Preparando o ambiente:

O Go deve estar devidamente instalado: go version.

Faça clone do projeto: git clone https://github.com/stone-payments/card-interview.git -b <seu_nome>

Ao final, abra um PR para validarmos o trabalho feito.

Fase 1: Processador de Transações de Cartão de Crédito

Contexto

Você foi contratado pela Stone Pagamento, para pintar o mundo de verde. A Stone oferece um serviço de cartão de crédito com benefícios exclusivos para seus clientes, como cashback em compras e taxas reduzidas. O sucesso da empresa depende de um sistema de processamento de transações eficiente e confiável. Seu papel como engenheiro de software é desenvolver um módulo central de processamento de transações. Esse módulo será responsável por validar e registrar as transações realizadas pelos clientes em tempo real. A confiabilidade e a precisão desse sistema são essenciais para evitar fraudes, garantir uma experiência fluida para os usuários e atender às normas do setor financeiro. A equipe da Stone está enfrentando o seguinte desafio: processar grandes volumes de transações, garantindo que apenas operações válidas sejam registradas e que os clientes sejam notificados imediatamente caso algo dê errado.

Requisitos

1. Entrada da Transação:

• A transação será representada por uma struct que contenha os dados abaixo

• Exemplo de JSON:

{
    "card_number": "4111111111111111", 
    "amount": 100.50, 
    "currency": "USD", 
    "merchant": "Amazon", 
    "timestamp": "2025-01-17T10:00:00Z" 
}

2. Validações:

• O timestamp deve ser válido e não pode estar no futuro e deve ser informado do formado RFC-3339.
  • Mensagem de Erro se nao for RFC-3339: timestamp not valid
  • Mensagem de Erro se depois de hoje: timestamp on the future
• Para qualquer outro erro:
  • Mensagem de Erro: invalid payload

3. Registro da Transação:

• Use uma estrutura de memória como um slice ou mapa para simular o banco de dados.
• Armazene apenas as transações válidas.

4. Resposta:

• Para transações válidas, deve ser informado uma struct com as seguintes informações:

{
	"status": "approved",   
	"authorize_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000" 
}

• Para as transações rejeitadas:

{
	"status": "rejected", 
	"error": "invalid payload"
}

Fase 2: Detecção de Transações Fraudulentas

Contexto

Parabéns! O sistema que você desenvolveu o autorizador foi um sucesso. Os clientes ficaram satisfeitos, e a Stone conseguiu registrar milhares de transações sem problemas. No entanto, o aumento no volume de operações também chamou a atenção de fraudadores, que tentam explorar o sistema para realizar transações ilícitas.

Agora, seu próximo desafio é aprimorar o módulo de processamento de transações, adicionando um mecanismo de detecção de atividades suspeitas. Esse mecanismo deve identificar possíveis fraudes com base em regras simples e registrar alertas para a equipe de monitoramento.

Novos Requisitos

1. Detecção de Transações Suspeitas

• Implemente uma validação adicional que marque transações como "suspeitas" com base nas seguintes condições:
  • Transações muito altas: Qualquer transação acima de $10,000 deve ser marcada como suspeita: high amount
  • Compras fora do padrão: Se o mesmo número de cartão realizar mais de 5 transações em menos de 1 minuto, as transações adicionais devem ser marcadas como suspeitas. not standard

2. Alteração na Resposta

• Para transações suspeitas:
  • As transações ainda devem ser aprovadas, mas com um aviso.
  • A resposta deve incluir um campo indicando o status de "suspeita".
  • Exemplo de resposta:

{
  "status": "approved_with_warning",
  "transaction_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "warning": "transaction marked as suspicious: high amount"
}

3. Registro de Alertas

• As transações que contem risco, devem ser armazenadas em base de dados(slice ou map).

Fase 3: Processamento em Alta Escala com Concorrência e Otimização de Memória

Contexto

O sucesso da Stone está se expandindo globalmente, e o volume de transações aumentou exponencialmente. Agora, o sistema precisa processar milhares de transações por segundo de maneira eficiente, sem consumir recursos desnecessários. A equipe identificou dois grandes desafios:

1. Baixo desempenho: O processamento atual não escala bem com o aumento no número de transações simultâneas.
2. Consumo excessivo de memória: O uso de estruturas de dados em memória cresceu muito, impactando os custos operacionais. Sua missão é melhorar o sistema para lidar com transações em alta escala, utilizando os princípios de concorrência e otimização de memória.

Novos Requisitos

1. Persistência Otimizada

• Foi identificado que não precisa armazenar todas as transações, somente as ultimas 10.000 transações.
• Substitua o armazenamento das transações válidas de memória por um buffer cíclico (circular buffer):
  • O buffer deve armazenar até 10.000 transações.
  • Quando o limite for atingido, sobrescreva as transações mais antigas.

2. Fila de Processamento Assíncrona

• As transações recebidas pelo sistema devem ser colocadas em uma fila de trabalho.
• O processamento deve ser realizado por workers concorrentes.
• Você deve permitir configurar o número de workers via uma variável de ambiente (WORKER_COUNT).

3. Limite de Memória

• A fila de trabalho deve ter um limite de tamanho (default: 1000 transações).
• Quando a fila estiver cheia:
  • O sistema deve retornar um erro ("Too Many Requests") para novas transações.
  • Exemplo de resposta:

{
  "status": "rejected",
  "error": "Too many requests, try again later"
}

4. Monitoramento de Performance

• Adicione uma função para expor as seguintes métricas:
  • Número de transações processadas.
  • Número de transações rejeitadas (fila cheia).
  • Uso atual da fila (número de transações pendentes).
  • Número de workers ativos. Exemplo de resposta:

{
  "processed_transactions": 105000,
  "rejected_transactions": 1500,
  "queue_usage": 450,
  "active_workers": 8
}