Este proyecto es una API REST de demostración que utiliza Quarkus, Kotlin y GraalVM para crear un microservicio de gestión de películas.

• Quarkus: Framework Java nativo para la nube
• Kotlin: Lenguaje de programación moderno y conciso
• GraalVM: Máquina virtual de alto rendimiento
• PostgreSQL: Base de datos relacional
• Docker: Contenedorización de la aplicación
• Hibernate ORM: Mapeo objeto-relacional
• Panache: Simplificación del acceso a datos
• Jackson: Serialización/deserialización JSON

• Java 21 con GraalVM (recomendado GraalVM 21.0.7 o superior)
• Docker y Docker Compose
• Maven

1. Clonar el repositorio:

   git clone [email protected]:mchapper/quarkus-kotlin-graalvm.git
   cd quarkus-kotlin-graalvm

2. Compilar el proyecto:

   mvn clean package -Pnative -Dquarkus.native.container-build=true

3. Iniciar los servicios con Docker Compose:

   docker-compose up --build

1. Crear una película:

   curl -X POST http://localhost:8080/api/movies \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "title": "Inception",
       "director": "Christopher Nolan",
       "year": 2010,
       "genre": "Sci-Fi"
     }'

2. Listar todas las películas:

   curl http://localhost:8080/api/movies

3. Obtener una película por ID:

   curl http://localhost:8080/api/movies/{id}

4. Actualizar una película:

   curl -X PUT http://localhost:8080/api/movies/{id} \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "title": "Inception",
       "director": "Christopher Nolan",
       "year": 2010,
       "genre": "Ciencia Ficción"
     }'

5. Eliminar una película:

   curl -X DELETE http://localhost:8080/api/movies/{id}

src/
├── main/
│   ├── kotlin/
│   │   └── com/
│   │       └── movies/
│   │           └── api/
│   │               ├── MovieEntity.kt    # Entidad JPA
│   │               ├── MovieDTO.kt       # Objeto de transferencia de datos
│   │               ├── MovieRepository.kt # Repositorio Panache
│   │               ├── MovieService.kt   # Lógica de negocio
│   │               └── MovieResource.kt  # Endpoints REST
│   └── resources/
│       └── application.properties        # Configuración
└── test/
    └── kotlin/
        └── com/
            └── movies/
                └── api/
                    ├── MovieResourceTest.kt  # Tests de endpoints REST
                    └── MovieServiceTest.kt   # Tests de lógica de negocio

La aplicación utiliza PostgreSQL con las siguientes configuraciones por defecto:

• Host: localhost
• Puerto: 5432
• Base de datos: movies
• Usuario: postgres
• Contraseña: postgres

El proyecto incluye un docker-compose.yml que configura:

• Servicio PostgreSQL
• Servicio de la aplicación Quarkus
• Volumen persistente para la base de datos

1. Compilar la aplicación nativa:

   mvn clean package -Pnative -Dquarkus.native.container-build=true

2. Iniciar los servicios:

   docker-compose up --build

La aplicación estará disponible en http://localhost:8080

El proyecto incluye tests unitarios para validar la funcionalidad de la API. Los tests están escritos usando JUnit 5 y MockK para el mocking.

Para ejecutar los tests unitarios:

mvn clean test

El proyecto utiliza JaCoCo para generar reportes de cobertura de código. Después de ejecutar los tests, puedes encontrar el reporte en:

target/site/jacoco/index.html

Los tests están organizados en:

• MovieResourceTest: Tests para los endpoints REST
• MovieServiceTest: Tests para la lógica de negocio

Para ejecutar los tests y generar el reporte de cobertura:

mvn clean test jacoco:report

Para detener y eliminar todos los contenedores, volúmenes y redes creados por docker-compose:

docker-compose down -v

Este comando:

• Detiene todos los contenedores
• Elimina los contenedores
• Elimina los volúmenes (incluyendo la base de datos)
• Elimina las redes creadas

Si solo quieres detener los contenedores sin eliminar los volúmenes (para mantener los datos de la base de datos):

docker-compose down

• La aplicación utiliza carga perezosa (lazy loading) para las entidades
• Los DTOs están configurados para serialización/deserialización JSON
• La base de datos se inicializa automáticamente al primer inicio
• Los logs están configurados para mostrar información detallada

1. Fork el proyecto
2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push a la rama (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abre un Pull Request

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE.md para más detalles.