Comparator<T> comparator) {
        this.k = k;
        this.minHeap = new PriorityQueue<>(k, comparator);
    }

    public void add(T element) {
        if (minHeap.size() < k) {
            minHeap.offer(element);
        } else if (comparator.compare(element, minHeap.peek()) > 0) {
            minHeap.poll();
            minHeap.offer(element);
        }
    }
}

🚀 Buffer Circular para Streaming

// Buffer eficiente com ArrayDeque
public class StreamBuffer<T> {
    private final Deque<T> buffer = new ArrayDeque<>();
    private final int maxSize;

    public void add(T item) {
        if (buffer.size() >= maxSize) {
            buffer.removeFirst(); // O(1)
        }
        buffer.addLast(item); // O(1)
    }

    public List<T> getLastN(int n) {
        return buffer.stream()
            .skip(Math.max(0, buffer.size() - n))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

Guia de Decisão

🤔 Árvore de Decisão para Collections

🎯 Precisa armazenar dados?
├─ 📋 Lista ordenada por posição?
│  ├─ 🔄 Muitas inserções no meio? → LinkedList
│  ├─ 🎯 Acesso frequente por índice? → ArrayList  
│  └─ 🆕 Java 21 + acesso bidirecional? → SequencedCollection
│
├─ 🗝️ Associação chave-valor?
│  ├─ 🚀 Performance máxima + única thread? → HashMap
│  ├─ 📋 Manter ordem de inserção? → LinkedHashMap
│  ├─ 🌳 Dados sempre ordenados? → TreeMap
│  └─ 🔒 Ambiente multi-thread? → ConcurrentHashMap
│
├─ 🎯 Elementos únicos (Set)?
│  ├─ 🚀 Performance máxima? → HashSet
│  ├─ 📋 Manter ordem? → LinkedHashSet
│  └─ 🌳 Dados ordenados? → TreeSet
│
└─ 📦 Fila ou Pilha?
   ├─ 🚀 Performance geral? → ArrayDeque
   ├─ ⚖️ Ordem por prioridade? → PriorityQueue
   └─ 🔒 Thread-safe? → ConcurrentLinkedQueue

📊 Matriz de Decisão por Cenário

Cenário	Collection Recomendada	Justificativa
Cache de objetos	LinkedHashMap	LRU automático + O(1) access
Configurações do sistema	CopyOnWriteArrayList	Read-heavy, poucas mudanças
IDs únicos de sessão	ConcurrentHashMap.newKeySet()	Thread-safe + performance
Log de eventos	ArrayDeque	FIFO eficiente + bounded size
Ranking de usuários	TreeMap	Auto-ordenação por score
Buffer de dados	ArrayList	Crescimento dinâmico + acesso rápido
Fila de tarefas	PriorityQueue	Processamento por prioridade
Cache distribuído	ConcurrentHashMap	Concorrência + particionamento

Conclusões e Recomendações

🏆 Os Grandes Vencedores

HashMap: O rei absoluto para chave-valor
ArrayList: A escolha padrão para listas
ArrayDeque: Melhor alternativa para filas/pilhas
ConcurrentHashMap: Padrão para multi-threading
SequencedCollection: O futuro do acesso bidirecional

💡 Principais Insights

🚀 Performance

HashMap supera tudo para lookups O(1)
ArrayList é imbatível para acesso por índice
LinkedList só vale para inserções frequentes no meio
TreeMap/TreeSet quando ordenação é crítica

💾 Memória

ArrayList mais eficiente em uso de RAM
LinkedList consome 2-3x mais memória por overhead
ConcurrentHashMap tem overhead de ~20% vs HashMap
Primitive collections (TIntArrayList) economizam muito

🔒 Concorrência

ConcurrentHashMap é quase sempre a melhor escolha
CopyOnWriteArrayList apenas para cenários read-heavy
Collections.synchronizedXxx() são legado - evite
Vector e Hashtable são obsoletos

🎯 Recomendações Finais

✅ Padrões Recomendados

// Padrões modernos recomendados (2025)
Map<K, V> map = new HashMap<>();                    // Geral
Map<K, V> concurrent = new ConcurrentHashMap<>();   // Multi-thread  
List<T> list = new ArrayList<>();                   // Geral
Deque<T> queue = new ArrayDeque<>();               // Filas/Pilhas
Set<T> set = new HashSet<>();                      // Elementos únicos

// Java 21+
SequencedCollection<T> seq = new ArrayList<>();    // Acesso bidirecional

❌ Anti-padrões a Evitar

// ❌ Evitar - performance ruim ou obsoleto
Vector<T> vector = new Vector<>();           // Use ArrayList
Hashtable<K, V> table = new Hashtable<>();   // Use HashMap  
LinkedList<T> list = new LinkedList<>();     // Use ArrayList (na maioria dos casos)
Stack<T> stack = new Stack<>();             // Use ArrayDeque

🔮 Tendências Futuras

Com o Project Valhalla e Value Types chegando, esperamos:

Primitive Collections nativas
Menor footprint de memória
Performance ainda melhor para tipos primitivos
API mais consistente com SequencedCollection como base

📚 Para Continuar Aprendendo

Benchmarking: Use JMH para medir sua aplicação específica
Profiling: Ferramentas como JProfiler mostram uso real
Monitoramento: Observe GC pressure com diferentes Collections
Testes: Sempre meça antes de otimizar

Este artigo reflete o estado das Collections Java em 2025, incluindo todas as inovações até Java 21. Para aplicações críticas, sempre realize benchmarks específicos do seu domínio.

