Cómo ejecutar las pruebas¶

Guía para correr el suite de carga + estrés localmente.

Requisitos¶

Docker Desktop corriendo.
k6 instalado. En Windows con Chocolatey: choco install k6. Con winget: winget install k6.k6. Verificar con k6 version.
Python 3.12+ con pymongo, bson y psycopg2 (el venv del proyecto los tiene).

Pasos¶

1. Levantar el stack completo¶

Desde notification-service/ (donde vive el compose.yml que orquesta todos los servicios + RabbitMQ + Mongo + Postgres):

docker compose up -d --build

El servicio checkout-service corre alembic upgrade head automáticamente al iniciar (configurado vía command: en el compose), así que no hace falta correr migraciones aparte.

Verificar que los servicios críticos estén healthy:

docker ps --format "table {{.Names}}\t{{.Status}}" | Select-String -Pattern "checkout|product|user|mongo|rabbit"

2. Sembrar datos de prueba¶

Desde checkout-service/:

python load-tests\seed.py

Inserta 10 productos en MongoDB y un usuario vendedor. Genera load-tests/product_ids.json con los ObjectIds reales, que los scripts k6 leen al arrancar.

3. Correr load test (~3m30s)¶

k6 run --no-color `
  --summary-export load-tests\results\load_summary.json `
  load-tests\load_test.js

k6 puede salir con código 99 si se cruzan umbrales — es esperado, no es error.

4. Correr stress test (~4m)¶

k6 run --no-color `
  --summary-export load-tests\results\stress_summary.json `
  load-tests\stress_test.js

5. Generar reporte¶

python load-tests\generate_report.py

Lee los dos *_summary.json y produce load-tests/results/RESULTS.md con tablas, percentiles, umbrales y un diagnóstico automático.

6. (Opcional) Limpiar¶

python load-tests\seed.py teardown

Elimina los 10 productos seed y el usuario vendedor.

Pipeline automatizado (bash)¶

Si usás Git Bash o WSL, hay un script que orquesta todo:

bash load-tests/run_tests.sh

Flags útiles:

--skip-seed — saltea el seed (datos ya cargados).
--skip-teardown — mantiene los datos al terminar.

Modo mock de MercadoPago¶

El compose.yml activa por default MERCADOPAGO_MOCK_MODE=true. Eso hace que checkout-service devuelva respuestas sintéticas en lugar de pegarle a MP sandbox. Beneficios:

Las corridas no consumen rate-limit ni tokens de MP.
Los números reflejan el sistema propio, sin la latencia del integrador externo.

Para correr contra MP real:

$env:MERCADOPAGO_MOCK_MODE = "false"
docker compose up -d --force-recreate checkout-service

Recordá tener configurado MERCADOPAGO_ACCESS_TOKEN en el .env antes de desactivar el mock.

Troubleshooting¶

`open ./product_ids.json: no such file`¶

Falta el seed. Correr python load-tests/seed.py.

`cart add → 2xx: 0%`¶

El flujo no se está validando. Probable: product-service no expone el endpoint que checkout-service está pegando, o el seed apunta a IDs que no existen. Validá manualmente con curl:

$pid = (Get-Content load-tests\product_ids.json | ConvertFrom-Json)[0]
curl -i "http://localhost:8000/api/v1/products/$pid"
curl -i -X POST "http://localhost:8002/api/v1/cart/items" `
  -H "Content-Type: application/json" `
  -H "X-User-Email: test@test.com" `
  -d "{`"product_id`":`"$pid`",`"quantity`":1}"

El reporte (RESULTS.md) también incluye un diagnóstico data-driven que cuando detecta cart_add < 50% lista las causas más probables ordenadas.

`UnicodeEncodeError: 'charmap' codec` al generar el reporte¶

PowerShell ejecuta Python en cp1252 por default. Solución:

$env:PYTHONUTF8 = "1"
python load-tests\generate_report.py

(El generador ya pasa encoding="utf-8" al open, pero algunos entornos lo ignoran.)

Los contenedores no toman cambios de código¶

docker compose up -d sin --build reutiliza la imagen vieja. Forzar:

docker compose up -d --build --force-recreate checkout-service

Tablas no existen en `checkout-db`¶

Verificar que el command: del compose esté presente para checkout-service (corre alembic upgrade head al arrancar). Si por alguna razón falla, correr manualmente:

docker compose exec checkout-service alembic upgrade head