{"id":35835,"date":"2026-01-12T07:00:00","date_gmt":"2026-01-12T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/?p=35835"},"modified":"2026-01-12T12:25:41","modified_gmt":"2026-01-12T15:25:41","slug":"como-reducimos-la-latencia-del-camino-critico-en-76-en-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/como-reducimos-la-latencia-del-camino-critico-en-76-en-nubank\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo reducimos la latencia del camino cr\u00edtico en 76% en Nubank"},"content":{"rendered":"\n

Autor: Jonatan Michael<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

En Nubank, la latencia no es solo una m\u00e9trica de rendimiento. Impacta directamente en la experiencia del cliente y en los resultados del negocio. Al construir productos financieros a gran escala, respuestas consistentes en fracciones de segundo influyen en las tasas de conversi\u00f3n, la estabilidad operativa y el nivel de confianza con el que nos integramos con socios externos.<\/p>\n\n\n\n

En uno de nuestros sistemas centrales de pagos, una integraci\u00f3n espec\u00edfica requer\u00eda respuestas dentro de 360 milisegundos en el percentil 90 (P90). En los benchmarks iniciales, la latencia P90 de nuestra Payment Conditions API era de aproximadamente 1200 ms, con el P99 superando con frecuencia los 1600 ms. Reducir esta brecha requiri\u00f3 algo m\u00e1s que ajustes de infraestructura u optimizaciones puntuales: fue necesario entender c\u00f3mo las decisiones arquitect\u00f3nicas se traduc\u00edan en el comportamiento en tiempo de ejecuci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Nuestro enfoque fue intencional y gradual. Comenzamos abordando ineficiencias locales del dise\u00f1o existente (Fase 1). Cuando los l\u00edmites de esas mejoras se hicieron evidentes, avanzamos hacia un cambio estructural que desacopl\u00f3 el camino de lectura de las llamadas s\u00edncronas a servicios downstream (Fase 2). Cada fase estuvo guiada por un problema claramente definido, seguido de una respuesta de ingenier\u00eda dirigida, equilibrando correcci\u00f3n, rendimiento y seguridad operativa.<\/p>\n\n\n\n

Fase 1: Optimizaci\u00f3n de la arquitectura existente<\/h2>\n\n\n\n

En sistemas distribuidos de gran escala, las ineficiencias tienden a acumularse con el tiempo, a\u00f1adiendo latencia sin aportar un valor proporcional al negocio. En esta fase, nuestro objetivo fue eliminar esos costos e identificar qu\u00e9 contribuciones de latencia eran inherentes a la propia arquitectura.<\/p>\n\n\n\n

Problema 1: Cadenas profundas de llamadas entre dominios<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una \u00fanica solicitud para calcular las condiciones de pago recorr\u00eda, de forma s\u00edncrona, una larga cadena de servicios:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
El problema de la cadena de llamadas sincr\u00f3nicas<\/em><\/h5>\n\n\n\n
Imagen creada por IA (Gemini)<\/h6>\n\n\n\n

Cada salto a\u00f1ad\u00eda sobrecarga de red, costo de serializaci\u00f3n y exposici\u00f3n a tail latency<\/em>. Aunque ning\u00fan servicio individual fuera particularmente lento, el efecto acumulado de una composici\u00f3n estrictamente s\u00edncrona entre dominios dominaba el tiempo de respuesta extremo a extremo.<\/p>\n\n\n\n

Soluci\u00f3n 1: Propagaci\u00f3n de contexto <\/strong><\/p>\n\n\n\n

El rastreo revel\u00f3 que m\u00faltiples servicios obten\u00edan y validaban de forma independiente los mismos datos, como l\u00edmites de cr\u00e9dito y metadatos de cuenta. En lugar de permitir que cada servicio recalculara esta informaci\u00f3n, refactorizamos la capa de orquestaci\u00f3n para propagar contexto ya validado a lo largo del flujo.<\/p>\n\n\n\n

Este cambio redujo llamadas redundantes y disminuy\u00f3 la carga sobre los servicios downstream. Adem\u00e1s, hizo m\u00e1s expl\u00edcita la propiedad de los datos, mejorando tanto la eficiencia en tiempo de ejecuci\u00f3n como la claridad del sistema.<\/p>\n\n\n\n

