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O projeto consiste em receber um arquivo .txt desnormalizado contendo registros de vendas. Após isso deve ser possível filtrar os pedidos que devem ser retornados em formato json adequando de acordo com o requisito.

Das tecnologias escolhidas

  • Spring Boot O eco sistema Spring foi escolhido pela facilidade que ele oferece para lidar com as outras ferramentas a seguir, e por ser um ótimo framework.

  • Java O java por sua vez uma das melhores linguagens de se trabalhar que se encaixa bem com o Spring.

  • Mongo Para o armazenamento optei pelo Mongo, um banco orientado a documentos, isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.

  • Redis Para ajudar na evolução do produto, prevendo que o mesmo vai receber muitas requisições, foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring, Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.

Como executar o projeto

O projeto foi configurado para ser executado sobre o docker, mais especificamente o docker compose. Sendo assim basta você executar o script build_up.sh que o build da aplicação sera feito e o ambiente sera criado.

sh build_up.sh

Após executar o comando anterior

  • Acesse o Swagger
  • Observação: Ao executar o GET items sem filtros o swagger demora a mostrar os dados pelo fato do tamanho do retorno, o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
  • Caso queira ver os registros no banco mongo, você pode acessar pelo Mongo express

Testes e Coverage

  • JUnit utlizado para execução dos testes juntamente com mockito
  • JaCoCo gera um relatório de cobertura de testes
  • Após executar ./gradlew test você pode acessar a pagina que é gerada pelo JaCoCo.

Possíveis melhorias e evoluções

  • O processamento do arquivo de entrada pode ser realizado em segundo plano, assim podemos validar o aquivo e retornar uma resposta liberando a requisição.
  • Uma outra possível estrategia seria realizar o processo de normalização e a soma dos pedidos na leitura do aquivo, o que reduziria o processo no GET do items.

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Desafio técnico recebido em um processo.

