Познакомил друга с понятием "Чистая архитектура" и он стал часто спрашивать меня как лучше сделать то или другое. Хотел дать ему к какому-нибудь туториал, но, к удивлению (плохому), не нашел подходящего.
Поэтому выкладываю небольшой обзор:
1.. Что такое чистая архитектура;
2.. Как можно реализовать;
3.. Мои мысли.
Привет! Если по вашим венам уже во всю течет оливье, но полноценно работать работку пока не тянет, или просто хочется легкого полезного чтива, то данная статья как раз для вас. В ней я постараюсь на реальных примерах рассказать об одном навыке, который считаю ключевым для работы в ИТ, и которому уделяется не так много внимания, как он того заслуживает. Технари любят устраивать холивары — про архитектуры, паттерны, языки программирования, но все это иногда совершенно не то.
Этот главный навык пригодится всем в индустрии — программистам, лидам, продуктологам, тестерам, менеджменту и всем остальным.
Имя ему этому навыку — здравый смысл.
Да, вот так просто, но на самом деле все совсем не просто, и я сейчас это объясню.
Всем привет! Недавно мне выпала возможность разработать шаблон сервиса, который можно было бы использовать как для монолитной, так и для микро‑сервисной архитектуры. Шаблон должен был придерживаться принципов Domain‑Driven Design (DDD). В этом процессе, я столкнулся с двумя интересными проблемами:
Проблема 1: Сложности обеспечения транзакционности базы данных
При разработке сервисов, часто возникает неотъемлемая потребность в использовании транзакций базы данных для обеспечения целостности данных. Однако, при попытке интегрировать транзакционную логику в традиционные подходы, столкнулся с трудностями. Связывание транзакционной логики с логикой слоя базы данных оказалось нетривиальным и привело к нарушению принципов разделения ответственности. Это, в свою очередь, сказалось на тестировании и поддержке кода.
Проблема 2: Нарушение изолированности слоя
В попытке решить первую проблему, некоторые разработчики переносят работу с транзакциями на уровень слоя приложения, чтобы избежать прямой зависимости от базы данных. Однако, такой подход, несмотря на его обоснование, может нарушить изолированность слоев и противоречить принципам DDD и чистой архитектуры. Это, в конечном итоге, затрудняет поддержку приложения и усложняет его масштабирование.
Эти две проблемы стали отправной точкой для исследования применения паттерна Unit of Work и его роли в обеспечении надежности и консистентности данных в контексте Golang и DDD.
В статье я расскажу о своем подходе к решению этих задач.
В этой статье мы познакомимся с бинарным поиском с примером на JavaScript, а так же сравним бинарный поиск и линейным.
Чтобы применять Domain-Driven Design, DDD Aggregate и Transactional outbox на MongoDB, наша команда создала open source — библиотеку calypso для работы с BSON.
Публикация для тех, кто стремится к современным практикам разработки и разделяет наше влечение к Scala 3.
Готовы к открытиям? Добро пожаловать в мир функционального программирования и надёжной работы с schema-on-read.
Хочу поделиться тем, как я вспомнил о MVC паттерне, и как он помог мне сделать архитектуру моей библиотеки в разы выразительней. Легкая статья в стиле до и после.
Привет, Хабр!
Fault-tolerant системы — это те, которые способны продолжать функционировать даже в условиях частичных сбоев или неисправностей. Основная фича таких систем заключается в том, чтобы обеспечить непрерывность работы приложения даже при возникновении ошибок или непредвиденных ситуаций. Это достигается за счет ряда архитектурных и программных решений, направленных на предотвращение полного отказа системы при возникновении отдельных сбоев.
Go благодаря своей простоте, производительности и, что наиболее важно, поддержке конкурентности на уровне языка, становится идеальным выбором для создания fault-tolerant систем.