Problema 2: Dependencias secuenciales sin sem\u00e1ntica de dominio <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Algunos servicios en el grafo de llamadas exist\u00edan principalmente como capas de enrutamiento. Encaminaban solicitudes downstream sin aportar l\u00f3gica de dominio significativa, pero a\u00fan as\u00ed impon\u00edan costos de latencia.<\/p>\n\n\n\n

Soluci\u00f3n 2: Colapsar capas no sem\u00e1nticas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Donde los l\u00edmites de dominio lo permitieron, reorganizamos el flujo para que el orquestador pudiera invocar directamente a los servicios de destino. La eliminaci\u00f3n de capas intermedias redujo la profundidad de la cadena de llamadas y simplific\u00f3 el razonamiento sobre el camino cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
Eliminando dependencias intermedias<\/em><\/h5>\n\n\n\n
Imagen creada por IA (Gemini)<\/h6>\n\n\n\n

L\u00edmites de la fase 1<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Estas optimizaciones fueron efectivas y de bajo riesgo, pero expusieron un l\u00edmite estructural. Incluso despu\u00e9s de eliminar redundancias y colapsar capas, la solicitud segu\u00eda dependiendo de llamadas s\u00edncronas a m\u00faltiples servicios independientes.<\/p>\n\n\n\n

Las caracter\u00edsticas operativas amplificaban este problema. Muchos servicios se ejecutan sobre la JVM y se despliegan en instancias Spot de AWS. El reciclaje de instancias, los despliegues y los efectos de warm-up<\/em> de la JVM influ\u00edan directamente en la tail latency<\/em>. Mientras el camino de lectura dependiera de estos servicios, la variabilidad de latencia ser\u00eda inevitable.<\/p>\n\n\n\n

En este punto, mejoras adicionales requer\u00edan un cambio en la estrategia arquitect\u00f3nica, y no solo optimizaciones incrementales.<\/p>\n\n\n\n

Fase 2: Desacoplando la composici\u00f3n en tiempo de lectura de las dependencias de backend<\/h2>\n\n\n\n

A pesar de los avances de la Fase 1, las condiciones de pago segu\u00edan componi\u00e9ndose de forma s\u00edncrona en tiempo de lectura. Esto significaba que la latencia percibida por el cliente continuaba limitada por la cadena downstream m\u00e1s lenta del sistema.<\/p>\n\n\n\n

Para cumplir SLOs estrictos de manera consistente, replanteamos el problema. En lugar de ensamblar vistas complejas de dominio en cada solicitud, evaluamos si esas vistas pod\u00edan precomputarse de forma continua y ponerse a disposici\u00f3n para lecturas r\u00e1pidas mediante una estrategia de cach\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Problema 3: El cach\u00e9 pasivo no elimina la tail latency<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A\u00f1adir un cach\u00e9 pasivo delante del flujo existente no resolver\u00eda el problema de forma estructural. En sistemas distribuidos con alta latencia, los cache misses<\/em> siguen invocando el camino s\u00edncrono original. Bajo carga, esos misses se vuelven indistinguibles de timeouts y amplifican la tail latency<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Lo que necesit\u00e1bamos era un modelo en el que los cache hits<\/em> fueran el comportamiento por defecto y los cache misses<\/em>, la excepci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Soluci\u00f3n 3: Cach\u00e9 persistido, activo y orientado a eventos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Formalizamos un marco de decisi\u00f3n para elegir entre cach\u00e9 pasivo y activo. Los criterios incluyeron la complejidad de los datos, la frecuencia de actualizaci\u00f3n, el volumen de lecturas y los requisitos de consistencia.<\/p>\n\n\n\n

Las condiciones de pago implican l\u00f3gica de negocio no trivial, se leen a muy alto volumen y cambian con frecuencia a partir de eventos observables del dominio. La consistencia eventual era aceptable dentro de l\u00edmites bien definidos, pero la latencia impredecible no. Estas caracter\u00edsticas hicieron que una estrategia de cach\u00e9 activo fuera la elecci\u00f3n correcta.<\/p>\n\n\n\n

