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Prepararse para entrevistas de diseño de sistemas puede sentirse como escalar una montaña sin mapa. A diferencia de las entrevistas de codificación, donde las estructuras de datos y algoritmos se dominan practicando, el diseño de sistemas exige amplitud y profundidad: principios de arquitectura, patrones de escalabilidad, compensaciones y aplicación real.
Durante mucho tiempo me abrumaban los diagramas y no tenía claro qué concepto aplicar en cada momento. El punto de inflexión llegó cuando descompuse el tema en conceptos esenciales. Al entender balanceo de carga, caché, particionado y sharding de bases de datos, colas de mensajes, el teorema CAP y más, dejé de memorizar soluciones y empecé a razonar con claridad sobre las compensaciones.
Con recursos visuales estructurados, las piezas encajaron. El objetivo no es presentar una arquitectura perfecta, sino justificar decisiones y gestionar trade-offs con criterio.
1. Balanceo de carga. Es el director de tráfico que reparte peticiones entre múltiples servidores para evitar cuellos de botella. En Capa 4 enruta por IP y puerto; en Capa 7 decide por contenido. Resultado: más disponibilidad y menor latencia.
2. Escalado vertical vs horizontal. Escalar verticalmente es añadir potencia a una máquina; horizontalmente es añadir más máquinas. A gran escala, el escalado horizontal es preferible por coste, elasticidad y tolerancia a fallos.
3. Sharding de base de datos. Divide y vencerás: partes los datos en fragmentos distribuídos. La elección de la clave de sharding es crítica para evitar hotspots. Ejemplo típico: particionar por id de usuario para distribuir carga.
4. Estrategias de caché. Cache-aside o carga perezosa, write-through y write-behind. Dominar la invalidación y políticas de expulsión como LRU o LFU es clave para acelerar lecturas sin romper consistencia percibida.
5. CDN. Las redes de distribución de contenido acercan los recursos a los usuarios en el borde. Hoy también pueden cachear contenido dinámico y ejecutar funciones en el edge para respuestas ultrarrápidas.
6. Replicación de bases de datos. Maestro-esclavo para separar lecturas y escrituras, o maestro-maestro para múltiples nodos de escritura con mayor complejidad. Asume retrasos de replicación y consistencia eventual en tu lógica.
7. Hashing consistente. Cuando cambian los nodos, minimiza la redistribución de claves. Es la base de sistemas como Cassandra o Dynamo para repartir datos de forma estable.
8. Teorema CAP. En presencia de particiones de red, solo puedes priorizar dos de tres: consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones. Esta realidad guía todas las decisiones en sistemas distribuidos.
9. Arquitectura dirigida por eventos. Los servicios se comunican con eventos, logrando bajo acoplamiento, escalabilidad y auditabilidad si adoptas event sourcing.
10. Colas de mensajes. Desacoplan productores y consumidores para procesar de forma asíncrona. Patrones: punto a punto y publicación-suscripción. Mejora resiliencia y suaviza picos de carga.
11. Microservicios vs monolito. El monolito simplifica despliegue y depuración al inicio. Los microservicios permiten escalado independiente, diversidad tecnológica y aislamiento de fallos cuando existen límites claros de dominio.
12. API Gateway. Punto de entrada único para autenticación, enrutado, rate limiting y observabilidad. Evita duplicar cross-cutting concerns en cada servicio.
13. Indexación en bases de datos. Acelera consultas a costa de espacio y rendimiento de escritura. Conoce índices compuestos, cubrientes y cuándo un índice puede perjudicar.
14. ACID vs BASE. ACID garantiza transacciones fuertes, ideal para finanzas. BASE abraza consistencia eventual, idóneo para feeds y analítica con alta disponibilidad.
15. Rate limiting. Algoritmos como token bucket, leaky bucket, ventana fija o deslizante controlan el uso de API, protegen de abusos y reparten equitativamente la capacidad.
16. Patrón circuit breaker. Evita fallos en cascada cortando temporalmente llamadas a servicios degradados. Estados típico: cerrado, abierto y medio abierto para recuperación gradual.
17. Consenso distribuido. Protocolos como Raft o Paxos permiten acordar un valor entre nodos incluso con fallos. Fundamentales en registros replicados y control de configuración.
18. Consistencia eventual. En sistemas globales, no siempre es viable la consistencia fuerte. Acepta convergencia posterior para casos como likes, mantén consistencia estricta en dinero.
19. Filtros de Bloom. Estructuras probabilísticas para comprobar pertenencia con mínimo espacio. Útiles para evitar lecturas innecesarias o URLs duplicadas.
20. Estrategias de particionado. Vertical por columnas, horizontal por filas y funcional por dominios de servicio. Una clave mal elegida crea hotspots y desequilibrios de carga.
Cómo se conectan. Netflix combina CDN, microservicios, eventos y caché para ofrecer contenido a escala. WhatsApp distribuye usuarios con hashing consistente, usa colas para entrega offline y shardea la base de datos para miles de millones de mensajes. La magia surge al orquestar estos patrones con métricas, observabilidad y automatización.
Estrategia de aprendizaje recomendada. Empieza por fundamentos con material visual, practica con problemas reales, profundiza en patrones y realiza mock interviews. Complementa con lecturas como arquitectura de datos intensivos y explora repositorios abiertos para ver decisiones reales de diseño y compensaciones.
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Conclusión. Dominar estos 20 conceptos te da un lenguaje común para razonar, comunicar compensaciones y tomar decisiones sólidas en entrevistas y en producción. Con práctica estructurada y una mentalidad de aprendizaje continuo, lo que antes parecía inabarcable se convierte en un conjunto de herramientas para diseñar sistemas de cualquier escala.