Prompts de Práctica

Construye GET /users?page=1&limit=20 que esté protegido por JWT, valide los parámetros de query y devuelva un resultado paginado. Muestra el controlador, el query DTO y cómo se conectan el guard/pipe.

Implementa un decorador @Roles('admin') y un RolesGuard que lea los roles requeridos de los metadatos de ruta y los compare con request.user.roles. Haz que los roles de nivel de método sobreescriban los de nivel de clase.

Escribe retry(fn, { retries, baseMs }) que reintente una función asíncrona fallida con backoff exponencial y jitter, solo reintentando errores transitorios, y que abandone después de N intentos.

Implementa una caché LRU con get y set de O(1) y una capacidad máxima que elimine la entrada menos recientemente usada.

Procesa 10,000 elementos ejecutando un worker(item) asíncrono con como máximo N en vuelo a la vez (un Promise.all acotado). ¿Por qué no simplemente Promise.all(items.map(worker))?

Escribe un interceptor que envuelva cada respuesta exitosa en { data, timestamp } sin que cada manejador se entere.

Sirve un archivo de varios GB como descarga gzipped sin cargarlo en memoria, y asegúrate de manejar errores y recursos correctamente.

Implementa un limitador distribuido de token bucket (tasa de recarga R, capacidad C) que sea correcto en múltiples instancias de la aplicación. ¿Por qué debe ser atómico?

Un resolver de campo Post.author ejecuta una consulta por post en una lista de 50 posts (1+50 consultas). Corrígelo con DataLoader y explica los dos errores clásicos.

Implementa un apagado graceful para que un SIGTERM (k8s rollout) drene las requests en curso y cierre recursos antes de salir.

Diseña el backend para un SaaS B2B donde los datos de cada tenant deban estar aislados. Cubre el modelo de aislamiento, la resolución del tenant y cómo se previene la filtración entre tenants.

Una orden fluye a través de pago, inventario y envío — servicios separados. Diseñalo para confiabilidad: sin dobles cobros, sin órdenes perdidas, estado consistente.

Tienes un gateway y varios servicios backend. ¿Dónde autenticas y autorizas, y cómo confían los servicios downstream en el llamador?

Un endpoint de detalle de producto recibe 50k RPS, 99% de lecturas, los datos cambian unas pocas veces al día. Diseña la caché para que sea rápida, suficientemente fresca y sobreviva una tormenta de cache misses.

Los clientes reintentan en timeout, por lo que una request de "cobrar tarjeta" puede llegar dos veces. Diseña el API + almacenamiento para que un cliente nunca sea cobrado doblemente.

Estás de guardia para una API Nest y la latencia acaba de dispararse. Diseña la observabilidad que querrías tener para diagnosticarlo en minutos, no horas.

Reimplementa Promise.all(promises): resuelve a un array de resultados en el orden de entrada, rechaza tan pronto como cualquier entrada rechace (fail-fast), y resuelve a [] para un array vacío. No uses la incorporada.

Construye un EventEmitter con on, off, once y emit. Un listener once se dispara exactamente una vez y luego se elimina. ¿Qué se rompe si un listener llama a off durante emit?

Escribe promisePool(thunks, limit) que ejecute como máximo N tareas asíncronas a la vez y devuelva resultados en el orden de entrada. Las tareas son thunks (() => Promise), no promesas — ¿por qué importa?

Implementa un caché LRU de O(1) (get/put, capacidad fija) usando solo un Map de JS — sin linked list hecha a mano. ¿Cómo te da Map el orden de recencia gratis?

Construye un limitador de token bucket: capacidad C, tasa de recarga R tokens/sec, tryRemove() devuelve true (permitir) o false (→ 429). Sin setInterval. ¿Cómo se recarga sin un timer?

Escribe retry(fn, retries, baseMs) que reintente una llamada asíncrona fallida con backoff exponencial más jitter, y relance el último error después de que se agoten los intentos.

Implementa debounce(fn, wait) y throttle(fn, wait). Explica la diferencia y asegúrate de que ambas preserven this y los argumentos.

Diseña una cola de trabajos de background: productores encolan trabajo, workers lo procesan, fallos transitorios reintentan, y los trabajos que fallan permanentemente van a un lugar seguro en lugar de bloquear la cola.

Diseña un sistema que envíe notificaciones a través de email, SMS y push. No debe doble-enviar en reintento, debe sobrevivir a una caída del proveedor y debe abarcar un solo evento a muchos destinatarios.

Diseña un rate limiter para un API detrás de N instancias de la app: por ej. 100 requests/min por clave API, aplicado consistentemente sin importar qué instancia golpee una request. Devuelve 429 con un Retry-After cuando se exceda.