.NET
Проектирование и рефакторинг
Разработка веб-сайтов
9 июня 2015

Рентабельный код 2: крадущийся DDD, затаившийся CQRS

Tutorial

Трем программистам предложили пересечь поле, и дойти до дома на другой стороне. Программист-новичок посмотрел на короткую дистанцию и сказал, «Это не далеко! Это займет у меня десять минут». Опытный программист посмотрел на поле, немного подумал, и сказал: «Я мог бы добраться туда за день». Новичок посмотрел на него с удивлением. Гуру-программист посмотрел на поле и сказал. «Кажется минут десять, но я думаю пятнадцати будет достаточно». Опытный программист рассмеялся.

Программист-новичок двинулся в путь, но в течение нескольких мгновений, начали взрываться мины, оставляя после себя большие ямы. От взрывов он отлетал назад, и ему приходилась начинать сначала снова и снова. У него ушло два дня чтобы достичь цели. К тому же он весь трясся и был ранен, когда пришел.

Опытный программист пополз на четвереньках. Осторожно щупая землю и ища мины, двигаясь только если был уверен, что это безопасно. Медленно и осторожно он пересек поле в течение дня. Только задев пару мин.

Гуру программист пустился в путь, и пошел прямо через поле. Целеустремленно и прямо. Он достиг цели всего за десять минут.
«Как тебе это удалось?» — спросили двое других — «Как ты умудрился не зацепить ни одной мины?»
«Легко» — ответил он. «Я не закладывал мины на своем пути».

Как ни прискорбно, придется признать – мы сами закладываем себе мины. В первой части я подробно разобрал основные риски в разработке ПО и описал технологические и методологические способы ослабления этих рисков. За прошедший год я получил множество комментариев, основной смысл которых сводился к следующему: «все круто, но с чего начать и как все это будет выглядеть в реальном мире». Действительно, первый текст носит скорее теоретический характер и представляет собой каталог ссылок. В этой статье я постараюсь привести как можно больше примеров.

Программистам, не обладающим достаточным опытом, многие проблемы, описанные в первой статье, могут быть не понятны, ведь они проявляются только в long run’е: нет большой разницы как написан сайт на десять страничек с парой формочек для фильтрации и CRUD-админкой, если весь код можно переписать с нуля за пару дней. Но что произойдет через полтора-два года?

Наш сайт начинает развиваться, появляется новая функциональность, страничек и формочек становится уже несколько десятков, добавляются партнерки с внешними ресурами. Мы дали рекламу в паблике-миллионике «Вконтакте» и главная страница «сложилась» под нагрузкой. Не беда, втыкаем кеш. Теперь нужно побыстрее запартнериться с дружественным сервисом. Копипастим код интеграции с партнером из его кодовой базы, пишем хранимки для синхронизации «наших» и «внешних» данных.

Начинаются изменения в бизнес-правилах, которые приходится дублировать в коде хранимок и в предметной области, кеш главной страницы нужно периодически обновлять, количество багов и конфигурационных проблем в беклоге растет.
Проходит 6-7 итераций изменения бизнес правил, интеграций, оптимизаций производительности и расширения функциональности и вот уже у нас чудовище Франкенштейна, сшитое из примеров кода со Stack Overflow, кода SDK партнеров, костылей и хотпатчей, разнообразных невероятно полезных 3rd party – компонентов и собственных велосипедов.

Основные проблемы, которые мне приходится исправлять в коде 2-3 летней давности

  1. повторение boiler-plate-кода (всевозможные using, try-catch, log и т.д.): затрудняет внесение изменений в кодовую базу и рефаторинг, незаметно съедает время на написание одинаковых конструкций (секунды в начале проекта, дни — через год-два существования кодовой базы)
  2. дублирование кода, в т.ч неявное, бездумное создание одинаковых классов Entity, DTO и ViewModel, дублирование Linq-запросов, создание однотипных интерфейсов ITEntityRepository: IRepository<TEntity>, имеющих только одну реализацию
  3. нарушение SRP: запихивание в Entity свойств из разных контекстов и даже не связанных с домменной моделью, создание разнообразных Manager’ов, Service’ов и Helper’ов с невнятной ответственностью
  4. нарушение LSP
  5. NullReferenceException
  6. ошибки в данных
  7. создание обратной связи, перемешивание слоев приложения, инфраструктурного кода и кода доменной модели

Обычно оправданием всему этому безобразию служат:
  1. cжатые сроки релиза
  2. отсутствие времени на рефакторинг
  3. отсутствие времени на планирование и проектирование (какая архитектура? фигачить надо!)

