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Sistema basico del funcionamiento de un banco echo en Go. Aplicando distintos conceptos de Backend. Curso de Backend Master Class [Golang + Postgres + Kubernetes + gRPC + AWS]

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Proyecto extenso de Backend con Go

Se desarolla el servicio web backend basico de un banco. Se aprendio a como diseñar, desarrollar e implementar un servicio web backend desde cero, proporcionando APIs para que el frontend realice las siguientes acciones:

  1. Crear y gestionar cuentas bancarias.
  2. Registrar todos los cambios de saldo en cada una de las cuentas.
  3. Realizar una transferencia de dinero entre 2 cuentas.

Como correr el proyecto localmente: (solucion temporal)

  1. Para levantar los servicios ejecutar el archivo de docker-compose.yml que esta dentro del proyecto con el siguiente comando (comando para ejecutar en un linux)
   sudo docker compose up -d
  1. Pruebe los endpoints del servicio HTTP con Postman: MANUAL DE COMO PROBAR LA API
  2. Tambien puede probar los servicios mediante localhost:7070/swagger/
  3. Informacion de como es la arquitectura de la app: DB DOCUMENTACION, PASSWORD: secret
  4. Actualmente se esta buscando una alternativa a AWS para poder desplegar la API y con CI-CD + GitHub Actions

⚡ Acciones realizadas durante el proyecto:

🔨 Tecnologias usadas:

  • Go: go version go1.21.6 linux/amd64
  • PostgreSQL: docker image postgres:15.4
  • Docker: docker v24.0.6
  • Kubernetes: Kubernetes v1.28.3
  • Kubectl: Kubectl Client v1.28.2
  • k9s CLI: k9s v0.27.4
  • CI-CD: GitHub Actions
  • SQLC: sqlc-dev/sqlc v1.21.0
  • Make: GNU Make v4.3
  • jq: jq v1.6
  • AWS: IAM, ECR, RDS, EKS, EC2 y Secrets Manager
  • AWS CLI: aws-cli v2.13.24
  • dbdocs: dbdocs.io
  • Postman: HTTP, gRPC & gRPC gateway client

📦 Herramietas:

  • Gin: gin-gonic/gin v1.9.1
  • Testify: stretchr/testify v1.8.4
  • Viper: spf13/viper v1.16.0
  • GoMock: golang/mock v1.6.0
  • JWT: golang-jwt/jwt v3.2.2+incompatible
  • Paseto: o1egl/paseto v1.0.0
  • GoFakeit: brianvoe/gofakeit/v6 v6.23.2
  • gRPC: libprotoc v3.12.4
  • Migrate: golang-migrate v4.16.2
  • Asynq: github.com/hibiken/asynq v0.24.1
  • Redis: github.com/go-redis/redis/v8 v8.13.5
  • pgx: github.com/jackc/pgx/v5 v5.0.4

Seccion 1

🗃️ Trabajando con la DB [PostgreSQL + sqlc]

Profundicé en el diseño de bases de datos, lo que me permitió modelar y gestionar datos de manera eficiente. Interactué con la base de datos utilizando transacciones y comprendí los niveles de aislamiento de la base de datos. Además, aprendí a utilizar Docker para crear entornos locales de desarrollo y GitHub Actions para automatizar las pruebas unitarias.

1. Esquema de la DB y relacion entre tablas

  • Crear una Account (Owner, Balance, Currency)
  • Registrar todos los cambios de balance en la cuenta (Entry)
  • Hacer transferencias de dinero entre 2 Accounts (Transfer)


2. Configuracion de imagen de PostgreSQL en Docker y creacion de la DB mediante un archivo .sql

  • Se agregaron indices (indexes) de los atributos mas importantes de cada tabla para mayor eficiencia a la hora de la busqueda

3. Creacion de versiones de la DB. Configuracion golang-migrate para hacer migraciones s de la DB de una version a otra:

  • Se agrego un Makefile para mayor comodidad a la hora de ejecutar comandos necesarios


4. Generacion de CRUD basico para las tablas Account, Entry & Transfer con sqlc. Configuracion de sqlc para hacer consultas SQL con codigo Go

  • Como funciona:
    • Input: Se escribe la consulta en SQL ---> Blackbox: [sqlc] ---> Output: Funciones en Golang con interfaces para poder utilizarlas y hacer consultas

