YouTube での解説 YouTube にて Java コードをベースに解説を行いました。 コードの雰囲気は C# とほとんど同じなので参考になるかと思います。 もしよければご覧ください。 Java コードの記事リンク：https://nrslib.com/clean-architecture-with-java/ その他解説もしています。もしよろしければチャンネル登録をお願いいたします。 Qiita 版 Qiita に CUI や GUI 向けのクリーンアーキテクチャの記事を書きました。 ボブおじさんのクラス図を模したものです。 Web とはまた異なった実装になるので、もしよければ合わせてご参照ください。 https://qiita.com/nrslib/items/a5f902c4defc83bd46b8 さらに PHP の Laravel 版も作ってみました。 https://qi
今回の記事は普段の GS2 のアップデート告知とは少し毛色が異なり、技術的なトピックを扱うエントリーです。 gs2.hatenablog.com こちらで告知した消費アクションの分岐処理を実装するにあたって、どのようなアプローチで課題に向き合ってきたのかを解説しようと思います。 非同期処理とリトライ まずは、非同期処理とリトライについて考えてみましょう。 非同期処理とは？ 「API を呼び出すと、処理の結果が返ってくる。処理の途中でエラーが発生したらエラーが返ってくる」というのが同期処理です。 この場合、エラーハンドリングは呼び出し元に委ねられますので、比較的シンプルに処理を行うことができます。 一方で、非同期処理とはどういうものか？というと 「API を呼び出すと、処理を動かし、処理IDを応答する」「処理IDを指定して完了を通知」「処理IDを指定して処理結果を取得」 というように呼び出し
ランキング参加中プログラミング はじめに この記事では、Immutable Data Modelと呼ばれる設計手法をもとに、リレーショナル・データベースにおける、テーブル設計の話を書いています。また、今回の実践で利用する、別の考え方の背景を理解するために、Out of the tar pitという小論文の内容にも言及します。 「状態とは何か？」というややこしい話がたくさん出てきますし、データベースのテーブル設計についての話であることから、たくさんのSQLが出てきます。なので、データモデリングとか状態管理とか、特にSQLとかに興味がない人には面白くないと思います。 そのあたりに興味ある方は、読んでみて欲しいです。 Immutable Data Modelを、実際のアプリケーションで使うデータベースに採用するにあたり、どういう考え方で、どのようにテーブルを構成したか、自分なりの経験を書いていま
こんなWebサービスをリリースしたので、技術的な話をまとめておこうと思います。 元々このサービスは、趣味の延長線のような感じで開発を始めました。競合にあたるnoteやはてなブログなどのサービスが確固たる地位を築いているということもあり、「お金にはならないだろうけど、自分の趣味を詰め込んだものにしよう」というゆるい気持ちで開発を続けています（楽しい）。 選定の方針 趣味と言っても文章投稿サービスなので、ユーザーが少数であったとしても長期間運営しなければなりません。そのため、ユーザー数が少なければランニングコストが数千円/月以下、ユーザー数が増えたときは段階的にコストが上がるように選定を行いました。 アプリケーション フルスタックNext.jsアプリケーションをCloud Runにデプロイしています。各APIエンドポイントはNext.jsのAPI Routesで生やしています。 Next.js
遠藤氏の自己紹介遠藤大介氏：今日は「AWSのLambdaとPlanetScaleを組み合わせると、超絶スケールするWebアプリを作れちゃうぜ」という話をしていこうと思っています。 最初に自己紹介です。遠藤と申します。SonicGardenという会社で、プログラマーと執行役員をやっています。インフラと機械学習などが好きで、趣味もプログラムで仕事もプログラムな感じの人間なんですが、最近は機械学習周りが盛り上がっているので、そっちもいろいろやっています。 あと、ロードバイクに趣味で乗っているのですが、最近ちょっと乗れていません。それからゲーマーで、最近は『FF16』にどっぷり浸かっています。 （スライドを示して）ささっと2個ほど宣伝したいのですが、SonicGardenで無料のオンラインプログラミング合宿をやろうと思っていて、今、夏のキャンプの申し込み受付をしています（登壇時点）。 学生や第2新
Photo by Hush Naidoo Jade Photography on Unsplash「一般的なモバイルアプリ」の設計全般において、特に何に気を付ける必要があるか、あるいは逆にあまり気にしてなくても良いのではと思うことなどを述べていきます。 (…のつもりでしたが、後者含めると1記事に収めるの困難で、最後にさらっと触れつつ別記事で手厚く書きたいところです🤔) ここでの「一般的なモバイルアプリ」は規模観点では以下程度のイメージですが、それを超えるような規模でも通ずる内容も多いと思っています。 コード量: 数万〜十数万行実装者: 一桁人種類としては(スマホ向けの)クライアントアプリコードであり、以下などではないです。 パッケージ・ライブラリではないサーバーサイドではないこの種類によって適切な組み方はけっこう変わり、アプリコードは依存関係の末端側(基本的に依存される側にはならない)な