В целом, все это правдиво, но нужно признать, что даже опытным разработчикам зачастую не хватает «мат-части», чтобы быстро принимать верные решения. Под верными я понимаю следующее положение вещей: на 80% вы пишете код, выполняющий бизнес-кейс, а на 20% — небольшой задел на будущее, каждый раз угадывая какие именно 20% надо написать (иначе говоря, как изменятся требования). Чтобы угадывать, что захотят стейкхолдеры (как будет изменяться доменная модель приложения) обычно требуется опыт управленческой работы и/или опыт работы в предметной области.

Однако есть ряд требований, возникающих во многих растущих проектах:
  1. многопользовательский доступ (печально известный хабра-эффект), подсчет просмотра показов, лайков и т.д.
  2. аналитика и персонализация (построение воронок продаж, анализ пользовательских предпочтений с целью предложить более релевантный контент)
  3. полнотекстовый поиск
  4. выполнение отложенных задач и задач по расписанию
  5. фильтрация, преобразование и постраничный вывод данных
  6. логирование, система нотификаций, мониторинг, само-диагностика, само-восстановление после сбоев и обработка ошибок

В этой статье я подробно остановлюсь на отделение домена (бизнес-правил) от инфраструктуры приложения. Всякое AOP, динамическую компиляцию и прочую магию оставим на следующий раз.

10 слоев приложения должны быть достаточно каждому



Для «обычного веб-приложения в вакууме» я насчитал максимум 10 слоев. Много это или мало? Учитывая, что можно «срезать углы» и обойтись классическими тремя, думаю, что в самый раз. Выносим за скобки эндпоиты, дейта-маппер, паблишер-сабскрайбер, интрецепторы. Остались:
  1. Сервисы
  2. Command/Query
  3. Entity
  4. DAO

Для того, чтобы расставить все по местам начнем с самого простого случая веб-приложения – лендинг пейдж.
Целевая страница (англ. «landing page») — веб-страница, построенная определенным образом, основной задачей которой, является сбор контактных данных целевой аудитории. Используется для усиления эффективности рекламы, увеличения аудитории...

У нас есть одна страничка и она собирает «лидов». У лида должен быть email. Необязательными полями на форме будут телефон и имя. Создадим класс «лида»:
    public interface IEntity
    {
        string GetId();
    }

    public class Lead : IEntity
    {
        public static Expression<Func<Lead, bool>> ProcessedRule = x => x.Processed;

        private string _email;

        [Key, Required, Index("IX_Email", 1, IsUnique = true)]
        public string Email
        {
            get { return _email; }
            set
            {
                if (string.IsNullOrEmpty(value))
                {
                    throw new ArgumentNullException("email");
                }

                _email = value;
            }
        }

        public string Phone { get; set; }

        public bool Processed { get; set; }

        public DateTime CreatedDate { get; set; }

        [Obsolete("Only for model binders and EF, don't use it in your code", true)]
        internal Lead()
        {
            
        }

        public Lead([NotNull] string email, string phone = null)
        {
            Email = email;
            Phone = phone;
            CreatedDate = DateTime.Now;
        }

        public bool IsProcessed()
        {
            return this.Is(ProcessedRule);
        }

        public string GetId()
        {
            return Email;
        }
    }


Entity, Rich Domain Model и защитное программирование (aka инкапсуляция)

Полемика: samolisov.blogspot.ru/2012/10/anemic-domain-model.html
Я сторонник богатой доменной модели (Rich Domain Model) и не люблю анемичную, поэтому Lead обладает правильным конструктором и не дает перевести себя в несогласованное состояние (нарушить инвариант). Современные ORM-фреймворки, чьи предки породили анемичные модели, уже позволяют соблюдать принципы инкапусляции (ну почти). На помощь приходит модификатор доступа internal. Специально для тех, кто не моет руки и внутри домменной сборки использует конструктор по-умолчанию есть атрибут [Obsolete]. Второй параметр сломает билд при попытке использовать этот конструктор в явном виде, при этом ваши ORM и ModelBinder спокойно воспользуется этим конструктором.
        [Obsolete("Only for model binders and EF, don't use it in your code", true)]
        internal Lead()
        {
            
        }

        public Lead([NotNull] string email, string phone = null)
        {
            Email = email;
            Phone = phone;
            CreatedDate = DateTime.Now;
        }

Гарантии, что джуниор не уберет его конечно нет, но такие вещи можно решить в ходе код-ревью.