Сложность алгоритмов - это ключевой аспект при проектировании и создании веб-приложений, особенно при работе с большим объемом данных или выполнении вычислительно сложных операций. Понимание, как оценивать сложность алгоритмов, помогает принимать обоснованные решения в выборе алгоритмов и структур данных, а также оптимизировать производительность своих приложений.
Сейчас мы рассмотрим, почему знание сложности алгоритмов является важным навыком для разработчика, какие методы используются для оценки сложности, и какие практические применения можно найти для этого знания при создании веб-приложений. На тему сложности алгоритмов часто задаются вопросы на техническом собеседовании. Поэтому я настоятельно рекомендую не пропускать это видео.
Когда я ищу информацию о принципе KISS в Интернете, я натыкаюсь на множество сайтов, определяющих его в паре строк: важна простота, давайте быть простыми, конец. Они часто не объясняют, что такое простота, почему простота важна и как ее достичь.
Простота - это одна из ведущих идей, которую мы должны помнить всегда, проектируя систему. Проблема: ее действительно трудно достичь.
Вы угадали: мы погрузимся в простоту (и сложность) в этой статье. Я не буду писать обо всех различных способах, которыми сложность может проникнуть в ваш код, но, вместо этого, я постараюсь дать вам краткий обзор различных масок, которые сложность может носить, с множеством примеров. Мы перейдем от самого бизнес-домена, через мелочи (реализацию), чтобы закончить сложностью архитектуры программного обеспечения.
Привет, Хабр!
Log-файлы систематически записывают хронологию событий, происходящих в системе (или приложение). Это может быть что угодно: от записи о запуске программы до детальной информации об ошибках и предупреждениях. Для нас log-файлы — это не просто дневники событий, а очень хороший инструмент для диагностики и устранения проблем.
Я часто сталкивался с ситуациями, когда правильный анализ этих файлов помогал не только обнаружить и устранить сбои в работе программ, но и предотвратить потенциальные проблемы, еще до того как они проявились.
Log-файлы содержат подробные записи о событиях и ошибках, которые происходят в приложении или системе. Анализируя эти записи, можно точно определить, в какой момент и по какой причине возникла ошибка, также можно отследить последовательность событий, которая привела к ошибке.
Привет, Хабр!
Уже около четырех лет моя профессиональная деятельность тесно связана с энтерпрайз разработкой мобильных приложений на Flutter в компании TAGES. Сегодня мне бы хотелось поделиться некоторыми мыслями и практическими советами на тему, которая является актуальной и важной для всех разработчиков — рефакторинг кода.
Данный материал будет, в первую очередь, полезен новичкам. Мы рассмотрим различные аспекты рефакторинга кода, начиная от причин, по которым он необходим, до конкретных техник и инструментов, которые помогут его успешно проводить, а также разберем, почему рефакторинг — это не нечто, которого следует бояться, а наоборот, инструмент, помогающий стать более эффективным и успешным разработчиком.
Наливайте себе чай, берите плед и устраивайтесь поудобнее, дальше у нас большой разбор!
Друзья, всем привет! Идемпотентность в проектировании API — не просто формальность. Это свойство, часто рассматриваемое как способ получения одинакового ответа на повторяющийся запрос, на самом деле означает гораздо больше...
Начинающие разработчики часто встречают на ревью пулл-реквестов очень дотошных ревьюеров, дающих кучу комментариев по теме чистоте кода. Меня зовут Мария Кондаурова, я фронтенд-разработчик в департаменте вычислительной биологии в BIOCAD. И у меня есть свои мысли на тему чистого кода и рефакторинга.
Со временем у разработчика опытным путем или с чтением хорошей технической литературы нарабатывается чувство чистого кода, но что делать новичкам? В этой статье я не буду долго мучать теорией про чистый код и паттерны — про это уже было в Симпсонах в учебниках, конференциях и на Хабре в том числе. Но приведу примеры плохого (на мой взгляд) кода в приложениях на React и JavaScript — и также покажу, как его улучшить.
