Categoria: Lectum

Caching API con Redis e Node.js significa progettare un backend capace di ridurre le chiamate esterne, migliorare le performance e garantire scalabilità nel tempo. Nel caso di LECTUM, app dedicata ai libri e alle discussioni tra lettori, l’integrazione con Google Books ha reso necessario costruire un’architettura intelligente, capace di evitare richieste ridondanti e di ottimizzare l’utilizzo delle API di terze parti. Quando un’app si basa su servizi esterni per ottenere dati strutturati, il rischio è quello di creare un collo di bottiglia. Ogni ricerca effettuata dagli utenti può trasformarsi in una chiamata API, con aumento della latenza, rischio di superamento delle quote e dipendenza da un servizio esterno. Per questo motivo, l’architettura backend di LECTUM è stata progettata seguendo una strategia multilivello basata su Express, Redis e database persistente. Il problema delle chiamate ripetute alla Google Books API Google Books fornisce metadati completi su milioni di libri: titolo, autore, copertina, descrizione, categorie e codici identificativi. Tuttavia, questi dati non cambiano frequentemente. Continuare a richiederli ogni volta che un utente effettua una ricerca significa sprecare risorse preziose e rallentare il sistema. In un’app in crescita, questa dinamica può diventare critica. Aumentano le richieste, cresce il traffico e le chiamate API iniziano a incidere sia sui tempi di risposta sia sui limiti imposti dal provider esterno. È in questo scenario che il caching diventa una scelta architetturale strategica. L’architettura backend: una logica di fallback progressiva L’infrastruttura è sviluppata in Node.js con framework Express. Ogni richiesta proveniente dal client segue un percorso ben definito. Il primo controllo avviene su Redis, utilizzato come sistema di caching in-memory ad altissima velocità. Se il dato è presente in cache, la risposta viene restituita immediatamente, riducendo il tempo di attesa a pochi millisecondi. Se il dato non è disponibile in Redis, il backend interroga il database. Questo passaggio permette di verificare se l’informazione sia già stata recuperata in passato. Solo nel caso in cui il dato non esista né in cache né nel database, viene effettuata la chiamata alla Google Books API. Una volta ricevuta la risposta dall’API esterna, il sistema salva il risultato nel database e contemporaneamente in Redis, impostando un TTL di 24 ore. In questo modo, le richieste successive potranno essere servite direttamente dalla cache, evitando ulteriori chiamate esterne. Il flusso tecnico della richiesta Client → Express Backend ↓ Redis.get(cacheKey) ↓ if (cacheHit) return cachedData ↓ Database.find(query) ↓ if (dbHit) { Redis.set(cacheKey, dbData, 24h) return dbData } ↓ GoogleBooksAPI.fetch(query) ↓ Database.save(apiData) Redis.set(cacheKey, apiData, 24h) ↓ Return apiData Questa struttura consente di centralizzare la logica di accesso ai dati e di mantenere il controllo completo sulle richieste esterne. Il backend diventa così un vero layer di orchestrazione intelligente. I benefici concreti del caching API L’implementazione di una strategia di caching API con Redis e Node.js produce benefici immediati. Le performance migliorano sensibilmente perché la maggior parte delle richieste viene servita direttamente dalla memoria. Il database principale viene alleggerito e le chiamate verso Google Books si riducono drasticamente. Dal punto di vista della scalabilità, questo significa poter gestire un numero crescente di utenti senza aumentare proporzionalmente le richieste esterne. Anche in caso di picchi di traffico, la cache protegge l’applicazione da sovraccarichi improvvisi. Un ulteriore vantaggio è la resilienza. Se temporaneamente l’API esterna dovesse rallentare o diventare indisponibile, i dati già presenti in cache continuerebbero a essere serviti normalmente, garantendo continuità al servizio. Un pattern architetturale replicabile L’esperienza di LECTUM dimostra come il caching non sia solo un miglioramento tecnico, ma una vera scelta strategica di progettazione. Qualsiasi applicazione che integri API di terze parti con dati semi-statici può beneficiare di questa architettura. Progettare correttamente il layer di caching fin dalle prime fasi di sviluppo significa costruire un backend più solido, più performante e pronto a crescere nel tempo. In un ecosistema digitale sempre più orientato alla velocità e all’efficienza, il caching API rappresenta uno degli strumenti più potenti a disposizione di uno sviluppatore backend. Stai sviluppando un’app che integra API esterne? Ottimizzare le chiamate con Redis e Node.js può fare la differenza tra un sistema fragile e un’architettura realmente scalabile.

