Ontwikkel een Mock API voor Geautomatiseerde Validatie van API Logging en Monitoring
description
Met deze prompt kan de gebruiker een mock API ontwikkelen die geautomatiseerde logging en monitoring ondersteunt, waardoor ze realtime inzicht krijgen in API-activiteiten en fouten kunnen simuleren zonder risico voor productieomgevingen. Dit helpt problemen vroegtijdig te detecteren en verbetert de betrouwbaarheid en onderhoudbaarheid van hun API's. Het is effectiever dan handmatige loggingtests omdat het automatisch afwijkingen en waarschuwingen kan simuleren.
prompt
try_prompt
Help me bij het ontwerpen van een mock API die geautomatiseerde logging en monitoring ondersteunt voor mijn API-tests. API-doel: <beschrijf het doel van de API>. Belangrijke endpoints: <noem de belangrijkste endpoints>. Logniveau's en gegevens: <beschrijf welke loggegevens ... more
generate_helper
...
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een voorstel voor het ontwerpen van een mock API met geautomatiseerde logging en monitoring:
1. Mock API Structuur:
-----------------------
Endpoints:
- /users
- GET /users: Haalt alle klantaccounts op
- POST /users: Voegt een nieuw klantaccount toe
- GET /users/{id}: Haalt details op van een specifieke klant
- /orders
- GET /orders: Haalt alle bestellingen op
- POST /orders: Plaatst een nieuwe bestelling
- GET /orders/{id}: Details van een specifieke bestelling
2. Logging en Monitoring:
--------------------------
Logging:
- Logniveau's: info, fout
- Loggegevens:
- Tijdstempel
- Endpoint
- HTTP-methode
- Statuscode
- Eventuele foutmeldingen
- Voorbeeld logregel:
[2024-04-27 14:32:10] INFO /users GET 200
[2024-04-27 14:33:05] ERROR /orders POST 500 Fout bij verwerken bestelling
Monitoring:
- Statistieken:
- Responstijden: meet en log responstijd per endpoint
- Foutpercentages: percentage van foutieve responses
- Implementatie:
- Verzamel data in een aparte monitor-module
- Toon dashboards of logs met statistieken
3. Simuleren van Afwijkingen en Waarschuwingen:
----------------------------------------------
Om je monitoring te testen, kun je de mock API aanpassen om:
- Afwijkingen te simuleren:
- Voeg endpoints of queryparameters toe, bijvoorbeeld:
- /simulate/error?type=500: geeft een 500 fout
- /simulate/latency?ms=3000: vertraagt de response met 3 seconden
- Bij gebruik van deze endpoints wordt een fout of vertraging gesimuleerd
- Waarschuwingen:
- Stel drempels in, bijvoorbeeld:
- Responstijd > 2 seconden
- Foutpercentage > 5%
- Wanneer drempels worden overschreden, log of stuur een waarschuwing (bijvoorbeeld via console of e-mail)
4. Voorbeeld van een eenvoudige mock response met logging:
```json
// Bezoek /users
{
"status": "success",
"data": [
{"id": 1, "naam": "Jan Jansen"},
{"id": 2, "naam": "Piet Pieters"}
]
}
```
Bij elke request:
- Log de request en response details met tijdstempel en status
- Meet responstijd en registreer
5. Aanbevelingen:
-----------------
- Gebruik een logging library (bijvoorbeeld Winston voor Node.js) of eenvoudige console logs
- Voor monitoring, verzamel statistieken in een aparte structuur
- Automatiseer waarschuwingen bij overschrijding van thresholds
- Test de afwijkingen door de simulatietools te gebruiken
- Documenteer je mock API en log/monitoring methodes goed voor toekomstig gebruik
Wil je dat ik een voorbeeldcode voor een eenvoudige mock API met logging en simulatietools voor je opstel?