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
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  • Mongo Para o armazenamento optei pelo Mongo, um banco orientado a documentos,
isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.
  • Redis Para ajudar na evolução do produto, prevendo que o mesmo vai receber muitas requisições,
foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.
Como executar o projeto
O projeto foi configurado para ser executado sobre o docker, mais especificamente o docker compose.
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sh build_up.sh
Após executar o comando anterior
  • Acesse o Swagger
  • Observação: Ao executar o GET items sem filtros o swagger demora a mostrar os dados pelo fato do tamanho do retorno,
o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.
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foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.
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sh build_up.sh
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o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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e por ser um ótimo framework.
  • Java O java por sua vez uma das melhores linguagens de se trabalhar que se encaixa bem com o Spring.
  • Mongo Para o armazenamento optei pelo Mongo, um banco orientado a documentos,
isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.
  • Redis Para ajudar na evolução do produto, prevendo que o mesmo vai receber muitas requisições,
foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.
Como executar o projeto
O projeto foi configurado para ser executado sobre o docker, mais especificamente o docker compose.
Sendo assim basta você executar o script build_up.sh que o build da aplicação sera feito e o ambiente sera criado.
sh build_up.sh
Após executar o comando anterior
  • Acesse o Swagger
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o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
  • Caso queira ver os registros no banco mongo, você pode acessar pelo Mongo express
Testes e Coverage
  • JUnit utlizado para execução dos testes juntamente com mockito
  • JaCoCo gera um relatório de cobertura de testes
  • Após executar ./gradlew test você pode acessar a pagina
que é gerada pelo JaCoCo.
Possíveis melhorias e evoluções
  • O processamento do arquivo de entrada pode ser realizado em segundo plano,
assim podemos validar o aquivo e retornar uma resposta liberando a requisição.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '
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e por ser um ótimo framework.
  • Java O java por sua vez uma das melhores linguagens de se trabalhar que se encaixa bem com o Spring.
  • Mongo Para o armazenamento optei pelo Mongo, um banco orientado a documentos,
isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.
  • Redis Para ajudar na evolução do produto, prevendo que o mesmo vai receber muitas requisições,
foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.
Como executar o projeto
O projeto foi configurado para ser executado sobre o docker, mais especificamente o docker compose.
Sendo assim basta você executar o script build_up.sh que o build da aplicação sera feito e o ambiente sera criado.
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  • Observação: Ao executar o GET items sem filtros o swagger demora a mostrar os dados pelo fato do tamanho do retorno,
o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
  • Caso queira ver os registros no banco mongo, você pode acessar pelo Mongo express
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  • JUnit utlizado para execução dos testes juntamente com mockito
  • JaCoCo gera um relatório de cobertura de testes
  • Após executar ./gradlew test você pode acessar a pagina
que é gerada pelo JaCoCo.
Possíveis melhorias e evoluções
  • O processamento do arquivo de entrada pode ser realizado em segundo plano,
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
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var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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Após isso deve ser possível filtrar os pedidos que devem ser retornados em formato json adequando de acordo com o requisito.
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O eco sistema Spring foi escolhido pela facilidade que ele oferece para lidar com as outras ferramentas a seguir,
e por ser um ótimo framework.
  • Java O java por sua vez uma das melhores linguagens de se trabalhar que se encaixa bem com o Spring.
  • Mongo Para o armazenamento optei pelo Mongo, um banco orientado a documentos,
isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.
  • Redis Para ajudar na evolução do produto, prevendo que o mesmo vai receber muitas requisições,
foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.
Como executar o projeto
O projeto foi configurado para ser executado sobre o docker, mais especificamente o docker compose.
Sendo assim basta você executar o script build_up.sh que o build da aplicação sera feito e o ambiente sera criado.
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o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
(function() {
function unstick() {
document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) {
if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
}
});
}
unstick();
var observer = new MutationObserver(unstick);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
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foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
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sh build_up.sh
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o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
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  • JUnit utlizado para execução dos testes juntamente com mockito
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  • O processamento do arquivo de entrada pode ser realizado em segundo plano,
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Universal Dark Mode - works on any site
(function() {
var enabled = true;
function applyDarkMode() {
if (!enabled) return;
// Create style element if it doesn't exist
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (!style) {
style = document.createElement('style');
style.id = 'universal-dark-mode-style';
document.head.appendChild(style);
}
// Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video
style.textContent = '
/* Invert everything except media */
html {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #1a1a2e !important;
}
/* Restore images, videos, iframes, canvas */
img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
}
/* Preserve specific elements that should not be inverted */
.no-dark-mode, .no-dark-mode *,
[data-theme="light"], [data-theme="light"],
.ace_editor, .ace_editor *,
.CodeMirror, .CodeMirror *,
.monaco-editor, .monaco-editor *,
.markdown-body pre, .markdown-body pre *,
.highlight, .highlight *,
pre code, pre code * {
filter: none !important;
}
/* Fix common UI elements */
.modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #2d2d44 !important;
border-color: #444 !important;
}
/* Scrollbars */
::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }
/* Selection */
::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
';
}
function removeDarkMode() {
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (style) style.remove();
}
// Toggle with Alt+Shift+D
document.addEventListener('keydown', function(e) {
if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {
e.preventDefault();
enabled = !enabled;
if (enabled) {
applyDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');
} else {
removeDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');
}
}
});
// Apply on load
applyDarkMode();
// Re-apply on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {
applyDarkMode();
}
});
observer.observe(document.head, { childList: true });
console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();
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  • Spring Boot
O eco sistema Spring foi escolhido pela facilidade que ele oferece para lidar com as outras ferramentas a seguir,
e por ser um ótimo framework.
  • Java O java por sua vez uma das melhores linguagens de se trabalhar que se encaixa bem com o Spring.
  • Mongo Para o armazenamento optei pelo Mongo, um banco orientado a documentos,
isso faz com que o mesmo seja muito dinâmico e rápido para iniciar um projeto.
  • Redis Para ajudar na evolução do produto, prevendo que o mesmo vai receber muitas requisições,
foi aplicada uma camada de cache com o Redis, aproveitando o ótimo suporte fornecido pelo Spring,
Redis é um banco chave-valor que pode armazenar seus dados em RAM o que o torna muito rápido e acaba sendo ideal para caches.
Como executar o projeto
O projeto foi configurado para ser executado sobre o docker, mais especificamente o docker compose.
Sendo assim basta você executar o script build_up.sh que o build da aplicação sera feito e o ambiente sera criado.
sh build_up.sh
Após executar o comando anterior
  • Acesse o Swagger
  • Observação: Ao executar o GET items sem filtros o swagger demora a mostrar os dados pelo fato do tamanho do retorno,
o que leva a uma falsa demora no end-point, recomendo fazer essa requisição fora do swagger.
  • Caso queira ver os registros no banco mongo, você pode acessar pelo Mongo express
Testes e Coverage
  • JUnit utlizado para execução dos testes juntamente com mockito
  • JaCoCo gera um relatório de cobertura de testes
  • Após executar ./gradlew test você pode acessar a pagina
que é gerada pelo JaCoCo.
Possíveis melhorias e evoluções
  • O processamento do arquivo de entrada pode ser realizado em segundo plano,
assim podemos validar o aquivo e retornar uma resposta liberando a requisição.
  • Uma outra possível estrategia seria realizar o processo de normalização e a soma dos pedidos na leitura do aquivo,
o que reduziria o processo no GET do items.
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Desafio técnico recebido em um processo.
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