backend-api-nodejs

Projeto baseado no repositório original QaCoders Academy, desenvolvido durante o curso de testes de API. Este repositório contém melhorias implementadas durante os estudos, incluindo refatoração do código de geração de massa de dados, criação da função recommendationUpdate para validação no PUT, testes automatizados com pm.test via Collection Runner e teste de carga com Grafana k6.

Tecnologias

• Node.js
• Express
• MongoDB / Mongoose
• Postman (testes funcionais e massa de dados)
• Grafana k6 (testes de carga e performance)

Endpoints

Método	Rota	Descrição
GET	/status	Verifica se a API está online
POST	/api/recommendation	Cria uma recomendação
GET	/api/recommendation	Lista todas as recomendações
GET	/api/recommendation/:id	Busca uma recomendação por ID
PUT	/api/recommendation/:id	Atualiza uma recomendação
DELETE	/api/recommendation/:id	Remove uma recomendação

Regras de negócio

• Todo cadastro via POST inicia com situation: "Pendente" e status: true, independente do valor enviado no body
• O campo fullName exige nome e sobrenome — nomes simples são rejeitados
• O campo description aceita no máximo 500 caracteres
• O campo stars é obrigatório
• A alteração de situation e status só é possível via PUT

Como executar

# Instalar dependências
npm install

# Executar em modo desenvolvimento
npm run dev

Testes com Postman

A collection está disponível no arquivo Postman.json na raiz do projeto.

Para importar:

1. Abra o Postman
2. Clique em Import
3. Selecione o arquivo Postman.json
4. Configure o environment com a variável baseUrl: http://127.0.0.1:3001

Os testes foram executados com 100 iterações via Collection Runner, totalizando 1600 testes com 0 falhas.

Testes de carga com k6

O script de carga está disponível em k6/load-test-v2.js.

Pré-requisitos

• Grafana k6 instalado

Como executar

k6 run k6/load-test-v2.js

Cenário

O teste simula o fluxo completo da API com 10 usuários simultâneos durante 2 minutos:

• 0–30s: rampa de 0 a 10 usuários
• 30s–1m30s: 10 usuários simultâneos
• 1m30s–2m: rampa de descida para 0

Cada iteração executa: POST → GET por ID → DELETE

Resultados obtidos

Métrica	Valor
Iterações completas	908
Checks executados	4.540
Checks com sucesso	100%
Requisições com falha	0%
Latência média	4.42ms
P95	8.22ms
Requisições por segundo	22

Thresholds

• P95 abaixo de 500ms ✅
• Taxa de falha abaixo de 1% ✅