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Executei a mesma carga de trabalho de reserva de assentos com hot key de duas formas: Postgres com coluna de versão e retries, e um único actor por assento. O design com actor não escalou melhor — ele moveu o problema difícil do controle de concorrência para a corretude de roteamento e rebalanceamento, e essa troca foi a mais fácil de raciocinar sob hot keys.
Quando o log é a fonte da verdade, toda mudança de schema é permanente. Um passo a passo em Kotlin/Avro do rename que passou na verificação do Schema Registry e corrompeu silenciosamente todos os eventos antigos, mais os invariantes de Protobuf e Avro que agora mantenho fixados acima da minha mesa.
A integração A2A do lado servidor no Spring AI já está estável o suficiente para colocar em produção, mas o protocolo é mais útil em fronteiras organizacionais, não como substituto de RPC interno. Este post percorre o que de fato muda em uma codebase Spring AI, onde ainda existem arestas afiadas, e um framework prático de decisão entre A2A, MCP e REST puro.
JetBrains Tracy é uma biblioteca Kotlin que conecta tracing ciente de LLM na sua aplicação em cima do OpenTelemetry. Este post percorre como eu integrei no serviço Spring Boot, as decisões de design que importam, e os modos de falha que times encontram quando chamadas de LLM se tornam o caminho mais quente do sistema.