Свойства в .NET придумали не только для того, чтобы мапить их на бд. При такой организации кода вы упадете именно в том месте, где попытаетесь установить не верный email, а не при сохранении в БД, которое может быть очень далеко от момента простановки значения, особенно при массовых операциях.

        [Key, Required, Index("IX_Email", 1, IsUnique = true)]
        public string Email
        {
            get { return _email; }
            set
            {
                if (string.IsNullOrEmpty(value))
                {
                    throw new ArgumentNullException("email");
                }

                _email = value;
            }
        }

В конструкторе также используется свойство Email, так что инвариант надежно защищен.
Мне так работать проще, отсюда вытекает правило – Code First. Сначала я пишу модель предметной области, а потом создаю авто-миграцию (поэтому использую Entity Framework) и выполняю ее.

С моей точки зрения, нет ничего зазорного в том, чтобы заменить доступ конструктору без параметров на публичный (public) и писать так, не создавая лишних однотипных DTO и ViewModel:
        [HttpPost]
        public ActionResult Index(Lead lead)
        {
            if (!ModelState.IsValid)
            {
                return View(lead);
            }

             //…
}

При выполнении условий:
  1. класс Lead не является корнем аггрегации
  2. форма заявки имеет отображение на класс лида один к одному
  3. конструктор без параметров защищен атрибутом Obsolete

В противном случае, следует создать DTO и/или ViewModel и использовать DataMapper.

Монада Maybe

Пока Visual Studio 2015 с новыми операторами выходит из CTP, эта монада помогает поддерживать код читабельным. Использование Maybe в паре с JetBrains.Annotations и Possible NullReferenceException as error в R# гарантирует отсутствие NullReferenceException в вашем коде. Фактически, это реализация паттерна NullObject в функциональном стиле.

Разделение бизнес-логики и инфраструктуры (DDD)

Основная полемика вокруг DDD крутится вокруг следующих тезисов:
  1. cлишком мало публично-доступных примеров с DDD в сети, не понятно, что это вообще такое
  2. что считать доменом, а что инфраструктурой
  3. DDD – очень долго и дорого, по сравнению с методологией «оп-оп, готов код»

Прочтение книги Эванса стало для меня вторым крутым поворотом в понимании кода, после The Art of Unit Testing. За 10 лет в разработке ПО, я успел насмотреться на большое количество кодовых баз. Слава богу, уже во всех языках программирования есть базовая платформа (фрейморк) и пакетный менеджер и никому не приходит в голову писать свой MVC-фреймворк с блекджеком и куртизанками.

Однако, бизнес-логику можно найти в самых разнообразных местах приложения: в хранимых процедурах, helper’ах, manager'ах, service'ах, теле контроллеров, репозиториях, linq-запросах. В отсутствии четкого регламента каждый разработчик будет организовывать бизнес-логику в соответствии со своими представлениями о прекрасном.

Это создает целую кучу проблем:
  1. непонятно где искать бизнес-правило
  2. невозможно внятно ответить на вопрос, каково покрытие тестами кода доменной модели,
  3. код тяготеет к процедурному стилю, нарушается инкапсуляция
  4. есть опасность продублировать бизнес-правило в двух или более местах (например, в c#-коде и коде хранимой процедуры. При изменении требований с большой вероятностью вспомнят поменять правило только в одном месте. В итоге расхождение останется и может всплыть через несколько месяцев. Разбираться с проблемой будут уже другие люди и не факт, что они знают, как «должно быть правильно». Кроме этого, manager’ы и helper’ы – классы с невнятной ответственностью, с большой вероятностью превращающиеся со временем в God-object’ы
  5. никак не регламентируются зависимости между сборками. Классы доменных моделей с легкой руки junior’а запросто могут начать зависеть от веб-контекста и сборки Common.Web

На более высоком уровне это выливается в:
  1. замедление темпов разработки, вплоть до состояния, когда вся команда фулл-тайм занята поддержкой и ликвидацией багов
  2. постоянный багфиксинг и костылинг
  3. необходимость выделения дополнительных ресурсов на поддержку и устранения ошибок в базе данных приложения

Для меня DDD Эванса – это способ стандартизировать работу с бизнес-логикой. DDD предлагает набор паттернов для этого. Давайте рассмотрим основные из них. Заодно «поженим» их с еще одной «модной» концепцией – CQRS.

Как это связано с DDD?

DDD говорит нам мухи домен отдельно, инфраструктура – отдельно. Окей у нас есть «сущность».