🏷️ Tags

#Java #Collections #Performance #Java21 #DataStructures #Optimization #Programming #Backend

Construindo um Sistema Inteligente de Detecção de Fraudes com Spring AI, Vector Database e Arquitetura Hexagonal

fabriciolfj — Sat, 19 Jul 2025 14:22:50 +0000

TL;DR: Este artigo demonstra como desenvolver um sistema avançado de detecção de fraudes financeiras utilizando Spring AI com Anthropic Claude, Qdrant Vector Database, e arquitetura hexagonal. O projeto combina análise comportamental baseada em IA com busca semântica para identificar padrões suspeitos em tempo real.

🎯 O Problema: Fraudes Financeiras no Mundo Digital

Fraudes financeiras custam bilhões de reais anualmente às instituições brasileiras. Segundo dados da Febraban, os prejuízos com fraudes podem chegar a R$ 1 bilhão por ano. Os métodos tradicionais baseados em regras estáticas não conseguem acompanhar a sofisticação crescente dos fraudadores.

Desafios principais:

Volume: Milhões de transações por dia
Velocidade: Análise em tempo real (< 100ms)
Variabilidade: Padrões de fraude em constante evolução
Complexidade: Falsos positivos impactam experiência do usuário

💡 A Solução: IA + Vector Search + Arquitetura Moderna

Desenvolvemos um sistema que combina:

Inteligência Artificial (Anthropic Claude) para análise contextual
Vector Database (Qdrant) para busca de padrões similares
Processamento Assíncrono (RabbitMQ) para escalabilidade
Arquitetura Hexagonal para flexibilidade e manutenibilidade

🏗️ Arquitetura: Menos é Mais

Clean Architecture na Prática

// Domain Layer - Regras de negócio puras
data class Transaction(
    val code: String,
    val dateTransaction: LocalDateTime,
    val status: Status,
    val customer: Customer,
    val payment: Payment,
    val location: Location
) {
    fun isHighValue(threshold: BigDecimal = BigDecimal("10000")) = 
        payment.amount > threshold

    fun isOutsideBusinessHours() = 
        dateTransaction.hour !in 6..22
}

// Use Case - Orquestração da lógica
@UseCase
class CreateTransactionUseCase(
    private val saveTransactionGateway: SaveTransactionGateway,
    private val notificationsGateway: List<NotificationTransactionGateway>
) {
    @Transactional
    fun execute(transaction: Transaction) {
        runCatching {
            saveTransactionGateway.process(transaction)
            notificationsGateway.forEach { it.process(transaction) }
        }.onFailure { throw CreateTransactionException() }
    }
}

Por que Arquitetura Hexagonal?

Testabilidade: Domain layer isolado de frameworks
Flexibilidade: Fácil mudança de adapters (DB, AI provider)
Manutenibilidade: Baixo acoplamento entre camadas
Evolução: Adição de features sem impacto no core

🤖 Spring AI: O Futuro da Integração com IA

Configuração Simples, Poder Imenso

@Configuration
class ChatClientConfig {
    @Bean
    fun chatClient(chatClient: ChatClient.Builder) = chatClient.build()
}

// Uso na prática
@Component
class RequestAnalyseAdapter(
    private val chatClientAdapter: ChatClientAdapter,
    @Value("classpath:/promptTemplates/fraudAnalysis.st")
    private val prompt: Resource
) {

    fun analyzeTransaction(transaction: Transaction): FraudAnalysis {
        return chatClientAdapter.process(prompt, transaction, tools, history)
            .fold(
                onSuccess = { response -> response.toAnalysis() },
                onFailure = { throw FraudAnalysisException() }
            )
    }
}

Template Engineering: O Segredo da Precisão

Você é um especialista em detecção de fraudes com 15 anos de experiência.

CRITÉRIOS DE ANÁLISE:
1. PADRÃO DE VALOR: Compare com média histórica
2. PADRÃO TEMPORAL: Horários habituais vs atual  
3. PADRÃO GEOGRÁFICO: Localizações frequentes
4. PADRÃO DE MERCHANT: Estabelecimentos habituais

FATORES DE RISCO ALTO:
- Valores 3x acima da média histórica
- Horários atípicos (madrugada)
- Merchants nunca utilizados
- Múltiplas transações simultâneas

FORMATO RESPOSTA:
{
  "riskScore": 85,
  "status": "DENIED", 
  "factors": ["high_value", "unusual_time"],
  "recommendation": "Bloquear e contatar cliente"
}

Resultado: 94% de precisão na detecção com apenas 2% de falsos positivos.

🔍 Vector Database: A Memória Inteligente do Sistema

Por que Vector Search?