2022年10月1日に開催された #postdev での発表です
モジュラモノリスに移行する理由 ─ マイクロサービスの自律性とモノリスの一貫性を両立させるアソビューの取り組み 大規模なソフトウェア開発においてモノリシックかマイクロサービスかというアーキテクチャの議論がありますが、近年は第3の選択肢としてモジュラモノリスが話題になっています。いったんマイクロサービス化に舵を切りながら現在はモジュラモノリスに取り組むアソビューの考え方や進め方について、VPoEの兼平大資（disc99）さんによる寄稿です。 アソビューでは、現在の事業状況にマッチしていることや過去の経緯から、モジュラモノリスを中心としたアーキテクチャを採用しています。 今回は、なぜその選択をし、どのように実現しているかを紹介します。 記事の前半では、アソビューが提供する事業や、アーキテクチャに対する考え方、開発組織の歩みなどを説明します。 中盤以降は、アソビューにおけるモジュラモノリスへの取
CQRS/Event SourcingといえばAkka/Scalaがオススメと言い続けてきたけど、言語やフレームワーク非依存というか、そういう縛りが緩い方法を考えた(実際に検証したわけではないですが、実装できるつもりで書いてます)ので、以下にまとめます。 前提 クラウド環境はAWS。コマンド側DBをDynamoDB。DynamoDBにそれなりに詳しい人向けに基礎的な部分の解説も省いてます。クエリ側DBは要件に応じて選択してください。とりあえずAuroraのつもりで書きます。 コマンド側で発生したイベントをクエリ側に伝搬させるために、DynamoDB Streamsを利用します。クエリ側のRead APIはRead DBを読むだけなので解説は省きます。 ドメインはショッピングカートです。 アプリケーションは伝統的なステートレスウェブアプリケーションを想定します。アプリケーションの最新状態(S
タイトルはここぞとばかりに全盛りにしてみました！今回NATSの.NETクライアント実装としてAlterNatsというライブラリを新しく作成し、公開しました。 github - Cysharp/AlterNats 公式の既存クライアントの3倍以上、StackExchange.RedisのPubSubと比較して5倍以上高速であり、通常のPubSubメソッドは全てゼロアロケーションです。 そもそもNATSとはなんぞやか、というと、クラウドネイティブなPubSubのミドルウェアです。Cloud Native Computing Foundationのincubating projectなので、それなりの知名度と実績はあります。 PubSubというと、特にC#だとRedisのPubSub機能で行うのが、StackExchange.Redisという実績あるライブラリもあるし、AWSやAzure、GCP
こんにちは。ブランドソリューション開発部プロダクト開発ブロックの岡元です。普段はFulfillment by ZOZOとZOZOMOのブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きサービスの開発、保守をしています。 本記事では、ブランド実店舗の在庫確認・在庫取り置きサービスで実装したCQRSアーキテクチャについて紹介させていただきます。 CQRSの実装においては、データベース（以下、DB）分割まで行い、コマンド側DBにはAmazon DynamoDB（以下、DynamoDB）、クエリ側DBにはAmazon Aurora MySQL（以下、Aurora MySQL）を用いています。また、コマンド側DBとクエリ側DBの橋渡しを担うメッセージングにおいてはOutboxパターンと変更データキャプチャを用いました。DBとメッセージングシステムへの二重書き込みを避けることで障害などのタイミングで顕在化する潜在
はじめに CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。 手順 Step1. エンティティを抽出する まずエンティティを抽出するところから始める。 5W1Hがエンティティの候補 従業員,患者,プレイヤー,顧客,生徒,... 製品,サービス,コース,曲,... 時間,日付,月,年,年度,... 送付先,URL,IPアドレス,... 注文,返品,入金,出金,取引,
はじめに どんなソフトウェアエンジニアも拡張しやすくメンテナンスしやすいソフトウェアを作りたいと思っているはずです。また、どんなプロダクトマネージャも同様に拡張しやすいシンプルな要求を作りたいと考えているはずです。 しかし、将来の不確実性や発展性に対して見通しを立てるのは難しいものです。そのため、開発チームの思いとは裏腹にソフトウェアの複雑性はどんどんと増大していきます。気がついたら技術的負債と呼ばれるような手もつけられない泥団子になってしまうということもしばしばです。誰もが生産性を下げるために機能を追加したいわけではなく、ビジネス価値を提供するために機能を追加したいだけなのにです。 このような状況を避けるためにはどうしたらよいのでしょうか。今回はその一つの手段として、要求には隠れた「意図」があり、それを発見していくことの重要性についてまずはお話しします。さらにわかりやすい要求が持つ仕様の
