Giters

joisiney / sqs-sns-localstak-decorator-clean-code-nodejs

Projeto inovador centrado em boas praticas com as seguintes tecnologias: LocalStack, SQS, SNS, Fastify e decorators.

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

clean-architectureclean-codedecoratorsfastifysnssns-topicssqstypescriptdependency-injectionpollingsqs-consumer

Node.js + LocalStack + SNS + SQS + Fastify.js + CleanCode + Decorator + Dependency Inversion

Serviços de Gerenciamento e consumo de Filas e Tópicos SNS em Ambiente Docker/LocalStack com Fastify, Clean Code e Injeção de Dependências utilizando decorators

Embarque na Jornada do Decorator Partner

Este é uma POC me aventurando na terra do Decorator Partner, onde o Clean Code é a norma e o gerenciamento de filas com o SQS da Amazon é a prática padrão. Complementando a jornada, temos a subscription com SNS e o consumer do SQS, implementando o padrão de Decorator Partner pooling para receber as mensagens do SQS.

  1. Tecnologias Utilizadas:

    • LocalStack: Simula serviços da AWS localmente, permitindo o desenvolvimento e teste sem a necessidade de recursos na nuvem.
    • SNS (Simple Notification Service) e SQS (Simple Queue Service): Serviços da AWS para mensagens e filas, respectivamente.
    • Fastify.js: Um framework web para Node.js conhecido por sua eficiência e desempenho.
    • Clean Code: Práticas de programação que visam criar código legível, modular e fácil de entender.
    • Decorator: Utilizado para injeção de dependências e criação de rotas, tornando o código mais organizado.
    • Zod Utilizado para validação e transformação dos DTOs.

  2. Funcionalidades Principais:

    • Docker/LocalStack: Utiliza contêineres Docker para implantação e LocalStack para simulação de serviços AWS localmente.
    • Gerenciamento de Filas e Tópicos SNS: Permite a criação, configuração e gerenciamento eficiente de filas e tópicos SNS.
    • Pooling de Mensagens: Implementa um mecanismo de pooling de mensagens para envio e recebimento eficiente.
    • Visualização de Métodos em Funcionamento: Utiliza o plugin REST Client para testar os métodos, proporcionando uma maneira fácil de visualizar o funcionamento das rotas.

  3. Estrutura do Projeto:

    • Pasta src/application: Contém código específico da aplicação, como controllers, decorators, exceptions, middlewares, services e utilidades que não são contaminados por bibliotecas externas ou pela camada de infra.
    • Pasta src/infra: Contém código específico da infraestrutura, como adapters, controllers, decorators, services, etc. Esta camada é responsável por se comunicar com a camada de aplicação e com bibliotecas externas.

  4. Início do Projeto:

    • Clonagem do projeto e acesso à pasta.
    • Inicialização do LocalStack com Docker Compose.
    • Utilização do AWS CLI para criar um bucket no S3 usando o LocalStack.

  5. Injeção de Dependências:

    • Utilização do decorator para injeção de dependências no controller.
    • Exemplo de injeção de serviço SQS.

  6. Service de Pooling:

    • Injeção do service de pooling no arquivo principal do aplicativo.
    • Explicação do funcionamento do service de pooling que recebe e exclui mensagens da fila SQS.

  7. Testando as Rotas:

    • Descrição passo a passo para testar as rotas usando o plugin REST Client.

  8. Links Utilizados para Estudo:

    • Lista de links utilizados para estudar e desenvolver o projeto.

Iniciando o projeto

Clone o projeto e acessa a pasta

git clone git@github.com:joisiney/sqs-sns-localstak-decorator-clean-code-nodejs.git

Iniciar Localstack com Docker Compose

O arquivo docker-compose.yml contém a configuração necessária para iniciar o Localstack com os serviços SNS e SQS. Para inicializar o Localstack, execute o comando abaixo:

docker-compose up -d

Usando Localstack

Seguindo nosso tutorial, agora com o Localstack em execução, vamos realizar o primeiro teste, criando um Bucket no S3 usando o AWS CLI. Se você ainda não tem ele instalado, pode baixar aqui o AWS CLI.

Vamos lá, digite no seu terminal o seguinte comando:

# Criar um bucket
aws --endpoint-url=http://localhost:4566 s3 mb s3://test

# Listar todos os buckets
aws --endpoint-url=http://localhost:4566 s3 ls

O resultado será um bucket criado e depois a listagem de buckets.