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Hier is een uitgebreid ontwerp voor een mock API met geautomatiseerde logging en monitoring:
## Mock API Structuur
### Basisconfiguratie
```javascript
const express = require('express');
const app = express();
app.use(express.json());
// Mock databases
let users = [
{ id: 1, name: "Jan Jansen", email: "jan@voorbeeld.nl" },
{ id: 2, name: "Marie Bakker", email: "marie@voorbeeld.nl" }
];
let orders = [
{ id: 1, userId: 1, product: "Laptop", status: "verzonden" },
{ id: 2, userId: 2, product: "Boek", status: "in behandeling" }
];
```
## Logging Systeem
### Logger Implementatie
```javascript
const logger = {
info: (endpoint, message) => {
console.log(`[INFO] ${new Date().toISOString()} | ${endpoint}: ${message}`);
},
error: (endpoint, message, error) => {
console.error(`[ERROR] ${new Date().toISOString()} | ${endpoint}: ${message}`, error);
},
warn: (endpoint, message) => {
console.warn(`[WARN] ${new Date().toISOString()} | ${endpoint}: ${message}`);
}
};
```
## Monitoring Statistieken
### Metrics Collector
```javascript
const metrics = {
responseTimes: [],
errorCount: 0,
totalRequests: 0,
recordResponseTime: (time) => {
metrics.responseTimes.push(time);
if (metrics.responseTimes.length > 1000) {
metrics.responseTimes.shift();
}
},
getStats: () => {
const avgTime = metrics.responseTimes.reduce((a, b) => a + b, 0) / metrics.responseTimes.length;
const errorRate = (metrics.errorCount / metrics.totalRequests) * 100;
return {
averageResponseTime: avgTime || 0,
errorRate: errorRate || 0,
totalRequests: metrics.totalRequests,
errorCount: metrics.errorCount
};
}
};
```
## API Endpoints
### /users Endpoints
```javascript
app.get('/users', (req, res) => {
const startTime = Date.now();
try {
logger.info('/users', 'GET request ontvangen');
// Simuleer willekeurige vertraging
if (Math.random() < 0.1) {
setTimeout(() => {
const responseTime = Date.now() - startTime;
metrics.recordResponseTime(responseTime);
metrics.totalRequests++;
res.json(users);
logger.info('/users', `GET succesvol - ${responseTime}ms`);
}, 2000); // 2 seconden vertraging
} else {
const responseTime = Date.now() - startTime;
metrics.recordResponseTime(responseTime);
metrics.totalRequests++;
res.json(users);
logger.info('/users', `GET succesvol - ${responseTime}ms`);
}
} catch (error) {
metrics.errorCount++;
metrics.totalRequests++;
logger.error('/users', 'GET mislukt', error);
res.status(500).json({ error: 'Interne serverfout' });
}
});
app.post('/users', (req, res) => {
const startTime = Date.now();
try {
logger.info('/users', 'POST request ontvangen');
const newUser = { id: users.length + 1, ...req.body };
users.push(newUser);
const responseTime = Date.now() - startTime;
metrics.recordResponseTime(responseTime);
metrics.totalRequests++;
logger.info('/users', `POST succesvol - ${responseTime}ms`);
res.status(201).json(newUser);
} catch (error) {
metrics.errorCount++;
metrics.totalRequests++;
logger.error('/users', 'POST mislukt', error);
res.status(500).json({ error: 'Interne serverfout' });
}
});
```
### /orders Endpoints
```javascript
app.get('/orders', (req, res) => {
const startTime = Date.now();
try {
logger.info('/orders', 'GET request ontvangen');
// Simuleer willekeurige fout
if (Math.random() < 0.05) {
throw new Error('Database verbindingsfout');
}
const responseTime = Date.now() - startTime;
metrics.recordResponseTime(responseTime);
metrics.totalRequests++;
logger.info('/orders', `GET succesvol - ${responseTime}ms`);
res.json(orders);
} catch (error) {
metrics.errorCount++;
metrics.totalRequests++;
