Market-Place

overview:

mini market place integrate with raja ongkir api
product->cart->shipping->checkout->review

Demo Link:

http://hokdre.com/

User:

1. Customer:
   email : hadinw@gmail.com
   password : password!23Z
   
2. Merchant:
   
   1. Merchant Mike (Laptop)
      email : mukminmike@gmail.com
      password : password!23Z
      
   2. Merchant Jainal (Handphone)
      email : jainal@gmail.com
      password : password!23Z
      
3. Admin:
   email : superadmin@gmail.com
   password : password!23Z
   

Teknologi Yang Digunakan :

1. Server:

   gorilla/mux
   Gorrila mux pada project ini, saya gunakan untuk membuat http server.

2. Authentication:

   JWT
   JWT pada project ini, saya gunakan sebagai encoder dan decoder token untuk proses autentikasi dan otorisasi.

3. Cache:

   Redis
   Redis pada project ini, saya gunakan untuk melakukan cache ongkos kirim hasil fetch API Raja Ongkir dan fitur autocomplete input city.

4. Database

   1. MongoDB
      Mongodb pada project ini, saya gunakan sebagai database utama.
   2. ElasticSearch
      Elasticsearch pada project ini, saya gunakan untuk melakukan pencarian data produk dan merchant, selain data produk dan merchant tidak ada data lain yang disimpan.

5. Deployment

   Google VM dan storage bucket

6. APIs

   1. Raja Ongkir
      Api raja ongkir, saya gunakan untuk melakukan fetch data ongkos kirim serta ketersedian layanan pengiriman yang ada dari kota satu ke kota yang lain. (Pengiriman POS : yang dicover oleh raja ongkir)

7. Other :

   1. Kafka
      Kafka pada project ini, saya gunakan sebagai perantara syncronisasi data mongodb dengan elasticsearch. dimana setiap event yang terjadi pada database mongodb akan disubscribe melalui kafka connect dengan bantuan plugin mongo kafka connect, lalu event akan disimpan pada topic di kafka server. Pemilihan penggunaan kafka sendiri, karena ketika melakukan pencarian plugin mongodb source di logstash saya tidak menemukan plugin offical ataupun plugin pihak ketiga yang masih di maintenance.
   2. Logstash
      Logstash pada project ini, saya gunakan sebagai mensubsribe data event dari kafka topic di server, lalu data event akan ditransform dan kemudian disimpan pada elasticsearch.

Development Problem:

Kesalahan yang saya buat selama melakukan development projek ini ialah diawal projek tidak melakukan riset yang cukup terkait API pihak ke 3 yang digunakan. Hal ini menyebabkan desain database yang saya buat tidak sesuai dengan data yang didapat dari API pihak ke 3 dan data yang dibutuhkan oleh pihak API ke 3 juga tidak tersedia pada database yang saya buat. Ini merupakan hal yang sangatlah fatal, database yang telah dibuat harus diubah kembali, sehingga semua fitur yang telah dikerjakan juga harus di sesuaikan ulang.

Requirement Sebelum Menjalankan Program :

1. gcp.json file json sebagai admin storage bucket google cloud platform, letakan file ini di root projek
2. RAJA_ONGKIR_KEY (string) set pada environment variable
3. JWT_SECRET (string) set pada environment variable
4. MONGO_URL (host:port) set pada environment variable
5. ELASTIC_URL (host:port) set pada environment variable
6. REDIS_URL (host:port) set pada environment variable

cara menjalankan program dengan instalasi biasa :

1. jalankan aplikasi pendukung mongodb, redis, elasticsearch, zookeeper,dan kafka server seperti biasa.
2. Copy monggo connector plugin pada /deployment_setting/manual/plugins/kafka pada project ini ke /usr/local/share/kafka/plugins
3. jalankan kafka connect stand alone dengan configuration file yang ada pada /deployment_setting/connect-standalone.properties

   ${instalasi_path}/bin/connect-standalone.sh  ${instalasi_path}/config/connect-standalone.properties /usr/local/share/kafka/plugins/etc/MongoSourceConnector.properties
   

4. jalankan logstash dengan configuration file yang ada pada /deployment_setting/logstash.conf

   ${instalasi_path}/bin/logstash -f ${dir}/market-place/deployment_settings/manual/logstash.conf
   

cara menjalankan program dengan instalasi docker : FAILED :

WARNING: still FAILED :'( , menjalankan kafka connect stand alone didocker sangat laggy dan sering kali process killed, saat ini saya menjalankan kafka connect stand alone menggunakan satu image yang sama dengan kafka server yaitu melalui docker exec. Alternatif kedepan mungkin dengan memisahkan antara image kafka server dan kafka connect stand alone

1. Menjalankan Program

   docker-compose up -d
   

2. Menjalankan kafka connect

   //1. masuk kedalam bash container kafka
   docker exec -it kafka bash
   //2. start manual kafka connect
   /opt/kafka/bin/connect-standalone.sh /opt/kafka/config/connect-standalone.properties usr/local/share/kafka/plugins/mongodb-kafka-connect-mongodb-1.2.0/etc/MongoSourceConnector.properties
   

3. Monitoring logs

   docker-compose logs -f web
   docker-compose logs -f mongo
   docker-compose logs -f redis
   docker-compose logs -f zookeeper
   docker-compose logs -f kafka
   docker-compose logs -f logstash
   docker-compose logs -f elastic
   

Migrations REST API:

curl -X GET 'http://localhost:80/elastic-product-index'
curl -X GET 'http://localhost:80/elastic-merchant-index'

Seeder REST API:

WARNING: urutan seeder harus sesuai

curl -X GET 'http://localhost:80/seed-admin'
curl -X GET 'http://localhost:80/seed-shipping'
curl -X GET 'http://localhost:80/seed-customer'
curl -X GET 'http://localhost:80/seed-merchant'
curl -X GET 'http://localhost:80/seed-product'

Demo Page Example :

Customer :

email : hadinw@gmail.com
password : password!23Z

1. Mencari Produk
   

2. Menambahkan Produk Ke dalam Cart
   
   

3. Memproses Produk Pada Cart
   

4. Melakukan Proses Checkout
   

5. Mengupload Bukti Transfer
   

6. Memproses Penyelesaian Order
   

7. Memberikan Review Merchant
   

8. Memberikan Review Produk
   

Admin:

email : superadmin@gmail.com
password : password!23Z

1. Melihat dan Memproses
   Pembayaran
2. Melihat data customer
   
3. Melihat Data Merchant
   

Merchant:

email : mukminmike@gmail.com
password : password!23Z

1. Dashboard Merchant
   
2. Melihat List Order
   
3. Menginput Resi Order
   
4. Melihat List Product
   
5. Mengupdate Product