Ontwikkel een Mock API voor Gedetailleerde Response Timing en Foutinjectie
description
Met deze prompt kun je een mock API ontwerpen die nauwkeurig controleert over de responstijden en foutinjecties, waardoor je realistische netwerk- en foutscenario's kunt simuleren. Dit helpt je om de robuustheid en foutafhandeling van je applicatie te verbeteren zonder afhankelijk te zijn van live systemen. Het is onderscheidend omdat het zich specifiek richt op gedetailleerde timing en foutpatronen die niet in andere prompts aan bod komen.
prompt
Help me met het ontwerpen van een mock API die gedetailleerde controle biedt over response tijden en foutinjectie voor mijn testscenario's. Endpoint beschrijving: <beschrijf de API eindpunten>. Gewenste responstijden per endpoint (in milliseconden): <specificeer de gewenste responstijden>. Fouttypes om te simuleren (bijv. t ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Hier is een voorstel voor het ontwerpen van een mock API die gedetailleerde controle biedt over responsetijden en foutinjectie voor jouw testscenario's:
**1. API Endpoints en Specifieke Vereisten**
- Endpoints: `/orders`, `/users`, `/products`, `/payments`, `/status`
- Responsetijden:
- `/payments`: 2000 ms
- `/status`: 300 ms
- Overige endpoints: standaard of op vraag instelbaar
- Foutinjectie:
- Time-outs (10%)
- 500 server fouten (5%)
- Variabele vertragingen gebaseerd op request load (tussen 500-1500 ms)
---
**2. Mock API Implementatie Voorbeeld (Conceptueel)**
Gebruik bijvoorbeeld Node.js met Express, of een vergelijkbaar framework. Hier een schets:
```javascript
const express = require('express');
const app = express();
// Configuratie
const endpointTiming = {
'/payments': 2000,
'/status': 300,
'/orders': 800,
'/users': 800,
'/products': 800
};
const errorRates = {
timeout: 0.10, // 10%
serverError: 0.05 // 5%
};
// Helper functies
function getRandomInt(min, max) {
return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
}
function determineError() {
const rand = Math.random();
if (rand < errorRates.timeout) {
return 'timeout';
} else if (rand < errorRates.timeout + errorRates.serverError) {
return 'serverError';
}
return 'none';
}
function simulateDelay(endpoint, loadFactor=1) {
// Bereken vertraging gebaseerd op load
const baseTime = endpointTiming[endpoint] || 800;
const minDelay = 500;
const maxDelay = 1500;
const delay = getRandomInt(minDelay, maxDelay) * loadFactor;
return Math.min(delay, maxDelay);
}
// Middleware voor timing en foutinjectie
app.use((req, res, next) => {
const loadFactor = Math.min(1 + Math.random(), 2); // Simuleer variabele load
const delay = simulateDelay(req.path, loadFactor);
setTimeout(() => {
const errorType = determineError();
if (errorType === 'timeout') {
// Simuleer timeout door niet te reageren
// Bijvoorbeeld door de request niet af te handelen of te laten hangen
return; // geen response sturen
} else if (errorType === 'serverError') {
return res.status(500).json({ error: 'Server fout' });
} else {
req.simulatedDelay = delay;
next();
}
}, delay);
});
// Endpoints
app.get('/payments', (req, res) => {
res.json({ message: 'Betalingsgegevens', tijd: endpointTiming['/payments'] });
});
app.get('/status', (req, res) => {
res.json({ status: 'OK', tijd: endpointTiming['/status'] });
});
app.get('/orders', (req, res) => {
res.json({ order: 'Ordergegevens' });
});
app.get('/users', (req, res) => {
res.json({ users: ['User1', 'User2'] });
});
app.get('/products', (req, res) => {
res.json({ products: ['Product1', 'Product2'] });
});
app.listen(3000, () => {
console.log('Mock API draait op poort 3000');
});
```
---
**3. Aanbevelingen voor geavanceerde timing scenario's en foutpatronen**
- **Dynamische Load Simulatie**: Pas de `loadFactor` aan op basis van het aantal gelijktijdige requests of tijd van de dag om piek- en dalmomenten te simuleren.
- **Progressieve Vertraag- en Foutpatronen**: Laat de responsetijd toenemen naarmate de load toeneemt of na meerdere requests, om bottlenecks te simuleren.
- **Specifieke Foutpatronen**: Combineer verschillende fouttypes (bijvoorbeeld tijdsoverschrijdingen gevolgd door serverfouten) om realistische scenario's te bouwen.
- **Timeout-gedrag**: Implementeer daadwerkelijke time-outs door de response te onderbreken zonder te antwoorden, zodat client-applicaties test kunnen uitvoeren op time-out handling.
- **Configuratiebestanden**: Maak gebruik van externe configuratiebestanden of API-parameters om snel verschillende scenario's te activeren zonder codewijzigingen.
- **Logging en Monitoring**: Log alle foutinjecties en responsetijden om te analyseren hoe je applicatie zich gedraagt onder verschillende omstandigheden.
---
**4. Conclusie**
Door deze aanpak te gebruiken, kun je jouw API flexibel aanpassen voor diverse testscenario's, inclusief variabele responsetijden en foutpatronen. Het integreren van dynamische load en geavanceerde foutinjectie helpt je om de robuustheid en fouttolerantie van je applicatie effectief te testen.
Mocht je meer gedetailleerde codevoorbeelden of hulp bij implementatie nodig hebben, dan help ik je graag verder!