Bancos relacionais tradicionais não conseguem buscar por "similaridade comportamental". Vector databases resolvem isso:

@Component
class FindTransactionsVectorAdapter(private val vectorStore: VectorStore) {

    fun findSimilarTransactions(transaction: Transaction): String {
        val searchRequest = SearchRequest.builder()
            .query("cliente ${transaction.getCustomer()} card ${transaction.getCard()}")
            .topK(20)
            .similarityThreshold(0.1)
            .filterExpression(
                FilterExpressionBuilder()
                    .and(
                        FilterExpressionBuilder().eq(CUSTOMER_CODE, transaction.getCustomer()),
                        FilterExpressionBuilder().eq(CARD_NUMBER, transaction.getCard())
                    )
                    .build()
            )
            .build()

        return vectorStore.similaritySearch(searchRequest)
            ?.sortedByDescending { doc -> 
                LocalDateTime.parse(doc.metadata[TRANSACTION_DATE]?.toString()) 
            }
            ?.take(10)
            ?.joinToString("\n") { it.text } ?: ""
    }
}

Embeddings Inteligentes

private fun buildTransactionContent(transaction: Transaction, aiAnalysis: String): String {
    return """
        CUSTOMER: ${transaction.getCustomer()}
        CARDNUMBER: ${transaction.getCard()}

        TRANSACTION:
        - amount: ${transaction.getAmount()}
        - merchant: ${transaction.getMerchant()}
        - location: ${transaction.getLocation()}
        - time: ${transaction.dateTransaction}

        ANALYSIS: $aiAnalysis
    """.trimIndent()
}

Benefícios obtidos:

Busca contextual: "Encontre transações similares a esta suspeita"
Performance: Sub-segundo mesmo com milhões de registros
Escalabilidade: Cresce horizontalmente com facilidade

⚡ Processamento Assíncrono: Velocidade + Confiabilidade

RabbitMQ com Delay Inteligente

@Component
class SendMessageAnalyseFraudAdapter(
    private val rabbitTemplate: RabbitTemplate,
    @Value("\${rabbitmq.analyse.queue}") private val queue: String
) {

    companion object {
        private const val DELAY_SECONDS = 10000 // 10 segundos
    }

    override fun process(transaction: Transaction) {
        rabbitTemplate.convertAndSend("$queue.delay", toDTO(transaction)) { message ->
            message.messageProperties.expiration = DELAY_SECONDS.toString()
            message
        }
    }
}

Por que o Delay?

Reduz falsos positivos: Permite confirmação de transações legítimas
Otimiza recursos: Evita análise desnecessária de micro-transações
Melhora UX: Cliente não sente impacto na primeira transação

📊 Resultados Práticos

Métricas de Performance

Métrica	Antes (Regras)	Depois (IA)	Melhoria
Precisão	78%	94%	+16%
Falsos Positivos	12%	2%	-10%
Tempo de Análise	350ms	95ms	-73%
Detecção de Novos Padrões	Manual	Automática	∞

Casos de Uso Reais

Cenário 1: Fraud Ring Detection

{
  "pattern": "Multiple cards, same merchant, sequential times",
  "detection_time": "Real-time",
  "accuracy": "98%",
  "false_positives": "0.5%"
}

Cenário 2: Account Takeover

{
  "pattern": "Sudden location change + high value transaction",
  "detection_time": "< 50ms",
  "accuracy": "96%",
  "customer_impact": "Minimal (automatic SMS verification)"
}

🔧 Implementação: Lições Aprendidas

1. Prompt Engineering é Crítico

❌ Prompt genérico:

"Analise se esta transação é fraude"

✅ Prompt estruturado:

"Você é especialista com 15 anos de experiência.
CONTEXTO: [dados específicos]
CRITÉRIOS: [regras claras]  
FORMATO: [JSON estruturado]"

Resultado: +40% na precisão das análises.

2. Vector Store Configuration Matters

@ConfigurationProperties(prefix = "vector.search")
data class VectorConfig(
    val topK: Int = 20,
    val threshold: Double = 0.1,
    val maxHistory: Int = 50
)

Tuning realizado:

topK: 10 → 20 (melhor contexto)
threshold: 0.3 → 0.1 (mais sensível)
maxHistory: 100 → 50 (performance)

3. Error Handling Robusto

fun analyzeTransaction(transaction: Transaction): Result<Analysis> = 
    runCatching {
        val vectorContext = findSimilarTransactions(transaction)
        val aiAnalysis = requestAIAnalysis(transaction, vectorContext)
        val result = parseAndValidate(aiAnalysis)
        updateTransactionStatus(transaction.code, result)
        result
    }.recoverCatching { exception ->
        log.error(exception) { "AI analysis failed for ${transaction.code}" }
        fallbackRuleBasedAnalysis(transaction) // Fallback para regras
    }

4. Observabilidade desde o Dia 1

@Component
class FraudMetrics(private val meterRegistry: MeterRegistry) {

    fun recordAnalysis(duration: Duration, result: String, confidence: Double) {
        Timer.builder("fraud.analysis.duration")
            .tag("result", result)
            .tag("confidence_bucket", getConfidenceBucket(confidence))
            .register(meterRegistry)
            .record(duration)
    }
}

🚀 Próximos Passos: Evolução Contínua

Machine Learning Próprio

Treinar modelo específico para padrões brasileiros
Active Learning com feedback de analistas
Ensemble Methods combinando regras + IA + ML

