Всем привет!

Что такое REST? Чтобы не увеличивать энтропию в сети я дам ссылку на хорошую статью про REST - https://habr.com/ru/post/590679/
Но как всегда попробую сделать из нее краткие выводы)))

Основные заблуждения касаемо REST:
1) REST - это не протокол, а парадигма при создании API. Большинство требований REST не относятся к протоколу (HTTP)
2) JSON не является обязательным для REST, просто большинство REST API используют JSON
3) нельзя сказать, что если мы не используем HTTP глаголы или продумали концепцию REST ресурсов - это не REST. Есть 4 уровня зрелости REST, https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/bd8/e4b/848/bd8e4b8488e0085b7404a37dc93faf6c.png Выставляя API в виде набора HTTP POST запросов, мы находимся на 1-м уровне зрелости. Добавляем концепцию ресурсов, выраженных в HTTP path - 2-й уровень. HTTP глаголы - 3-й уровень. А 4-й - это такая интересная штука, как HATEOS. Детали: https://habr.com/ru/post/483328/ Кто-то его видел в живой природе, кстати?
4) REST не означает, что про валидацию по схеме можно забыть. Тот же OpenAPI - очень хорош, и позволяет достаточно гибко настроить схему и описать протокол взаимодействия.

Важные замечания:
1) REST по определению должен быть stateless. Как это понимать? Я скажу так: если мы привязываем клиента к конкретному серверу - это уже не stateless. Что значит привязываем? Это значит мы закэшировали что-то важное на этом конкретном сервере. И при выходе из строя этого сервера текущий процесс клиента ломается, например, ему приходится перелогинится или он потеряет введенные данные. Т.е. использование sticky session для оптимизации - не отменяет REST.
2) stateless не значит хранить все на клиенте - в куках или в кэше МП. Куки, к слову, вообще не предназначены для хранения больших объемов данных, т.к. передаются при каждом запросе и неустойчивы к взлому. Кроме того, хранение данных на клиенте чувствительно к его сбоям, не омниканально и усложняет процесс обновления клиента, т.к. приходится обновлять и его кэш. Хранить состояние нужно либо в БД, либо в расределенном кэше
3) stateless критически важно не потому, что идеолог REST написал так в своей статье) stateless дает нам легкое горизонтальное масштабирование с помощью k8s
4) не везде об этом говорится, но исходя из идеи прозрачности REST - по возможности стоит переиспользовать коды ошибок протокола HTTP. Их кстати довольно много https://ru.wikipedia.org/wiki/Список_кодов_состояния_HTTP Хотя все равно может не хватить в вашем конкретном случае, тогда можно расширить список кодов через body

#REST #API #http

Всем привет!

В протоколе HTTP, а также gRPC, основанном на HTTP/2, есть возможность передачи параметров запроса разными способами:
1) в заголовках
2) в параметрах
3) в path части url
4) в теле запроса

Когда что использовать? Ниже будут типовые варианты, в реальных кейсах конечно же возможны отклонения.

1) headers - не бизнесовые, технические данные. Примеры: id для tracing, для логирования, маршрутизации, токены\куки для авторизации. Ключевой момент - в бизнес-процессе эти данные не используются
2) params - как правило используются в GET запросах, по сути фильтр для выборки данных
3) path - как правило в REST запросе, построенном на концепции REST ресурсов, для идентификации ресурса: GET\PUT\DELETE .../order/{nnn}
4) body - атрибуты объекта для создания\обновления в REST. Любая закрытая информация - https шифрует заголовки и тело запроса, но само собой не шифрует параметры и путь. Большие объемы данных, в URL есть ограничения на длину, причем в разных браузерах и проксях они разные, лучше к ним не приближаться). По объему данных в заголовках также есть ограничения на веб-серверах, привет "413 Entity Too Large". Размер можно подкрутить в большую сторону, но опять же это не наш метод)

#rest #api

Всем привет!

Нашел хорошую статью о том, как совместить тестирование Spring контроллеров и один из самых известных фреймворков для тестирования REST - Rest Assured. https://www.baeldung.com/spring-mock-mvc-rest-assured

Кстати, в начале статьи есть ссылка на пример использования чистого Spring MVC Test, если кто его не использовал - можете сравнить синтаксис.

