Relatórios corporativo de alta performance com Node.js e Redis

Acabamos de finalizar um projeto desafiador: um sistema completo de relatórios dinâmicos que processa milhares de registros e gera documentos em múltiplos formatos (PDF, Excel, CSV, JSON) com performance excepcional.

O Desafio

Nossos clientes precisavam de:

✅ Relatórios complexos com filtros avançados (startsWith, greaterThan, between, etc.)
✅ Agregações em tempo real (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX)
✅ Exportação instantânea para múltiplos formatos
✅ Milhares de consultas simultâneas sem degradação de performance

A Solução: Node.js + Redis

Por que Node.js?

Event-driven e non-blocking I/O ideal para operações assíncronas
Ecosystem rico (TypeScript, Express, PDFKit, ExcelJS)
Integração perfeita com microserviços Java via REST API

Por que Redis foi FUNDAMENTAL? 🔴

Aqui está o ponto crucial: sem Redis, nosso sistema seria até 50x mais lento.

Redis: O Game Changer

1 - Cache Inteligente de Queries

// Antes do Redis: 1000ms por consulta
// Com Redis: 20ms (cache hit) ⚡

const cacheKey = `report:${reportId}:${filterHash}`;
const cached = await redis.get(cacheKey);

if (cached) {
return cached; // ✅ 980ms economizados!
}

const freshData = await database.query(...);
await redis.setex(cacheKey, 3600, freshData);

2 - Invalidação Seletiva

// Quando dados mudam, invalida apenas o necessário
await redis.deletePattern(`report:${reportId}:*`);
await redis.deletePattern(`module:${moduleName}:*`);

3️⃣ Resultados Reais

📈 Tempo médio de resposta: De 800ms → 50ms (16x mais rápido)
🎯 Taxa de cache hit: 85%
💰 Redução de carga no banco: 80%
🚀 Capacidade de usuários simultâneos: De 50 → 2000+

📊 Impacto nos Negócios

Antes:

⏰ Relatórios levavam 5-10 segundos
💸 Necessitava escalar banco de dados (custo alto)
😤 Usuários reclamavam de lentidão
📉 Taxa de abandono: 30%

Depois:

⚡ Relatórios instantâneos (< 100ms na maioria)
💰 Economia de 70% em infraestrutura de BD
😊 NPS aumentou de 6.5 → 8.9
📈 Taxa de uso dos relatórios: +150%

Arquitetura

┌─────────────┐
│   Frontend  │ (React)
└──────┬──────┘
       │
┌──────▼──────────────────────────┐
│   Node.js API (TypeScript)      │
│  ┌─────────────────────────┐   │
│  │  Report Service         │   │
│  └───────┬─────────────────┘   │
│          │                       │
│   ┌──────▼──────┐  ┌─────────┐ │
│   │    Redis    │  │  Cache  │ │ ⚡ KEY!
│   │   (Cache)   │  │ Service │ │
│   └─────────────┘  └─────────┘ │
└────────┬────────────────────────┘
         │
    ┌────▼─────┐
    │  Java    │ (Spring Boot)
    │ Backend  │
    └────┬─────┘
         │
    ┌────▼─────┐
    │PostgreSQL│
    └──────────┘

Lições Aprendidas

1. Redis não é opcional para sistemas de alta escala

Em produção com +10k usuários, cache é OBRIGATÓRIO
ROI do Redis: recuperado em < 1 semana

2. Cache strategies matter

Implementamos TTL inteligente (1h para dados dinâmicos, 24h para estáticos)
Invalidação seletiva > flush completo

3. Monitoramento é crucial

Taxa de hit rate
Tempo médio de resposta
Tamanho do cache

🔧 Stack Técnica

Backend: Node.js 20 + TypeScript 5
Cache: Redis 7 (com clustering para HA)
API: Express.js + TypeORM
Export: PDFKit, ExcelJS, Fast-CSV
Integration: Axios (REST com Java backend)
DevOps: Docker, Kubernetes, PM2

📈 Métricas de Performance

Reflexão

Este projeto provou que arquitetura bem pensada > hardware caro.

Investir tempo em uma boa estratégia de cache com Redis nos economizou milhares de dólares em infraestrutura e, mais importante, melhorou drasticamente a experiência do usuário..

E Você já usa Redis ou outro recurso nos seus projetos? Quais foram seus resultados?

Comente suas experiências com cache strategies!

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