mastering-backend-with-golang

README

Grand Roadmap

Roadmap de estudos que montei e venho seguindo em meu estudos para Golang.

Com adições de:

• Back-end: Desenvolvendo serviços seguros, escaláveis e de alta performance com Go.
• Design Patterns e Boas práticas de Desenvolvimento de Software.
• Análise de Sistemas e Levantamento de Requisitos.
• Conhecimentos importantes de Ciência da Computação e Engenharia de Software:
  • Algoritmos e Estruturas de Dados.
  • Teoria dos Grafos e Computação Paralela.
  • Banco de Dados e Sistemas Operacionais.
  • Redes de Computadores e Segurança da Informação.
• Infraestrutura e DevOps: Containers, Kubernetes, CI/CD, Cloud Computing.
• Diferentes tipos de serviços e aplicações:
  • APIs RESTful e GraphQL.
  • Microserviços e Comunicação Assíncrona.
  • Streaming de Dados em Tempo Real: WebSockets, Kafka, WebRTC.

Adicionados por preferência pessoal:

• Matemática e Física aplicadas à Computação.

1. Fundamentos de Go (Golang)

1.1 Introdução a Go

• O que é Go: História, filosofia da linguagem (simplicidade, performance, concorrência).
• Configuração do ambiente: Instalando Go, configuração de IDE (Visual Studio Code, GoLand), gerenciamento de dependências com go mod.
• Compilação e execução de programas: Comandos go build, go run, go test.
• Sintaxe Básica: Tipos de dados, variáveis, operadores, controle de fluxo (if, for, switch).
• Funções: Definição, parâmetros, retornos múltiplos, funções anônimas.

1.2 Tipos de Dados e Estruturas

• Tipos Primitivos: Inteiros, floats, booleans, strings, arrays e slices.
• Structs: Como usar structs para modelar dados complexos.
• Interfaces: Definição e implementação de interfaces, polimorfismo em Go.
• Mapas: Uso de map para estrutura de dados chave-valor.

1.3 Concurrency e Goroutines

• Concorrência vs Paralelismo: Entendimento da diferença.
• Goroutines: Como lançar e gerenciar goroutines.
• Channels: Comunicação entre goroutines, buffers de channels.
• Select statement: Como trabalhar com múltiplos canais.
• Sync Package: Mutexes, WaitGroups e outras ferramentas de sincronização.

1.4 Pacotes e Módulos

• Pacotes padrão: fmt, net/http, os, time, log, math, strings, encoding/json.
• Módulos: Gerenciamento de dependências com go mod e go get.
• Testes: Escrever testes com o pacote testing, criar benchmarks, testify para asserções.

1.5 Frameworks de Go

• Gin: Framework web para desenvolvimento de APIs RESTful em Go.
  • Como usar o Gin para criar rotas, middlewares, e fazer validação de dados.
  • Integração com banco de dados usando GORM (ORM para Go).
  • Criação de APIs RESTful com autenticação (JWT, OAuth).
  • Testes de APIs utilizando httptest, Gin e GoMock.

2. Engenharia de Software

2.1 Princípios e Boas Práticas

• SOLID: Compreender e aplicar os 5 princípios de design de software.
• Design Patterns: Padrões de projeto como Singleton, Factory, Observer, Strategy, Repository.
• Arquitetura de Software:
  • Arquitetura monolítica vs microservices.
  • Arquitetura em camadas (Layers) e Design Orientado a Serviços (SOA).
  • Event-Driven Architecture e CQRS.
• Práticas Ágeis: Scrum, Kanban, princípios do Agile, Continuous Delivery (CD), Continuous Integration (CI).

2.2 Engenharia de Requisitos e Análise de Sistemas

• Levantamento de Requisitos: Técnicas para identificar e documentar requisitos funcionais e não funcionais.
• Modelagem UML: Diagramas de casos de uso, classes, atividades e sequência.
• TDD (Test-Driven Development): Escrever testes antes de escrever o código.
• Refatoração de Código: Melhorias de legibilidade e performance sem alterar a funcionalidade.

