Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een mock API die realistische foutscenario's simuleert voor bestelverwerking en voorraadbeheer, inclusief logging en foutdiagnose. --- ### 1. API-structuur en endpoints **Endpoints:** - `POST /orders` Voor het plaatsen van bestellingen. - `GET /inventory` Voor het opvragen van voorraadstatus. --- ### 2. Foutscenario’s en simulatiemethoden #### a. Time-outs - Introduceer een willekeurige vertraging voordat een antwoord wordt gegeven. - Bijvoorbeeld: bij 10% van de requests, wacht 15 seconden en geef geen antwoord (simulatie van time-out). #### b. 500 Server Errors - Bij bepaalde condities (bijvoorbeeld specifiek order ID of voorraadstatus), retourneer een 500 fout. - Bijvoorbeeld: als de voorraad niet beschikbaar is of een bepaald flag is gezet. #### c. Database Verbindingsfouten - Simuleer database problemen door bij elke request een fout te genereren die aangeeft dat de database niet bereikbaar is. - Bijvoorbeeld: bij 20% van de requests, retourneer een foutmelding over databaseverbinding. --- ### 3. Logging details Log alle requests met: - Tijdstip (ISO 8601 formaat) - Client IP-adres - Request type en endpoint - Response status code - Eventuele foutmeldingen - Eventuele vertragingen of time-outs **Voorbeeld logregel:** ``` [2024-04-27T14:32:10Z] IP: 192.168.1.10 | Endpoint: /orders | Method: POST | Status: 500 | Fout: Server error bij verwerking bestelling ``` --- ### 4. Implementatievoorbeeld (schematisch) Hier is een voorbeeld in Node.js (Express), die je kunt aanpassen: ```javascript const express = require('express'); const app = express(); app.use(express.json()); const port = 3000; // Helper functies function logRequest(req, res, statusCode, message = '') { const timestamp = new Date().toISOString(); const clientIP = req.ip; console.log(`[${timestamp}] IP: ${clientIP} | Endpoint: ${req.originalUrl} | Method: ${req.method} | Status: ${statusCode} | ${message}`); } // Simulatie van foutscenario's function simulateTimeout() { return Math.random() < 0.1; // 10% time-outs } function simulateServerError() { return Math.random() < 0.2; // 20% server errors } function simulateDbError() { return Math.random() < 0.2; // 20% database fouten } // /orders endpoint app.post('/orders', async (req, res) => { if (simulateTimeout()) { logRequest(req, res, 504, 'Time-out gesimuleerd'); // Wacht 15 seconden en beëindig (om een echte time-out te simuleren) await new Promise(r => setTimeout(r, 15000)); return; // Geen antwoord = time-out } if (simulateDbError()) { logRequest(req, res, 503, 'Database niet bereikbaar'); return res.status(503).json({ error: 'Database niet bereikbaar' }); } if (simulateServerError()) { logRequest(req, res, 500, 'Server error bij bestelling'); return res.status(500).json({ error: 'Interne serverfout' }); } // Normale verwerking const orderId = Math.floor(Math.random() * 100000); logRequest(req, res, 201, `Bestelling ${orderId} succesvol geplaatst`); res.status(201).json({ orderId, message: 'Bestelling succesvol geplaatst' }); }); // /inventory endpoint app.get('/inventory', (req, res) => { if (simulateTimeout()) { logRequest(req, res, 504, 'Time-out gesimuleerd'); setTimeout(() => {}, 15000); // Simuleren van time-out return; } if (simulateDbError()) { logRequest(req, res, 503, 'Database niet bereikbaar'); return res.status(503).json({ error: 'Database niet bereikbaar' }); } if (simulateServerError()) { logRequest(req, res, 500, 'Server error bij voorraadcontrole'); return res.status(500).json({ error: 'Interne serverfout' }); } // Normale voorraadgegevens const inventoryData = { productId: 123, stock: Math.floor(Math.random() * 50), }; logRequest(req, res, 200, 'Voorraadstatus opgehaald'); res.json(inventoryData); }); app.listen(port, () => { console.log(`Mock API draait op http://localhost:${port}`); }); ``` --- ### 5. Aanbevelingen voor foutpatronen simuleren - **Herhaalbare foutpatronen**: Stel specifieke condities in (bijvoorbeeld bepaalde order IDs) voor consistente simulatie. - **Progressieve fouten**: Verhoog het aantal fouten naarmate de testperiode vordert. - **Gebruikersgedrag simuleren**: Combineer foutscenario’s met normaal gebruik om realistische belasting te simuleren. --- ### 6. Integratie van loganalyse - **Centraliseer logs**: Gebruik bijvoorbeeld Elastic Stack (ELK), Graylog of Splunk voor het verzamelen en analyseren van logs. - **Automatische alerts**: Stel alerts in op basis van foutfrequenties, bijvoorbeeld bij meer dan 5% 500 errors. - **Dashboards**: Visualiseer foutpatronen, responsetijden en systeemstatus voor snelle diagnose. --- Met deze aanpak kun je je testomgeving effectief gebruiken voor het testen van foutafhandeling en herstelmechanismen. Wil je meer details of hulp bij het implementeren?

Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een mock API die realistische foutscenario's simuleert: ## API Ontwerp ### Basisstructuur ```json { "endpoint": "/orders", "method": "POST", "parameters": { "error_type": "timeout|server_error|database_error|random", "error_probability": "0-100", "delay_ms": "0-5000" } } ``` ## Endpoint Specificaties ### 1. /orders Endpoint **Functionaliteit:** Bestelverwerking met foutsimulatie **Foutscenario's:** - Time-out (408): Vertraging > 30 seconden - Server error (500): Interne serverfout - Database error (503): Service unavailable - Onvoldoende voorraad (409) - Ongeldige data (400) ### 2. /inventory Endpoint **Functionaliteit:** Voorraadbeheer met foutsimulatie **Foutscenario's:** - Database connection error - Lock time-out - Deadlock situation - Data corruptie ## Gedetailleerde Logging Structuur ```json { "timestamp": "2024-01-15T10:30:00.000Z", "level": "ERROR", "service": "order-api", "endpoint": "/orders", "method": "POST", "client_ip": "192.168.1.100", "error_code": "ORD-500-001", "error_type": "database_connection_timeout", "error_message": "Database connection failed after 30s", "request_id": "req-123456", "user_agent": "MockClient/1.0", "request_body": "{...}", "stack_trace": "...", "response_time_ms": 30000, "additional_context": { "database_host": "db-prod-01", "retry_attempt": 3, "query_type": "INSERT_ORDER" } } ``` ## Foutcodes Specificatie ### Order Service Foutcodes - `ORD-400-001`: Ongeldige orderdata - `ORD-408-001`: Request time-out - `ORD-409-001`: Onvoldoende voorraad - `ORD-500-001`: Database connection error - `ORD-500-002: Internal server error - `ORD-503-001`: Service unavailable ### Inventory Service Foutcodes - `INV-400-001`: Ongeldige voorraaddata - `INV-408-001`: Database query time-out - `INV-500-001`: Database deadlock - `INV-500-002`: Data corruptie ## Aanbevelingen voor Foutpatroon Simulatie ### 1. Gecontroleerde Foutinjectie ```javascript // Voorbeeld foutinjectie configuratie const errorConfig = { patterns: { "burst_errors": { type: "burst", duration: "2m", error_rate: 80, errors: ["timeout", "server_error"] }, "gradual_degradation": { type: "gradual", duration: "10m", start_rate: 10, end_rate: 90 }, "random_spikes": { type: "random", probability: 5, spike_duration: "30s" } } }; ``` ### 2. Realistische Foutscenario's - **Dagelijkse piekuren:** Verhoogde time-out kans tussen 9-11u en 14-16u - **Database maintenance:** Geplande outages op specifieke tijdstippen - **Network latency:** Variërende response times gebaseerd op client IP regio ### 3. Stateful Foutsimulatie - Simuleer database deadlocks na 5 opeenvolgende requests - Voer gradual degradation in bij hoge load - Creëer cascade failures tussen services ## Loganalyse Integratie ### 1. Real-time Monitoring Setup ```yaml # Elasticsearch + Kibana configuratie elasticsearch: indices: - "mock-api-logs-*" retention: "30d" kibana: dashboards: - "Error Patterns" - "Performance Degradation" - "Client Impact Analysis" ``` ### 2. Belangrijke Metrieken - **Foutratio per endpoint** - **Response time percentielen** - **Client impact analysis** - **Foutcategorie distributie** ### 3. Alerting Regels ```json { "alerts": [ { "name": "High Error Rate", "condition": "error_rate > 10% for 5m", "actions": ["slack", "email"] }, { "name": "Cascade Failure Detected", "condition": "consecutive_errors > 20", "actions": ["pagerduty"] } ] } ``` ## Testomgeving Integratie ### 1. CI/CD Pipeline ```yaml stages: - test_error_scenarios: steps: - run_error_simulation: scenarios: ["timeout", "database_error", "load_spike"] - analyze_logs: metrics: ["error_recovery", "performance_impact"] - generate_report: format: "html" ``` ### 2. Aanbevolen Testscenario's 1. **Resilience testing:** Hoe herstelt de applicatie? 2. **Load testing:** Prestaties onder foutcondities 3. **Recovery testing:** Automatisch herstel processen ### 3. Tools Stack - **Mock API:** WireMock, MockServer - **Logging:** ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) - **Monitoring:** Prometheus, Grafana - **Testing:** Postman, JMeter ## Implementatie Tips 1. **Start eenvoudig:** Begin met basis foutscenario's 2. **Iteratief refinemen:** Gebruik productielogs voor realisme 3. **Documenteer patronen:** Beschrijf verwacht gedrag per fouttype 4. **Automatiseer analyse:** Maak dashboards voor trendherkenning Dit ontwerp biedt een solide basis voor het testen van de veerkracht van je bestel- en voorraadsysteem onder realistische foutcondities.