## Adicione a tarefa em segundo plano { #add-the-background-task }

Dentro da sua *função de operação de rota*, passe sua função de tarefa para o objeto de *tarefas em segundo plano* com o método `.add_task()`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[14] *}

O `.add_task()` recebe como argumentos:

* Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).

* Então ele retorna a **resposta**.

/// note | Detalhes Técnicos

Se você tiver dependências com `yield`, o código de saída será executado *depois* do middleware.

Se houver alguma tarefa em segundo plano (abordada na seção [Tarefas em segundo plano](background-tasks.md){.internal-link target=_blank}, que você verá mais adiante), ela será executada *depois* de todo o middleware.

///

## Criar um middleware { #create-a-middleware }

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas { #alternatives }

Eu tenho criado APIs com requisitos complexos por vários anos (Aprendizado de Máquina, sistemas distribuídos, tarefas assíncronas, banco de dados NoSQL etc.), liderando vários times de desenvolvedores.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

* [LastaFlute](https://github.com/lastaflute/lastaflute "LastaFlute"): Framework Web
* [Lasta Job](https://github.com/lastaflute/lasta-job "Lasta Job"): Agendador de Tarefas
* [Fess Crawler](https://github.com/codelibs/fess-crawler "Fess Crawler"): Rastreador Web

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

En este ejemplo, los mensajes se escribirán en el archivo `log.txt` *después* de que se envíe el response.

Si hay un query en el request, se escribirá en el log en una tarea en segundo plano.

* Luego devuelve la **response**.

/// note | Detalles Técnicos

Si tienes dependencias con `yield`, el código de salida se ejecutará *después* del middleware.

Si hubiera tareas en segundo plano (cubiertas en la sección [Tareas en segundo plano](background-tasks.md){.internal-link target=_blank}, lo verás más adelante), se ejecutarán *después* de todo el middleware.

///

## Crear un middleware { #create-a-middleware }

*/
package arena

import (
	"internal/reflectlite"
	"unsafe"
)

// Arena represents a collection of Go values allocated and freed together.
// Arenas are useful for improving efficiency as they may be freed back to
// the runtime manually, though any memory obtained from freed arenas must
// not be accessed once that happens. An Arena is automatically freed once
// it is no longer referenced, so it must be kept alive (see runtime.KeepAlive)

## Test Files Overview

### 1. ExtractorResourceManagementTest.java
**Purpose**: Verify proper resource management in Extractor implementations.

**Key Test Areas**:
- Resource closure on successful extraction (MS Office extractors)
- Resource closure on failed extraction
- Improved error messages with context
- Input validation using `validateInputStream()`

**Covered Extractors**:

// Copyright 2022 The Go Authors. All rights reserved.
// Use of this source code is governed by a BSD-style
// license that can be found in the LICENSE file.

//go:build goexperiment.arenas

package arena_test

import (
	"arena"
	"testing"
)

type T1 struct {
	n int
}
type T2 [1 << 20]byte // 1MiB

func TestSmoke(t *testing.T) {
	a := arena.NewArena()
	defer a.Free()

	tt := arena.New[T1](a)
	tt.n = 1

# Do not use swap at all
vm.swappiness=0
vm.vfs_cache_pressure=50

# Start writeback at 3% memory
vm.dirty_background_ratio=3
# Force writeback at 10% memory
vm.dirty_ratio=10

# Quite a few memory map
# areas may be consumed
vm.max_map_count=524288

# Default is 500000 = 0.5ms
kernel.sched_migration_cost_ns=5000000

# stalled hdd io threads
kernel.hung_task_timeout_secs=85

# network tuning for bigger throughput