Este projeto foi desenv olvido utilizando NestJS e MongoDB, seguindo a arquitetura hexagonal, conceitos de arquitetura limpa e Domain-Driven Design (DDD). Inclui uma suíte de testes completa com testes unitários, de integração e end-to-end (E2E) utilizando Vitest e Testcontainers. Além disso, há uma suíte de testes de carga em desenvolvimento com K6.

• Node.js
• npm
• Instância MongoDB (para execução sem Docker)
• Docker (para execução com Docker)

1. Clone o repositório:

   git clone <URL do seu repositório>
   cd <nome do repositório>

2. Instale as dependências:

   npm install

3. Configure o arquivo .env com as variáveis PRODUCTS_SERVICE_URL e MONGO_URI conforme o .env.example. A variável MONGO_URI deve conter a URL da sua instância MongoDB.

4. Execute a aplicação em modo de desenvolvimento:

   npm run start:dev

1. Clone o repositório:

   git clone <URL do seu repositório>
   cd <nome do repositório>

2. Configure o arquivo .env com as variáveis PRODUCTS_SERVICE_URL conforme o .env.example.

3. Execute a aplicação com Docker:

   docker-compose up

Para testar todas as rotas da aplicação, você pode utilizar o arquivo client.http incluído no projeto. Siga os passos abaixo:

• Instale a extensão Rest Client do VS Code (humao.rest-client).
• Abra o arquivo client.http.
• Utilize os comandos no arquivo para testar as diferentes rotas da aplicação. O arquivo após a instalação da extensão ficará mais ou menos assim:

Para rodar os testes unitários:

npm run test:watch

Para rodar os testes E2E (⚠️ Docker precisa estar em execução):

npm run test:e2e

Para rodar toda a suíte de testes e gerar o relatório de cobertura de testes (⚠️ Docker precisa estar em execução):

npm run test:cov

Utilizei o K6 para realizar testes de carga no sistema.

Clique aqui para ver o script que gera o teste de carga no fluxo de criação de cliente e a adição de proutos aos favoritos

⚠️ Para roda-los, primeiro, a aplicação já tem que estar rodando na porta 3000!

npm run test:load

Nesse teste, o cenário de favoritar um produto fazia com que cada cliente cadastrado favoritasse somente 1 produto! Obtendo um p(95) de 21.92ms e 65 requisições por segundo, um resultado ok já que estou rodando tudo na minha máquina (1 instância mongodb, 1 do node)!

No mesmo cenário de favoritar produtos, fiz com que todos clientes favoritassem 100 produtos e não somente 1, isso fez com que aumentassemos a quantidade de requisições de 9164 (ultimo teste) para 76220 (541 req/seg) ! Esse aumento massivo de requisições, fez com que o p(95) aumentasse de 21.92ms para 190.53ms

Após aplicar algumas melhorias como:

• Adicionar fastify;
• Clusterizar a aplicação;
• Adicionar cache em pontos especificos que o mongodb era acessado;
• Passa nível de log (variável LOG_LEVEL) para somente erros.

Essas melhorias causaram drastivas melhorias, onde:

• Aplicação conseguiu aceitar 181988 requisições (1292 req/seg). Antes das melhorias, conseguia aceitar somente 76220 (541 req/seg);
• Abaixou o p(95)de 190.53ms para 42.94ms.