Контракт api что это
Контракт api что это
Разница между Виртуальной машиной и Контейнером
Примеры решений контейнеризации
API = application programming interface = опубликованный программный интерфейс компонента/системы, позволяющий другим компонентам/системам получать доступ к какой-либо функции.
CDC (Consumer Driven Contract) = контракт потребителя сервиса.
Представляет из себя соглашение между сервисом-поставщиком и сервисом-потребителем в том, что
сервис-поставщик обязуется уметь принимать на вход от сервиса-потребителя определённую структуру данных определённых типов, сериализованную JSON/XML/binary/.
и гарантирует возвращать в ответ определённую структуру данных определённых типов, также сериализованную.
CDC фокусируется на поведении и данных, которые важны Потребителю, т.е. требования исходят от Потребителя: мне нужно вот это.
Метод трёх точек (3-point estimation)
Метод для расчёта временных затрат в проектах с уникальными задачами в условиях неопределённости и при наличии нескольких типов рисков. Используется в IT достаточно широко.
Для того, чтобы начать применять этот метод, нужно проанализировать предмет доработки и описание реализации. Попытаться провести аналогии с ранее выполненными задачами с похожим скоупом. Определить риски и описать мероприятия по устранению этих рисков (что делаем, если сработал тот или иной риск).
Как видим, суть метода сводится к тому, что мы предполагаем, что с вероятностью 0.8 всё пойдёт так, как было и ранее в подобных случаях.
Кастомный метод для T-Shape оценки «размера» задачи
Что делаем: оцениваем задачи таким образом, некоторое время накапливаем статистику по времени выполнения оценённых таким образом задач, а далее при планировании мы уже на этапе такой оценки будем знать, что задача L скорее всего будет выполняться за X дней и т.п.
Потенциал для совершенствования: если суммируются несколько признаков одного уровня (например, объекты доработки), то оценка по этому признаку уходит на уровень выше.
Объектно-ориентиированное программирование (ООП) = методология программирования, основанная на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определенного класса, а классы образуют иерархию наследования/
Разработка REST API — что такое Contract First?
Это третья статья из серии статей про REST API:
При разработке хорошего API REST важно иметь отличные микросервисы. Подход Contract First поможет вам разработать хороший контракт до его реализации. Однако это не так просто!
Вы изучите
Понятие веб-сервисов
Есть несколько видов веб-сервисов, среди которых REST и SOAP. Для каждого сервиса есть:
Contract First подход
При подходе «Contract First» (контракт сначала) вы сначала определяете контракт, а затем внедряете сервис. Давайте рассмотрим пример.
Давайте сначала рассмотрим случай использования WSDL — языка определения веб-сервисов. Вот пример использования:
WSDL обычно используется с веб-сервисами SOAP/XML. В таком случае вы обычно определяете:
Что подразумевается под контрактом?
Когда мы начинаем с заключения договора, мы определяем WSDL, а затем делимся им с нашим потребителем. Все это может произойти еще до того, как мы внедрим сервис и сделаем его доступным.
Контракт сообщает потребителю, каким ожидается обмен запросами и ответами. Как только договор заключен, поставщик услуг может работать над предоставлением услуги, соответствующей договору. Потребитель услуг может работать над разработкой приложения для его использования.
Преимущества подхода Contract First
Команды могут разрабатывать параллельно
Поскольку кодирование происходит на основе контракта, поставщики услуг и группы потребителей услуг четко понимают подход и детали коммуникации. Следовательно, разработка может происходить одновременно.
Команды знают, что ожидать
Поскольку кодирование происходит на основе контракта, команды производителей и потребителей имеют представление об ожиданиях друг друга. В результате, если межгрупповое тестирование невозможно из-за разных темпов разработки, программное обеспечение-заглушка может использоваться для моделирования над поведения другой стороны на основе контракта.
Кроссплатформенная совместимость
Поскольку параметры сервиса зависят только от контракта, фактическая структура программного обеспечения, используемая для разработки сервиса, не имеет большого значения. Поставщик услуг и потребитель услуг могут использовать разные технологии.
Позволяет повторно использовать схемы
Схемы, которые используются для определения договора на услугу, хорошо определены в WSDL. Следовательно, если части служб повторяются в других службах, то соответствующие схемы также можно использовать повторно.