Entity


    public interface IEntity
    {
        string GetId();
    }

Сущностью называется все что угодно, обладающее уникальным идентификатором. Два гвоздя в мешке – не Entity, потому что нельзя отличить один от другого. С точки зрения домена они идентичны. А вот Вася и Петя для нашей налоговой – Entity. У них есть ИНН (идентификационный номер налогоплательщика).

В современных приложениях в качестве Id чаще всего выступает автоинкрементируемое целочисленное значение или GUID. Не смотря на распространенность этого подхода, в ряде случае он может создавать ситуации, требующие специальной обработки. Если вы когда-нибудь покупали авиабилеты у аггрегатора, то знаете, что номер бронирования аггрегатора может не совпадать с номером бронирования авиаперевозчика. Это происходит из-за того, что у перевозчика своя ИТ-система, а у аггрегатора – своя.

Вернемся к примеру с лендинг пейдж и лидом. Моя реализация IEntity наиболее абстрактная – это метод, возвращающий Id в виде строки. Я намеренно использую метод, а не свойство. Все свойства класса Lead мапятся на поля БД. Это поможет избежать неоднозначности и необходимости подсматривать в маппинг. Первичным ключом выступает Email, а не Id. Если бы я реализовал Id свойством, мне бы пришлось явно указывать, что свойство Id мапится на поле Email в БД, кроме этого, это бы создало проблемы с первичными ключами других типов (целочисленными и guid’ами)

    public class Lead : IEntity
    {
        private string _email;

        [Key, Required, Index("IX_Email", 1, IsUnique = true)]
        public string Email
        {
            get { return _email; }
            set
            {
                if (string.IsNullOrEmpty(value))
                {
                    throw new ArgumentNullException("value");
                }

                _email = value;
            }
        }

        public string Phone { get; set; }

        public bool Processed { get; set; }

        public DateTime CreatedDate { get; set; }

         // IEntity Implementation
        public string GetId()
        {
            return Email;
        }

Я уже говорил, что использую в качестве основновной, но не единственой, ORM Entity Framework. Основные причины:
  1. автоматическая генерация миграций (экономит кучу времени и освобождает от написания рутинного кода)
  2. лучшая в .NET поддержка linq
  3. развивается быстрее, чем NHibernate
  4. поддерживает DataAnnotation-атрибуты для маппинга данных и создания миграций

Fluent mapping VS Atribute mapping

На вкус и цвет все фломастеры конечно разные. Fluent mapping чище и позволяет не тащить EF в зависимости доменной сборки, но мне не нравится его многословность и необходимость поддерживать 2 класса: сущности и маппинга. Кто-то может сказать, дескать это нарушение SRP. Мое мнение – атрибуты не императивный код и такое сравнение не корректно. Я вижу разницу лишь в форме записи и лишней зависимости от EF, которая, впрочем, легко выпиливается при необходимости.

Persistance ignorance

Итак, у нас есть доменные сущности и их нужно создавать, обрабатывать, сохранять, фильтровать, получать из какого-то источника данных и удалять. В простонародье это называется CRUD-операциями. Создать сущность мы можем с помощью оператора new, не забывая о том, что использовать нужно «правильный» конструктор, не нарушающий инвариант объекта. Конструктор по-умолчанию мы объявили только для поддержки ORM и защитились от грязных рук атрибутом [Obsolete].

Как мы можем сохранить объект и получить из источника данных? В современных фреймворках используется два подхода: Active Record(AR) и Unit of Work(UoW). Я категорический противник Active Record’а. Возможно, что в интерпретируемых ЯП AR и дает преимущества, но не в компилируемых. AR самым безобразным образом нарушает SRP, добавляя всем Entity метод Save. Задача Entity – реализация бизнес-логики и инкапсуляция данных, а никак не сохранение себя в БД. Поэтому, мой выбор – UoW.
    public interface IUnitOfWork: IDisposable
    {
        void Commit();

        void Save<TEntity>(TEntity entity)
            where TEntity : class, IEntity;

        void Delete<TEntity>(TEntity entity)
            where TEntity : class, IEntity;
    }

Для EF реализацией UoW будет DataContext вашего приложения. Однако, сам DataContext торчать в доменные сборки не будет. Во-первых, зачем нам тут зависимость от EF? Во-вторых достаточно часто требуется реализовать Bounded Context, чтобы разделить команды разработчиков, при этом миграции лучше оставить в пределах одного DataContext, чтобы исключить вариант рассинхронизации схемы данных.

