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https://github.com/andre-ols/priority-load-simulation-system


https://github.com/andre-ols/priority-load-simulation-system

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README 

        
# Sistema de Simulação de Carga e Processamento com Prioridade



Este projeto simula uma aplicação com alto volume de mensagens, processadas de acordo com a sua prioridade. Desenvolvido com **Node.js** e **TypeScript**, o sistema é composto por dois componentes principais:



- **Producer**: Simula o envio contínuo de mensagens ao **broker** (RabbitMQ), imitando um cenário de pico de carga na aplicação.

- **Consumer**: Processa as mensagens recebidas, levando em consideração a **prioridade** das mensagens, e não a ordem de chegada.



## Vantagens da Prioridade no Processamento



Processar as mensagens com base na prioridade oferece várias vantagens para sistemas que exigem alta performance e eficiência:



- **Redução de Latência**: Mensagens de alta prioridade são processadas mais rapidamente, garantindo que as operações mais críticas sejam atendidas primeiro.

- **Otimização de Recursos**: Ao processar as mensagens mais urgentes primeiro, o sistema pode minimizar a sobrecarga e evitar que mensagens menos importantes sobrecarreguem os recursos.

- **Melhoria na Experiência do Usuário**: Processar e responder mais rapidamente às mensagens prioritárias melhora a eficiência geral do sistema e a experiência do usuário.

- **Escalabilidade**: A priorização permite que o sistema seja mais escalável, já que as mensagens de alta prioridade podem ser tratadas primeiro, garantindo que a infraestrutura não fique sobrecarregada.



## Tecnologias Utilizadas



- **Node.js** com **TypeScript**

- **RabbitMQ** como broker de mensagens

- **faker.js** para gerar mensagens aleatórias

- **winston** para logging

- **amqplib** para comunicação com o RabbitMQ

- **Docker Compose** para orquestração de containers



## Arquitetura



A arquitetura do sistema é composta por três principais componentes:



1. **Producer**: Envia mensagens continuamente para o RabbitMQ. As mensagens são geradas aleatoriamente usando a biblioteca `faker.js` e publicadas no broker sem interrupções.

2. **Consumer**: Consome as mensagens do RabbitMQ, processando-as em grupos de 10. A principal característica é que ele processa as mensagens **com base na prioridade** e não pela ordem de chegada.



3. **RabbitMQ**: O broker de mensagens usado para gerenciar a fila de mensagens entre o Producer e o Consumer.



4. **Prometheus e Grafana**: Usados para monitoramento e observabilidade. O Prometheus coleta métricas sobre a quantidade de mensagens publicadas e processadas, enquanto o Grafana fornece dashboards para visualização dessas métricas.



## Docker Compose



O projeto vem com um arquivo **docker-compose.yml** que configura o ambiente com os seguintes serviços:



- **RabbitMQ**: Broker de mensagens

- **Prometheus**: Sistema de monitoramento

- **Grafana**: Plataforma de visualização de dados



Basta executar o seguinte comando para levantar todos os containers:



```bash

docker-compose up -d

```



## Executando o Projeto



Para executar o projeto, siga as instruções abaixo:



1. Entre na pasta `backend` e instale as dependências:



```bash

cd backend

yarn install

```



2. Execute o Producer e o Consumer em terminais separados:



```bash

yarn start:producer

```



```bash

yarn start:consumer

```



3. Acompanhe os logs para verificar o envio e processamento das mensagens.



4. Acesse o Grafana em `http://localhost:3001` e faça login com as credenciais padrão (usuário: `admin`, senha: `admin`). Importe o dashboard localizado em `backend/grafana/dashboard.json` para visualizar as métricas.



## Licença



Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo [LICENSE](LICENSE) para obter detalhes.