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La documentación de arquitectura se descompone en el momento en que la guardas. Así es como mantener los docs honestos usando diagramas generados desde código, ADRs y tests de arquitectura automatizados.
Cada diagrama de arquitectura que he visto en una wiki estaba equivocado. No dramáticamente equivocado. Solo silenciosa, incrementalmente equivocado. El…
Un timeout o un crash no significan que tu petición a la API se haya perdido. Aquí te explicamos cómo las idempotency keys hacen seguros los reintentos, y el patrón de almacenamiento que realmente previene duplicados.
Tu servicio se cae a mitad de una petición . El cliente ve un timeout y reintenta. Ahora tienes dos cargos. El cliente está enfadado. La base de datos es…
Los mutex en memoria desaparecen cuando tu servidor reinicia. Así es como los leases distribuidos con fencing tokens y TTLs evitan trabajo duplicado tras un crash, y dónde aún fallan.
Tu no sobrevive a un . No sobrevive a un OOM, un deployment rollout ni un reinicio de node. En el instante en que el proceso termina, el lock desaparece. Si…
La mayoría de las bibliotecas de circuit breaker lanzan hilos en segundo plano para sondear la recuperación. No los necesitas. Aquí tienes un diseño dirigido por requests que elimina todo el overhead en segundo plano sin sacrificar la corrección.
Cada circuit breaker de producción que he revisado eventualmente lanza un hilo en segundo plano. Puede ser una goroutine de Go, un de Java, o una tarea tokio…
El software crash-only trata cada fallo como un crash y cada inicio como una recuperación. Para los servicios web, esto significa eliminar tu lógica de shutdown y diseñar un estado que sobreviva a un kill -9.
Tu servicio web tiene un shutdown handler. Hace flush de los buffers, cierra conexiones, escribe checkpoints. Lo probaste una vez, tal vez. En producción,…
El mutation testing encontró un superviviente y no tienes ni idea de qué hace la mutación. Aquí tienes un método paso a paso para escribir la prueba correcta sin entender primero el mutante.
Tu informe de mutation testing está lleno de supervivientes, y al menos uno de ellos no tiene sentido para ti. La herramienta dice que cambió un por en la…
Por qué exigir un único porcentaje de mutación en toda tu base de código es un error, y cómo establecer umbrales por módulo que correspondan al riesgo real.
Exigir un único porcentaje de mutación en toda tu base de código es una forma excelente de hacer que tu equipo odie las pruebas. Ejecuta PIT o Stryker contra…
La code coverage dice que estás a salvo. El mutation testing dice que tus pruebas son, en su mayoría, decoración. Así es como los surviving mutants exponen la brecha, y cómo cerrarla.
Tus pruebas pasan. Tu reporte de coverage dice 87%. Pero tu mutation score es del 40%, y la mitad de tus mutants siguen vivos. Ese 40% no significa que tu…
cargo-mutants encuentra los tests que solo pretenden verificar tu código. Aquí te explicamos cómo funciona el mutation testing en Rust, qué detecta y si el coste en tiempo de compilación merece la pena.
Tienes un 100 % de cobertura de líneas. Cada branch se ejecuta. Cada función se llama. Entonces alguien cambia un por un en tu lógica de precios, ejecuta los…
La mayoría de los equipos no ejecutan suites completas de mutation testing en cada commit. Así es como los equipos de ingeniería integran el mutation testing en CI sin romper el pipeline de build.
Si tu suite de mutation testing tarda cuatro horas en ejecutarse, enhorabuena. Has demostrado lo que todo el mundo ya sospechaba: tu suite de tests tiene…
Los tests de base de datos con mocks verifican tu sintaxis SQL, no si las filas sobreviven a caídas, escrituras concurrentes o desajustes de esquema. Así es como se prueba la persistencia de verdad.
Si usas mocks de base de datos en los tests, estás probando que tu capa de repository llama a los métodos correctos. No estás probando que los datos sobrevivan…
Mockear cada acción de Redux convierte tus pruebas en un validador de changelog. Así es como probar tu store con transiciones de estado reales.
Si alguna vez escribiste una prueba que verifica que se llamó a con la forma exacta del payload, escribiste una prueba que se rompe cada vez que alguien…
Los 100 ejemplos por defecto en property-based testing son un compromiso social, no una estrategia estadística. Aquí te explicamos cómo elegir un número de ejecuciones que se ajuste a tus necesidades de confianza y tu presupuesto de CI.
Si ejecutas property-based tests con los 100 ejemplos por defecto, te estás llevando lo peor de ambos mundos. Tu CI es más lenta de lo necesario, y aún así no…
El example-based testing solo cubre los inputs que se te ocurrieron. El property-based testing genera datos aleatorios, verifica invariantes y reduce los fallos a contraejemplos mínimos mediante shrinking.
Escribiste una función . La probaste con y . Pasa. La envías a producción. Un usuario le pasa un slice de un solo elemento. Tu función lo descarta. Abren un…
Las métricas de cobertura de código generan una falsa sensación de seguridad. Aquí te explicamos por qué las pruebas unitarias no detectan los bugs que realmente te quitan el sueño, y qué probar en su lugar.
Tienes un 90% de cobertura de código y aun así te llamaron a las 2 a.m. Las unit tests pasaron. CI estaba verde. El bug llegó a producción de todos modos. La…
Rust elimina las debug assertions automáticamente, pero el verdadero design-by-contract necesita más que debug_assert!. Aquí te mostramos cómo construir runtime contracts de costo cero que desaparecen de tu release binary.
Rust puede hacer cumplir runtime contracts en desarrollo y borrarlos por completo de los release builds. La salvedad es que el lenguaje no trata los contracts…
Los desarrolladores o esparcen aserciones como confeti o las evitan por completo. Aquí está el marco de decisión que separa los invariantes útiles de los detonadores de fallos en producción.
La mayoría de los codebase de producción caen en uno de dos bandos. El bando A trata a como un condimento decorativo, espolvoreándolo cada dos líneas hasta que…
La validación manual infla tu codebase y aun así se salta casos límite. Aquí te explicamos cómo aplicar runtime contracts con schemas declarativos que no interfieren.
Cada vez que tu API recibe una petición, la validas. Cada vez que una función recibe un argumento de un sistema externo, lo compruebas. Hazlo manualmente y un…
El modo estricto atrapa los nulos que escribes, no los nulos que llegan en tiempo de ejecución desde APIs, consultas al DOM y JSON.parse. Aquí es donde el sistema de tipos se detiene y tus defensas comienzan.
Activaste en . Corregiste cada marca roja. Enviaste a producción con la confianza de que y eran problemas resueltos. Entonces una respuesta del backend cambió…