Backend checklist

Une Backend Checklist est un référentiel structuré de compétences, bonnes pratiques, composants techniques et exigences fonctionnelles permettant de concevoir, développer, tester, sécuriser et déployer un système backend de manière rigoureuse, complète et reproductible.

Elle sert à la fois de :

• guide pédagogique pour les développeurs en formation,
• grille d’auto-évaluation pour les professionnels,
• cadre de revue technique en équipe (code review, audit, onboarding),
• garde-fou éthique et architectural pour éviter les dérives (dépendance cloud, dette technique, failles de sécurité, opacité des données).

1. Fondations (bases absolues)

• Comprendre la distinction frontend / backend / base de données
• Architecture client–serveur et rôle du backend
• Protocole HTTP/HTTPS : méthodes (GET, POST, PUT, DELETE…), codes de statut, en-têtes, cycle requête/réponse
• Formats d’échange : JSON (prioritaire), XML, YAML (pour config)
• Paradigmes d’API : REST (état, ressources, idempotence), GraphQL (requêtes client-side), gRPC (performant, typé) → compréhension comparative, pas maîtrise simultanée
• Découvrabilité machine (liens hypertextuels dans les APIs, HATEOAS, liens vers métadonnées Schema.org).

2. Langage et programmation backend

Choisir un langage principal selon le contexte : Python pour data/doc, JS/TS pour full-stack web, Go pour microservices légers

• Syntaxe de base : variables, types, structures de contrôle
• Fonctions, portée, closures
• Gestion asynchrone : callbacks → Promises → async/await
• Gestion des erreurs : try/catch, erreurs personnalisées, logging
• Modularité : imports/exports, packages, gestion des dépendances
• Paradigmes : POO (classes, héritage, encapsulation) + programmation fonctionnelle (immutabilité, fonctions pures)

Éviter la surcharge : pas besoin de maîtriser tous les paradigmes à 100 % dès le départ.

3. Contrôle de version et collaboration

• Git : init, clone, add, commit, push, pull
• Branches : stratégie (main/dev/feature), fusion, résolution de conflits
• Plateformes : GitHub/GitLab → issues, pull/merge requests, reviews
• Bonnes pratiques : messages de commit clairs, historique linéaire
• Intégrer la documentation dans le code (README, docstrings) comme livrable collaboratif.

4. Bases de données (cœur du backend)

• Concepts : schéma, index, clés primaires/étrangères, normalisation
• SQL (PostgreSQL recommandé) : SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE, JOINs, transactions ACID
• NoSQL (MongoDB ou Redis) : documents, collections, opérations atomiques
• Modélisation : diagrammes entité-association, choix SQL vs NoSQL
• ORM/ODM : Prisma (moderne), TypeORM, Mongoose → comprendre les trade-offs (abstraction vs contrôle)
• Gouvernance des données – qui a accès à quoi ? Durée de rétention ? Chiffrement au repos ?

5. Serveurs web et APIs

• Créer un serveur minimal (Express, FastAPI, Flask…)
• Routage : paramètres de chemin (/users/:id), query strings
• Middleware : parsing du corps, logs, gestion d’erreurs globale
• Architecture : contrôleurs (interface HTTP) vs services (logique métier)
• Concevoir des endpoints RESTful cohérents (noms de ressources, verbes HTTP)
• Réponses standardisées : { data, error, meta }, pagination, liens

Bonnes pratiques : Accessibilité des APIs (langue, erreurs compréhensibles), durabilité des URIs.

6. Authentification et autorisation

• Sessions (stateful) vs tokens (stateless)
• JWT : structure, validation, rotation, stockage sécurisé
• Hachage de mots de passe : bcrypt, Argon2 (jamais en clair !)
• OAuth 2.0 / OpenID Connect (comprendre les rôles : client, resource owner, provider)
• Contrôle d’accès : RBAC (rôles), ABAC (attributs), permissions fines

Éviter les anti-patterns : JWT dans localStorage non sécurisé, tokens sans expiration.

7. Base de données avancée

• Optimisation : indexation stratégique, EXPLAIN ANALYZE
• Transactions complexes (multi-étapes, rollback)
• Migrations (avec outils comme Flyway, Alembic, Prisma Migrate)
• Caching : Redis pour sessions, résultats coûteux
• Recherche : full-text search native (PostgreSQL tsvector) avant ElasticSearch
• Principe souverain : préférer PostgreSQL (libre, puissant) à des solutions SaaS propriétaires.