Недостатки подхода Contract First
Требуется дополнительные начальные затраты
Большая часть этих затрат будет сосредоточена вокруг соглашения об обслуживании. Вы должны убедиться, что договор четко определен и не меняется очень часто.
Механизм для обновления контракта и обмена
В течение срока пользования сервиса, если вы обновляете договор, это влияет на все другие заинтересованные стороны. Следовательно, должен существовать надлежащий механизм для передачи изменений различным потребителям.
По этому вопросу имеется авторское видео.
Резюме
В этой статье мы обсудили подход Contract First в контексте веб-сервисов.
Разработка REST API — что такое Code First подход?
Это четвертая статья в серии статей по REST API:
Разработка хорошего REST API важна для того, чтобы иметь хорошие микросервисы. Подход Code-First фокусируется на генерации контракта из кода. Это наилучший из возможных подходов?
Вы изучите
Что такое Code-First подход?
Всякий раз, когда вы разрабатываете сервис, такой как REST API или SOAP API, вы можете выбрать один из двух подходов:
Spring Boot Code First пример REST API
Мы разрабатываем RESTful веб-сервис, используя Spring Boot Framework для генерации API. Например, в API retrieveAllUsers () мы открываем URI «/users» и
возвращаем всех пользователей (ресурс /users),
вызывая метод сервиса.
Когда мы переходим на этот URL, мы возвращаем всех пользователей:
Аналогичным образом определены и другие сервисные методы, каждый из которых имеет свой собственный URI. В этом примере мы берем код и генерируем из него документацию. В этой документации указано, как пользователь может использовать сервис. Для этого мы используем формат документации Swagger:
Swagger позволяет нам генерировать документацию из кода. Например, вот что Swagger генерирует для запроса на получение всех пользователей:
Он выводит тип получаемого нами ответного сообщения и сопровождающий его статус ответа. Вы даже можете вызвать этот сервис из Swagger получить ответ:
Вы также можете отправить запрос POST в «/users«:
Swagger сообщит нам, как структурировать сообщение запроса и указать внутри него отдельные форматы полей. Он также сообщит вам тип ответа, который вы получите, вместе с кодом ответа. То, что Swagger генерирует из кода, называется контрактом.
Преимущества Code First
Основные преимущества этого подхода:
Недостатки Code First
Недостатки этого подхода заключаются в следующем:
Нет параллельной разработки
Производитель услуг и потребители услуг не могут разрабатывать параллельно. Сначала необходимо разработать сервис, затем сгенерировать контракт, и только после этого можно написать код потребителя, который будет придерживаться контракта. Без понимания контракта потребитель не может быть разработан.
Нет цели для команд
Поскольку договор не может быть известен до того, как сервис будет разработан, не существует цели для различных заинтересованных сторон в разработке. Следовательно, есть все шансы, что направления будут отклоняться, и будут внесены ненужные изменения, что приведет к напрасной трате усилий.
Нет кроссплатформенной совместимости
На некоторых старых платформах не так просто сгенерировать контракт из кода. В результате этого для сгенерированных контрактов довольно часто возникает несовместимость между платформами.
По этому вопросу имеется авторское видео.
Резюме
В этой статье мы исследовали Code First подход построения REST API. Несмотря на то, что подход, основанный на коде, эффективен с точки зрения разработчика, он сталкивается с серьезными проблемами, когда речь идет о совместной разработке поставщика и потребителя.
Создание, развитие и управление версиями API-интерфейсов и контрактов микрослужб
API микрослужбы представляет собой контракт между службой и ее клиентами. Вы сможете развивать микрослужбу независимо только в том случае, если не нарушаете ее контракт API; вот почему контракт так важен. Если изменить контракт, это повлияет на клиентские приложения или на шлюз API.
Характер определения API зависит от того, какой протокол используется. Например, при использовании обмена сообщениями (такого как AMQP) API состоит из типов сообщений. При использовании HTTP и службы RESTful API состоит из URL-адресов и форматов JSON запросов и ответов.
