Estos son los errores silenciosos que destrozan la confianza de los usuarios, generan pérdidas económicas y te despiertan a las 3 AM.
Pasa todos los tests, funciona en desarrollo, pero en producción con carga concurrente aparecen errores que no entiendes. Race conditions, deadlocks, problemas que solo se manifiestan bajo presión.
Los logs no revelan la causa. El error es intermitente. Cada vez que crees haber encontrado el problema, reaparece en otro lugar. No sabes ni por dónde empezar a diagnosticar.
Memory leaks que consumen RAM hasta matar el proceso. Queries que funcionaban ayer pero hoy tardan 30 segundos. La aplicación se arrastra y los usuarios abandonan.
Los tutoriales solo muestran el "happy path". Nadie explica qué hacer cuando dos usuarios modifican el mismo registro, cuando tu caché se desincroniza, o cuando una transacción queda en limbo.
Durante code reviews identifican problemas que ni siquiera entiendes. "Esto tiene una race condition" "Aquí hay un deadlock potencial". Asientes, pero no comprendes realmente qué significa.
Tus superiores cuestionan tu código. Los usuarios reportan inconsistencias. Sientes que no estás preparado para sistemas con tráfico de producción y casos borde complejos.
Descarga el Caso #1 completo sin costo para ver exactamente cómo están estructurados los casos y la profundidad del contenido.
Recibe el caso completo en tu email: narrativa inmersiva, logs de producción, hipótesis incorrectas, preguntas de diagnóstico y solución explicada paso a paso. Sin spam, solo el PDF de 10 páginas.
Descargar caso gratis
// Así empieza cada caso en el PDF:
// CONTEXTO (narrativa inmersiva):
// "Imagina que eres el dev de guardia un viernes a las 11 PM.
// PagerDuty te alerta: usuarios reportan cobros duplicados.
// El dashboard de Stripe muestra duplicados pero tus logs
// no registran errores. Tienes 30 min antes de que escale..."
// CÓDIGO DEFECTUOSO:
function procesarPago(usuarioId, monto) {
saldo = obtenerSaldo(usuarioId)
if (saldo >= monto) {
nuevoSaldo = saldo - monto
actualizarSaldo(usuarioId, nuevoSaldo) // Race condition
return "Pago exitoso"
}
}
// LOGS DE PRODUCCIÓN (Datadog):
// [ERROR] Stripe webhook: duplicate charge user_abc123
// [WARN] Concurrent requests: req_1 (45.123ms), req_2 (45.127ms)
// LO QUE SE INTENTÓ PRIMERO (3 hipótesis incorrectas):
// 1. "Es un bug de Stripe" -- No lo era
// 2. "El frontend envía doble" -- Los logs lo desmienten
// 3. "Falta validación de saldo" -- El problema es más profundo
// PREGUNTAS DE DIAGNÓSTICO:
// 1. ¿Qué pasa si dos requests ejecutan obtenerSaldo() a la vez?
// 2. ¿Qué herramienta de Stripe previene esto? (Pista: idempotency...)
// Descarga el caso completo GRATIS para ver la solución,
// el diagrama visual y la profundización técnica.
Cada caso de este PDF está basado en bugs documentados en sistemas de producción. No son ejemplos inventados ni ejercicios académicos. Son los problemas que realmente paralizan aplicaciones cuando el tráfico es alto y la presión es máxima.
Cada bug proviene de situaciones documentadas en sistemas bajo carga: cobros duplicados con Stripe, deadlocks en inventario, memory leaks silenciosos. Son los problemas que realmente ocurren cuando el código enfrenta la realidad.
No solo recibes la solución. Cada caso te guía con preguntas: ¿Dónde está el problema? ¿Por qué ocurre? ¿Qué condiciones lo desencadenan? Desarrollas intuición para detectar bugs similares en tu propio código.
No importa si usas Node.js, Python, Java, Go o Ruby. Los conceptos son universales. Race conditions, deadlocks y memory leaks funcionan igual en todos los lenguajes backend.
Primero ves el bug y los logs. Luego intentas diagnosticarlo tú mismo con preguntas guía. Finalmente lees la solución completa y entiendes por qué funciona. Aprendes haciendo, no leyendo pasivamente.
Cada bug en producción cuesta tiempo, dinero y credibilidad. Este PDF te ahorra ese costo mostrándote los errores más comunes antes de que los cometas. Es experiencia senior condensada en 81 páginas.
Cuando conoces estos patrones, los detectas antes de que lleguen a producción. Escribes código más robusto. Haces mejores preguntas en code reviews. Ganas confianza como desarrollador backend.