2.3 Ferramentas de Desenvolvimento e Versionamento

• Git: GitHub, GitLab, Bitbucket.
• CI/CD: Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, Docker (contêineres), Kubernetes.
• Monitoramento e Logging: Ferramentas como Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

3. Ciência da Computação

3.1 Algoritmos e Estruturas de Dados

• Estruturas de Dados: Listas, pilhas, filas, árvores (binárias, AVL, B-Tree), grafos.
• Algoritmos: Ordenação (quicksort, mergesort), busca (binária, BFS, DFS), algoritmos de caminho mínimo (Dijkstra, A*).
• Complexidade Computacional: Notação Big-O, análise de tempo e espaço.
• Algoritmos de String: Algoritmo de KMP, Rabin-Karp, busca em substrings.

3.2 Teoria dos Grafos e Computação Paralela

• Grafos: Representação, buscas (BFS, DFS), ciclo, caminhos mais curtos, árvores de expansão mínima.
• Programação Paralela: Concorrência vs paralelismo, técnicas de sincronização e compartilhamento de dados.

3.3 Banco de Dados

• SQL: SQL básico, joins, normalização, transações, índices, procedures.
• NoSQL: MongoDB, Redis, Cassandra – quando usar e como integrar.
• Modelagem de Banco de Dados: ER (Entity-Relationship), modelo relacional vs. não relacional.

3.4 Sistemas Operacionais

• Conceitos básicos: Processos, threads, escalonamento de processos.
• Memória: Gerenciamento de memória (heap, stack, garbage collection).
• Sistemas de Arquivos: Arquivos, diretórios, sistemas de arquivos locais e distribuídos.

3.5 Redes de Computadores

• Protocolos: TCP/IP, UDP, HTTP/HTTPS, WebSockets.
• Redes de alta performance: Arquitetura de redes, balanceamento de carga, otimização de latência.

4. Engenharia da Computação

4.1 Circuitos e Arquitetura de Computadores

• Circuitos Digitais: Portas lógicas, flip-flops, multiplexadores, aritmética binária.
• Arquitetura de Processadores: Unidades lógicas, aritméticas, ALU, registros, pipelines.
• Memória: Memórias cache, RAM, memória virtual, hierarquia de memória. FPGAs e Circuitos Integrados: Fundamentos de design de circuitos.

4.2 Sistemas Embarcados

• Desenvolvimento para Hardware: Programação em C/C++ para microcontroladores. Go para sistemas embarcados: Utilização do Go com frameworks como TinyGo para programação em dispositivos embarcados.

5. Matemática

5.1 Cálculo

• Cálculo Diferencial: Derivadas, limites, otimização de funções.
• Cálculo Integral: Integrais definidas, aplicações de áreas e volumes.

5.2 Álgebra Linear

• Vetores e Matrizes: Operações com vetores e matrizes, sistemas lineares, transformações lineares.
• Autovalores e Autovetores: Decomposição espectral, aplicações em aprendizado de máquina.

5.3 Probabilidade e Estatística

• Probabilidade: Teorema de Bayes, variáveis aleatórias, distribuições (normal, binomial, Poisson).
• Estatística: Média, mediana, desvio padrão, teste de hipóteses, inferência estatística.

5.4 Teoria dos Números

• Criptografia: Fundamentos da criptografia moderna, RSA, AES, funções hash.
• Teoria dos Grafos: Aplicações em redes e algoritmos.

6. Física

6.1 Física Clássica

• Mecânica: Leis de Newton, movimento de partículas, trabalho e energia
• Termodinâmica: Leis da termodinâmica, entropia, máquinas térmicas.

6.2 Eletromagnetismo

• Campos elétricos e magnéticos: Lei de Gauss, equações de Maxwell.
• Ondas: Propagação de ondas eletromagnéticas.

6.3 Física Computacional

• Simulações numéricas: Solução de problemas físicos usando métodos numéricos (método de Euler, Runge-Kutta).
• Métodos de Monte Carlo: Técnicas para simulação e otimização. 7. Infraestrutura e Backend com Go

7. Infraestrutura e Backend com Go

7.1 Infraestrutura e DevOps

7.1.1 Ferramentas de DevOps e Automação

• Containers e Docker:

  • Como usar o Docker para containerizar aplicações Go (criação de Dockerfiles, build e deploy de containers).
  • Docker Compose para orquestrar múltiplos containers (banco de dados + aplicação).
  • Docker Networking: Conectar containers e gerenciar comunicação entre serviços.

• Orquestração com Kubernetes:

  • Conceitos básicos de Kubernetes (Pods, Deployments, Services, Namespaces).
  • Gerenciamento de containers em larga escala com Kubernetes (escala automática, balanceamento de carga).
  • Helm para gerenciar configurações de aplicações.
  • Monitoramento com Prometheus e Grafana.