Как сохранять, редактировать и удалять понятно. Осталась функция получения данных. Традиционно эта функция реализуется с помощью репозиториев. И традиционно реализуется «коряво». Подробно проблемы описаны в статье «проблемный шаблон репозиторий».

Если коротко, сначала вы делаете так:
public interface IRepository<T>
{
	T GetById(int id);
	IEnumerable<T> GetAll();
	bool Add(T entity);
	bool Remove(T entity);
}

В итоге получается так:
class AccountRepository : IRepository<Account>
{
	public Account GetByName(string name);
	public Account GetByEmail(string email);
	public Account GetByAge(int age);
	public Account GetByNameAndEmail(string name, string email);
	public Account GetByNameOrEmail(string name, string email);
	
        // ...
	public Account GetByAreYouFuckingKiddingMe(SomeCriteria c);
}

Вы выходите из положения вот так (вариант с extension-методами я не рассматриваю, по причинам, изложенным ниже):
public interface IRepository<T>
{
	T GetById(int id);
	//во имя луны
	IQueryable<T> Query();
	bool Add(T entity);
	bool Remove(T entity);
}

Но обламываетесь вот так:
// было такое бизнес-правило
repo.Query().Where(a => a.IsDeleted = false);

// а стало такое, ищите теперь эти лямбды по всему приложению
repo.Query().Where(a => a.IsDeleted = false && a.Balance > 0);

// runtime error
repo.Query().Where(a => a.CreationDate < getCurrentDate());

В последнем примере первые два linq-запроса иллюстрирует изменения бизнес-правила «активный аккаунт». Сначала мы считали активными не удаленные, а потом добавилось требование «баланс должен быть больше нуля». Так как linq-запросы очень легко писать с большой вероятностью они будут скопипащены в десятке мест кодовой базы. Почти наверняка где-то поменяют, а где-то забудут.

Третий пример отлично скомпилируется, но грохнется на этапе выполнения, потому что ORM не поймет как транслировать вашу функцию getCurrentDate в SQL. Если время поджимает, а таск достался junior’у, он быстренько «допилит» код напильником вот так:
repo.Query().ToEnumerable().Where(a => a.CreationDate < getCurrentDate());

И все 3 миллиона аккаунтов поднимутся в оперативную память.

Есть еще неявные проблемы с предоставлением IQueryable наружу:
  1. IQueryable «протекает» и явно нарушает LSP. Единственная реализация IQueryable, которая «переварит» любые экспрешны, которые вы ей скормите – это in-memory. Но для in-memory у вас есть linq2object, что лишает IQueryable всякого смысла. Любой Where-запрос – потенциальная точка отказа вашего кода
  2. Не все источники данных поддерживают linq. В какой-то момент вам захочется полнотекстового поиска, а с ним Sphinx’а или Elastic’а. Я сомневаюсь, что предложения «давайте напишем свой linq-провайдер» найдут отклик у менеджмента (и правильно, кстати). Полнотекстом дело не ограничивается, данные могут прийти по сети, храниться на диске, в облачной файловой системе и еще много где
  3. Даже если в качестве источника данных выступает база данных, возможно в целях производительности часть данных находятся в денормализованном виде или перенесена в NOSQL-решение. Возможно, что придется писать запросы руками и тюнить все по-максимуму, в т.ч. маппинг объектов


Первая проблема не решается в принципе. Это заложено в linq by-design. И грех жаловаться, linq – это очень удобно. Пункты два и три как-бе намекают, что IQueryable — не подходит в качестве абстракции на все случаи жизни, потому что в реальном мире еще не все .NET-разработчики с пол-пинка разбирают деревья выражения и в течение дня пишут свой linq-провайдер на любой источник данных.
Хорошо, что все уже придумали за нас

Specification aka Filter


public interface ISpecification<in T>
        where T:IEntity
    {
        bool IsSatisfiedBy(T o);
    }

public interface IRepository<T>
{
	T GetById(int id);
	//во имя луны
	IEnumerable<T> GetBySpecification(ISpecification<T> spec);
	bool Add(T entity);
	bool Remove(T entity);
}

Спецификация – это бизнес-правило фильтрации. Всего один метод, либо объект удовлетворяет условию, либо – нет. В текущем виде спецификация решает проблему дублирования кода: теперь у вас нет Linq и на каждое правило фильтрации придется написать свой класс спецификации.