Cada caso incluye: narrativa inmersiva en segunda persona, logs de producción, código defectuoso, "lo que se intentó primero" (3 hipótesis incorrectas), preguntas de diagnóstico interactivas, solución completa con código correcto, profundización técnica con herramientas de producción, y checklist del desarrollador backend resiliente.
Race condition en integración con Stripe que permitía cobros duplicados cuando dos requests llegaban simultáneamente. Aprende sobre idempotency keys, locks distribuidos y cómo Stripe maneja duplicación.
Race Condition Stripe IdempotenciaSistema de inventario donde dos procesos bloqueaban recursos en orden diferente, paralizando toda la operación. Incluye análisis de wait-for graph y estrategias de prevención.
Deadlock PostgreSQL LocksConexiones de base de datos no cerradas acumulándose hasta agotar memoria. Detección con Datadog, análisis de heap dumps, y patrones de resource management.
Memory Leak Datadog Connection PoolN+1 queries oculto en el ORM que ejecutaba 1000+ consultas por request. Aprende a detectar con EXPLAIN, optimizar con JOINs y configurar alertas de query performance.
N+1 Problem ORM PerformanceSistema de colas RabbitMQ reintentando mensajes sin idempotencia, causando duplicacion de emails y operaciones. Estrategias de deduplicacion y message acknowledgment.
RabbitMQ Idempotencia Message QueuesServicio externo lento bloqueando todos los threads y colapsando la API completa. Implementación de circuit breaker, bulkhead pattern y timeouts correctos.
Circuit Breaker Resilience MicroserviciosInvalidación de caché mal implementada mostrando información desactualizada. Cache-aside pattern, TTL strategies, y prevención de thundering herd con Redis.
Redis Cache Invalidation Thundering HerdLógica de retry sin exponential backoff ni jitter bombardeando un servicio externo hasta colapsarlo. Aprende retry policies correctas y dead letter queues.
Retry Logic Exponential Backoff JitterALTER TABLE bloqueando producción durante horas. Estrategias de zero-downtime migrations con pt-online-schema-change, gh-ost, y análisis de locks de PostgreSQL.
Migrations Zero Downtime pt-online-schema-changeFeature flag temporal que se volvió permanente acumulando deuda técnica crítica. Lifecycle management, LaunchDarkly best practices, y auditoría de flags.
Feature Flags LaunchDarkly Technical DebtSistema de logging sin rotación consumiendo todo el espacio en disco hasta crashear el servidor. Configuración de log rotation, ELK Stack, y estrategias de log retention.
Logging ELK Stack Log RotationTotal: 81 páginas | 11 casos completos | Herramientas de producción: Stripe, Datadog, Sentry, Grafana, PagerDuty, Redis, PostgreSQL, RabbitMQ, LaunchDarkly, ELK Stack
No soy un gurú ni un influencer. Soy un desarrollador backend con años de experiencia diagnosticando y resolviendo bugs críticos.
Durante años como desarrollador backend, vi a developers junior cometer los mismos bugs repetidamente. Race conditions que podían prevenirse. Deadlocks evitables. Memory leaks que nadie detectó hasta producción.
El problema no es que sean malos desarrolladores. El problema es que nadie les enseñó a detectar estos errores antes de que exploten.
Los cursos muestran el "happy path". Los tutoriales ignoran la concurrencia. Los artículos de Medium dan soluciones sin explicar por qué falló ni qué se intentó antes.
Por eso no quise hacer un tutorial más. Quise recrear la experiencia de diagnóstico: te pongo en la situación, te muestro los logs, te dejo equivocarte con 3 hipótesis incorrectas, y luego te revelo el diagnóstico correcto con las herramientas que se usan en producción.
Este PDF es el recurso que hubiera querido tener cuando empecé.
Un solo bug en producción puede costarte días de trabajo. Este PDF te ahorra meses de errores costosos.
¿Cuánto costaría aprender esto de la forma difícil?
O aprende de 11 casos documentados por el precio de 2 cafés
Pago seguro procesado por Gumroad. Recibe el PDF instantáneamente por email.
La pregunta no es "¿vale la pena 12€?". Es "¿cuánto me costaría cometer uno de estos bugs en producción?". Un solo bug puede costarte días de debugging, pérdida de credibilidad con tu equipo, y usuarios frustrados. Este PDF te ahorra ese costo.
11 casos documentados. 81 páginas. Herramientas de producción. Narrativa inmersiva. 12€.
Conseguir los 11 casos - 12€