5. Generacion de datos falsos y creacion de Unit Tests para CRUD de la tabla Account:

  • Utlizacion del archivo random.go

6. Creacion de una transaccion StoreTx.go con las propiedades ACID para la transferencia de dinero entre 2 Accounts y su respectivo Unit Test

  • Funcionalidad de negocio a implementar ---> Transferir de la cuenta bancaria "account1" a la cuenta bancaria "account2" 10 USD
  • Pasos de la implementacion:
    1. Crear un registro de la transferecnia de 10 USD
    2. Crear un entry de dinero para la account1 con el un amount = -10
    3. Crear un entry de dinero para la account2 con el un amount = +10
    4. Restar 10 USD del balance total que posee la account1
    5. Sumar 10 al balance de la account2

7. Creacion de Unit Tests (TDD) con go routines para simular tracciones concurrentes. Aplicando transaction locks con la clausula FOR UPDATE para evitar que se leean o escribar valores erroneos de una misma variable.

  • Como utilizamos transaction locks:
    • Si la transaccion1 quiere acceder a una variable la cual en ese momento esta siendo utilizada por la transaccion2, la transaccion1 debera esperar a que la transaccion2 termine en COMMIT o ROLLBACK antes de poder acceder a dicha varibale

8. Modificacion del codigo para evitar situaciones deadlock y Unit Test para transactions deadlocks. Aclarar que esto solo se puede evitar/mitigar y corregir dentro del codigo y la logica de negocio

  • La Transaccion A para finalizar necesita de la Data 2, la cual esta siendo usada (y por ende bloqueanda) por la Transaccion B
  • A su vez la Transaccion B para finalizar necesita de la Data 1 la cual esta siendo usada (y por ende bloqueanda) por la Transaccion A
  • Esto provoca el problema de Deadlock


9. Estudio de los distintos Insolation Levels en PostgreSQL:

Read Phenomena / Isonlation Levels ANSI Read Uncommited Read Commited Repeatable Read Serializable
Dirty Read NO NO NO NO
Non-Repeatable Read SI SI NO NO
Phantom Read SI SI NO NO
Serialization Anomaly SI SI SI NO

10. Implementacion de Continouous Integration (CI) con GitHub Actions para garatizar la calidad del codigo y reducir posibles errores

  • El Workflow consta de varios Jobs
  • Cada Job es un proceso automatizado
  • Los Jobs pueden ser ejecutados o bien por un event que ocurre dentro del repositorio de github o estableciendo un scheduled o manually (manualmente)
  • Para poder ejecutar un Job necesitamos especificar un Runner para cada uno de ellos
  • Un Runner es un servidor que escucha los Jobs diponibles y solo ejecuta un Job a la vez. Es parecido a un caontainer de docker
  • Luego cada Runner informa su progreso, logs y resultados a github
  • Un Job es un conjunto de Steps que se ejecutaran en un mismo Runner
  • Todos los Jobs se ejecutan en paralelo exepto cuando hay algunos Jobs que dependen entre si, entonces esos se ejecutan en serie
  • Los Step son tareas individuales que se ejecutan en serie dentro de un Job
  • Un Step puede contener una o varias Actions que se ejecutan en serie
  • Una Action es un comando independiente y estas se pueden reutilizar. Por ej: actions/checkout@v4 la cual verifica si nuestro codigo corre localmente


Seccion 1: Arquitectura de la aplicacion en la primer seccion

  • Resumen:
    • Modelado de los datos
    • EWjecucion en entorno local
    • Base de datos local (PostgreSQL docker)
    • Implementacion basica de CI


Seccion 2

🧩 Construccion de una RESTful HTTP JSON API [Gin + JWT + PASETO]

Desarrolle una RESTful APIs utilizando el framework Gin en Golang. Aprendí a cargar configuraciones de la aplicación, simular mocks de bases de datos para pruebas sólidas y aplicar autenticación de usuarios, asegurando la seguridad de las APIs mediante tokens JWT y PASETO.

