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Guía de Patrones de Resiliencia y Confiabilidad

Aprende a hacer que un sistema distribuido sobreviva a las fallas de sus partes: timeouts, reintentos con backoff y jitter, idempotencia, circuit breakers, bulkheads, degradación elegante y load shedding. El eje de la guía es la falla parcial —en un sistema distribuido siempre hay algo caído o lento— y cómo evitar que la falla de una dependencia se convierta en la caída de todo el sistema. Trabajas sobre un solo caso de principio a fin: el flujo de checkout de Mercado, donde `orders` llama a `payments` y `shipping`, y esas dependencias fallan y se ponen lentas de verdad. Todo se simula y se mide en Python con tasas de falla y latencia configurables: vas a medir el thread exhaustion sin timeout, el retry storm sin backoff, cuántas llamadas se ahorra un circuit breaker cuando el servicio está muerto, cómo un bulkhead aísla una dependencia lenta para que no agote a las demás, y el success rate del checkout antes y después de blindarlo. El capstone combina todos los patrones sobre el checkout completo de Mercado y mide el resultado.