8. Gestion des fichiers et médias

• Upload sécurisé : validation MIME, taille, antivirus (ClamAV)
• Stockage : local (NAS/Synology) vs cloud (S3-compatible comme MinIO)
• Diffusion : CDN, headers de cache, CORS
• Traitement : redimensionnement (Sharp, Pillow), conversion
• Éthique : ne pas stocker de fichiers sensibles dans le cloud commercial sans chiffrement client-side.

9. Conception d’API & bonnes pratiques

• REST : ressources nommées au pluriel, codes HTTP sémantiques
• Documentation : OpenAPI/Swagger (machine-readable, testable)
• Versioning : /v1/… ou header Accept
• Sécurité : limitation de débit (rate limiting), auth obligatoire
• Idempotence et sécurité des méthodes (GET = safe, PUT = idempotent)
• Interopérabilité sémantique → exposer des métadonnées Schema.org via JSON-LD dans les réponses.

10. Tests et qualité

• Tests unitaires (fonctions métier isolées)
• Tests d’intégration (API + DB)
• Outils : Jest, PyTest, Postman/Newman
• CI basique : exécuter les tests à chaque push (GitHub Actions)
• TDD : écrire le test avant le code (optionnel mais formateur)

11. Sécurité (non négociable)

• OWASP Top 10 : injection, XSS, CSRF, broken auth
• Validation/sanitization côté serveur (jamais uniquement frontend)
• HTTPS partout (Let’s Encrypt)
• Secrets : variables d’environnement, jamais dans le code
• Headers de sécurité : CSP, HSTS, X-Content-Type-Options (Helmet.js)
• CORS : politique explicite, pas * en production

12. Performance & scalabilité (à introduire progressivement)

• Caching HTTP (Cache-Control), Redis
• Reverse proxy (NGINX, Traefik)
• Files d’attente (BullMQ, Celery) pour tâches longues
• Scalabilité horizontale (plusieurs instances stateless)
• Monitoring basique (temps de réponse, erreurs)
• Ne pas optimiser prématurément : mesurer avant d’agir.

13. Architecture et patterns

• Monolithe modulaire → microservices (seulement si justifié)
• Clean Architecture / Hexagonale : indépendance du framework, de la DB, du UI
• Patterns : Repository (abstraction DB), Factory, Observer
• DDD (Domain-Driven Design) : langage ubiquitaire, agrégats

14. Déploiement et cloud (souveraineté en tête)

• Docker : conteneuriser app + dépendances
• Docker Compose : orchestration locale (app + DB + cache)
• CI/CD : build → test → déploiement automatisé
• Auto-hébergement : VPS, NAS (Synology), bare metal
• Cloud : utiliser des alternatives S3-compatibles libres (MinIO) plutôt qu’AWS si possible

15. Observabilité

• Logs structurés (JSON), niveaux (info/warn/error)
• Monitoring : uptime, latence, taux d’erreur
• Alertes : seuils critiques (ex. : DB down)
• Outils auto-hébergeables : Prometheus + Grafana, Sentry On-Prem

16. Intégrations réelles

• Emails : SMTP local (MailHog en dev), SendGrid en prod (avec consentement)
• Paiements : Stripe (RGPD-compliant), Webhooks sécurisés
• Notifications : WebSockets (Socket.IO), SSE
• APIs tierces : gestion des tokens, retries, fallbacks
• Toujours documenter les dépendances externes comme points de rupture potentiels.

17. Thématiques avancées (spécialisation)

• RGPD / conformité : droit à l’effacement, consentement, DPO
• Multi-tenancy : isolation des données (schema vs row-level)
• Edge computing : traitement proche de l’utilisateur·rice (Cloudflare Workers, Deno Deploy)
• IA générative : intégration via RAG local, pas d’envoi de données brutes au cloud

17. Projets concrets

Chaque projet doit inclure : tests, docs, Dockerfile, README clair.

Ressources

Github.com/beagreatengineer/how-to-develop-perfect-crud/blob/main/EN.md