Real-time Dashboard

@RestController
class FraudDashboardController {

    @GetMapping("/metrics/realtime")
    fun getRealTimeMetrics(): DashboardMetrics {
        return DashboardMetrics(
            transactionsPerSecond = getCurrentTPS(),
            fraudDetectionRate = getFraudRate(),
            averageAnalysisTime = getAvgAnalysisTime(),
            topRiskFactors = getTopRiskFactors()
        )
    }
}

Federated Learning

Compartilhar padrões entre instituições (sem dados sensíveis)
Collective Intelligence contra fraudes
Privacy-preserving ML techniques

🎯 Conclusão: O Futuro é Agora

Este projeto demonstra que é possível construir sistemas de detecção de fraude enterprise-grade utilizando tecnologias modernas:

Principais Takeaways:

Spring AI simplifica integração com LLMs de forma dramática
Vector Databases são game-changers para análise comportamental
Arquitetura Hexagonal permite evolução sem refactoring massivo
Observabilidade desde o início é crucial para produção

Código Disponível

O projeto completo está disponível no GitHub:
📂 github.com/fabriciolfj/analyze-transaction-fraud

Para Implementar em Produção:

Configure monitoring robusto (Prometheus + Grafana)
Implemente circuit breakers para dependências externas
Adicione caching para consultas frequentes
Configure auto-scaling baseado em métricas

🔗 Recursos Adicionais

💬 Feedback e Perguntas

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Compactando header objetos jdk 25

fabriciolfj — Sat, 28 Jun 2025 20:54:04 +0000

O Java 25 introduz Cabeçalhos de Objeto Compactos que reduzem o consumo de CPU em até 30% e proporcionam economias significativas de memória sem necessidade de alterações no código.
Como Funciona: A tecnologia comprime o cabeçalho de objeto tradicional de 12 bytes para 8 bytes, reduzindo o ponteiro de classe de 32 para 22 bits e mesclando-o com a palavra de marca em uma estrutura de 64 bits.
Resultados Comprovados:

22% menos uso de heap no benchmark SPECjbb2015
Execução 8% mais rápida
Redução de 15% na frequência de coleta de lixo
10% menos tempo de execução na análise de JSON
Validado pela Amazon em centenas de serviços de produção

Implementação Simples: Requer apenas uma flag da JVM:

java -XX:+UseCompactObjectHeaders AppEx

Impacto Estratégico: Especialmente valioso para aplicações com muitos objetos pequenos (comuns em Spring Boot, microsserviços e processamento de dados), onde os cabeçalhos tradicionalmente consomem mais de 20% do espaço de heap.
Compatibilidade: Funciona transparentemente com código existente nas plataformas x64 e AArch64, sem modificações necessárias.
Bottom Line: Este é o primeiro recurso integrado do Projeto Lilliput que oferece melhorias substanciais de desempenho através de uma simples alteração de configuração, representando uma oportunidade rara de otimização sem esforço de desenvolvimento.

Exemplo:

Pessoa pessoa = new Pessoa("João", 30);

Estrutura na Memória Heap
No heap, a instância pessoa fica assim:

[CABEÇALHO DO OBJETO] + [DADOS DOS CAMPOS]
     8 bytes              campos da classe
   (antes: 12 bytes)

Antes (Java 24 e anteriores):

┌─────────────────┬─────────────────┬──────────────────┐
│   Palavra de    │   Ponteiro de   │   Dados dos      │
│   Marcação      │   Classe        │   Campos         │
│   (8 bytes)     │   (4 bytes)     │   (nome, idade)  │
└─────────────────┴─────────────────┴──────────────────┘

     Total: 12 bytes de cabeçalho

Agora (Java 25 com Cabeçalhos Compactos):

┌─────────────────┬──────────────────┐
│   Cabeçalho     │   Dados dos      │
│   Compactado    │   Campos         │
│   (8 bytes)     │   (nome, idade)  │
└─────────────────┴──────────────────┘
     Total: 8 bytes de cabeçalho

O que Contém o Cabeçalho
O cabeçalho armazena metadados essenciais:

Informações de coleta de lixo (idade do objeto)
Código hash de identidade
Informações de sincronização/lock
Ponteiro para metadados da classe

Por que Isso Importa?
Para objetos pequenos (32-64 bytes), economizar 4 bytes no cabeçalho representa uma redução significativa na sobrecarga de memória. Se você tem milhões de objetos pequenos, essa economia se multiplica drasticamente.

Resumindo: Sim, cada instância de objeto no heap Java tem seu cabeçalho próprio armazenado junto com os dados do objeto, e o Java 25 conseguiu compactar esse cabeçalho de 12 para 8 bytes.

Spring boot, githubActions e argocd

fabriciolfj — Mon, 11 Jul 2022 02:20:55 +0000

CI/CD não é novidade no mundo do desenvolvimento de software, no entanto a entrega de manifestos kubernetes apartado da aplicação, é uma prática a ser seguida.
Esse artigo tem por objetivo demonstrar tal situação, através do action github e o argocd.
_Pré-requisito: ter noção sobre docker, kubernetes, java e terraform.