Erro no Localstack

  • No meu caso tive problemas para utiliza-lo em meu MAC M1, dai tive que atualizar o localstack para a versão mais recente, a vesão antiga não funciona.
docker pull localstack/localstack:latest
  • Preencha as informações solicitadas:
  • AWS Access Key ID: S3RVER
  • AWS Secret Access Key: S3RVER
  • Default region name: us-east-1
  • Default output format: json

Salvando credenciais do localstack

aws configure --profile localstack

Local onde as credenciais são salvas

ls ~/.aws

Inicializando o projeto

  • Chega de enrolação, bora rodar o projeto. Se tudo der certo basta rodar o comando abaixo:
docker-compose up -d
yarn start:dev

que deve aparecer o seguinte log:

┌─────────┬──────────────────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ (index) │                   url                    │                          handler                           │
├─────────┼──────────────────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────────┤
│    0    │           '[POST] /sns/topic'            │               'SNSController::createTopic()'               │
│    1    │           '[GET] /sns/topics'            │               'SNSController::listTopics()'                │
│    2    │            '[GET] /sns/topic'            │                'SNSController::getTopics()'                │
│    3    │          '[DELETE] /sns/topic'           │               'SNSController::deleteTopic()'               │
│    4    │           '[POST] /sqs/queue'            │               'SQSController::createQueue()'               │
│    5    │      '[POST] /sqs/dispatch-message'      │             'SQSController::dispatchMessage()'             │
│    6    │           '[GET] /sqs/queues'            │               'SQSController::listQueues()'                │
│    7    │            '[GET] /sqs/queue'            │                'SQSController::getQueues()'                │
│    8    │      '[GET] /sqs/receive-messages'       │             'SQSController::receiveMessages()'             │
│    9    │ '[GET] /sqs/receive-messages-and-delete' │        'SQSController::receiveAndDeleteMessages()'         │
│   10    │          '[DELETE] /sqs/queue'           │               'SQSController::deleteQueue()'               │
│   11    │     '[POST] /sns/topic/subscription'     │     'SubscriptionController::createSubscriptonTopic()'     │
│   12    │     '[GET] /sns/topic/subscriptions'     │     'SubscriptionController::listSubscriptionTopics()'     │
│   13    │     '[GET] /sns/topic/subscription'      │ 'SubscriptionController::getSubscriptionByTopicAndQueue()' │
└─────────┴──────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────┘
Server listening at http://[::1]:3001 🚀🚀

Perceba que os logs já indicam que o servidor está rodando e as rotas que estão disponíveis para teste.

Testando as rotas

  • Execute o método [POST] /sqs/queue para criar uma fila SQS.
  • Execute o método [POST] /sns/topic para criar um tópico SNS.
  • Execute o método [POST] /sqs/dispatch-message para enviar uma mensagem para a fila SQS, neste ponto, a mensagem será enviada para a fila SQS e, em seguida, será recebida pelo service de pooling e excluída da fila.

Como que funciona as rotas.

  • A aplicação é inicializada através do service src/application/server.ts, onde é feita a injeção de dependências e inicialização do servidor Fastify. Perceba que neste arquivo estamos injetando as rotas do SNS e SQS, inicializando o servidor e injetando as rotas. Alem disso, estamos injetando o serviço de pooling para receber as mensagens da fila SQS.

Veja o quando é simples criar um controller, basta criar um arquivo na pasta controller e injetar o serviço que deseja utilizar. Veja o exemplo abaixo:

import { AbstractController } from '@/application/controller/abstract.controller';
import { IQueueService } from '@/application/service/queue.service';
import { IQueueDto, QueueDto } from '@/infra/controller/sqs/dto/queue-name.dto';

import { Controller, Inject, Route } from '@/infra/decorator';

@Controller('/sqs')
export class SQSController extends AbstractController {
  @Inject('SQS_SERVICE')
  public readonly sqsService: IQueueService.Implements;

  @Route({ method: 'POST', url: '/queue', dto: QueueDto })
  async createQueue(response: IQueueDto): Promise<{ status: boolean }> {
    const status = await this.sqsService.createQueue(response);
    return { status };
  }
}

Observe que a rota criada /sqs/queue recebe um dto QueueDto que é responsável por validar os dados recebidos na requisição. Veja o exemplo abaixo:

import { z } from 'zod';

export const QueueDto = z.object({
  queue: z
    .string({
      required_error: 'Nome da fila é obrigatório',
    })
    .min(3, {
      message: 'Nome da fila deve ter no mínimo 3 caracteres',
    }),
});

export type IQueueDto = z.infer<typeof QueueDto>;
  • Este DTO recebe um padrão de dados com bastante informação para que o zod valide e transforme os dados de acordo com as necessidades do Controller. Veja o exemplo abaixo:
{
  queue: 'local-queue',
  ...params,
  ...query,
  ...body,
  headers: {
    ...headers
  },
  userAgent: {
    family: 'Other',
    version: '0.0.0',
    ip: '127.0.0.1',
    ipRaw: '',
    ips: undefined,
    ipRemote: '127.0.0.1',
    browser: 'Other 0.0.0',
    os: 'Other 0.0.0',
    devide: 'Other 0.0.0'
  }
}

Tratamento de erros no decorator de rota:

  • Por padrão é tratado e retornado um response com bastante detalhe sobre o erro que ocorreu. Veja o exemplo abaixo:
{
  "code": 400,
  "status": "BadRequestException",
  "message": "Queue already exists",
  "method": "POST",
  "url": "/sqs/queue",
  "stack": {
    "controller": "SQSController",
    "className": "SQSService",
    "pathFile": "infra/service/aws/sqs.service.ts",
    "startLine": 100,
    "endLine": 13
  }
}

Como que funciona a injeção de dependências

  • A injeção de dependências é feita através do decorator que recebe um serviço e injeta ele no controller e cria sua respectiva rota. Veja o exemplo abaixo:
import { awsCredentials } from '@/application/config/aws.config';
import { SQSController } from '@/infra/controller/sqs/index.controller';

import { TypeInjection, registerDependency } from '@/infra/decorator';
import { SQSService } from '@/infra/service/aws/sqs.service';
import { logsRoutes } from '@/infra/util/logs.routes';
import { SQSClient } from '@aws-sdk/client-sqs';
import Fastify, { FastifyInstance } from 'fastify';
import 'reflect-metadata';

const app: FastifyInstance = Fastify({ logger: false });

app.setErrorHandler(function (error, request, reply) {
  return reply.send(error);
});

const sqsClient = new SQSClient(awsCredentials);

registerDependency({
  services: [
    {
      key: 'SQS_SERVICE',
      type: TypeInjection.SINGLETON,
      handle: () => new SQSService(sqsClient),
    },
  ],
  controllers: [SQSController],
  app,
});

app.listen(
  {
    port: 3001,
  },
  (err, address) => {
    if (err) {
      console.error(err);
      process.exit(1);
    }
    logsRoutes(`Server listening at ${address} 🚀🚀`);
  },
);

Como que funciona o service de pooling

  • O service de pooling é injetado no arquivo src/application/server.ts e é responsável por receber as mensagens da fila SQS e excluí-las da fila. Veja o exemplo abaixo:
import { IQueueService } from '@/application/service/queue.service';

import { Inject, QueueConsumer } from '@/infra/decorator';
import { IQueueConsumer } from '@/infra/decorator/queue-consumer/index.dto';

export class QueueConsumerService {
  @Inject('SQS_SERVICE')
  public readonly sqsService: IQueueService.Implements;

  private async receiveMessages({
    queue,
  }: Pick<IQueueConsumer.InternalProps, 'queue'>): Promise<
    IQueueService.Message[]
  > {
    return this.sqsService.receiveMessages({
      queue,
      awaitTimeSeconds: 2,
      take: 10,
      visibilityTimeoutSeconds: 2,
      messageAttributesNames: ['name', 'age', 'isActived'],
    });
  }
  private async consumerMessages({ messages }: IQueueConsumer.InternalProps) {
    console.log(messages);
    new Promise((resolve) => {
      setTimeout(() => {
        resolve('done');
      }, 2000);
    });
  }
  private async deleteMessages({
    queue,
    messages,
  }: IQueueConsumer.InternalProps): Promise<void> {
    await this.sqsService.deleteMessages({
      queue,
      messages,
    });
  }

  @QueueConsumer({ key: 'local-queue', queue: 'local-queue', polling: 1000 })
  async createQueue(): Promise<IQueueConsumer.Pipeline> {
    return {
      receiveMessages: this.receiveMessages.bind(this),
      consumerMessages: this.consumerMessages.bind(this),
      deleteMessages: this.deleteMessages.bind(this),
    };
  }
}
  • Perceba que o poling é feito a cada 1000 milissegundos, ou seja, a cada 1 segundo ele verifica se tem mensagens na fila e as exclui. Caso ocorra algum erro ele tenta novamente exponenciando o tempo de espera até chegar a 5 minutos de espera e depois cancela o processo. Neste caso de uso você deve tratar os dados de acordo com a sua necessidade através do método consumerMessages que é responsável por tratar as mensagens recebidas.

Links utilizados para estudo

Link Descrição
Localstack Simula serviços da AWS localmente
Fastify Framework web para Node.js
Clean Code Livro Clean Code
Decorator Decorators em TypeScript
AWS CLI AWS CLI
AWS GIT Exemplos de código AWS
danieldcs Simulando AWS local com Localstack
pulse Desenvolvimento de aplicações serverless locais: uma visão
Vídeo aula SQS Vídeo aula SQS
Secret Manager Localstack Secrets Manager Nodejs
Comandos AWS Cli Alguns comandos que utilizei para testar a aplicação durante o processo de desenvolvimento

About

Projeto inovador centrado em boas praticas com as seguintes tecnologias: LocalStack, SQS, SNS, Fastify e decorators.

clean-architectureclean-codedecoratorsfastifysnssns-topicssqstypescriptdependency-injectionpollingsqs-consumer

Languages

Language:TypeScript 97.8%Language:JavaScript 1.7%Language:Shell 0.6%