Но, позвольте, зачем это нужно? Мы не можем транслировать IsSatisfiedBy в SQL, а значит, снова придется поднимать все записи из БД и фильтровать по ним. Теперь нам нужно писать спецификацию на каждый чих, а значит создавать множество классов, используемых ровно один раз (в том месте интерфейса, где нужно отфильтровать данные определенным образом).
Действительно, ведется целая дискуссия, дескать паттерн «спецификация» устарел с появлением linq.
Первое, что предлагают астронавты архитектуры:
public interface IExpressionSpecification<T> : ISpecification<T>
        where T:class,IEntity
{
        Expression<Func<T, bool>> Expression { get; }
}


public interface IRepository<T>
{
	T GetById(int id);
	//во имя луны
	IEnumerable<T> GetBySpecification(IExpressionSpecification<T> spec);
	bool Add(T entity);
	bool Remove(T entity);
}

Не нужно обладать сверх-способностями, чтобы увидеть те-же яйца, вид в профиль с дополнительной ненужной прослойкой в виде спецификации. Тем более, что проблему дублирования linq-запросов в коде можно изящно решить вот так:
public class Account : IEntity
{
        [BusinessRule]
        public static Expression<Func<Lead, bool>> ActiveRule = x => x.IsDeleted && x.Ballance > 0;
}

В итоге

  1. репозиторий не получится эффективно использовать в качестве базовой абстракции для всех источников данных
  2. linq – это очень удобно, но подходит не везде по экономическим причинам или ограничениям производительности


CQ[R]S – Command, Query [Responsibility] Segregation

Или по-русски разделение чтение и записи. Наибольшее применение принцип нашел в нагруженных системах. Классический пример – фид в социальных сетях: необходимо вытащить данные из кучи таблиц для всех ваших друзей и не забыть учесть как все лайкают и репостят ваши фоточки. Классическая реализация для этой задачи не подходит – слишком много джоинов и блокировок чтения/записи.
Обычное решение – разделить чтение и запись, чтобы избежать блокировок. Стратегии деноромализации могут быть разные, но основной смысл сводится к:
  1. избавится от джоинов, читать плоские данные
  2. избегать блокировок чтение/запись
  3. синхронизировать данные «в фоне», накапливая изменения

Таким образом, классический репозиторий разделяется на два интерфейса: Command и Query.
Command реализует добавление, изменение и удаление, а Query – чтение данных.
    public interface IQuery<TEntity, in TSpecification>
        where TEntity : class, IEntity
        where TSpecification : ISpecification<TEntity>
    {
        IQuery<TEntity, TSpecification> Where([NotNull] TSpecification specification);

        IQuery<TEntity, TSpecification> OrderBy<TProperty>(
           [NotNull] Expression<Func<TEntity, TProperty>> expression,
           SortOrder sortOrder = SortOrder.Asc);

        IQuery<TEntity, TSpecification> Include<TProperty>([NotNull] Expression<Func<TEntity, TProperty>> expression);

        [NotNull]
        TEntity Single();

        [CanBeNull]
        TEntity FirstOrDefault();

        [NotNull]
        IEnumerable<TEntity> All();

        [NotNull]
        IPagedEnumerable<TEntity> Paged(int pageNumber, int take);

	    long Count();
    }

   
 public interface ICommand
    {
        void Execute();
    }

   
 public interface ICommand<in T>
    {
        void Execute(T context);
    }

    public interface IPagedEnumerable<out T> : IEnumerable<T>
    {
       long TotalCount { get; }
    }

    public class CreateEntityCommand<T> : UnitOfWorkScopeCommand<T>
        where T: class, IEntity
    {
        public override void Execute(T context)
        {
            UnitOfWorkScope.GetFromScope().Save(context);
            UnitOfWorkScope.GetFromScope().Commit();
        }

        public CreateEntityCommand([NotNull] IScope<IUnitOfWork> unitOfWorkScope)
            : base(unitOfWorkScope)
        {
        }
    }

    public class DeleteEntityCommand<T> : UnitOfWorkScopeCommand<T>
        where T: class, IEntity
    {
        public DeleteEntityCommand([NotNull] IScope<IUnitOfWork> unitOfWorkScope)
            : base(unitOfWorkScope)
        {
        }

        public override void Execute(T context)
        {
            UnitOfWorkScope.GetFromScope().Delete(context);
            UnitOfWorkScope.GetFromScope().Commit();
        }
    }