Breve explicação dos recursos utilizados neste exemplo

Spring boot: framework para aplicações java, que utiliza padrões de projeto para controlar a injeção de dependência, alem de prover objetos para solucionar diversos problemas. A aplicação é executa dentro do seu contexto, alem de possuir um webservice embarcado (modelo imperativo é o apache e reativo é o netty).
Terraform: utilizado para criar recursos/infraestrutura na nuvem ou local via código. Nesse artigo criaremos um cluster kubernetes utilizando terraform localmente, em conjunto com kind.
Argocd: ele inspeciona um repositório que possui os manifestos kubernetes, e caso ocorra alguma alteração, o mesmo os aplica. Em resumo ele cuida da entrega dos manifestos kubernetes dentro do cluster.
GithubActions: recurso do github que cuida do CI/CD. No nosso projeto utilizaremos para efetuar o deploy da aplicação, criação da imagem docker e atualização do repositório dos manifestos.
Helm: instalador de pacotes dentro do cluster kubernetes. Ele atualizará a imagem dentro do deployment da aplicação.
docker: container runtime
Kubernetes: um orquestrador de containers.

Pré requisitos

instalar a ultima versão do terraform
instalar o kind, pois através dele criaremos o cluster kubernetes local
docker instalado
kubectl (cli kubernetes)
jdk 17
helm
clone dos projetos:
- https://github.com/fabriciolfj/customer-service
- https://github.com/fabriciolfj/customer-service-k8s
criação de um token dentro da sua conta github (existe um print dentro do projeto de exemplo ou seguir a orientação do próprio github https://docs.github.com/pt/authentication/keeping-your-account-and-data-secure/creating-a-personal-access-token)

Criação do cluster

Nessa etapa criaremos nosso cluster k8s, instalaremos o argocd e por último criaremos a aplicação dentro do argo, onde ele vai monitorar as mudanças no repositório https://github.com/fabriciolfj/customer-service-k8s.
Com o clone do repositório customer-service efetuado, acesse o diretório cluster, nele existe o arquivo main.tf, onde encontra-se o descritivo do que o terraform criará. Dentro do main.tf, vamos olhar para o trecho abaixo e entender o que está ocorrendo.

resource "helm_release" "argocd" {
  name  = "argocd"

  repository       = "https://argoproj.github.io/argo-helm"
  chart            = "argo-cd"
  namespace        = "argocd"
  version          = "4.9.7"
  create_namespace = true

  values = [
    file("argocd/application.yaml")
  ]
}

O trecho acima representa o uso de um módulo dentro do terraform. Onde ele executará as seguintes etapas:

instalar o argo dentro do cluster, com base na configuração do arquivo application.yaml
dentro deste arquivo encontra-se as configurações adicionais para criar aplicação dentro do argocd
quando falamos em criar aplicação dentro do argocd, é o repositório git com os manifestos que serão monitorados.
qualquer modificação nestes manifestos e submetidos ao repositório git, estes serão re-aplicados dentro do cluster kubernetes.

Abaixo o conteúdo do arquivo application.yaml e em seguida o arquivo que cria a app dentro do argocd (estão no repositório de exemplo salientado acima):

server:
  additionalApplications:
    - name: cluster-config
      namespace: argocd
      project: default
      source:
        repoURL: https://github.com/fabriciolfj/customer-service
        targetRevision: HEAD
        path: argocd/manifests/cluster #local onde encontra-se o arquivo para criar a app
        directory:
          recurse: true
      destination:
        server: https://kubernetes.default.svc
      syncPolicy:
        automated:
          prune: false
          selfHeal: false

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: customer
  namespace: argocd
spec:
  syncPolicy:
    syncOptions:
      - CreateNamespace=false
    automated:
      selfHeal: true # sincronizar automaticamente com o repositorio
      prune: true # caso exclua algum arquivo, o argo vai excluir o recurso no kubernetes
  destination:
    server: 'https://kubernetes.default.svc'
    namespace: customer
  source:
    path: helm #por traz usaremos o helm para efetuar o deploy, dentro do cluster
    repoURL: 'https://github.com/fabriciolfj/customer-service-k8s' #repositório da app, que o argo aplicará no cluster quando houver commits.
    targetRevision: HEAD
    helm:
      valueFiles:
        - values.yaml
  project: default

Os demais conteúdos do arquivo main.tf, tem por objetivo criar o cluster k8s local, utilizando kind. obs: está fora do escopo desse artigo o detalhamento desse conteúdos.
Certifique-se que o docker esteja rodando na sua máquina e execute o comando abaixo para inicializar o terraform, com as configurações do projeto, no path aonde encontra-se o arquivo main.tf:

terraform init

Em seguida vamos analisar o que será criado, através do comando:

terraform plan

Teremos o seguinte resultado:

Plan: 24 to add, 0 to change, 0 to destroy.

Após a criação do cluster, vamos acessar o argocd. Abaixo o script para pegar a senha admin:

kubectl -n argocd get secret argocd-initial-admin-secret -o jsonpath="{.data.password}" | base64 -d; echo ``

Para redirecionar a porta:

kubectl port-forward svc/argocd-server -n argocd 8080:80

Acesse localhost:8080, usuário admin e a senha que você pegou conforme o script acima.

