E aí, devs! Bora pra mais um experimento hardcore?
Hoje vamos colocar reativo (WebFlux + R2DBC) e JDBC clássico (Spring MVC) pra brigar na arena de 10.000 requisições.
Sem teoria chata — teste real, benchmark, print bonitão e verdade nua e crua sobre quem aguenta pressão.

🎯 O que vamos fazer?

Testar o mesmo endpoint, com a mesma carga, no mesmo Postgres — apenas trocando a stack:

Reativo: Spring WebFlux + R2DBC
https://github.com/Maddytec/bora_praticar_spring_boot_jpa_h2_rest/tree/reative
JDBC: Spring MVC + JDBC
https://github.com/Maddytec/bora_praticar_spring_boot_jpa_h2_rest/tree/postgresql

E comparar:

🔥 Métricas que importam de verdade:

Throughput: requisições por segundo (quem entrega mais?)
Latência: p50, p95, p99 (quem derrapa quando aperta?)
Estabilidade: erros, timeouts, variância
Threads: reativo trabalha com meia dúzia, JDBC abre um carnaval

🧠 Como funciona o lado reativo (resumão do código)

Repositório Reativo

public interface ClienteRepository extends ReactiveCrudRepository<Cliente, Long> {}

Serviço (tudo non-blocking)

public Mono<Cliente> salvar(Cliente cliente) {
    return clienteRepository.save(cliente);
}

Controller (Flux/Mono na veia)

@PostMapping
public Mono<ResponseEntity<Cliente>> salvar(@RequestBody Mono<Cliente> cliente){
    return cliente
        .switchIfEmpty(Mono.error(...))
        .flatMap(clienteService::salvar)
        .map(saved -> ResponseEntity.status(HttpStatus.CREATED).body(saved));
}

É isso.
Nada de threads presas, nada de esperar o banco, nada de pool estourado.

🛠 Setup para rodar a guerra

✔ Pré-requisitos

Java 21
Maven
Docker
Ferramenta de carga (k6, wrk, autocannon, hey — escolha uma)

✔ Subir Postgres

docker-compose -f docker/postgresql-docker-compose.yaml up -d

Banco fica em:
localhost:5433 / db/user/pass: cliente

✔ Rodar cada API

Reativo

git checkout reative
mvn -DskipTests spring-boot:run

JDBC

git checkout postgresql
mvn -DskipTests spring-boot:run

Ambas sobem em:

http://localhost:8080/api/v1/cliente

📬 O endpoint usado no teste

POST /api/v1/cliente
Body:

{
  "nome": "Maddytec 1",
  "email": "maddytec1@test.com",
  "cpf": "1"
}

🚀 Mandando 10.000 requisições com 1.000 simultâneas

Escolha sua arma:

⚡ k6 (Windows/Linux/mac)

Crie k6-post.js:

import http from 'k6/http';

export const options = { vus: 1000, iterations: 10000 };

export default function () {
  const url = 'http://localhost:8080/api/v1/cliente';
  const body = JSON.stringify({ nome: 'Maddytec 1', email: 'maddytec1@test.com', cpf: '1' });
  const headers = { 'Content-Type': 'application/json' };
  http.post(url, body, { headers });
}

Rode:

k6 run k6-post.js

⚡ wrk (Linux/mac)

post.lua:

wrk.method = "POST"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"
wrk.body = '{"nome":"Maddytec 1","email":"maddytec1@test.com","cpf":"1"}'

Rode:

wrk -t4 -c1000 -d30s -s post.lua http://localhost:8080/api/v1/cliente

⚡ autocannon (Node)

autocannon -c 1000 -d 30 -m POST \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -b '{"nome":"Maddytec 1","email":"maddytec1@test.com","cpf":"1"}' \
  http://localhost:8080/api/v1/cliente

⚡ hey (mac)

hey -m POST -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"nome":"Maddytec 1","email":"maddytec1@test.com","cpf":"1"}' \
  -c 1000 -n 10000 http://localhost:8080/api/v1/cliente

🧼 Dica ninja antes de cada teste

Limpe a tabela pro resultado não virar bagunça:

docker exec -i cliente-postgres psql -U cliente -d cliente -c "DELETE FROM cliente;"

📊 Como interpretar o caos

📈 Throughput alto →

Stack está servindo mais gente rápido.

🧪 Latências (p50/p95/p99) →

Se p95/p99 subirem muito, alguém tá sofrendo pressão.

💥 Erros →

Se aparecer 500/503/timeout, já sabe: gargalo detectado.

🧵 Threads →

Reativo: poucas threads relaxadas fazendo mágica
JDBC: um exército de threads lutando pela sobrevivência

🏁 Resumo da brincadeira

Reativo (WebFlux + R2DBC)

✔ Non-blocking total
✔ Brilha em alta concorrência
✔ Usa pouquíssimas threads
✔ Ideal pra microservices modernos
✔ Perfeito quando banco/IO são o gargalo

JDBC (MVC + JDBC)

✔ Simples, conhecido, estável
✔ Ótimo para CRUD normal
❌ Bloqueante
❌ Sofre com 1000+ requisições simultâneas
❌ Pools e threads saturam fácil

😎 Conclusão do BoraPraticar

Reativo não deixa seu código mais rápido.
Ele deixa seu servidor atender MUITO mais gente com o mesmo hardware.

Rode, compare, imprime o caos, posta print no LinkedIn, marca a galera e bora praticar 💙

Madson Silva

Administrator

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