Dise\u00f1o arquitect\u00f3nico: Agregaci\u00f3n en el momento de la escritura<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En la nueva arquitectura, los servicios de dominio emiten eventos cada vez que se producen cambios relevantes de estado, como actualizaciones de l\u00edmites de cr\u00e9dito o saldos de cuenta. Un servicio de agregaci\u00f3n dedicado consume estos eventos, recupera los datos can\u00f3nicos necesarios, aplica la l\u00f3gica de agregaci\u00f3n y persiste una representaci\u00f3n completamente materializada en un datastore de baja latencia.<\/p>\n\n\n\n

Esta representaci\u00f3n persistente se convierte en la principal superficie de lectura de la Payment Conditions API. La mayor\u00eda de las solicitudes se atienden mediante una \u00fanica consulta en el orden de los milisegundos, eliminando por completo a los servicios downstream del camino cr\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

Al trasladar la complejidad al camino de escritura, aislamos la latencia percibida por el cliente de factores como la rotaci\u00f3n de infraestructura, los efectos de warm-up<\/em> de la JVM y los despliegues no relacionados en otros dominios.<\/p>\n\n\n\n

Seguridad, correcci\u00f3n y fallbacks<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En una plataforma financiera, las mejoras de rendimiento no pueden comprometer la correcci\u00f3n. Por ello, el cach\u00e9 persistente no se trata como la \u00fanica fuente de verdad. Los clientes implementan obligatoriamente un camino de fallback. Si el cach\u00e9 no est\u00e1 disponible o no cumple con los requisitos de frescura, las solicitudes regresan de forma transparente al flujo s\u00edncrono original.<\/p>\n\n\n\n

Aunque m\u00e1s lento, este fallback<\/em> preserva la correcci\u00f3n y garantiza que problemas temporales en la capa de cach\u00e9 no bloqueen acciones del cliente.<\/p>\n\n\n\n

Observabilidad en una arquitectura asincr\u00f3nica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Con la complejidad trasladada al lado de la escritura, el enfoque operativo se ajust\u00f3 en consecuencia. Monitoreamos el lag de consumo de eventos, las tasas de hit y miss del cach\u00e9, la tasa de \u00e9xito y las latencias percent\u00edlicas de las lecturas persistidas. Estas m\u00e9tricas nos permiten detectar degradaciones de forma temprana y mantener confianza tanto en la correcci\u00f3n como en el rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

Resultados y impacto<\/h2>\n\n\n\n

Tras desplegar la nueva arquitectura, la latencia P90 cay\u00f3 de aproximadamente 1200 ms a 280 ms, lo que representa una reducci\u00f3n del 76%. La tail latency<\/em> se estabiliz\u00f3 de forma significativa y las tasas de \u00e9xito alcanzaron cinco nueves, cumpliendo holgadamente los SLAs de los socios.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s importante a\u00fan, el sistema se volvi\u00f3 predecible. La latencia dej\u00f3 de estar acoplada a la dependencia downstream m\u00e1s lenta o a la variabilidad de la infraestructura. Esta previsibilidad redujo el riesgo operativo y habilit\u00f3 nuevas integraciones que antes no eran viables.<\/p>\n\n\n\n

Este esfuerzo reforz\u00f3 una lecci\u00f3n importante en Nubank. El camino hacia mejoras de rendimiento suele comenzar con cambios peque\u00f1os (como la propagaci\u00f3n de contexto y el colapso de capas no sem\u00e1nticas). El siguiente paso requiere cambios estructurales (como una arquitectura de cach\u00e9 persistente orientada a eventos). Al mover la complejidad al camino de escritura, aceptamos el costo de la agregaci\u00f3n as\u00edncrona, la gesti\u00f3n de estado y la observabilidad a cambio de lecturas r\u00e1pidas y confiables.<\/p>\n\n\n\n

El enfoque por fases fue clave. Al agotar las optimizaciones t\u00e1cticas antes de introducir cambios estructurales, evitamos complejidad arquitect\u00f3nica innecesaria y ganamos confianza en que cada paso abordaba una restricci\u00f3n real.<\/p>\n\n\n\n

La ingenier\u00eda a escala no consiste en maximizar la optimizaci\u00f3n. Consiste en elegir las abstracciones correctas para satisfacer las necesidades del cliente de manera confiable, sostenible y con el nivel adecuado de complejidad.<\/p>\n\n\n\n

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