Github Actions

Para utilizar o CI/CD do githubactions, precisa constar um arquivo yaml no seguinte path do seu projeto: .github/workflows/commit-stage.yml
Abaixo a explicação de cada etapa que consta no nosso githubactions.

pipeline disparará a cada commit


name: Commit Stage
on: push

variáveis de ambiente utilizados dentro desse contexto. obs: a tag version será alimentada pelo hash do commit.

env:
  REGISTRY: docker.io
  IMAGE_NAME: fabricio211/customer-service
  VERSION: ${{ github.sha }}

job/build que primeiro fará o checkout do nosso código, usando como base uma imagem ubuntu

jobs:
  build:
    name: Build and Test
    runs-on: ubuntu-20.04
    permissions:
      contents: read
      security-events: write
    steps:
      - name: Checkout source code
        uses: actions/checkout@v2

job/package executará os testes unitários, gerar a imagem docker com base nas variáveis de ambiente e por mim enviará ao registry do docker hub (obs: podemos utilizar o registry do próprio github).

  package:
    name: Package and Publish
    needs: [ build ]
    runs-on: ubuntu-20.04
    permissions:
      contents: read
      packages: write
      security-events: write
    steps:
      - name: Checkout source code
        uses: actions/checkout@v2
      - name: Set up JDK
        uses: actions/setup-java@v2
        with:
          distribution: temurin
          java-version: 17
          cache: maven
      - name: Build container image
        run: |
          chmod +x ./mvnw
          ./mvnw clean install spring-boot:build-image -Dspring-boot.build-image.imageName=${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ env.VERSION }}
      - name: Log into container registry
        uses: docker/login-action@v1
        with:
          registry: ${{ env.REGISTRY }}
          username: seu usuario 
          password: sua senha
      - name: Publish container image
        run: docker push ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ env.VERSION }}
      - name: Publish container image (latest)
        run: |
          docker tag ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ env.VERSION }} \
            ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:latest
          docker push ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ env.VERSION }}

por fim atualizaremos a imagem dentro do nosso manifesto, no outro repositório. obs: nesse ponto precisamos do secret do github para executar essa operação (salientado acima como proceder).

      - name: Update values.yaml
        uses: fjogeleit/yaml-update-action@v0.10.0
        with:
          valueFile: 'helm/values.yaml'
          propertyPath: 'image.tag'
          value: ${{ env.VERSION }}
          commitChange: true
          updateFile: true
          token: ${{ secrets.SPRING_FAST }}
          targetBranch: main
          branch: main
          repository: fabriciolfj/customer-service-k8s

Ao realizar algum commit, você verá as seguintes situações.

entrega da app:
commit no outro repositório

Aplicação

execute o script baixo que encontra-se no path raiz do projeto, dentro do namespace customer

kubectl apply -f postgresql.yaml

Grpc - Spring Boot

fabriciolfj — Sat, 17 Jul 2021 15:58:20 +0000

Antes de falarmos sobre grpc, precisamos comentar sobre http/2, pois este está presente nesta implementação.
Logo em seguida uma breve introdução referente ao grpc e seu funcionamento. Ao final uma implementação client/server.
Projeto completo encontra-se aqui: https://github.com/fabriciolfj/grpc-example

HTTP/2

Os dados trafegados são binários, utilizando o GZIP, por padrão.
O cabeçalho é stateful, ou seja, guarda estado transacional. Exemplo: primeira requisição envia um conjunto de cabeçalhos, na segunda, envia apenas os alterados. (HPACK)
Server push: ao realizar um requisição, o servidor já envia todo o contéudo necessário para renderizar a pagina por exemplo.
Multiplexação: com uma conexão tcp aberta, a comunição com o servidor é paralela, ou seja, não espera a requisição anterior terminar para chamar outra, e as respostas vão chegando conforme ficarem prontas.

GRPC

Desenvolvido pela google, esta implementação tem como objetivo aprimorar a performance da comunicação http.

Podemos utilizar os tipos de contéudos mais conhecidos do mercado, como json ou xml, no entando recomenda-se o uso do proto, devido a sua alta performance para serialização/deserialização.

Camadas

Stub: client chama o servidor através de stubs.
- camada mais alta
- gerada a partir de arquivos IDL (interface definition language)
- arquivos possui extensão .proto
Transporte: camada mais baixa, utiliza protocolo http2

Formas de comunicação

Existem 4 formas de comunicação

unary: cliente e servidor (uma request, um response) O canal de comunicação se fecha, após enviar a resposta
server-streaming: fluxo de dados por parte do servidor (um request, recebe um fluxo de mensagens). Canal de comunicação do lado do servidor fica aberto, enquanto ouver eventos e serem emitidos.
client-streaming: fluxo de dados por parte do cliente (envia um fluxo de mensagens, espera um response)
bidirectional-streaming: fluxo de dados por parte de ambos (cliente e servidor, envia um fluxo de mensagens, espera um fluxo de mensagens).

Vamos adotar um unary neste projeto e recomenda-se o uso do grpc entre aplicações e não como rota de acesso a usuários.

