Сопоставление шаблонов (pattern matching) и исчерпывающие переключатели (exhaustive switches) объединяются для создания функциональных моделей данных, которые легко сочетаются с объектно-ориентированным ядром Dart. 💪
В мире разработки программного обеспечения термин «Насмотренность» крайне редко встречается, в то время как дизайнеры постоянно всё насматривают 😅. Однако понятие насмотренности не менее важно для разработчиков, поскольку оно помогает понять, зачем и как нужно создавать красивый и чистый код.
Если вы только начинающий разработчик, вам будет полезно узнать как прокачивать насмотренность и что она дает.
В последние несколько лет в крупных компаниях наблюдается значительный рост внедрения event-driven (событийно-ориентированных) систем. Каковы основные причины этой тенденции? Это чистой воды хайп или есть веские причины, побуждающие к внедрению этой архитектуры? С нашей точки зрения, основными причинами, по которым многие компании выбирают этот путь, являются:
Судя по обилию статей «Кто такой архитектор в ИТ?» — нет общего понимания, чем он занимается, должен ли он вырасти из программиста или его можно сделать из системного аналитика. На самом деле ключевым качеством, которое сразу выделяет его среди остальных в ИТ, является способность смотреть на задачу с разных точек зрения. В статье приводится простой практический архитектурный кейс для очень известной системы, и выводы будут однозначные.
Анемичная модель предметной области (Anemic domain model) это такая модель, где сущности содержат только свойства, а бизнес-логика находится в сервисах. Ее противоположность это богатая модель предметной области (Rich domain model), где логика находится в сущностях, а cервиcы рекомендуют писать только в редких случаях.
В этой статье я хочу показать, почему логика в сервисах является более правильным подходом. Мы рассмотрим пример бизнес-требований и их реализацию с Anemic domain model.
Привет, Хабр!
На старте блокчейн-технологий стояла задача создания системы, которая могла бы функционировать надежно и без централизованного контроля. Здесь помогают консенсусные алгоритмы. Консенсус в блокчейне — это согласие всех участников сети относительно ее текущего состояния, т.е это механизм, который позволяет децентрализованным сетям достигать общего согласия о том, какие транзакции считаются действительными и добавляются в блокчейн.
Для достижения консенсуса в блокчейне существуют механизмы Proof of Stake и Proof of Stake. Рассмотрим их в этой статье.
TL;DR: DDD неизбежно ведёт к избыточному (на порядки больше минимально необходимого) количеству саг в проекте, которые, в свою очередь, неизбежно ведут к нарушению целостности данных в БД.
DDD вполне успешно решает поставленную задачу: дать разработчикам инструменты, которые позволят им справиться (корректно реализовать и поддерживать) со сложной предметной областью. Но эта победа оказалась пирровой: инструменты, обеспечивающие корректность данных в памяти, оказались неспособны гарантировать корректность данных в БД. А что толку от изначально корректных данных в памяти, если со временем (после их сохранения в БД и последующего чтения) они перестают быть корректными? По сути, у DDD есть фатальный недостаток: DDD неизбежно приводит к нарушению целостности данных (инварианта бизнес-логики) в БД.
💬 На самом деле, моя идея написания тестов на архитектуру настолько проста, легко реализуема и при этом полезна, что я до сих пор толком не понимаю, почему я не встречал материалов на эту тему, и сама тема всё ещё не используется повсеместно 🙂
Статья написана по следам моих докладов на трёх крупных ИТ-конференциях, на каждой из которых ко мне подходили архитекторы и разработчики российских бигтехов, говорили, что я очень точно попал в их боли и предложил суперпрактику, которую они теперь будут внедрять. На всех трёх конференциях я получил высшие оценки от аудитории, а на двух из них доклад был признан лучшим в своей секции. В конце статьи приведена ссылка на видео доклада с одной из конференций.
В статье я поделюсь своей идеей и OpenSource-реализацией решения для написания тестов, разберу примеры тестов на небольшой учебной микросервисной архитектуре, а также расскажу про личный опыт и профит от применения этой практики.