1. Implementacion de una RESTful HTTP API basico con el framework Gin, configurancion del server y agregado de las funciones createAccount, getAccount by id y listAccount para listar cuentas mediante paginacion con la respectiva validacion de los datos recibidos a traves de JSON

2. Creacion y configuracion de variables de entorno .env con la herramienta Viper

3. Implementacion de database mock (DB temporal) con GoMock para testear los metodos en account.go de la API HTTP y logrando una covertura del 100% del metodo GetAccounts

  • Porque implementar Mock Database:
    • Escribir test independientes es mas facil porque cada test utilizara su propia db
    • Test mas rapidos ya que no se espera la coneccion a la db y tampoco hay espera en la ejecucion de las querys. Todas la acciones son realizadas en memoria
    • Permite escribir test con 100% de covertura ya que podemos configurar casos extremos

4. Implementacion de transfer.go de la API HTTP para enviar dinero entre dos cuentas y se agrego un validator.go para validar la Currency de las cuentas relacionadas con la transferencia de dinero

5. Cambio en la base de datos.

  • Se agrego la tabla User para que cada usuario pueda tener distintas Accounts con diferentes Currency como ARS, UDS o EUR


6. Implentacion y test de CRUD para la tabla Users, manejo de errores de PostgreSQL y fix de la API account.go para que funcione con la nueva tabla Users

7. Implentacion del la API user.go y encriptacion de la password de los Users utilizando bcrypt

  • Como funciona:
    • Input: password123 ---> Blackbox: bcrypt ---> Output: $2a$10$BqwmET/4eq5.uIibth/rrOqSC2eqo5cy80Yj2RKuLicpRCIm1RlX.

8. Creacion de unit test mas solidos con un comparador gomock personalizado para la funcion createUser de la API user.go.

9. Compresion del funcionamento de la autenticacion por tokens, diferencias entre JWT y PASETO, problemas de seguridad de JWT y como funciona PASETO

  • Como funciona la autenticacion por token:
    • El cliente proporciona username y password
    • Si son correctos el servidor creara y firmara un token con la secret key
    • Luego mandara un access token
    • Luego si el cliente desea acceder a algun recurso lo hace utilizando el token en la solicitud
    • El servidor verifica el toke, si es valido autoriza la solicitud


10. Creacion y verificacion de tokens de JWT y PASETO con sus respectivos tests

11. Implementacionde de la API de login para que devuelve el token de acceso ya sea en PASETO o JWT

  • La duracion del token de login se establecio en 15 minutos

12. Implementacion de middleware de autenticación y reglas de autorización usando Gin. Permitiendo manejar errores de manera mas eficiente

Seccion 2. Arquitectura de la aplicacion en la segunda seccion

  • Resumen:
    • Creacion de la API
    • Autenticaion de Users
    • Encriptacion de passwords
    • Database Mock Test


Seccion 3

☁️ DevOps: Deployar la aplicacion a produccion [Docker + Kubernetes + AWS]

Amplié mis conocimientos aprendiendo a construir y desplegar una aplicación en un clúster de Kubernetes en AWS. A través de guías detalladas, comprendí cómo crear imágenes Docker eficientes, configurar bases de datos de producción, gestionar secretos de manera segura y llevar a cabo la implementación en Kubernetes con EKS.

1. Se creo un archivo Dockerfile multietapa para crear una imagen mínima de Golang Docker que contenga solo el binario ejecutable de la app

  • Esto es util a la hora de correr una aplicacion de produccion en cualquier parte

2. El container de la DB y el container de la APP, ambos, fueron conectados a una misma network para que puedan comunicarse entre containers

3. Configuracion de Docker-compose para inicializar los dos servicios (APP y DB), coordinarlos y controlar las órdenes de inicio del servicio

  • Esta parte requirio mucha investigacion sobre como funciona docker y docker-compose

4. Investigacion de como usar AWS para conrrer servicios en la nube y creacion de una cuenta de AWS

5. Se automatizo la creacion y envío de la imagen de Docker a AWS ECR con Github Actions. Esto se configuro en el archivo github/workflow/deploy.yml

  • Cada vez que se hace un nuevo pull a la rama main se crea y envia una nueva imagen de docker al repositorio de AWS ECR


