Boilerplate para desenvolvimento de uma aplicação.

• Instalação
• Como utilizar
  • watch
  • teste
• Imagem
• Deploy
• Exemplo
• Middlewares
• License

Utilize @tadashi/boilerplate-create para iniciar o projeto.

npm i -g @tadashi/boilerplate-create
boilerplate-create

ou

npx --yes @tadashi/boilerplate-create

E siga as instruções do prompt.

Após finalizado o scaffolding do projeto, instale os pacotes.

bin/node/pkg.js
bin/node/zera -m npm

Feito isso, o projeto está pronto para funcionar.

Para rodar local, utilize:

bin/local/start

E via docker, utilize:

bin/docker/start

Pare o container (bin/docker/stop ou control + c) e rode novamente passando o parâmetro -b:

bin/docker/start -b

O watch reinicia a aplicação caso ocorra alguma alteração.
Rodando via docker isso ocorre por padrão, mas local é necessário fazer algumas instalações e configurações.

bin/local/start -w

Para executar os testes.

local:

bin/local/test

docker:

bin/docker/test

Crie os arquivos de usuário e senha do registry que serão utilizados para fazer o push da imagem.

echo 'username' > .registry-user
echo 'password' > .registry-passwd

E para fazer o push da imagem de sua aplicação, execute:

bin/docker/image -e production

Para executar o deploy é necessário alguns binários instalados:

• envsubst by Bruno Haible
• rsync by Andrew Tridgell, Wayne Davison and others

O fluxo do sistema de deploy é simples:

1. Carrega as variáveis de ambiente (staging ou production)
2. Executa o script bin/docker/image (se passado o parâmetro -i esse processo é ignorado)
3. Cria o arquivo docker-compose-{VERSION}.yml utilizando o envsubst
4. Envia os arquivos para o servidor via rsync
5. Executa o docker stack deploy no servidor

bin/docker/deploy -e production

Chamada de exemplo da API via curl.

curl 'http://127.0.0.1:5001/gql' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "source": "query Hello($name: String!) { hello(name: $name) }",
  "variableValues": {"name": "Sabrina"},
  "operationName": "Hello"
}'

BTC: bc1q7famhuj5f25n6qvlm3sssnymk2qpxrfwpyq7g4

MIT © Thiago Lagden