Для разработчиков монолита тоже есть небольшой бонус: в OpenSource-репозитории появилась реализация и примеры тестов на архитектуру модульного монолита.
Про микросервисную архитектуру и переход на неё написаны сотни статей, однако почти все они больше теоретические и описывают ситуацию лишь верхнеуровнево. Редко где прочтёшь про то, как люди бесшовно вынесли высоконагруженный кусок монолита в отдельный сервис без даунтайма и факапов или даже с ними. Интересно узнать, какими же инструментами они пользовались, как подготавливались, каких подходов придерживались и какие выводы на будущее сделали. Всё это — полезный опыт, который может помочь избежать проблем. Вот я и подумал, что стоит им поделиться.
Привет, Хабр! Я Смолин Максим, разработчик и администратор баз данных в продуктах RPA BluePrism и SaluteRPA в Блоке Технологий Сбербанка, руководитель ИТ-направления. Мы с командой развиваем продукт SaluteRPA — роботизированная автоматизация процессов Сбербанка. Я расскажу, почему нас не устраивала платформа от зарубежного вендора, и почему мы решились на создание собственной платформы роботизации.
В 2017 году в банке начали использовать систему RPA BluePrism. На этапе MVP всё было великолепно, но потом началось много вопросов. ЦПУ (центральное процессорное устройство) сервера БД зашкаливали за 95 %, процессы тормозили и не успевали отрабатывать в нужное время, инциденты сыпались как из рога изобилия. С этого момента началась наша работа по превращению софта, рассчитанного на малый бизнес, в софт уровня предприятия с тысячами роботов. В итоге она привела к написанию собственного продукта SaluteRPA.
Архитектура RPA BluePrism достаточно проработана. Но вот реализация на уровне БД имела много замечаний с нашей стороны. Что-то мы отправляли на переделку вендору, что-то дорабатывали сами, а что-то смогли реализовать только в своём продукте.
Забегая вперёд, скажу, что внедренные нами изменения позволили преодолеть ограничение RPA BluePrism в 100 роботов на одну БД и уверенно держать нагрузку до 500 роботов на одну БД.
Как здорово, что все мы здесь сегодня собрались.
Если очень хочется создать викторину, то почему бы и да! Но на пути будет много увлекательных происшествий. Эта статья на гране сумбурного изыскания лучших паттернов проектирования. Вот что рассмотрено:
• о слоях и взаимосвязях в архитектуре
• формула: 2x реактивность = Riverpod + Cardoteka
• особенности проектирования бизнес-логики
• лучшие паттерны для работы с Cardoteka
• определение репозиториев и про Trivia Api
• настройка github actions для деплоя web и релиза подписанных apk 🎁
И всё это под лязг пластмассовых катан. Прошу, вы устанете, но будет весело!
Эта статья строится на двух простых идеях:
• Каждое решение при проектировании программного продукта определяет пространство возможных вариантов на более поздних этапах. Это критически важно для понимания того, как и в какой последовательности стоит подходить к принятию проектных решений.
• Модули можно использовать для сохранения неопределённости в ключевых узлах, чтобы оставить больше свободы в дальнейшем.
Руслан Гнатовский aka @Number55 в свой статье Когда ни туда, ни сюда, или в поисках оптимальной границы Domain слоя описал известную проблему протекания бизнес-логики из агрегата, в случае если эта логика зависит от данных которые находятся вне агрегата, и предложил несколько решений этой проблемы, каждое из которых не лишено недостатков. Многие из этих недостатков были описаны в статье а также в комментариях поэтому я не буду здесь дублировать эту информацию а попытаюсь предложить решение которое этих недостатков лишено.
Я думаю, что вы не раз уже гуглили, заглядывали в статьи, манифесты IT-гигантов о лучших практиках проектирования API. Я тоже.
Но в большинстве из них всё ограничивается описанием URL ресурса, мотивацией использовать пагинацию, сложными словами про кэширование и SSL. Это, безусловно, необходимо для общего понимания технологий, но практически не помогает, когда ты сидишь перед пустой страницей и надо начать “проектировать контракт”.