Тем не менее, даже если вы внимательно относитесь к первоначальному контракту, со временем API службы потребуется изменить. Когда это происходит, и особенно в том случае, если ваш API является общим API, используемым несколькими клиентскими приложениями, как правило, вы не можете заставить всех клиентов обновиться до вашего нового контракта API. Обычно требуется последовательное развертывание новых версий службы таким образом, чтобы и старая, и новая версии контракта службы работали одновременно. Следовательно, важно иметь стратегию для управления версиями вашей службы.
Если изменения API невелики, например, вы добавили в API атрибуты или параметры, то клиенты, использующие старый API, должны переключиться на новую версию службы и работать с ней. Вы могли бы предоставить значения по умолчанию для каких-либо отсутствующих, но необходимых атрибутов, а клиенты могли бы игнорировать любые лишние атрибуты ответа.
Однако иногда требуется внести в API службы важные и несовместимые изменения. Поскольку вы не сможете обеспечить принудительное немедленное обновление клиентских приложений или служб до новой версии, служба должна некоторое время поддерживать старые версии API. Если используется механизм на основе HTTP, такой как REST, один из подходов заключается во внедрении номера версии API в URL-адрес или в заголовок HTTP. Затем можно либо одновременно реализовать обе версии службы в одном и том же экземпляре службы, либо развернуть разные экземпляры, каждый из которых обрабатывает версию API. Для разделения разных версий реализации по независимым обработчикам рекомендуется использовать шаблон Mediator (например, библиотеку MediatR).
Наконец, при использовании архитектуры REST лучшим решением для управления версиями служб и разрешения развиваемых API является использование гиперсредств.
Опыт использования контрактов при вызовах REST API
Существуют два непримиримых лагеря разработчиков программного обеспечения: первый — утверждает, что чем больше крешится приложение, тем лучше оно работает. Второй — что программист достаточно умен, чтоб обработать любую нештатную ситуацию. Характерной особенностью первых является обилие директив Asset в кода, вторые же, даже операции сложения помещают в блок try — catch. Причем, оба лагеря называют такого рода подход «Программированием по контракту». Аргументы первых сводятся к статье в википедии, аргументы вторых — к книге «Почувствуй класс» Бертрана Мейера.
В рамках научного исследования было бы правильно рассмотреть все многообразие подходов защитных механизмов программирования, особенно тех, что вынесены в заголовок этой статьи, однако, мне хочется продемонстрировать лишь одну из возможностей, которая тяготеет ко второму лагерю.
Основной посыл таков: Если в приложении возникает исключительная ситуация — то делаем вид, что операцию которая к ней привела вообще не вызывали. Ну, во всяком случае, так оно будет выглядеть с точки зрения пользователя продукта. Кроме того, добавим сюда немаловажное ограничение — речь идет исключительно о клиент-серверном взаимодействии.
Практический аспект таков: Когда от сервера приходит REST ответ который мы не можем обработать в связи с нарушением целостности данных (значения имеют неверные диапазоны, отсутствуют обязательные поля и т. п.) мы просто игнорируем такой вызов, и не пытаемся его распарсить.
Как правило в процессе парсинга нас поджидают неожиданности, поскольку не всё что приходит от сервера заслуживает доверия. Приходится каждый параметр проверять на соответствие типу, принадлежность диапазону, правильности ключа и пр., а это существенно увеличивает код метода парсинга, особенно, если получаемая иерархическая структура имеет множество степеней вложенности и разные типы данных (массивы, словари и т. п.) Попытка провалидизировать каждый из параметров наводит на мысль вынести логику валидации хотя бы в отдельный метод. Это позволит сделать подход несколько более гибким:
Получаем response. Валидируем response. Если валидация была успешной — делаем парсинг, иначе — ничего не делаем (или выдаем уведомление серверу/пользователю).
Не секрет, что в основе REST взаимодействия лежит JSON. Те кто предпочитают использовать XML, как правило, имеют свои механизмы решения аналогичных проблем. К примеру, WCF контролирует типы на этапе создания прокси-классов. Увы, пользователи JSON этого сахара лишены, и все приходится делать вручную. В результате, код проверки валидности объекта, чаще всего становится столь же большим, как и код парсинга.
Помочь в решении этой ситуации позволяет использование механизма JSON схем. Формат весьма неплохо стандартизирован и имеет избыточное описание: json-schema.org, кроме того, имеется множество online инструментов, позволяющих формировать схемы по введенному JSON: jsonschema.net/#
Попробуем рассмотреть практический пример для языка программирования Swift.