Основная обязанность Query транслировать спецификацию (доменное правило фильтрации) в запрос к источнику данных (инфраструктура). Query предоставляет абстракцию от источника данных – нам не важно откуда мы получаем данные, а спецификация – это своеобразный linq+. Для источников данных, поддерживающих linq можно использовать ExpressionSpecification. В случаях, когда использование linq затруднено (нет провайдера, например как в случае с Elastic Search), выкидываем Expression’ы и используем свою спецификацию.
    public interface IExpressionSpecification<T> : ISpecification<T>
        where T:class,IEntity
    {
        Expression<Func<T, bool>> Expression { get; }
    }

        public static IQuery<TEntity, IExpressionSpecification<TEntity>> Where<TEntity>(
            this IQuery<TEntity, IExpressionSpecification<TEntity>> query,
            Expression<Func<TEntity, bool>> expression)
            where TEntity : class, IEntity
        {
            return query.Where(new ExpressionSpecification<TEntity>(expression));
        }


Для фильтрации данных в оперативной памяти можно использовать экземпляр спецификации, а трансляция спецификации в запрос к источнику данных ложиться на Query.

ICommandFactory, IQueryFactory

Создание большого количества маленьких объектов command и query может быть утомительным занятием, логично зарегистрировать их в IOC-контейнере по конвеншнам. Чтобы не тащить ваш контейнер во все сборки и не создавать ServiceLocator, возложим эту обязанность на фабрики.
    public interface ICommandFactory
    {
        TCommand GetCommand<TEntity, TCommand>()
            where TCommand : ICommand<TEntity>;

        T GetCommand<T>()
            where T : ICommand;

        CreateEntityCommand<T> GetCreateCommand<T>()
            where T : class, IEntity;

        DeleteEntityCommand<T> GetDeleteCommand<T>()
            where T : class, IEntity;
    }

    public interface IQueryFactory
    {
        IQuery<TEntity, IExpressionSpecification<TEntity>> GetQuery<TEntity>()
            where TEntity : class, IEntity;

        IQuery<TEntity, TSpecification> GetQuery<TEntity, TSpecification>()
            where TEntity : class, IEntity
            where TSpecification : ISpecification<TEntity>;

        TQuery GetQuery<TEntity, TSpecification, TQuery>()
            where TEntity : class, IEntity
            where TSpecification: ISpecification<TEntity>
            where TQuery : IQuery<TEntity, TSpecification>;
      }

Тогда работа с query будет выглядеть так


_queryFactory.GetQuery<Product>()
    .Where(Product.ActiveRule) // это статический экспрешн, как в примере с Account. Используется ExpressionSpecification
    .OrderBy(x => x.Id)
    .Paged(0, 10) // получаем 10 продуктов для первой страницы

// Мы решили подключить полнотекстовый поиск и добавили ElasticSearch, не вопрос:
_queryFactory.GetQuery<Product, FullTextSpecification>()
    .Where(new FullTextSpecification(«зонтик»))
    .All()

// Или EF тормозит и мы решили переделать на хранимую процедуру и Dapper
_queryFactory.GetQuery<Product, DictionarySpecification, DapperQuery>()
    .Where(new DictionarySpecification (someDirctionary))
    .All()

Во всех случаях мы используем один и тот-же код, а конструкция _queryFactory.GetQuery<Product, DictionarySpecification, DapperQuery>() явно указывает нам на то, что это оптимизация. Эта строчка появилась в коде только в ходе эволюционного рефакторинга, потому что сначала мы писала на ORM, ради скорости разработки. Если в команде есть человек, хорошо разбирающийся в деревьях выражений, постепенно можно перевести все запросы на linq (хотя в реальной жизни это почти невозможно по экономическим соображениям).

В случае с _queryFactory.GetQuery<Product, FullTextSpecification>() мы указываем «полнотекстовую спецификацию», однако доменный код ничего не знает о том, что возвращаемый экземпляр – ElasticSearchQuery. Для него это просто правило фильтрации «полнотекстовый поиск».

