Em arquiteturas modernas, distribuídas e nativas da nuvem, aplicações que mantêm estado interno costumam se transformar em um obstáculo técnico relevante. Livros clássicos sobre sistemas distribuídos e cloud native deixam claro que o problema não é a existência de estado em si, mas onde esse estado vive e como ele impacta escalabilidade, resiliência e operação.

Aplicações stateful são aquelas que armazenam informações críticas localmente, seja na memória da instância ou no disco acoplado a ela. Sessões de usuário, tokens de autenticação ou carrinhos de compra mantidos dessa forma funcionam bem em ambientes pequenos e controlados, mas entram em conflito direto com os princípios que sustentam sistemas distribuídos modernos.

O conflito com a escalabilidade horizontal

A base da computação em nuvem é a escalabilidade horizontal. Quando a carga aumenta, novas instâncias da aplicação são adicionadas para absorver o tráfego. Esse modelo pressupõe que qualquer instância possa atender qualquer requisição.

Quando o estado da sessão está preso à memória local, essa premissa deixa de valer. Para manter a experiência do usuário, todas as requisições subsequentes precisam ser roteadas para a mesma instância específica. Surge então a necessidade de afinidade de sessão no balanceador de carga.

Esse mecanismo cria um acoplamento forte entre cliente e servidor. Mesmo que existam instâncias ociosas disponíveis, o tráfego não pode ser redistribuído livremente. Uma instância sobrecarregada continua recebendo requisições apenas porque detém o estado necessário, enquanto outras permanecem subutilizadas. O sistema escala, mas de forma ineficiente.

Fragilidade diante de falhas inevitáveis

Em ambientes de nuvem, instâncias não são permanentes. Elas podem falhar, ser reiniciadas ou substituídas a qualquer momento por decisões do orquestrador ou do próprio provedor de infraestrutura.

Quando uma aplicação stateful falha, o impacto é imediato. Qualquer estado mantido apenas na memória desaparece. Carrinhos de compra são perdidos, sessões expiram abruptamente e usuários precisam refazer autenticação. Do ponto de vista do usuário, isso se manifesta como erro ou instabilidade.

A recuperação também se torna mais complexa. Se o estado estava em disco local, é necessário garantir que a nova instância seja anexada ao mesmo volume, o que introduz dependências adicionais e limita a mobilidade da aplicação. Se o estado estava apenas na memória, a recuperação pode ser impossível sem replicação sofisticada.

Aplicações stateless se comportam de forma oposta. Uma instância pode desaparecer e ser substituída instantaneamente por outra, sem perda de dados perceptível, porque nenhuma informação crítica estava presa àquela cópia específica.

Atualizações sem interrupção se tornam difíceis

Implantar novas versões sem interromper usuários ativos é um requisito básico em sistemas modernos. Estratégias como atualização gradual ou troca de ambientes dependem da capacidade de remover instâncias antigas e subir novas de forma contínua.

Em aplicações stateful, esse processo se complica. Não é possível desligar uma instância ativa sem impactar diretamente os usuários conectados a ela. Antes de qualquer atualização, torna-se necessário implementar mecanismos de drenagem de sessão, aguardando que usuários finalizem suas interações antes que a instância possa ser removida.

Esse tipo de lógica aumenta a complexidade operacional, alonga o tempo de deploy e amplia a chance de erro. O que deveria ser um processo rotineiro passa a exigir coordenação cuidadosa e código adicional apenas para manter a aplicação disponível.

O surgimento dos servidores únicos e irrepetíveis

Outro efeito colateral menos óbvio é a perda de reprodutibilidade. À medida que uma aplicação stateful acumula histórico de interações, cada instância passa a carregar um contexto próprio.

Mesmo executando exatamente o mesmo código, duas instâncias podem se comportar de maneira diferente devido ao estado que armazenaram ao longo do tempo. Isso torna a depuração extremamente difícil. Um erro pode ocorrer apenas em uma instância específica, dependendo de uma sequência particular de eventos que não existe em nenhuma outra.

O resultado é que servidores deixam de ser peças substituíveis e passam a se comportar como entidades únicas, difíceis de reproduzir e ainda mais difíceis de diagnosticar. Esse é o oposto do que se espera em ambientes distribuídos.

Manter uma aplicação monolítica stateful sob picos de carga costuma gerar custos que vão muito além da complexidade técnica. Em muitos cenários, o impacto financeiro se torna rapidamente significativo.

