Menyelesaikan Ralat Prisma 500 pada Penerapan Vercel untuk Projek ReactJS

Menyelesaikan Masalah Pangkalan Data Prisma pada Penerapan Vercel

Menggunakan projek daripada persekitaran pembangunan tempatan kepada platform seperti Vercel boleh menjadi langkah yang menarik, menandakan bahawa apl anda hampir sedia untuk dunia. 🌍 Walau bagaimanapun, bukan perkara luar biasa untuk menghadapi masalah yang tidak dijangka sepanjang perjalanan. Contohnya, binaan yang berfungsi dengan sempurna pada mesin tempatan anda mungkin tiba-tiba menghadapi ralat apabila digunakan ke pelayan.

Cabaran ini amat biasa apabila bekerja dengan alatan seperti Prisma untuk pengurusan pangkalan data. Walaupun Prisma memudahkan untuk berinteraksi dengan pangkalan data anda secara tempatan, menggunakan ia ke platform seperti Vercel kadangkala boleh mencetuskan isu misteri, seperti "Ralat 500" yang digeruni apabila cuba mengakses pangkalan data.

Dalam kes saya, selepas menyediakan Prisma dengan CockroachDB sebagai sumber data saya, saya terkena dinding semasa penggunaan: mesej ralat berterusan, "Permintaan gagal dengan kod status 500," muncul apabila cuba berinteraksi dengan pangkalan data. Walaupun kod yang sama berfungsi secara tempatan, proses penggunaan pada Vercel mendedahkan isu tersembunyi.

Dalam artikel ini, kita akan menyelami cara saya mendiagnosis dan menangani isu ini, menggunakan contoh dunia sebenar untuk menggambarkan langkah penyelesaian masalah. Sama ada anda menghadapi ralat yang sama atau hanya ingin tahu tentang perangkap penggunaan Prisma biasa, baca terus untuk mengetahui lebih lanjut! ⚙️

Memahami Penyepaduan Prisma dan Next.js untuk Penggunaan Vercel Tanpa Ralat

Skrip pertama tertumpu pada pengendalian permintaan API dalam Seterusnya.js menggunakan Prisma. Dalam kod ini, kami mentakrifkan titik akhir POST untuk menangkap input e-mel dan mencipta rekod baharu dalam pangkalan data. Di sini, fungsi Next.js `POST` menggunakan kaedah `await req.json()` untuk menghuraikan muatan JSON, membolehkan kami mengekstrak medan e-mel yang disediakan oleh pengguna. Dengan membungkus panggilan pangkalan data dalam blok `try`-`catch`, persediaan ini secara berkesan menangkap kemungkinan ralat pangkalan data, yang penting untuk memantau penggunaan yang lancar. Tanpa pengendalian ralat ini, isu seperti entri pendua boleh tidak disemak, membawa kepada ralat pelayan yang tidak jelas. Pengendalian ralat yang diketahui dengan teliti sedemikian, seperti kekangan unik, membantu dalam memaparkan mesej mesra pengguna—penting dalam apl yang mengendalikan data pengguna dengan kerap, seperti borang pendaftaran atau senarai kenalan. 📝

Semakan `PrismaClientKnownRequestError` dalam blok tangkapan membolehkan kami mengesan ralat biasa seperti cuba menambah e-mel yang sedia ada. Pengendalian ini meningkatkan kebolehpercayaan apl pada Vercel dengan mengembalikan kod status 520 tertentu apabila ralat yang diketahui berlaku, menjadikannya lebih mudah untuk menentukan dan mengendalikan di bahagian hadapan. Kaedah `NextResponse.json()` menghantar respons dalam format JSON, membolehkan kami menyesuaikan status HTTP berdasarkan jenis ralat. Ini membolehkan aplikasi bahagian hadapan mengendalikan ralat pelayan secara konsisten, menunjukkan mesej yang berkaitan kepada pengguna tanpa mendedahkan butiran ralat sensitif.

Dalam skrip kedua, kod mentakrifkan cara Prisma menyambung ke pangkalan data, sama ada dalam pembangunan atau pengeluaran. Di sini, kami menggunakan `globalThis` untuk mengelak daripada mencipta berbilang contoh `PrismaClient` dalam pembangunan, yang sebaliknya boleh menyebabkan masalah memori dengan sambungan pangkalan data yang kerap. Dengan menetapkan `globalThis.prisma = db` secara bersyarat, aplikasi mengekalkan satu kejadian Prisma bagi setiap sesi dalam pembangunan. Untuk pengeluaran persekitaran, di mana memori bocor daripada berbilang sambungan akan menjadi lebih bermasalah, persediaan ini memastikan sambungan yang stabil dan berprestasi tinggi ke pangkalan data. Pengurusan sambungan modular sedemikian adalah penting apabila menggunakan platform seperti Vercel, yang mengoptimumkan persekitarannya untuk skalabiliti. 🌐

Fail skema mentakrifkan cara pangkalan data distrukturkan. Dengan menyatakan CockroachDB sebagai pembekal, Prisma boleh menjana pertanyaan yang dioptimumkan untuk enjin pangkalan data khusus ini. Model untuk jadual `Kenalan` menggunakan `e-mel` sebagai pengecam unik dengan atribut `@id` dan `@unik`, membenarkan carian pantas dan memastikan setiap rekod kenalan mempunyai e-mel yang berbeza. Struktur ini cekap untuk aplikasi yang memerlukan rekod pengguna unik, seperti sistem pengesahan pengguna. Selain itu, `@default(now())` secara automatik memberikan cap masa penciptaan, yang boleh berguna untuk tujuan pengauditan atau memesan rekod mengikut tarikh penciptaan. Konfigurasi skema Prisma dioptimumkan untuk kedua-dua persekitaran tempatan dan digunakan, menjadikannya sangat mudah disesuaikan dengan perubahan.