Надеюсь, что начинающим моя статья будет полезна — и после прочтения они смогут применить всё на практике.
Все мы знаем что такое клиент-серверное приложение, на тему их создания написано не мало статей. В этой статье хотелось бы поделиться с вами наработками нашей компании, которыми мы пользуемся в своих Django проектах.
Если возникает вопрос об описании архитектуры системы, то есть несколько основных решений где и как это сделать. Среди популярных нотаций для визуализации схемы архитектуры можно выбрать C4, разработанную Саймоном Брауном.
В этой статье я хочу показать пример применения нотации C4, который вы сможете использовать как ориентир в своей работе, а также инструменты для её создания. В частности, выделяю Structurizr.
Статья полезна для системных аналитиков, архитекторов, разработчиков, менеджеров проектов и тех, кто участвует в создании и принятии решений по организации архитектуры проекта.
Профилирование приложений — это процесс анализа программы для определения её характеристик: времени выполнения различных частей кода и использования ресурсов.
Для асинхронного python-кода существует конечное количество специфических "узких мест", которые лучше перечислить заранее.
Проект это сложная история. Обычно это относительно сложное и длительное мероприятие, создать программный продукт и провести его через стадию активной разработки до первой реальной коммерческой эксплуатации. Лично я видел как этот путь, в среднем, занимал от 2 до 5 лет на проекте с большой командой разработчиков.
Фишка в том, что нужно обеспечить качество продукта. Нас за этим (как разработчиков) и нанимают на работу, чтобы мы правильно писали программные продукты и прикладывали усилия чтобы эффективно двигать продукт вперед. Но на выходе, причем иногда еще до реального большого релиза, продукт может обрасти таким количеством технического долга, что скорость разработки очень сильно падает, и кодовая база приобретает характеристики которые свойственны кодовым базам которые сложно поддерживать и развивать. И парадокс в том что все при этом действительно стараются сделать хороший программный продукт. То есть, как говорится, хотели как лучше, а получилось как всегда.
Под катом наблюдения и личные выводы почему это происходит.
Привет, Хабр!
Казалось бы, что может быть проще, чем один вход для всех сервисов? Но за этой кажущейся простотой скрываются сложные технические детали.
Концепция SSO не появилась вчера, она развивалась на протяжении многих лет. Эта идея начала набирать обороты в эпоху, когда интернет-сервисы стали частью нашей повседневной жизни, и задача управления множеством учетных записей стала более острой.
Первые идеи SSO зародились в конце 1990-х, когда корпоративные сети стали более сложными, и потребность в централизованном управлении доступом стала очевидной. Это был период, когда организации начали искать способы упростить управление учетными записями для своих сотрудников.
В начале 2000-х было активное развитие технологий SSO. Организации начали внедрять SSO для упрощения доступа к корпоративным приложениям и ресурсам. Это также был период появления стандартов, таких как Kerberos, который лег в основу многих ранних реализаций SSO.
С развитием облачных технологий и мобильных устройств SSO начало получать ещё большее распространение. Возникли такие стандарты, как OAuth и OpenID, которые позволили SSO выйти за пределы корпоративных сетей и обеспечить интеграцию с обширным спектром внешних онлайн-сервисов и приложений.
Преимущества SSO очевидны: удобство использования, уменьшение количества паролей, которые нужно запоминать, и, как следствие, снижение риска их забывания или утечки. Но, как и у любой технологии, у SSO есть и свои темные стороны и одна из них - безопасность.
SSO – это процесс, позволяющий пользователям использовать одни учетные данные для доступа к нескольким приложениям или сервисам. Это не только удобно, но и повышает безопасность, уменьшая количество паролей, которые нужно запомнить и вводить.
Почему алгоритмы не важны?
Я часто слышу о том, как важно уметь решать сложные алгоритмы в программировании. На собеседованиях могут спрашивать про алгоритмы с графами и т.д., которые в работе встречаются довольно редко.
В статье я рассуждаю на эту тему...
