Introducción: Regular el flujo
Backpressure permite que los consumidores indiquen a los productores que reduzcan el ritmo.
Es fundamental en streams y colas donde el productor puede generar más de lo que se procesa.
Sin backpressure, el sistema se desborda y comienza a fallar de forma impredecible.
Prompt: Backpressure flow control, clean minimal style.
1. Naturaleza: Tráfico en autopistas
Cuando hay congestión, se reduce el flujo en las entradas para evitar colapsos.
El tráfico es un ejemplo natural de backpressure: la capacidad del sistema regula la entrada.
Prompt: Traffic flow control, soft illustration.
2. Mundo Real: Streams de datos
En un sistema de eventos en tiempo real, los consumidores pueden pedir menos mensajes si están saturados.
La cola regula el envío y evita que se acumule memoria o backlog infinito.
Esto mantiene la estabilidad del sistema incluso bajo carga extrema.
Prompt: Streaming data flow with backpressure, clean flat style.
3. Implementación en C#: Código Paso a Paso
public class StreamConsumer
{
public async IAsyncEnumerable Consume(int maxPerBatch)
{
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
if (i % maxPerBatch == 0) await Task.Delay(50);
yield return i;
}
}
} En sistemas reales se usan protocolos reactivos como Reactive Streams o canales con límites.
El objetivo es sincronizar la velocidad del productor con la capacidad del consumidor.
4. Backpressure vs Throttling
Throttling limita la entrada global; Backpressure ajusta dinámicamente según la capacidad del consumidor.
Backpressure es más fino y reactivo, pero requiere soporte en toda la cadena.
5. Diagrama UML
Prompt: UML diagram of backpressure flow control, clean vector layout.
Prompt: Backpressure feedback loop diagram, minimal infographic style.
⚠️ Cuándo NO Usar Backpressure
- Si el sistema no soporta retroalimentación de flujo.
- Si la latencia de adaptación es muy alta.
- Si se requiere procesamiento inmediato sin pausas.
💪 Ejercicio
Implementa un productor/consumidor con canales limitados que apliquen backpressure.
Conclusión
Backpressure mantiene la estabilidad cuando la demanda supera la capacidad.
Es clave en streams y sistemas de mensajería de alto volumen.