• CI/CD (Integração Contínua e Deploy Contínuo):

  • Ferramentas como GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins para pipeline de integração e deploy contínuo.
  • Automação de testes: Setup de pipeline com execução de testes automatizados em Go.
  • Deploys automáticos para AWS, Google Cloud ou Azure.

7.1.2 Cloud Computing

• Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure:
  • Hospedagem e escalabilidade de aplicativos backend com Go em provedores de cloud.
  • AWS Lambda para funções serverless e Go.
  • Elastic Load Balancing (ELB) e Auto Scaling Groups para escalabilidade automática.
  • Amazon RDS e DynamoDB para bancos de dados gerenciados.

8. Backend com Go: APIs, Microserviços e Performance

8.1 Desenvolvimento de APIs com Go

8.1.1 RESTful APIs

• Princípios REST: Entender os princípios fundamentais de REST (stateless, uso adequado dos verbos HTTP).
• Criação de APIs com Gin e Echo: Criar rotas, middlewares, validação de entrada e gerenciamento de erros.
• Autenticação e Autorização:
  • Implementar autenticação JWT para APIs seguras.
  • Autorização baseada em roles (RBAC) ou OAuth.
• Versionamento de API: Boas práticas de versionamento de API (path versioning, header versioning).
• Documentação: Uso do Swagger/OpenAPI para documentar suas APIs e permitir fácil integração.

8.1.2 GraphQL com Go

• Fundamentos do GraphQL: Diferenças entre GraphQL e REST (consultas, mutações, subscriptions).
• Go + GraphQL: Bibliotecas como gqlgen ou graphql-go para criar e consumir APIs GraphQL.
  • Schemas e Queries: Como definir esquemas, tipos e resolvers.
  • Autenticação em GraphQL: Implementação de autenticação e autorização em GraphQL.
  • Paginação e Filtragem: Padrões de paginação, como Relay.

8.2 Microserviços com Go

8.2.1 Arquitetura de Microserviços

• Conceito de Microserviços: Definição e vantagens (escala, modularidade, agilidade).
• Comunicação entre Microserviços:
  • APIs RESTful e gRPC para comunicação entre serviços.
  • Event-Driven Architecture: Usar Kafka ou RabbitMQ para comunicação assíncrona.
• Gestão de Estado: Session management e persistência de dados entre microserviços.
• Gateway API: Usar API Gateway para roteamento de requests, como Kong, Traefik ou NGINX.
• Service Discovery: Utilizar ferramentas como Consul ou etcd para registrar e descobrir serviços dinamicamente.

8.2.2 Comunicação Assíncrona

• Mensageria com RabbitMQ, Kafka ou NATS.
  • Pub/Sub, filas de mensagens e eventos para sistemas desacoplados.
• CQRS (Command Query Responsibility Segregation):
  • Separar operações de leitura e escrita em diferentes serviços.
  • Usar event sourcing como parte do CQRS.

8.2.3 Gerenciamento e Orquestração

• Docker e Kubernetes para orquestrar e escalar serviços de forma eficiente.
• Resiliência:
  • Circuit Breakers com Go (utilizando pacotes como hystrix ou resilience4j).
  • Retry Patterns e timeouts para lidar com falhas em sistemas distribuídos.
• Logs distribuídos: Uso de ferramentas como ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) ou Grafana Loki.

9. Banco de Dados: SQL e NoSQL

9.1 Banco de Dados Relacional (SQL)

• MySQL/PostgreSQL: Criação de tabelas, joins, subconsultas, índices e otimização de consultas.
• ORM em Go com GORM: Como utilizar o GORM para mapear structs Go para tabelas em SQL.
  • Relacionamentos em GORM (um para um, um para muitos, muitos para muitos).
  • Transações, migrações e seeds de dados com GORM.
• SQL Avançado:
  • Stored Procedures, triggers, e views.
  • Técnicas de otimização: explain analyze, uso de índices e caching.

9.2 Banco de Dados Não Relacional (NoSQL)

• MongoDB: Como usar o MongoDB com Go através do mgo ou mongo-go-driver.
  • Modelagem de dados em NoSQL, consultas complexas e agregações.
• Redis: Usar Redis para caching e persistência de dados temporários (usuários online, sessões, etc.).
• Cassandra: Modelagem e consulta em Cassandra, um banco de dados orientado a colunas.