При беглом поиске удалось найти публичный сервис, который возвращает JSON ответ на простой GET запрос: httpbin.org/get?myFirstParam=myFirstValue&mySecondParam=MySecondValue
Ответ будет примерно следующим:
Ответ не содержит никакой практически-полезной информации, но позволяет отладить процесс взаимодействия. В ответе содержится строка GET запроса, и параметры, которые были переданы, а так же, некоторые сведения о браузере, через который был произведен запрос. При осуществлении запроса с симулятора или реального устройства результат ответа может быть немного другим. Вместе с тем, он обязан быть подчинен определенной схеме, которую можно извлечь, при помощи online инструментов (http://jsonschema.net/#/ и подобных).
В левой панели установим все галочки. Переключатель опции «Arrays» рекомендую поставить в значение «Single schema (list validation)» (особенности языка Swift). 
Скопируем браузерный ответ в верхнее левое окно, и убедимся, что мы разместили валидный JSON. Это будет ясно по надписи «Well done! You provided valid JSON.» на зеленом фоне непосредственно под окном. К сожалению, при выводе ответа в XCode консоль даже при помощи оператора print() не соблюдаются требования формата. Если Вы все же решитесь брать текст ответа из консоли, Вам придется заменить все символы равенства «=» на двоеточие «:», и все имена полей взять в парные кавычки. 
После нажатия на кнопку Generate Schema мы получаем в правом окне довольно длинную схему для такого небольшого запроса: 
В принципе, схему можно сократить, не устанавливая галочки, и приведя переключатель «Array» в состояние «Single empty schema», но так мы лишимся возможности использовать некоторые плюшки совместного использования схемы и языка Swift.
В реальной жизни часто ответ сервера весьма велик, и содержит множество элементов массива, которые к тому же могут быть словарями. Схема при этом не будет возрастать в размерах, так как конструктор корректно обработает повторяемость элементов.
Создайте файл с именем response.json и добавьте его в проект.
Если Вы используете Cocoapods добавьте строку
pod ‘VVJSONSchemaValidation’ в Ваш Podfile. Если Cocoapods Вы не испоьзуете, то придется обратится непосредственно к GitHub репозиторию Власа Волошина: github.com/vlas-voloshin/JSONSchemaValidation
После обновления Cocoapods в исходный код проекта будет достаточно добавить следующий класс:
import UIKit
import VVJSONSchemaValidation
private var _schemaName = «»
var schemaName:String <
get <
return _schemaName
>
set(value)
<
_schemaName = value
guard let path = NSBundle.mainBundle().pathForResource(value, ofType: «json») else <
return
>
do
<
if let schemaData = NSData(contentsOfFile:path) <
self.schema = try VVJSONSchema(data: schemaData, baseURI: nil, referenceStorage: nil)
>
>
catch let error as NSError
<
print(«\n»)
print(«===============================================================»)
print(«Schema ‘\(value).json’ didn’t create:\n\(error.localizedDescription)»)
print(«===============================================================»)
print(«\n»)
>
>
>
private var schema:VVJSONSchema?
В классе, в котором получаете ответ от сервера добавляем:
let validator = Validator()
validator.schemaName = «response»
А в методе (блоке) где получаем серверный ответ пишем:
if self.validator.validate(response) <
self.parse(response) //
Вот и все.
Теперь, если со стороны сервера придут данные которые не соответствуют указанной схеме, то механизм парсинга не будет запущен. Вам не нужно описывать в коде логику JSON ответа, только для того, чтоб понять, не допущена ли там какая-то ошибка. Т. е. если он верный — можно смело парсить. Конечно, такой код не защищает Вас на 100%, но 99.9% ошибочных ответов будет отсеяно. Опыт показывает, что при ручном программировании логики, количество ошибочных ответов приводящих к крешу системы отсеивается только в 68,2%.
Дополнительными плюшками от такого подхода можно выделить то, что можно указать дефолтные значения в прямо в схеме:
«default»: «193.105.7.55″ можно заменить на «default»: «127.0.0.1»,
А в «enum» привести перечень тех значений которые допустимы для объекта модели данных. В моем случае, это Optional String (String?), т. е. строка которая потенциально может содержать либо nil, либо «193.105.7.55»: