Fundamentos teóricos

Ports & Adapters Architecture ou Arquitetura Hexagonal: A arquitetura hexagonal, ou arquitetura de portas e adaptadores, é um padrão arquitetural usado no design de software. O objetivo é criar componentes de aplicativos fracamente acoplados que possam ser facilmente conectados ao ambiente de software por meio de portas e adaptadores.

Pré -requisitos

• Java 11+
• Docker
• Docker-Compose

Stack

• Sonar Analise de qualidade e cobertura de testes
• Elasticsearch Busca e análise de dados
• Logstash Pipeline de dados
• Kibana Visualização de dados
• Filebeat Log shipper
• Prometheus Monitoramento e alertas
• Grafana Análise e Monitoramento
• Alertmanager Envio de alertas
• Jaeger Tracing Distribuído

Portas

Links

• Sonar Cloud
  • http://localhost:9000
• Kibana
  • http://localhost:5601
• Prometheus
  • http://localhost:9090
• Grafana
  • http://localhost:3000
• Alertmanager
  • http://localhost:9093
• Jaeger
  • http://localhost:16686
• OpenAPI
  • Swagger
    • http://localhost:8080/swagger-ui/index.html
  • API Docs
    • http://localhost:8080/v3/api-docs

Setup

• Variáveis de ambiente

Start da aplicação via script

• Entre no diretorio dos scripts cd scripts
• Execute o seguinte comando:

  /bin/bash start-app.sh
  

Executando a aplicação com maven

• Execute o seguinte comando:

  ./mvnw clean spring-boot:run --projects ms-launcher
  

  Nota: Se você quiser mudar para "non-json-logs" (talvez durante o desenvolvimento seja útil), execute

  ./mvnw clean spring-boot:run --projects ms-launcher -Dspring-boot.run.jvmArguments="-Dspring.profiles.active=non-json-logs"
  

Executar docker-compose para subir aplicação com container docker

• Execute o seguinte comando para subir os containers:

  docker-compose up
  

• Execute o seguinte comando para verificar os status do containers docker:

  docker-compose ps
  

Sonarqube

• Realize o Login com user: admin password: admin, gerar para uma nova senha
• Clique na opção Manually
• Crie os Project display name/project key: poc-multi-module-arch-hexagonal-springboot
• Clique na opção Locally
• Preencha com wos e clique em Generate
• Subtitua o project key e token do arquivo scripts/sonar.sh pelos criado agora
• Entre no diretorio dos scripts cd scripts
• Execute o seguinte comando:

  /bin/bash sonar.sh
  

Pitests

• Execute o comando na raiz do projeto

   mvn clean test-compile org.pitest:pitest-maven:mutationCoverage 
  

• Dentro da pasta target vai ser gerada um pasta pit-report onde se contra o HTML com o relatorio dos testes mutantes.

Kibana

• Na página principal, clique no ícone do menu "hambúrguer" e, em seguida, clique em Discover
• Clique no botão Create index pattern
• No campo Name, defina filebeat-*
• No campo Timestamp field selecione @timestamp
• Clique no botão Create index pattern
• Clique no ícone do menu "hambúrguer"Discover novamente e depois clique para iniciar as pesquisas

Prometheus

• Na Página Principal, é possivel consultar metricas disponível no recurso http://localhost:8080/actuator/prometheus
• Exemplo: pesquise por http_server_requests_seconds_sum vai retorna as metricas/grafico (clicando na aba graph)
• No Menu superior selecione a opção Status -> Targets para vizualizar o status do serviço configurado

Grafana

• Realize o Login com user: admin password: admin, gerar para uma nova
• Na Página Princial, clique em dashboard -> browse depois clique em JVM (Micrometer) ele vai abrir um dashboard
• Criar dashboard de monitoramento custom:
  • Na Página Princial, clique em dashboard -> browse depois clique em metrics-ms-launcher-api ele vai abrir um dashboard

Alertmanager

• Na Página Principal, clicando na aba alerts conseguimos ver os acionados e que o alertmanager vai enviar a comunicação via feramenta configurada

Deletar todos containers Docker

• Entre no diretorio dos scripts cd scripts
• Execute o seguinte comando:

  /bin/bash remove-docker-images.sh
  

TODO List

• Qualidade de código
  • Sonarqube
  • Teste Mutantes (Pitest)
  • Teste com docker (Testcontainers)
• Observabilidade
  • Logs ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) e Filebeat
  • Prometheus e Grafana
  • Jaeger distributed tracing
• Kafka
  • Producer
  • Consumer
    • Retries e Dead Letter Queues