logger.error('/orders', 'GET mislukt', error);
res.status(500).json({ error: 'Kan orders niet ophalen' });
}
});
app.post('/orders', (req, res) => {
const startTime = Date.now();
try {
logger.info('/orders', 'POST request ontvangen');
// Valideer input
if (!req.body.userId || !req.body.product) {
logger.warn('/orders', 'Ongeldige order data');
return res.status(400).json({ error: 'Ongeldige ordergegevens' });
}
const newOrder = { id: orders.length + 1, ...req.body };
orders.push(newOrder);
const responseTime = Date.now() - startTime;
metrics.recordResponseTime(responseTime);
metrics.totalRequests++;
logger.info('/orders', `POST succesvol - ${responseTime}ms`);
res.status(201).json(newOrder);
} catch (error) {
metrics.errorCount++;
metrics.totalRequests++;
logger.error('/orders', 'POST mislukt', error);
res.status(500).json({ error: 'Interne serverfout' });
}
});
```
## Monitoring Endpoint
```javascript
app.get('/metrics', (req, res) => {
res.json(metrics.getStats());
});
```
## Aanbevelingen voor Afwijkingen Simulatie
### 1. **Respontijd Variaties**
```javascript
// Voeg toe aan elk endpoint
const simulateDelay = () => {
const scenarios = [
{ probability: 0.1, delay: 3000 }, // 3s vertraging - 10% kans
{ probability: 0.05, delay: 10000 }, // 10s vertraging - 5% kans
{ probability: 0.85, delay: 100 } // Normale respons - 85% kans
];
const random = Math.random();
let cumulative = 0;
for (const scenario of scenarios) {
cumulative += scenario.probability;
if (random <= cumulative) {
return scenario.delay;
}
}
return 100;
};
```
### 2. **Foutscenario's**
```javascript
const simulateErrors = () => {
const errorScenarios = [
{ probability: 0.03, error: 'Database timeout' },
{ probability: 0.02, error: 'Authenticatie fout' },
{ probability: 0.01, error: 'Geheugen overflow' }
];
const random = Math.random();
let cumulative = 0;
for (const scenario of errorScenarios) {
cumulative += scenario.probability;
if (random <= cumulative) {
throw new Error(scenario.error);
}
}
};
```
### 3. **Waarschuwingscondities**
```javascript
const checkWarningConditions = (responseTime, endpoint) => {
if (responseTime > 2000) {
logger.warn(endpoint, `Hoge responstijd: ${responseTime}ms`);
}
if (metrics.getStats().errorRate > 5) {
logger.warn('SYSTEM', `Hoog foutpercentage: ${metrics.getStats().errorRate}%`);
}
};
```
## Test Script voor Monitoring
```javascript
// test-monitoring.js
const axios = require('axios');
async function testMonitoring() {
const baseURL = 'http://localhost:3000';
// Test normale flow
console.log('Testing normale requests...');
for (let i = 0; i < 50; i++) {
try {
await axios.get(`${baseURL}/users`);
await axios.get(`${baseURL}/orders`);
} catch (error) {
console.log('Verwachte fout:', error.message);
}
}
// Check metrics
const metrics = await axios.get(`${baseURL}/metrics`);
console.log('Monitoring statistieken:', metrics.data);
}
testMonitoring();
```
## Implementatie Stappen
1. **Installeer dependencies**:
```bash
npm install express axios
```
2. **Start de mock API**:
```bash
node mock-api.js
```
3. **Test de monitoring**:
```bash
node test-monitoring.js
```
## Belangrijke Kenmerken
- **Real-time logging** met tijdstempels en logniveaus
- **Automatische metrics** verzameling voor responstijden en foutpercentages
- **Configuratieerbare afwijkingen** voor testscenario's
- **Waarschuwingssysteem** voor performance issues
- **Eenvoudige integratie** met bestaande test frameworks
Deze mock API biedt een robuuste basis voor het testen van je monitoring- en logging-systemen onder verschillende condities.