Comments 10
Честно говоря, выглядит как портал в ад, похоже инструмент, который может помочь как-то зарефачить огромный Джанго-монолит. Но без каких-то реальных примеров вообще непонятно, что происходит, хотя может я просто не опытный джангист.
Спасибо. Согласен, путь именно туда...
Зарефакторить монстра - вряд ли получится, такой проект уже ничего не спасет :)
Эта технология поможет запустить в работу одни или несколько entpoints без рефакторинга.
На самом деле круто бы смотрелось продолжение статьи, где бы была взята какая-то конкретная ситуация из реального проекта и микрофича была бы переписана с помощью этого подхода. Если еще затащить при этом в статью пример с переписыванием на дефолтном нынче FastAPI рядом, чтобы понять, когда реально игра стоит свеч, то просто огонь.
Есть видео на немглийском на ютубе, где я именно это и делаю, плюс скрипт в репозитории, который вытаскивает файл для микрофичи ссылки в статье. Если с силами соберусь - превращу в статью. Суть в том, что мы создаем µ-сервис БЕЗ рефакторинга.
В другом докладе я переписываю микрофичу на Robyn и на Litestar. В репозитории смотреть в папках django-fastapi, django_and_litestar, django_and_robyn.
.
Лайк за детское творчество! :)
Так-то вещь интересная, но что, если рефакторить что-то сверхмассивное? Мутное, короче, дело, вряд ли часто юзабельное. Тут, скорее, надо самому долго тестить на левых прожектах, чтобы разобраться с этим чудо-юдом
@Ritoneet- Спасибо. Я рад, если стало интересно.
В статье пример про healthcare data lake из реальной жизни. 340 000 строк кода, я работал на проекте в роли приходящего seniour back-dev. Доклад про проект, и как я его пилил, для распиливания написал скрипт. Суть - выбираем один endpoint, натравливаем скрипт, получаем папку с одним файлом и кучей зависимости в подпапках. Добавляем только 1 строку в начале файла, импорт asgi, пихаем в контейнер запускаем через uvicorn. Повторить 412 раз.
Что получили - Монолит разбитый на микро куски, разумеется с кучей повторений в каждом куске. Каждая часть запускается отдельно. Никакого рефакторинга, кроме одной строки импорта. Разбили команду на 5 подкоманд, каждая свою пачку сервисов отслеживает если что падает - правит только свое. Стало быстрее: поиск и отладка ошибок и тестирование. Стало сильно напряжнее у девопсов. Придумали систему автоматизации создания репозитория, чтобы все было однотипно, и минимизировались ошибки при создании очередного суб репозитория µСервиса, а то глаз замыливается, если вручную создавать.
После 10 выделений в сервис стало понятно, какие файлы не надо копировать, они просто устанавливаются из репозитория монолита как pip install git+https://github.com/...
В итоге одну команду усилили и отправили на работу с этим ядром, которое импортируется в каждом сервисе. Все еще никакого рефакторинга.
Что сейчас. 19 человек ведут проект, 5 команд, каждая работает со своими кусками кода, и это минимальное количество файлов. центральный кусок очень медленно начали рефакторить, методом вывода некоторого микро кода в модули. Поскольку отщипываем от монолита во внешние репозитории, то сам монолит работает, как и работал. Сервисы монолита потихоньку отключали, поскольку на standalone все работает. Пока не были уверены, работало параллельно.
Из больших доработок - композитный генератор openAPI документации. По нему у меня доклад будет в этом году.
После внедрения, (месяца 3) - я уже стал не нужен, ребята сами справляются. В реальности им нужна была просто инструкция, что делать с монолитом, в котором они копошились, но не могли вынырнуть и посмотреть снаружи.
А вот мне после этого контракта стало сложно с обычными Django проектами работать: так и хочется начать µ-Djangо всюду впихнуть, потому, как это проще и быстрее. История про молоток и гвозди в полной мере про меня сейчас.
А я ведь всегда говорил, что Django не монстр, а всего 3 файла! А при желании, оказывается, и в один упаковать можно.
Мне не хватило описания практической задачи, когда такой подход может быть востребован. Рефакторинг монолита, кончно, зачёт, но очень специфичен. Вангую, что какие-нибудь лямбды в AWS с таким подходом можно писать.
µDjango — технология создания асинхронных микросервисов