Você já percebeu como alguns sistemas são incrivelmente rápidos, enquanto outros travam no pior momento? Em escala global, um pequeno aumento de responde, mesmo que em milissegundos, pode significar milhões em perdas.
O Google foi uma das milhares de empresa que também enfrentou esse problema e encontrou um caminho: reduzir a “Tail Latency” – ou seja, otimizar os piores casos de resposta nos sistemas distribuídos.
Mas antes de falarmos do como, você sabe o que é Tail Latency ? Tail Latency é a latência dos piores casos em um sistema distribuído, geralmente medida em percentis como p99 (tempo de resposta máximo para 99% das requisições). Mesmo que a mediana (p50) seja baixa, requisições no p99 ou p99.9 podem ser muito mais lentas, impactando a experiência do usuário. Em escala, esse problema se agrava, pois sistemas distribuídos lidam com múltiplos componentes, e basta um deles apresentar alta latência para degradar a resposta final.
Eu entendo que em alguns casos parece muito pouco, mas imagine empresas lidando com 5.000 usuários simultâneos realizando uma compra ao mesmo tempo. Se a latência no p99 for alta, isso significa que pelo menos 50 transações terão tempos de resposta muito acima do esperado e, em alguns casos, podem até resultar em timeouts. Agora, escale isso para milhões de requisições e o impacto pode ser enorme, afetando conversões, experiência do usuário e até a receita do negócio.
No artigo “The Tail at Scale”, Jeffrey Dean e Luiz André Barroso explicam como empresas lidam com esse desafio usando estratégias como:
✅ Hedged Requests (Redundância Inteligente) – Disparar múltiplas cópias da mesma requisição garantindo que a resposta mais rápida seja utilizada e as outras sejam ignoradas.
✅ Balanceamento de Carga Adaptativo – Distribuir requisições de forma inteligente, direcionando o tráfego para servidores menos sobrecarregados e evitando gargalos que aumentam a latência.
✅ Priorização e Degradação Graciosa – Ajustar a ordem de execução das requisições para otimizar a experiência do usuário, garantindo que operações críticas sejam processadas primeiro e, em casos extremos, degradando serviços não essenciais para manter a estabilidade do sistema.
No artigo, eles mostram que o uso de hedged requests no sistema de busca do Google reduziu a tail latency em até 40%, diminuindo o tempo de resposta das requisições mais lentas de 1 segundo para cerca de 500-600 ms
Se você quer entender como aplicar isso nos seus projetos, vale a leitura a leitura do artigo.
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Abraços,
Douglas Mugnos