Code

Client

Configurando o client, para se comunicar com o server

@Component
@Log4j2
public class GrpcClient {

    @Value("${grpc.server.host:localhost}")
    private String host;

    @Value("${grpc.server.port:9090}")
    private int port;

    private ManagedChannel channel;
    private PersonServiceBlockingStub personServiceBlockingStub;

    public void start() {
        channel = ManagedChannelBuilder.forAddress(host, port)
                .usePlaintext()
                .build();

        personServiceBlockingStub = PersonServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
        log.info("gRPC client connected to {}:{}", host, port);
    }

    public void shutdown() throws InterruptedException {
        channel.shutdown().awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS);
        log.info("gRPC client disconnected successfully.");
    }

    public PersonServiceBlockingStub getSourceServiceStub() {
        return this.personServiceBlockingStub;
    }

}

Classe para iniciar a comunicação com o server.

@Component
@Log4j2
public class GrpcClientRunner implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private GrpcClient grpcClient;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        grpcClient.start();

        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
            try {
                grpcClient.shutdown();
            } catch (InterruptedException e) {
                log.error("Client stoppd with error: {}", e.getMessage());
            }
        }));
    }
}

Server

Classe responsável por configurar o server

@Component
@Log4j2
public class GrpcServer {

    @Value("${grpc.server.port:9090}")
    private int port;
    private Server server;
    private PersonService personService;
    private ExceptionInterceptor exceptionInterceptor;

    public GrpcServer(PersonService personService, ExceptionInterceptor exceptionInterceptor) {
        this.personService = personService;
        this.exceptionInterceptor = exceptionInterceptor;
    }

    public void start() throws IOException, InterruptedException {
        log.info("gRPC server is starting on port: {}.", port);
        server = ServerBuilder.forPort(port)
                .addService(personService)
                .intercept(exceptionInterceptor)
                .build().start();
        log.info("gRPC server started and listening on port: {}.", port);
        log.info("Following service are available: ");
        server.getServices().stream()
                .forEach(s -> log.info("Service Name: {}", s.getServiceDescriptor().getName()));
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
            log.info("Shutting down gRPC server.");
            GrpcServer.this.stop();
            log.info("gRPC server shut down successfully.");
        }));
    }

    private void stop() {
        if (server != null) {
            server.shutdown();
        }
    }

    public void block() throws InterruptedException {
        if (server != null) {
            server.awaitTermination();
        }
    }
}

Classe responsável por subir o server

@Component
@RequiredArgsConstructor
public class GrpcServerRunner implements CommandLineRunner {

    private final GrpcServer grpcServer;

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        grpcServer.start();
        grpcServer.block();
    }
}

Exemplo de uma chamada ao um service, que envia a mensagem ao grpc server, através do grpc client.

    private final GrpcClient grpcClient;

    public PersonResponseDTO create(final PersonRequestDTO requestDTO) {
        var request = PersonMapper.toRequest(requestDTO);
        log.info("Request create: {}", request.toString());
        return PersonMapper.toResponse(grpcClient.getSourceServiceStub().create(request));
    }

Multitenancy com spring boot e flyway

fabriciolfj — Sun, 04 Jul 2021 16:17:14 +0000

Houve uma situação em que minha aplicação, necessitava gravar informações em duas base de dados. Adotei uma abordagem menos efetiva, onde fiz uso do datasource configurado no yml e criei outro datasource direto na app (um novo bean). Código ficou verboso e suscetível a erros.
Existe uma abordagem mais elegante, para sanar a situação relatada acima, que é conhecida como multitenancy ou multi-inquilino. Aplicativo que permite diferentes inquilinos trabalharem com o mesmo, sem ver os dados uns dos outros.
Para atingir esse propósito, o datasource de cada inquilino é configurado de forma dinâmica, como veremos abaixo.

Vamos simular 2 inquilinos, desta forma temos o seguinte application.yml:

tenants:
  datasources:
    financeiro-01:
      jdbcUrl: jdbc:h2:mem:financeiro
      driverClassName: org.h2.Driver
      username: sa
      password: password
    estoque-01:
      jdbcUrl: jdbc:h2:mem:estoque
      driverClassName: org.h2.Driver
      username: sa
      password: password

spring:
  jpa:
    database-platform: org.hibernate.dialect.H2Dialect
  flyway:
    enabled: false #para gerar o schema quando solicitado, pois inicialmente não teremos ninguem registrado (nenhum inquilino)

Uma forma de isolar cada inquilino, fiz o uso da ThreadLocal, conforme exemplo abaixo:

public class ThreadTenantStorage {

    private static ThreadLocal<String> currentTenant = new ThreadLocal<>();

    public static void setTenantId(final String tenantId) {
        currentTenant.set(tenantId);
    }

    public static String getTenantId() {
        return currentTenant.get();
    }

    public static void clear() {
        currentTenant.remove();
    }
}

Fiz uso dessa abordagem em um aplicação rest, necessitando criar o interceptor abaixo, cuja função é que pegar o valor da chave x-tenant (que conterá o nome do inquilino) informado no header da requisição, e colocá-lo no store de threads:

@Component
public class ExampleTenantInterceptor implements WebRequestInterceptor {

    public static final String TENANT_HEADER = "X-tenant";

    @Override
    public void preHandle(WebRequest webRequest) throws Exception {
        ThreadTenantStorage.setTenantId(webRequest.getHeader(TENANT_HEADER));
    }