6. Configuracion de AWS RDS para levantar una PostgreSQL DB de produccion en la nube

7. Almacenamiento y recuperacion secretos de producción con el administrador de secretos AWS Secrets Manager

  • Se uso la aplicacion de AWS CLI para conectar darle a GithubActions las credenciales de AWS
  • Se uso jq para poder extraer las variables de AWS Secrets Manager:
    • aws secretsmanager get-secret-value --secret-id go-basic-bank
    • aws secretsmanager get-secret-value --secret-id go-basic-bank --query SecretString --output text | jq -r 'to_entries|map("(.key)=(.value)")|.[]'


8. Comprecion de la arquitectura de Kubernetes y como crear un cluster EKS en AWS y agregarle nodos trabajadores

9. Utilizacion kubectl y k9s para conectarse a un cluster de Kubernetes en AWS EKS

  • Se le dio acceso a GitHub Actions al cluster de kubernetes AWS EKS mediante Kubectl para mas adelante poder crear un Continous Deployment (CD)

10. Deployment de una aplicación web en un cluster de Kubernetes en AWS EKS

  • Se utilizo Kubernetes para exponer la API bancaria al publico junto con el servicio cloud AWS EKS
  • La API esta expuesta a traves un servicio de LoadBalance de Kubernetes
  • El deployment.yml se uso para configurar los pods
  • El service.yml para exponer el container de la app al publico. Es decir, el servicio de API esta expuesto y corriendo en AWS para que pueda consumirlo cualquiera que lo desee

11. Se investigo como registrar un dominio y configurar A-record usando AWS Route53

  • No se puedo implementar por falta de presupuesto (no tengo 12 USD para comprar "go-basic-bank.com")

12. Se investigo como usar el servicio Ingress para enrutar el trafico a diferentes servicios en Kubernetes con nginx ingress

  • No se puedo implementar por falta de dominio (presuspuesto de 12 USD)
  • Solo que expueso la URL que proporciona el Load Blanacer (no es lo mejor, deberia exponerlo con un Ingress pero es lo que hay)

13. Se investigo la emision automatica de certificados TLS en Kubernetes con Let's Encrypt

  • No se pueod implementar, es necesario un servicio Ingress

14. Implementacion automatica en Kubernetes con Github Actio. Continous Deployment (CD)

  • Se actualizo el archivo workflows/deploy.yml

Seccion 3. Arquitectura de la aplicacion en la tercer seccion

  • Resumen:
    • Base de datos de produccion hosteada en AWS RDS
    • Servicio de API bank hosteado en en AWS EKS
    • Uso de Kubernetes para gestionar y aotumatizar el cluster con los containers
    • CI/CD completo con GitHub Actions
    • Se acabo el free tier de AWS :(


Seccion 4

🚀 Backend avanzado con gestión de sesiones de usuario y creacion de gRPC APIs [Sessions + gRPC]

Trabaje con la dministración de sesiones de usuario, la creación de API de gRPC, el uso de la Gateway de gRPC para recibir solicitudes de gRPC y HTTP al mismo tiempo, la incorporación de documentación de Swagger como parte del servicio de backend y la actualización parcial de los datos del usariario mediante parametros opcionales y escribir middlewares HTTP de logs estructurado e interceptores gRPC.

1. Como gestionar automaticamente la sesion del usuario con el token de actualizacion

  • Se agrego un token de acceso para que la sesion dure 1 dia
  • Tambien se agrego la tabal de Session para llevar un regitro de las sesiones inciadas
  • Todas las sesiones son temporales pero es posible renovar su logevidad mediante el endpoint /tokens/renew_access
  • Se fixeo el docker compose

2. Generacion de una página de documentación de base de datos SQL desde DBML con la CLI de dbdiagram.io

  • Se automatizo la generacion de la documentacion de la base de datos
  • DB DOCUMENTACION, PASSWORD: secret