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Hier is een uitgebreide mock API-ontwerp met de gevraagde specificaties:
## Basisstructuur Mock API (Node.js + Express)
```javascript
const express = require('express');
const app = express();
// Configuratie parameters
const config = {
endpoints: {
'/orders': { baseDelay: 500, errorRate: 0.15 },
'/users': { baseDelay: 300, errorRate: 0.10 },
'/products': { baseDelay: 400, errorRate: 0.08 },
'/payments': { baseDelay: 2000, errorRate: 0.15 },
'/status': { baseDelay: 300, errorRate: 0.05 }
},
errorTypes: {
timeout: 0.10, // 10% timeout kans
serverError: 0.05 // 5% 500 error kans
}
};
// Dynamische vertraging gebaseerd op request load
function calculateDynamicDelay(baseDelay, currentLoad) {
const minDelay = 500;
const maxDelay = 1500;
const loadFactor = Math.min(currentLoad / 100, 1); // Normaliseer load
return baseDelay + (loadFactor * (maxDelay - minDelay));
}
// Foutinjectie logica
function injectErrors() {
const rand = Math.random();
if (rand < config.errorTypes.timeout) {
return 'timeout';
} else if (rand < config.errorTypes.timeout + config.errorTypes.serverError) {
return 'server_error';
}
return null;
}
// Endpoint handlers
app.get('/orders', async (req, res) => {
const currentLoad = parseInt(req.query.load) || 50;
const dynamicDelay = calculateDynamicDelay(config.endpoints['/orders'].baseDelay, currentLoad);
const errorType = injectErrors();
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, dynamicDelay));
if (errorType === 'timeout') {
return res.status(408).json({ error: 'Request timeout' });
} else if (errorType === 'server_error') {
return res.status(500).json({ error: 'Internal server error' });
}
res.json({
orders: [
{ id: 1, total: 99.99, status: 'completed' },
{ id: 2, total: 149.50, status: 'pending' }
],
responseTime: dynamicDelay
});
});
// Vergelijkbare implementatie voor andere endpoints...
```
## Geavanceerde Timing Scenario's
### 1. Progressieve Vertraging
```javascript
let consecutiveRequests = 0;
function progressiveDelay(baseDelay) {
consecutiveRequests++;
const progressiveFactor = Math.min(consecutiveRequests * 0.1, 2.0);
return baseDelay * progressiveFactor;
}
// Reset na periode
setInterval(() => { consecutiveRequests = 0; }, 60000);
```
### 2. Pattern-based Fouten
```javascript
const errorPatterns = {
burst: [0,0,0,1,1,1,0,0], // Burst van 3 fouten
intermittent: [1,0,1,0,1,0], // Om-en-om fouten
degradation: [0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,1,1,1] // Toenemende fouten
};
let patternIndex = 0;
function patternBasedError(pattern) {
const shouldError = pattern[patternIndex % pattern.length];
patternIndex++;
return shouldError === 1;
}
```
## Aanbevelingen voor Robuustere Applicatie
### 1. Circuit Breaker Pattern
```javascript
class CircuitBreaker {
constructor(failureThreshold = 5, timeout = 60000) {
this.failureThreshold = failureThreshold;
this.timeout = timeout;
this.failureCount = 0;
this.state = 'CLOSED';
}
async call(apiFunction) {
if (this.state === 'OPEN') {
throw new Error('Circuit breaker is OPEN');
}
try {
const result = await apiFunction();
this.failureCount = 0;
return result;
} catch (error) {
this.failureCount++;
if (this.failureCount >= this.failureThreshold) {
this.state = 'OPEN';
setTimeout(() => { this.state = 'HALF_OPEN'; }, this.timeout);
}
throw error;
}
}
}
```
### 2. Retry Mechanisme met Exponential Backoff
```javascript
async function retryWithBackoff(operation, maxRetries = 3) {
for (let attempt = 0; attempt <= maxRetries; attempt++) {
try {
return await operation();
} catch (error) {
if (attempt === maxRetries) throw error;
const delay = Math.pow(2, attempt) * 1000 + Math.random() * 1000;
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay));
}
}
}
```
### 3. Fallback Strategieën
```javascript
const fallbackData = {
'/orders': { orders: [], fallback: true },
'/users': { users: [], cached: true }
};
async function callWithFallback(endpoint) {
try {
const response = await fetch(endpoint);
return await response.json();
} catch (error) {
console.warn(`Using fallback for ${endpoint}`);
return fallbackData[endpoint] || { error: 'Service unavailable' };
}
}
```
### 4. Load Testing Integratie
```javascript
// Simuleer verschillende load scenarios
const loadScenarios = {
normal: { minLoad: 20, maxLoad: 60 },
peak: { minLoad: 70, maxLoad: 95 },
stress: { minLoad: 96, maxLoad: 100 }
};
function simulateLoad(scenario) {
const loadRange = loadScenarios[scenario];
return Math.floor(Math.random() *
(loadRange.maxLoad - loadRange.minLoad + 1)) + loadRange.minLoad;
}
```
## Test Scenario's voor Robuustheid
1. **Chaos Engineering Tests**:
- Simuleer plotselinge pieken in response times
- Test cascade failures tussen afhankelijke services
2. **Dependency Failure Tests**:
- Simuleer trage downstream services
- Test timeout scenarios met verschillende thresholds
3. **Recovery Tests**:
- Verifieer correct herstel na tijdelijke outages
- Test cache invalidation na service restoration
4. **Load Distribution Tests**:
- Simuleer uneven load distribution
- Test load balancing onder stress condities
## Monitoring en Metrics
Implementeer monitoring voor:
- Response time percentiels (P50, P95, P99)
- Foutratio's per endpoint
- Circuit breaker status changes
- Retry rates en success percentages
Deze aanpak zal je helpen een robuuste applicatie te bouwen die bestand is tegen real-world failure scenarios en variabele load condities.