Еще статья хороша тем, что четко разделяет модульные и интеграционные тесты. И я бы разделил точно также) Я иногда задаю вопрос о видах тестов на интервью, ответ мне не всегда нравится. Для ленивых, вкратце - интеграционным тест можно считать, если появляется сеть - открывается порт, вызывается другой процесс, внешнее хранилище, пусть даже и в embedded варианте. Хотя справедливости ради - вопрос холиварный, из-за того, что много пограничных случаев.

#unittests #spring #rest #integration_tests #interview_question

Всем привет!

При проектировании системы применяя микросервисный подход всегда появляется главный вопрос - как делить?
Сделаешь слишком крупно - получишь маленький монолит. Это как правило всем понятно, т.к. от монолита мы пытаемся уйти создавая микросервисы.
Но есть и другая крайность - слишком мелкое деление. Уже немного писал об этом https://t.me/javaKotlinDevOps/57
Сейчас же хочу проиллюстрировать эту крайность примером.
Предположим у нас есть некая система, представляющая клиентам CRUD REST API. Create, Read, Update, Delete методы. И еще List, который сильно отличается от Read поэтому должен быть выделен отдельно - pagination, сортировка, кэширование...
Можно применить назовем его "наивный" подход к микросервисам и сделать 5 микросервисов по числу методов API. Точнее даже "миллисервисов")
Что получим?
Вспоминаем, что у каждого микросервиса должна быть своя БД.
Это значит что от микросервисов Create и Delete зависят все остальные, т.к. им нужно будет обновить свою копию данных. Это может быть event driven подход с Kafka, CQRS или что-то другое, но в любом случае это зависимость.
От микросервиса Update зависят Read и List.
А если структура данных меняется?
И это зависимости "из коробки" на сферическом CRUD в вакууме. В реальном кейсе по мере развития системы число зависимостей будет больше. Что получилось? Получился распределённый "ком грязи". Такой же "ком грязи", как в старом неподдерживаемом монолите, от которого мы уходили, только хуже. Там хоть БД одна была и интеграций сильно меньше.
Можно попробовать вынести все взаимодействие с БД в отдельный микросервис Storage, но тогда мы нарушаем Single Responsibility - за ту же операцию Create отвечает и микросервис Create, и микросервис Storage. И Create скорее всего станет слишком простым для отдельного микросервиса.
Пример специально взят простой, в реальности выбор может быть сложнее. Зато на этом примере хорошо видны недостатки "миллисервисов".

P.S. За идею примера спасибо все из той же книжке по DDD, расскажу о ней в ближайшее время.

#microservices #rest #arch_compromises

Всем привет!

Случайно наткнулся на старую статью - 2015 год - про переход с legacy на Service Oriented Architecture ака SOA.
И хочу сказать, что это хороший пример развития истории по спирали)

Что в статье актуально?
Заменяем слово SOA на микросервисы, и в целом все, что касается преимуществ микросервисной архитектуры и стратегии перехода на нее - актуально. Микросервисы = SOA 2.0 )))

REST оставляем, SOAP+XML заменяем на gRPC\GraphQL для тех случаев, когда требуется большая производительность и гибкость соответственно по сравнению с REST. К слову, недостаток производительности и гибкости - это основные проблемы SOAP. Ремарка - знаю места, где SOAP еще жив (интеграция с госорганами), но он в любом случае вымирает.

ESB, трудности реализации асинхронного взаимодействия - все эти задачи взяла на себя Kafka. Прорывной инструмент - быстрый, надежный (обеспечивает дешевую персистентность), opensource, простой с точки зрения разработчика. В т.ч. потому, что нет необходимости разрабатывать логику маппинга сообщений на брокере. Да, он реализует только одну из двух основных моделей асинхронного взаимодействия - Publisher-Subscriber - и не реализует Message Queue. Но понятно, что топиками можно пользоваться как заменой очередей, и в большинстве случаев проблем при этом не будет.

Облачные решения - за 10 лет из вызова превратились в новую реальность)

А вызов сейчас - внедрение AI. Как-то так)

#microservices #ai #cloud #kafka #rest