9.3 Bancos de Dados Distribuídos

• Sharding: Como dividir dados em várias instâncias para escalar horizontalmente.
• Consistency: Uso de CAP Theorem para decidir entre consistência, disponibilidade e tolerância a partições.
• Eventual Consistency: Como projetar sistemas tolerantes a falhas com consistência eventual.

10. Performance e Escalabilidade de Aplicações Web

10.1 Performance no Backend

• Profiling e Análise de Performance: Como usar ferramentas como pprof e Go Trace para identificar gargalos de desempenho.
• Caching: Implementar caching em nível de aplicação com Redis ou Memcached
• Concorrência:
  • Uso de goroutines e channels para aumentar a performance do processamento paralelo.
  • Worker Pools e Throttling para controle de consumo de recursos.

10.2 Escalabilidade de Aplicações Web

• Escalabilidade Horizontal e Vertical:
  • Escalar serviços em Kubernetes, usar Auto-Scaling Groups.
  • Técnicas de load balancing e balanceamento de carga com NGINX ou HAProxy.
• Partitioning e Sharding de banco de dados para distribuir a carga de trabalho.
• Redundância e Failover: Implementar alta disponibilidade com múltiplos datacenters ou Zonas de Disponibilidade em Cloud Providers.

10.3 Monitoramento e Observabilidade

• Prometheus: Monitoramento de métricas em tempo real (uso de métricas customizadas em Go).
• Grafana: Visualização das métricas e alertas.
• Tracing Distribuído com Jaeger ou OpenTelemetry.
• Alertas e Logging com ELK Stack ou Fluentd.

11. Testes em Go

11.1 Testes Unitários

• Pacote testing: Como escrever testes unitários em Go.
• Mocks: Usar bibliotecas como GoMock ou Testify para criar mocks de interfaces e objetos.
• Cobertura de Testes: Como medir a cobertura de testes e melhorar a qualidade do código.

11.2 Testes de Integração

• Testes de APIs: Testar APIs RESTful com httptest ou Gin Testing.
• Banco de Dados em Testes: Usar containers Docker para testar interações com banco - de dados.

11.3 Testes de Performance

• Benchmarks: Medir o desempenho de funções com o pacote testing (benchmarking).
• Testes de carga: Ferramentas como JMeter ou Locust para testar a escalabilidade de suas APIs e microserviços. 12. Streaming de Dados em Tempo Real

12. Streaming de Dados em Tempo Real

12.1 Fundamentos do Streaming

• Diferença entre Streaming e Polling:
  • Polling: Requisições periódicas do cliente para obter novos dados.
  • Streaming: Envio contínuo de dados em tempo real entre o cliente e o servidor.
• Vantagens do Streaming:
  • Redução de latência.
  • Melhor experiência do usuário em aplicações interativas e dinâmicas.

12.2 WebSockets

• Fundamentos do WebSocket: Conexões bidirecionais persistentes entre cliente e servidor.
  • Como usar WebSockets com Go para comunicação em tempo real.
  • Bibliotecas Go para WebSockets: gorilla/websocket, nhooyr/websocket.
• Criação de Servidor WebSocket com Go:
  • Como implementar e gerenciar conexões WebSocket em Go.
  • Como criar um servidor WebSocket básico usando Gin ou net/http.
• Escalabilidade de WebSockets:
  • Como lidar com múltiplos clientes simultâneos (conexões simultâneas e gerenciamento de recursos).
  • Uso de Redis Pub/Sub para escalar WebSockets entre múltiplos servidores.

12.3 Streaming de Eventos com Kafka

• Kafka vs. WebSockets: Quando usar Kafka para comunicação assíncrona e quando WebSockets para comunicação em tempo real.
• Apache Kafka: Como usar Kafka para processamento de eventos em tempo real.
  • Go Client para Kafka: Bibliotecas como confluent-kafka-go.
  • Produção e Consumo de Mensagens: Como produzir eventos para tópicos e consumir eventos em Go.
• Escalabilidade e Resiliência:
  • Como lidar com grandes volumes de dados e garantir a entrega confiável de mensagens.
  • Técnicas de partitioning e replication do Kafka.
• Real-Time Event Processing:
  • Implementação de sistemas de processamento de fluxo em tempo real (como KSQL ou Apache Flink).

