Registros de Decisões de Arquitetura

Padrões abrangentes para criar, manter e gerenciar Registros de Decisões de Arquitetura (ADRs) que capturam o contexto e a justificativa por trás de decisões técnicas significativas.

Use esta habilidade quando

• Tomar decisões arquiteturais significativas
• Documentar escolhas de tecnologia
• Registrar trade-offs de design
• Integrar novos membros da equipe
• Revisar decisões históricas
• Estabelecer processos de tomada de decisão

Não use esta habilidade quando

• Você só precisa documentar pequenos detalhes de implementação
• A mudança é um patch menor ou manutenção de rotina
• Não há decisão arquitetural a ser registrada

Instruções

1. Capture o contexto, as restrições e os impulsionadores da decisão.
2. Documente as opções consideradas com seus trade-offs.
3. Registre a decisão, a justificativa e as consequências.
4. Vincule ADRs relacionados e atualize o status ao longo do tempo.

Conceitos Principais

1. O que é um ADR?

Um Registro de Decisão de Arquitetura captura:

• Contexto: Por que precisávamos tomar uma decisão
• Decisão: O que decidimos
• Consequências: O que acontece como resultado

2. Quando Escrever um ADR

3. Ciclo de Vida do ADR

Proposed → Accepted → Deprecated → Superseded
              ↓
           Rejected

Modelos

Modelo 1: ADR Padrão (Formato MADR)

# ADR-0001: Usar PostgreSQL como Banco de Dados Principal

## Status

Aceito

## Contexto

Precisamos selecionar um banco de dados principal para nossa nova plataforma de e-commerce. O sistema lidará com:
- ~10.000 usuários simultâneos
- Catálogo de produtos complexo com categorias hierárquicas
- Processamento de transações para pedidos e pagamentos
- Busca de texto completo para produtos
- Consultas geoespaciais para localizador de lojas

A equipe tem experiência com MySQL, PostgreSQL e MongoDB. Precisamos de conformidade ACID para transações financeiras.

## Impulsionadores da Decisão

* **Deve ter conformidade ACID** para processamento de pagamentos
* **Deve suportar consultas complexas** para relatórios
* **Deve suportar busca de texto completo** para reduzir a complexidade da infraestrutura
* **Deve ter bom suporte a JSON** para atributos de produto flexíveis
* **Familiaridade da equipe** reduz o tempo de integração

## Opções Consideradas

### Opção 1: PostgreSQL
- **Prós**: Conformidade ACID, excelente suporte a JSON (JSONB), busca de texto completo integrada, PostGIS para geoespacial, a equipe tem experiência
- **Contras**: Configuração de replicação ligeiramente mais complexa que o MySQL

### Opção 2: MySQL
- **Prós**: Muito familiar para a equipe, replicação simples, grande comunidade
- **Contras**: Suporte a JSON mais fraco, sem busca de texto completo integrada (precisa de Elasticsearch), sem geoespacial sem extensões

### Opção 3: MongoDB
- **Prós**: Esquema flexível, JSON nativo, escalabilidade horizontal
- **Contras**: Sem ACID para transações multi-documento (no momento da decisão), a equipe tem experiência limitada, requer disciplina de design de esquema

## Decisão

Usaremos o **PostgreSQL 15** como nosso banco de dados principal.

## Justificativa

O PostgreSQL oferece o melhor equilíbrio entre:
1. **Conformidade ACID** essencial para transações de e-commerce
2. **Capacidades integradas** (busca de texto completo, JSONB, PostGIS) reduzem a complexidade da infraestrutura
3. **Familiaridade da equipe** com bancos de dados SQL reduz a curva de aprendizado
4. **Ecossistema maduro** com excelente suporte de ferramentas e comunidade

A ligeira complexidade na replicação é compensada pela redução de serviços adicionais (nenhum Elasticsearch separado necessário).

## Consequências

### Positivas
- Um único banco de dados lida com transações, busca e consultas geoespaciais
- Complexidade operacional reduzida (menos serviços para gerenciar)
- Fortes garantias de consistência para dados financeiros
- A equipe pode alavancar a expertise SQL existente

### Negativas
- Necessidade de aprender recursos específicos do PostgreSQL (sintaxe de JSONB, busca de texto completo)
- Limites de escalabilidade vertical podem exigir réplicas de leitura mais cedo
- Alguns membros da equipe precisam de treinamento específico em PostgreSQL

### Riscos
- A busca de texto completo pode não escalar tão bem quanto mecanismos de busca dedicados
- Mitigação: Projetar para uma possível adição de Elasticsearch, se necessário

## Notas de Implementação

- Usar JSONB para atributos de produto flexíveis
- Implementar pooling de conexões com PgBouncer
- Configurar replicação de streaming para réplicas de leitura
- Usar a extensão pg_trgm para busca fuzzy

## Decisões Relacionadas


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