L’autenticazione Clerk React Native è stata una delle prime decisioni architetturali che ho dovuto affrontare iniziando a costruire un’app mobile reale. Non perché sia complicata da capire, ma perché è facile sottovalutarla. All’inizio sembra solo una schermata di login, poi arrivano le sessioni, i token, il reset password, la sicurezza e tutti quegli edge case che ti fanno perdere settimane. Durante lo sviluppo di Lectum, un’app mobile realizzata in React Native con Expo, mi sono trovato molto presto davanti a questa scelta. Avevo bisogno di un sistema di autenticazione solido, ma che non diventasse il centro del progetto. È in questo contesto che ho deciso di usare Clerk. Il contesto di Lectum Lectum non è un tutorial né un side project usa-e-getta. È un’app che gestisce utenti reali, librerie personali, discussioni sui libri e club di lettura. Il frontend è sviluppato in React Native con Expo, mentre il backend è basato su Node.js ed Express, con MongoDB come database. In un’architettura di questo tipo, l’autenticazione deve integrarsi in modo naturale, senza imporre vincoli inutili né lato frontend né lato backend. Volevo mantenere il controllo sull’API e sul modello dati, senza dover replicare logiche di sicurezza che altri hanno già risolto meglio di me. Il vero problema dell’autenticazione nelle app React Native Chi sviluppa in React Native sa che l’autenticazione non è mai solo “login e password”. Significa gestire correttamente le sessioni, proteggere le API, evitare vulnerabilità e assicurarsi che tutto funzioni bene su dispositivi diversi, reti instabili e aggiornamenti dell’app. Implementare tutto da zero richiede tempo, attenzione e manutenzione continua. Delegare completamente a soluzioni troppo invasive, invece, rischia di legare l’intero progetto a un ecosistema specifico. Per Lectum cercavo un equilibrio: meno complessità, ma senza perdere flessibilità. È proprio qui che la scelta di un sistema di autenticazione Clerk React Native diventa strategica. Perché Clerk si è rivelato la scelta giusta Quando ho iniziato a valutare seriamente l’autenticazione Clerk React Native per Lectum, mi sono reso conto che si inseriva perfettamente nell’equilibrio che stavo cercando. Dal punto di vista di React Native, l’integrazione è diretta e pulita. Funziona bene con Expo, non richiede hack particolari e offre un SDK pensato davvero per il mobile, non adattato in modo forzato. Dal lato architetturale, Clerk mi ha permesso di separare in modo netto l’autenticazione dal dominio applicativo. Gli utenti vengono gestiti da Clerk, mentre il backend di Lectum continua a occuparsi solo di libri, discussioni, club e librerie personali. MongoDB contiene esclusivamente dati di dominio, senza mescolare logiche di autenticazione o credenziali. Questa separazione rende il codice più leggibile e molto più semplice da mantenere. Nel backend mi limito a verificare che una richiesta provenga da un utente autenticato e a utilizzare l’identificativo fornito da Clerk. Tutto il resto è delegato. Meno codice critico, più focus sul prodotto Uno dei motivi principali per cui ho scelto Clerk è legato alla manutenzione. L’autenticazione è una delle parti più sensibili di qualsiasi applicazione. Ogni bug o svista può avere conseguenze serie, soprattutto quando si parla di dati degli utenti. Affidare questa parte a un servizio specializzato significa scrivere meno codice critico e ridurre drasticamente la superficie di errore. In un progetto come Lectum, sviluppato in build in public, questo è fondamentale: mi permette di concentrare tempo ed energie sulle funzionalità che fanno davvero la differenza per chi usa l’app. UI pronta, ma senza vincoli Un altro aspetto che ho apprezzato di Clerk è la possibilità di partire velocemente senza rinunciare alla personalizzazione. Fornisce componenti pronti per login e registrazione, utilissimi nelle fasi iniziali, ma non obbliga a usarli così come sono. Questo approccio è perfetto per un progetto in evoluzione: posso iniziare in modo semplice e raffinato, sapendo che in futuro potrò adattare i flussi di autenticazione senza dover cambiare tecnologia o riscrivere tutto. Perché non Firebase Auth, in questo caso Firebase Auth è una soluzione valida e molto diffusa, ma per Lectum non era la scelta ideale. L’accoppiamento con l’ecosistema Firebase è forte e rischia di influenzare scelte architetturali che volevo tenere indipendenti. Avendo già un backend Node.js con Express e un database MongoDB, Clerk si inserisce in modo più naturale, senza forzare il progetto in una direzione specifica. Come si inserisce Clerk nell’architettura di Lectum In Lectum, Clerk gestisce completamente autenticazione e sessioni. L’app React Native si occupa solo dell’esperienza utente, mentre il backend verifica le richieste e lavora sui dati applicativi. Questo flusso mantiene l’architettura semplice, leggibile e pronta a crescere. Conclusione Ho scelto Clerk per l’autenticazione in Lectum perché mi permette di costruire più velocemente senza sacrificare qualità, sicurezza e flessibilità. In un progetto build in public, ogni scelta tecnica deve essere sostenibile nel tempo, non solo funzionare oggi. Documentare anche queste decisioni fa parte del progetto tanto quanto scrivere codice. Lectum cresce così: una scelta alla volta, in modo consapevole.