3. Introducción a gRPC, como funcioona y porque es mejor que HTTP a la hora de comunicar APIs

  • Remote procedure call framework (RPC):
    • El cliente puede ejecutar un procedimiento remoto en el servidor
    • La interaccion de codigo remota is manejada por gRPC
    • El código de la API y de la estructura de datos se genera automáticamente mideante Protocol Buffer Compiler
    • Soporta múltiples lenguajes de programación
  • Como funciona:
    1. Definimos la API RPC y su estructura request/respponse usando Protocol Buffer
    2. Generar gRPC stubs, generar codigo de servidor y cliente en el leguaje que se quiera
    3. Implemetar el RPC handler en el server
    4. Usar el cleint stubs generado para llamar al RPC del server
  • 4 tipos de gRPC:
    • Unary gRPC
    • Client streaming gRPC
    • Server streaming gRPC
    • Bidirectional streaming gRPC
  • gRPC gateway, ateneder solicitudes HTTP JSON y gRPC al mismo tiempo:
    • Un plugin de protobuf compiler
    • Genera proxy codes de protobuf
    • Traduce llamadas HTTP JSON a gRPC
      • In-process transaltion: only for uniary gRPC
      • Separate proxy server: both unary and streaming gRPC
  • Escribir codigo una vez, servir gRPC & HTTP requests


4. Defini la API gRPC y genere codigo Go con protobuf

  • Se escribio una definicion de protobuf para un servicio API de gRPC
  • Se genero codigo de Go a partir de dicha definicio

5. Ejecutar un servidor golang gRPC y llamar a su gRPCAPI

  • Se inicializo un server con el codigo generado por protobuf
  • Se corrio la api y me conecte mediante la tool Evans (el Postman de gRPC)

6. Implemente la API gRPC para crear e iniciar sesión usuarios en Go

  • Se implemento la API de gRPC para crear e iniciar sesion de usuarios
  • gapi/rpc_create_user.go & gapi/rpc_login_user.go

7. gRPC Gateway: escribir el codigo una vez y luego recibir solicitudes gRPC y HTTP

  • Se implemento la gRPC Gateway para poder recibir solicitudes gRPC y HTTP
  • Bascamente se escribi el codigo una sola vez en el server
  • Se usaron api de google
  • Para mas informacion mirar el grafico del punto 3

8. Como extraer informacion de los metadatos de gRPC

  • Se implemento la API de gRPC para extraer informacion de los metadatos de gRPC

9. Generar y servir automáticamente documentos Swagger desde el servidor Go

  • Se implemento ducumentacion de la API gRPC + HTTP mediante la libreria swagger-ui

10. Incrustar archivos frontend estaticos dentro del binario del servidor backend de Golang

  • Usando la libreria de embedded de Go incrustamos el codigo JS de Swagger en el mismo binario del servidor backend
  • La ventaja de estar embebido en en el binario es que ahora corre en memoria RAM y no en disco
  • //go:embed doc/swagger //localhost:8080/swagger

11. Valide los parámetros de gRPC y envíe una respuesta amigable para humanos y máquinas

  • Se validaron los parámetros de gRPC Gateway y se envio una respuesta amigable para humanos y máquinas
  • gapi/rpc_create_user.go & gapi/rpc_login_user.go
  • Se hizo una manejo de error para los parámetros de gRPC y se envio una respuesta amigable para humanos y máquinas

12. Ejecute migraciones de las bases de datos directamente dentro del codigo Go

  • Se implemento la migración de la base de datos directamente con el package golang-migrate

13. de actualización parcial del registro en la DB con parámetros SQLC que ahora aceptan valores NULL

  • Se implemento funcionalidades de SQLC para que ahora las columnas acepten valores NULL
  • Ahora el ususario puede actualizar sus datos en la DB como su username, email y password

14. Se implemento la gAPI de updateUser de gRPC con parametros opcionales

  • El usuario puede actualizar sus datos en la DB como su fullname, email y password

15. Se agrego la autorizacion de Usuarios para proteger la gAPI de UpdateUser

  • El usuario puede actualizar sus datos en la DB como su fullname, email y password pero se requiere de una autorizacion de usuario para poder hacerlo

16. Desarolle mejores logs para las gRPC APIs utilizado zerolog

17. Implementacion de un middleware de de logs para las solicitudes de las HTTP APIs (implementado en la Gateway de gRPC)

Seccion 4. Arquitectura de la aplicacion en la cuarta seccion

  • Resumen:
    • Se eleminaron los servicios de AWS por una cuestion de presupuesto
    • Se matuvo el CI de GitHub actions
    • Se agregaro seiones de usarios
    • Se implemento el protocolo gRPC y una Gateway para poder recibir peticiones HTTP
    • Se agrego documentacion de la API y la DB


Seccion 5

⏳ 5. Procesamiento asíncrono con backgrounds workers [Asynq + Redis]