Akhir sekali, ujian unit mengesahkan setiap fungsi, memeriksa bahawa interaksi pangkalan data berfungsi seperti yang diharapkan dan pengendalian ralat adalah berkesan. Contohnya, menggunakan fungsi `describe` dan `expect` Jest, kami boleh mengesahkan bahawa respons pangkalan data tertentu, seperti ralat kekangan unik, mengembalikan kod status yang betul. Dalam aplikasi dunia sebenar, ujian membantu menangkap isu lebih awal, terutamanya apabila mengendalikan input yang sebaliknya boleh memecahkan penggunaan pengeluaran. Ujian unit ini meliputi kes seperti mencipta rekod baharu, mengurus data pendua dan mengembalikan status HTTP yang sesuai. Dengan cara ini, walaupun ciri baharu ditambahkan atau bahagian belakang berubah, ujian membantu memastikan API kekal andal dan bebas pepijat.

import { db } from "@/lib/db";
import { Prisma } from "@prisma/client";
import { NextResponse } from "next/server";
export async function POST(req: Request) {
    try {
        const { email } = await req.json();
        const contact = await db.contact.create({
            data: { email }
        });
        return NextResponse.json(contact);
    } catch (error) {
        if (error instanceof Prisma.PrismaClientKnownRequestError) {
            console.log("[CONTACT]", "Email already exists");
            return NextResponse.json({ message: "Email already exists" }, { status: 520 });
        } else {
            console.log("[CONTACT]", error);
            return NextResponse.json({ message: "Server error" }, { status: 500 });
        }
    }
}

import { PrismaClient } from "@prisma/client";
declare global {
    var prisma: PrismaClient | undefined;
};
export const db = globalThis.prisma || new PrismaClient();
if (process.env.NODE_ENV !== "production") globalThis.prisma = db;

generator client {
    provider = "prisma-client-js"
}
datasource db {
    provider      = "cockroachdb"
    url           = env("DATABASE_URL")
    relationMode  = "prisma"
}
model Contact {
    email         String  @id @unique
    creation      DateTime @default(now())
}

import { db } from "@/lib/db";
import { POST } from "@/pages/api/contact";
import { NextResponse } from "next/server";
describe("POST /api/contact", () => {
    it("should create a new contact and return the data", async () => {
        const request = new Request("http://localhost/api/contact", {
            method: "POST",
            body: JSON.stringify({ email: "test@example.com" }),
        });
        const response = await POST(request);
        const data = await response.json();
        expect(data.email).toBe("test@example.com");
    });
    it("should handle known Prisma errors (e.g., duplicate email)", async () => {
        const request = new Request("http://localhost/api/contact", {
            method: "POST",
            body: JSON.stringify({ email: "duplicate@example.com" }),
        });
        const response = await POST(request);
        expect(response.status).toBe(520);
    });
});

Mengoptimumkan Penggunaan Prisma dan Vercel untuk Pengeluaran yang Boleh Dipercayai

Menggunakan aplikasi dengan Prisma dan Vercel membawa gabungan yang berkuasa dan fleksibel untuk mengendalikan pangkalan data dalam persekitaran pengeluaran. Walau bagaimanapun, perbezaan antara pembangunan tempatan dan persekitaran pelayan boleh membawa kepada isu seperti ralat status 500 apabila mengakses pangkalan data. Ralat ini selalunya berpunca daripada konfigurasi sambungan pangkalan data yang tidak sejajar antara persekitaran atau pembolehubah persekitaran yang tiada dalam tetapan Vercel. Untuk mengelakkan isu sedemikian, adalah penting untuk memahami cara Prisma mengendalikan sambungan dalam pengeluaran, terutamanya apabila menggunakan pangkalan data awan seperti CockroachDB. Tidak seperti pembangunan tempatan, pangkalan data pengeluaran mungkin mempunyai keselamatan tambahan atau had sambungan yang boleh memberi kesan kepada tingkah laku sambungan Prisma.

Satu lagi aspek penting ialah mengurus contoh klien Prisma dengan cekap. Dalam pembangunan, adalah perkara biasa untuk memulakan semula Prisma setiap kali fail berubah, tetapi ini boleh menyebabkan kebocoran memori dalam persekitaran pengeluaran. Dengan platform seperti Vercel yang memulakan semula kejadian dengan kerap, menggunakan `globalThis` dalam fail konfigurasi anda membantu mengehadkan pengamulaan klien Prisma kepada satu tika. Tetapan PANGKALAN DATA_URL selamat melalui pembolehubah persekitaran Vercel dan menggunakannya dalam `schema.prisma` memastikan kelayakan pangkalan data anda boleh diakses sambil mengekalkan keselamatan. Ini amat relevan untuk projek dengan data pengguna, di mana keselamatan adalah penting. 🔒

Mengoptimumkan tetapan penggunaan dan mengurus pengendalian ralat untuk isu yang diketahui, seperti rekod pendua, membantu memastikan aplikasi anda berjalan lancar. Contohnya, dalam pengeluaran, anda mungkin ingin menangkap ralat Prisma menggunakan `PrismaClientKnownRequestError` untuk mengembalikan mesej yang jelas dan mesra pengguna ke bahagian hadapan. Dengan memperhalusi konfigurasi Prisma dan mengendalikan tetapan khusus persekitaran dengan betul, anda boleh menghalang 500 ralat dan memastikan sambungan pangkalan data yang lebih dipercayai. Menguji bahagian aplikasi yang berbeza, terutamanya interaksi pangkalan data, menambah keyakinan kepada kestabilan penggunaan. 🛠️