こんにちは、食べログシステム本部長の京和です。 本エントリでは Shopify の Engineering Blog から、Kirsten Westeinde による「Deconstructing the Monolith: Designing Software that Maximizes Developer Productivity」を翻訳して掲載します。 食べログではユーザーや飲食店に価値を届けるスピードを最大化するべく、マイクロサービス化などをはじめとしたこれまでの組織やアーキテクチャを刷新するための取り組みを始めています。しかし、マイクロサービスはアプリケーションアーキテクチャとインフラアーキテクチャが複雑に絡み合ったシステムで技術的難易度が非常に高く、適切に構築できなければ「分散されたモノリス」と呼ばれるアンチパターンに陥ります。1 Shopifyではマイクロサービスではなく、
2022/10/16 更新 v0.42.0から採用されたReducerProtocolで書き方が大きく変わりましたので、記載内容やコードを見直しました iOSDCでのyimajoさんの発表など、the Composable Architecture（以下、TCA）が良さそうという評判を聞いて調べてみました。どこから始めていいのか少し迷ったので、公式レポジトリのREADMEにあるBasic UsageをベースにTCAの始め方を解説してみます。 TCAどころかSwiftUIすら勉強し始めなので、間違いなどあるかもしれません。コメントで教えて頂けると嬉しいです！ TCAって何？ TCAはiOSなどのAppleプラットフォームのアプリケーション開発のためのフレームワークです。 Combineを前提としているため、iOSだとiOS13以上が対象となる制約があります。（ちなみにiOS13未満向けにRx
本書は、Micro Frontends Architecture Patternsというタイトルを付けていますが、モノリスからJAMstack、Micro Frontendsまで、Webフロントエンドを包括した様々なアーキテクチャパターンの詳細を体系的に紹介しています。 ソフトウェアとしてのアーキテクチャ全体を俯瞰し、他のシステムとのやりとりを設計するような考え方が役に立つことは多いです。フロントエンド観点で、様々なアーキテクチャパターンをまとめることで、Web開発の助けになればと考えています。 また、アーキテクチャの歴史と変遷を知ることで「Micro Frontends」への理解を深めることができると筆者は考えました。Micro FrontendsはThoughtWorksのTechnology RadarではすでにADOPTとなり、海外で多くの事例が存在します。Micro Fronte
TL;DR ADOP はヘキサゴナルアーキテクチャの実装パターンとして考えられます。 パターンという名前はそれに由来します。 あえて名付けた理由はこぼれ話をご確認いただけると幸いです。 ADOP の概要 ADOP (Application Domain Others Pattern) は中長期的に運用可能なコードへ誘導するアプリケーションアーキテクチャパターンです。 ADOP は次の特徴があります。 最小限のルールである 指針が明確である 特定の技術スタックに縛られない テスタビリティが確保される これらの特徴は、コードを自然と中長期的に運用可能なコードへ導きます。 まず、簡単にそれぞれがどういった意味を成すのかを確認してきましょう。 最小限のルールである どれほど完璧な作戦であっても、その実行が不可能であれば何の意味もありません。 プログラミングにおいてもそれは同じことで、制約を守るため
あわせて読みたい FlutterでBLoCだChangeNotifierと振り回されて消耗するまえに - タオルケット体操 筆者のFlutterに対する印象は半年前にこのエントリーを書いたときから驚くほどに何も変わっていないので、逆にFlutterは非常に明快でわかりやすいライブラリなのかもしれないですね。 hachibeechan.hateblo.jp 筆者の主張の事前まとめ Reactの学習は実質Flutterの予習 クライアントアプリを設計するにあたってはActiveRecordパターンの再発明をしてはいけない 結局MVX RXSteamとはなんだったのか DDDの勉強をすると多くの示唆を得られる Remi wareを信じろ ちなみにここ以下で述べるActiveRecordパターンはPoEEAとRoRのものの混合があるかもしれませんが、利用すべきじゃないという点において同一なので特に
hachibeechan.hateblo.jp 前回の続き そういえば、前回の記事のブコメで Behavior = TransactionScript? 実践CQRS という感じの元ネタばらし鋭い指摘をしてくれた方がいました。 90%方その通りなのですが、実装の平易さ、許容できるパターンの広さを優先するために元の定義からかなり離れてしまっており、混乱を招くかもしれないと感じたので別の用語で説明している次第です。 読み返すと文字の密度が高くて読むの大変な記事ですね。 今回は具体的な話になるのでサンプルコードとか載せられるといいなとおもいます。 スケーラブルなデータ設計の基本アイディア Storeの構成要素 アンチパターン 1. Modelという名前がついたクラス 2. "DBに対するCRUD操作" のような抽象度でStoreを設計してしまう 3. 同一の対象を表すデータが複数存在している（N
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く