12.4 Streaming com WebRTC

• WebRTC: Tecnologias de comunicação em tempo real (principalmente áudio, vídeo e dados).
• Uso de WebRTC com Go:
  • Como integrar Go com WebRTC para comunicação em tempo real via peer-to-peer (P2P).
  • Bibliotecas como pion/webrtc para construir soluções de comunicação WebRTC em Go.

13. Segurança em Aplicações Web

13.1 Práticas de Segurança Básica

13.1.1 Autenticação e Autorização

• Autenticação baseada em Token (JWT)
  • Como implementar autenticação usando JSON Web Tokens (JWT) em APIs RESTful e GraphQL.
  • Criação e verificação de tokens JWT com bibliotecas como golang-jwt/jwt.
  • Como usar OAuth2 e OpenID Connect para delegação de autenticação (ex: Login via Google, Facebook).
• Autorização e Controle de Acesso:
  • RBAC (Role-Based Access Control): Como implementar autorização baseada em papéis.
  • ACL (Access Control Lists): Gerenciamento de permissões de acesso a recursos específicos.

13.1.2 Proteção Contra Ameaças Comuns

• Injeção de SQL: Como proteger suas aplicações contra SQL Injection.
  • Usar consultas parametrizadas ou ORM como GORM para evitar injeções.
• Cross-Site Scripting (XSS): Prevenção de XSS em suas aplicações.
  • Escapar adequadamente dados do usuário e usar bibliotecas como HTML sanitization.
• Cross-Site Request Forgery (CSRF):
  • Como proteger suas APIs e web apps de CSRF usando tokens de CSRF.
• Clickjacking: Como proteger seu site contra ataques de clickjacking utilizando cabeçalhos X-Frame-Options.

13.2 Criptografia e Proteção de Dados

13.2.1 Criptografia de Dados

• Criptografia de Senhas:
  • Como implementar a criptografia de senhas usando algoritmos seguros como bcrypt ou argon2.
  • Salt e hashing de senhas para garantir que os dados de senha sejam armazenados de forma segura.
• TLS/SSL:
  • Como configurar conexões seguras HTTPS em Go usando TLS para garantir a segurança na troca de dados.
  • Let's Encrypt para certificados SSL gratuitos e automatizados.
• Criptografia de Dados em Repouso e Trânsito:
  • Como criptografar dados armazenados (por exemplo, em bancos de dados).
  • Usar AES para criptografia simétrica e RSA para criptografia assimétrica.

13.2.2 Integração de Criptografia em Go

• Como usar a biblioteca crypto em Go para criptografia, hashing e assinatura de dados.
• Implementar HMAC (Hash-Based Message Authentication Code) para garantir a integridade e autenticidade de dados.

13.3 Proteção Contra DDoS e Ataques em Larga Escala

• Rate Limiting:
  • Como limitar o número de requisições por IP ou usuário em APIs usando Go (exemplo com Gin ou Go-Rate-Limit).
• CAPTCHA:
  • Implementação de CAPTCHA (Google reCAPTCHA ou hCaptcha) para impedir bots de interagir com seu sistema.
• Firewall e Segurança de Rede:
  • Implementação de firewalls para proteger sua infraestrutura de acessos não autorizados.
  • Uso de WAF (Web Application Firewall) para detectar e bloquear ataques comuns.

13.4 Proteção de APIs

13.4.1 Validação e Sanitização de Entrada

• Validação de Entrada: Sempre validar e sanitizar os dados de entrada do usuário para evitar injeção de dados maliciosos.
• Bibliotecas de Validação: Como usar pacotes de validação como validator em Go.
• Limitação de Tamanho de Request: Como definir limites de tamanho de payload para evitar ataques de negação de serviço (DoS).

13.4.2 Proteção de Endpoints

• Autenticação em APIs:
  • Autenticação em APIs RESTful com JWT.
  • OAuth2 para APIs de acesso a terceiros e APIs internas.
• CORS (Cross-Origin Resource Sharing):
  • Configuração de CORS para permitir ou restringir a origem de requisições de APIs
• Log de Acessos e Monitoramento de Segurança:
  • Uso de ferramentas de logging e monitoramento (como ELK Stack, Prometheus e Grafana) para identificar acessos suspeitos e prevenir brechas de segurança.

13.5 Ferramentas e Bibliotecas de Segurança em Go

• gorilla/securecookie: Para gerenciamento seguro de cookies em Go.
• x/crypto: Biblioteca padrão de Go para criptografia e segurança.
• GoSecure: Ferramenta de segurança para auditar aplicações Go em busca de vulnerabilidades comuns.