Полемика на тему: habrahabr.ru/post/125720

Немного синтаксического сахара

Вернемся к примеру:
public class Account : IEntity
{
        [BusinessRule]
        public static Expression<Func<Lead, bool>> ActiveRule = x => x.IsDeleted && x.Ballance > 0;

       bool IsActive()
       {
             // как не дублировать код здесь???
       }
}

Бизнес-правило «активный аккаунт» находится в логичном месте и переиспользуется. Не нужно бояться, разбросанных по всему проекту лямбд.
Иногда это требование нужно в виде Expression<Func<Lead, bool>> — для трансляции в запрос к источнику данных, а иногда в виде Func<Lead, bool>> — для фильтрации объектов в памяти и предоставления свойств, вроде IsActive. Создание класса спецификации на каждый чих не кажется хорошей идеей. Когда можно использовать следующую реализацию:
    public static class Extensions
    {
        private static readonly ConcurrentDictionary<Expression, object> _cachedFunctions 
            = new ConcurrentDictionary<Expression, object>();
        
        public static Func<TEntity, bool> AsFunc<TEntity>(this object entity, Expression<Func<TEntity, bool>> expr)
            where TEntity: class, IEntity
        {
            //@see http://sergeyteplyakov.blogspot.ru/2015/06/lazy-trick-with-concurrentdictionary.html
            return (Func<TEntity, bool>)_cache.GetOrAdd(expr, id => new Lazy<object>(
                    () => _cache.GetOrAdd(id, expr.Compile())));     
        }

        public static bool Is<TEntity>(this TEntity entity, Expression<Func<TEntity, bool>> expr)
            where TEntity: class, IEntity
        {
            return AsFunc(entity, expr).Invoke(entity);
        }

        public static IQuery<TEntity, IExpressionSpecification<TEntity>> Where<TEntity>(
            this IQuery<TEntity, IExpressionSpecification<TEntity>> query,
            Expression<Func<TEntity, bool>> expression)
            where TEntity : class, IEntity
        {
            return query
                .Where(new ExpressionSpecification<TEntity>(expression));
        }
}

    public class ExpressionSpecification<T> : IExpressionSpecification<T>
        where T:class,IEntity
    {
        public Expression<Func<T, bool>> Expression { get; private set; }

        private Func<T, bool> _func;

        private Func<T, bool> Func
        {
            get
            {
                return this.AsFunc(Expression);
            }
        }

        public ExpressionSpecification([NotNull] Expression<Func<T, bool>> expression)
        {
            if (expression == null) throw new ArgumentNullException("expression");
            Expression = expression;
        }

        public bool IsSatisfiedBy(T o)
        {
            return Func(o);
        }
    }

public class Account : IEntity
{
        [BusinessRule]
        public static Expression<Func<Lead, bool>> ActiveRule = x => x.IsDeleted && x.Ballance > 0;

        bool IsActive()
        {
              this.Is(ActiveRule);
       }
}

А где Service’ы, Manager'ы и Helper’ы?

При правильной организации код, никаких helper’ов в домене у вас нет. Может быть в слое представления что-то такое есть. Manager и Service – суть одно и тоже, поэтому название Manager лучше вообще не использовать. Service – это чисто технический термин. Используйте Service только как постфикс или не используйте вовсе (оставьте только namespace для того, чтобы зарегистрировать по соглашениям в IOC).

В реальном бизнесе нет «сервисов», есть «кассы», «проводки», «квоты» и всякое такое. Так что лучше группировать вашу бизнес-логику и именовать классы сообразно домену приложения и создавать только по мере необходимости. Для CRUD-операций не нужны никакие сервисы. Связки UoW+Command+Query+Specification+Validator хватит, чтобы закрыть 90% потребностей учетных систем. Кстати, для этого нужен только один класс контроллера.

Заключение

Подобная архитектура может показаться «перегруженной». Действительно подобный подход накладывает определенные ограничения:
  1. квалификация разработчиков: требуется понимание паттернов программирования и хорошее знание платформы
  2. первоначальные вложения в код инфраструктуры (мне потребовалось почти 4 дня фулл-тайм для того, чтобы вытащить интерфейсы из своих проектов, отвязать ненужные зависимости и сделать инфраструктуру максимально абстрактной и легковесной, под нож пошло много кода)
  3. именно эта сборка еще только проходит испытание в реальном проекте, у меня на руках нет метрик и гарантий в том, что данный подход дает выигрыш в производительности за счет стандартизации (хотя субъективно, я в этом уверен на все 100%)

Преимущества


  1. четкое отделение домена от инфраструктуры
  2. минимизация объема кода в проекте, устранение дублирования кода, устранение циклических зависимостей, устранение рутины, использование соглашений, вместо избыточных конфигураций
  3. регламентирование бизнес-логики и общей структуры проекта
  4. может использоваться в качестве repair-kit для внедрения в чужие кодовые базы
  5. абстракция от серверной инфраструктуры, поддержка горизонтального масштабирования


Продолжение следует...
+24
39,9k 266
Комментарии 19
Похожие публикации
Популярное за сутки