1. Implemente un background worker en Go con Redis y asynq (Woker Pattern)

  • Problema: Necesitamos ejecutar una tarea que no puede ser procesada inmediatamente
  • Soluciones:
    • Go routines -> Viven en la memoria RAM -> Si se cae el servidor se pierde la ejecucion de las tareas
    • Usar un message broker & background workers
      • Las tareas se guardan en memoria y en disco
      • Alta disponibildad: Redis sentinel o Redis cluster
  • Implemente Procesamiento Asincronico para el caso de uso: Verficarcion de Email
    • Crear un nuevo usario en la DB
    • Enviar una nueva tarea a la queue de Redis
    • Correr los workers en segundo plano para recoger la tarea de la queue y procesarla


2. Integre el async worker al servidor web Go

3. Enviar tareas asincronas a Redis dentro de una transaccion de base de datos

  • Problema, si la conexion con Redis fallaba aun asi el email quedadaba grabado en PostgreSQL
  • Se envolvio todo en una Trasaction para que no pase esta falla

4. Manejar los errores e imprimir los registros para los Go Asynq workers

5. Porque es importante agragar un poco de delay a las tareas asincronas?

  • Porque puede pasar en una Transaccion dure mucha cantidad de tiempo para que se complete esto provoca que no se complete la tarea asincrona pues impoacta en la base de datos cuando aun un usario no ha sido registrado pues la transaccion no ha terminado

6. Como enviar emials en Go a traves de Gmail

  • Enviando correos con SMTP (Simple Mail Transfer Protocol)
  • Se uso la libreria emial para mas simpleza a la hora de implementar smtp

7. Se skipeo el test de emails para no enviarse correos a traves de Gmail

8. Verificacion de emial en Go: diseñar base de datos y enviar emial

  • Para cada nuevo usario generamos una nueva contrasena random y lo almacemos en la DB
  • Se integro la funcionalidad el worker
  • Se agrego una nueva tabla llamada verify_email para almacenar los correos verificados
  • Se agrego la nueva verison a la configuracion de migraciones de la DB
  • Se envia un nuevo email para que el usario verifique su correo

9. Implementacion de API de verificación de email para verificar el email del usuario

  • Defini un nuevo end point de portobuff para recibir la peticion de verificacion de correo rpc_verify_email.proto
  • Agreggue validaciones de email a validator.go
  • Validamos la request
  • Hacemos una consulta a la base de datos con una transaction tx_verify_email.go
  • Retornamos una response a traves de gRPC

10. Unit Test de API gRPC con mock de Postgres y Redis

Configurar sqlc versión 2 para Go y Postgres

Seccion 5. Arquitectura de la aplicacion en la quinta seccion

  • Resumen:
    • Se agrego una cola asincrona para el procesamieto de verificacion de usario
    • Se aplico Redis como DB para guardas la peticiones en cola
    • Se agregaron Unis Test importates a la API gRPC de Update y Create user
    • Se implemento el envio de emails
    • Se agrego una tabla "verify_email" junto con trasacciones para la verificacion del email


Seccion 6

🛡️ 6. Mejorar de la estabilidad y seguridad del servidor [Role-based acces control (RBAC)]

Desarrolle una RESTful APIs utilizando el framework Gin en Golang. Aprendí a cargar configuraciones de la aplicación, simular mocks de bases de datos para pruebas sólidas y aplicar autenticación de usuarios, asegurando la seguridad de las APIs mediante tokens JWT y PASETO.

1. Configuracion de sqlc version 2 para Go y Postgres

2. Cambio del controlador de base de datos de lib/pq a pgx puesto que lib/pq ya no tiene soporte

3. Manejo de errores de la DB con el package PGX

4. Docker compose: puerto para exoponer las dos APIs (HTTP y gRPC) y agregado de volumen para el container de PostgreSQL

5. Instalar y usar paquetes binarios en Go

6. Implementacion de control de acceso basado en roles (RBAC)

7. Apagado de servidores gRPC/HTTP y async workers

Seccion 6. Arquitectura de la aplicacion en la sexta seccion

  • Resumen:
    • Se agrego roles para identificar los distintos usarios
    • Se agrego redis a docker compose


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Languages

Language:Go 98.2%Language:Makefile 1.5%Language:Dockerfile 0.3%Language:Shell 0.0%