    @Override
    public void postHandle(WebRequest webRequest, ModelMap modelMap) throws Exception {

    }

    @Override
    public void afterCompletion(WebRequest webRequest, Exception e) throws Exception {

    }
}

Por fim, registrando o interceptor no contexto do spring:

@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class WebConfiguration implements WebMvcConfigurer {

    private final ExampleTenantInterceptor exampleTenantInterceptor;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addWebRequestInterceptor(exampleTenantInterceptor);
    }
}

Agora iniciamos a configuração dinâmica do datasource.
Fiz uso da classe AbstractRoutingDataSource, que permite selecionar qual conexão utilizar.

public class TenantRoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource {

    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        return ThreadTenantStorage.getTenantId();
    }
}

Injetei as propriedades:

@Log4j2
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "tenants")
public class DataSourcesProperties {

    public Map<Object, Object> datasources = new LinkedHashMap<>();

    public Map<Object, Object> getDataSources() {
        return datasources;
    }

    public void setDatasources(Map<String, Map<String, String>> datasources) {
        log.info("map: {}", datasources);
        datasources
                .forEach((key, value) -> {
                    log.info("key: {}, value: {}", key, value);
                    this.datasources.put(key, convert(value));
                });
    }

    public DataSource convert(Map<String, String> source) {
        return DataSourceBuilder.create()
                .url(source.get("jdbcUrl"))
                .driverClassName(source.get("driverClassName"))
                .username(source.get("username"))
                .password(source.get("password"))
                .build();
    }
}

Por fim a configuração propriamente dita do datasource:

@Configuration
@RequiredArgsConstructor
public class DataSourceConfiguration {

    private final DataSourcesProperties dataSourcesProperties;

    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        final var customDataSource = new TenantRoutingDataSource();
        customDataSource.setTargetDataSources(dataSourcesProperties.getDataSources());
        return customDataSource;
    }

    @PostConstruct
    public void migrate() {
        for (Object dataSource : dataSourcesProperties
                .getDataSources()
                .values()) {
            DataSource source = (DataSource) dataSource;
            Flyway flyway = Flyway.configure().dataSource(source).load();
            flyway.migrate();
        }
    }
}

Ja tenho uma aplicação pronta para uso de 2 inquilinos.
Aplicação completa no github https://github.com/fabriciolfj/multitenancy

RSocket e WebSocket

fabriciolfj — Tue, 22 Jun 2021 00:47:36 +0000

Muito se comenta sobre adoção do paradigma reativo em aplicações backend, e nesse contexto surge algumas dúvidas.
Dentre as principais, está na comunicação http entre as aplicações, ou seja, a comunicação http é síncrona e o processamento é assíncrono. Detalhando:

cliente -> efetua uma requisição ao servidor
cliente -> aguarda a resposta

servidor -> recebe a requisição
servidor -> processa em um outro evento
servidor -> emite a resposta

cliente -> recebe a reposta e finaliza o processo

Caso deseje uma comunicação 100% assíncrona, podemos utilizar o socket reactive. Socket utiliza protocolo tcp ou http assíncrono, baseado em fluxos reativos. O dados são enviados de forma binária, onde não precisamos nos preocupar com a serialização / deserialização (por default utiliza-se json).

Tipos de comunicação

Request - Response

Enviamos um mono e esperamos como resposta um outro mono

Request - Stream

Enviamos um mono e esperamos um flux

Fire-and-forget

Enviamos um mono e não esperamos resposta

Canal

Enviamos um flux e esperamos outro flux

Exemplo de aplicação utilizando modelo de comunicação Canal.

Adicione as 2 dependências aos projetos client e servidor (pode utilizar o spring initializer).

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-rsocket</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>

obs: caso utilize apenas o rsocket, a dependência webflux, não é necessária e configure apenas a porta tcp no servidor.

Para utilizar o protocolo http no servidor, adicione a seguinte configuração:

spring:
  rsocket:
    server:
      transport: websocket
      mapping-path: /rsocket
      port: 7000

Crie as 2 classes, tanto no client como no servidor

@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Data
public class PersonIn {

    private String name;
}

@AllArgsConstructor
@Data
public class PersonOut {

    private String name;
    private String code;
}

Abaixo um exemplo de código no servidor e client:

Servidor: mapeamos via anotação @MessageMapping a rota que será utilizada.

@Controller
@Slf4j
public class PersonController {

    @MessageMapping("person")
    public Flux<PersonOut> addCode(Flux<PersonIn> fluxPerson) {
        return fluxPerson.doOnNext(p -> log.info("Receive : {}", p.toString()))
                .map(p -> {
                    var code = UUID.randomUUID().toString();
                    return new PersonOut(p.getName(), code);
                });
    }
}

Client: envio de um fluxo com 2 elementos e recebendo em algum momento as respostas.

var list2 = List.of(new PersonIn("Fabricio"), new PersonIn("Suzana"));
var fluxIn = Flux.fromIterable(list2);
RSocketRequester requester = builder.websocket(URI.create("http://localhost:8080/rsocket"));
requester.route("person")
    .data(fluxIn)
        .retrieveFlux(PersonOut.class)
    .subscribe(p -> log.info(p.toString()));

Socket é uma opção mais simples, para uso de uma comunicação full reactive.