Quando o estado está preso à aplicação, a escalabilidade horizontal perde eficiência. Para lidar com um pico momentâneo de processamento intenso, a abordagem mais comum é subir múltiplas cópias completas do monólito, mesmo que apenas uma funcionalidade específica esteja sob pressão. Isso implica replicar todo o consumo de CPU, memória e recursos associados, ainda que grande parte da aplicação permaneça ociosa.

Na prática, esse modelo leva a ambientes superdimensionados. Para absorver picos que duram minutos ou poucas horas, a infraestrutura precisa ser mantida próxima do tamanho máximo o tempo todo ou reagir de forma agressiva quando a carga aumenta. Em ambientes de nuvem, isso frequentemente resulta em gastos mensais elevados, muitas vezes na casa de milhares de reais, apenas para sustentar cenários excepcionais.

O mais problemático é que esse custo não cresce de forma proporcional ao valor entregue. Escala deixa de ser uma resposta pontual a um problema específico e passa a ser um mecanismo grosseiro de contenção, onde tudo é replicado porque nada pode ser isolado.

Pressão de memória, runtime e efeitos colaterais do modelo stateful

Além do custo financeiro, aplicações stateful monolíticas sofrem com problemas profundos de runtime, especialmente quando são orientadas a objetos e fortemente acopladas ao banco de dados.

Sob carga, operações aparentemente simples podem acabar materializando grandes volumes de dados em memória. Consultas que retornam milhares de registros se transformam em milhares de objetos vivos no heap, muitas vezes mantidos por mais tempo do que o necessário devido a referências implícitas, caches mal definidos ou ciclos difíceis de identificar.

Esse comportamento aumenta drasticamente a pressão sobre o gerenciamento de memória. O coletor de lixo passa a operar sobre heaps grandes, fragmentados e repletos de objetos de vida longa. Pausas mais frequentes e mais longas se tornam comuns, afetando diretamente a latência da aplicação e degradando a experiência do usuário. Em situações extremas, surgem falhas por falta de memória não porque o sistema precise de mais dados, mas porque não consegue liberar os que já carregou.

Existe ainda o custo invisível da fragmentação. Grandes volumes de objetos criados e descartados rapidamente fragmentam o heap, reduzem a eficiência da alocação e pioram o comportamento geral do runtime. O sistema passa a consumir mais memória do que realmente precisaria apenas para se manter funcional.

Quando o estado está espalhado pela aplicação, torna-se difícil prever o impacto de uma funcionalidade específica. Um processamento intenso e momentâneo pode degradar todo o sistema, afetando usuários que não têm qualquer relação com aquela operação. Para mitigar esse efeito, a resposta costuma ser escalar ainda mais, reforçando um ciclo de desperdício e instabilidade.

Arquiteturas stateless quebram esse padrão ao externalizar o estado e isolar responsabilidades. Processamentos intensos podem ser direcionados a componentes específicos, enquanto o restante do sistema mantém consumo previsível e controlado. Escalar deixa de significar replicar tudo e passa a significar alocar recursos exatamente onde existe pressão real.

O papel correto do estado em arquiteturas modernas

A solução não é eliminar o estado, pois sistemas precisam lembrar informações do usuário e do negócio. A mudança necessária é retirar o estado da aplicação e delegá-lo a serviços especializados.

Nesse modelo, a aplicação se torna stateless. Ela processa requisições, aplica regras de negócio e delega a persistência de dados a componentes projetados especificamente para isso, como bancos de dados, caches distribuídos ou sistemas de armazenamento de objetos.

Com essa separação, qualquer instância pode atender qualquer requisição. Se uma instância falha, outra assume imediatamente, pois o estado não estava preso a ela. A durabilidade e a consistência passam a ser garantidas por serviços que foram construídos exatamente para esse propósito.

Uma analogia simples

Imagine um atendimento onde cada funcionário anota os pedidos em um bloco de notas pessoal. Se você volta no dia seguinte e aquele funcionário não está mais lá, ninguém sabe o que foi solicitado.

Agora imagine que todos os pedidos são registrados em um sistema central. Qualquer funcionário disponível pode consultar o histórico e continuar o atendimento sem interrupções.

Aplicações stateful funcionam como o primeiro cenário. Arquiteturas stateless se aproximam do segundo.