Я работаю тимлидом направления системного анализа в X5Tech и за все время развития карьеры сталкивалась с большим количеством кейсов проектирования Web систем. IT продукты в большинстве очень динамичны: постоянно изменяются требования, появляются новые, итеративно улучшается пользовательский опыт (по принципу 20% усилий на 80% результата, а остальное доделаем потом).
Часто при проектировании мне помогала следующая идея: было бы здорово проектировать контракт так, чтобы при малейшем изменении/добавлении бизнес-правил его не приходилось сильно трансформировать, так как API является стыковочным звеном между разными слоями приложения. По ходу повествования я приведу пару примеров, чтобы проиллюстрировать такие изменения.
В этой статье предлагаю спроектировать контракт по шагам, и на каждом из них я расскажу про общие рекомендации из копилочки “Полезное”, а также про личные правила и практики, полученные долгим опытом работы над постоянно меняющимися ИТ-продуктами, которые помогут для “дальновидного” проектирования GET REST API.
Пару недель назад я прочитал о запавшем мне в душу челлендже по обработке миллиарда строк, поэтому захотел решить его на Go.
Я немного опоздал, соревнования проводились в январе. И на Java. Меня не особо интересует Java, зато давно интересует оптимизация кода на Go.
Этот челлендж был очень прост: обработать текстовый файл названий метеорологических станций и температур, и для каждой станции вывести минимальное, среднее и максимальное значение. Чтобы упростить задачу, было ещё несколько ограничений, однако я проигнорировал те, что относятся только к Java.
Данная статья продолжает тему статьи «Когда ни туда, ни сюда, или в поисках оптимальной границы Domain слоя».
Во многих бизнес приложениях для сущности User выдвигается стандартное требование: «При регистрации пользователя нужно проверять, что записываемый email уникальный, ни у одного другого пользователя такого больше нет».
Подобная задача предельно типовая и поэтому должна иметь типовое решения. Далее рассматривается решение, основанное на трёхслойной архитектуре, в которой каждый слой (layer) состоит из трёх подслоёв (sublayer). Такая архитектура была описана в статье «Пример описания многослойной архитектуры, основанной на использовании наборов подслоёв и иерархии моделей данных».
В качестве примера рассмотрим веб‑сервис, который получает запрос на создание нового пользователя и сохранение его данных в базе данных.
При получении запроса функционал веб‑сервиса десериализует данные пользователя в объект типа UserDTO. В этом объекте в поле Email находится адрес электронной почты нового пользователя. Этот адрес электронной почты должен быть уникален на уровне соответствующего поля таблицы Users, в которой в базе данных хранятся данные пользователей приложения.
Мое наблюдение состоит в том, что мы — разработчики и продукты, сильно переусложняем, осознанно или нет, но всякие «„Архитектурные комитеты“, „Планирования“, „Апрувы у 50 отделов“ и деплои в 2-часовые окна, простыни текста сопровождающие простейшие фичи — это просто какой‑то бич современной разработки. Умные дяди с 20 летним опытом за плечами, с невозмутимыми лицами сутки напролет на созвонах обсасывают простейшие вещи вроде замены кнопки. Что это? Следствие усложнения программного обеспечения или засилие не тех людей не на тех местах? Или следствие входа в индустрию новичков, стремящихся простое сделать сложным?
В статье мы разберем что такое „переусложнение“, дадим ему определение и на реальных примерах разберем во что это выражается и как с этим бороться.
Слой Application - это не только про оркестрацию, но еще немного про бизнес-логику. Следует это простить и принять внутри себя. А иначе попытки продвинуться дальше в написании кода съедят программиста-перфекциониста живьем.
Можно долго искать решения, читать различные комментарии и книги про разделение бизнес-логики от приложения. И все равно ваша конкретная ситуация будет казаться вам уникальной, как будто ничего нельзя сделать либо надо снова переписывать Domain слой, дабы ни одно зернышко бизнес-логики не выпало за его пределы. А можно просто закрыть глаза на некоторые моменты, забыть об идеале и спать спокойно, рассчитывая, что все чудесным образом само разрулится.
