在实践领域驱动设计(DDD)的过程中,我们会根据项目的所在领域以及需求情况捕获出一定数量的领域对象。设计得足够好的领域对象便于我们更加透彻的理解业务,方便系统后期的扩展和维护,不至于随着需求的扩展和代码量的累积,系统逐渐演变为大泥球(Big Ball of Mud)。
领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
Paul Hiles: 3 ways to avoid an anemic domain model in EF Core 1.引言 在使用ORM中(比如Entity Framework)贫血领域模型十分常见 。本篇文章将先探讨贫血模型的问题,再去探究在EF Core中使用Code First时如何使用简单的方法来避免贫血模型。 2.什么是贫血模型 在对领域建模后,输出一系列类中仅包含一些简单属性声明而不包含业务逻辑的模型,就属于贫血模型。当使用Entity Framework时,它们不仅仅是简单的数
使用EF Core的第一步是创建数据模型,模型建的好,下班走的早。EF Core本身已经设置了一系列约定来帮我们快速的创建模型,例如表名、主键字段等,毕竟约定大于配置嘛。如果你想改变默认值,很简单,EF Core提供了Fluent API或Data Annotations两种方式允许我们定制数据模型。
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能,您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下, SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象:
本文想澄清DTO与Value Object与POCO的区别,其中DTO代表数据传输对象,而POCO是Plain Old CLR Object,在Java环境中也称为POJO。
Redis所有的数据都在内存中,而内存又是非常宝贵的资源。对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题。本文让我们深入到Redis细节中,学习内存优化的技巧。分为如下几个部分:
在上一篇文章中,我们已经了解过领域驱动设计中一个很核心的对象-聚合。在现实场景中,我们往往需要将聚合持久化到某个地方,或者是从某个地方创建出聚合。此时就会使得领域对象与我们的基础架构产生紧密的耦合,那么我们应该怎么隔绝这一层耦合关系,使它们自身的职责界限更加清晰呢?是的,这就要用到我们今天要讲的内容 - 存储库。在很多地方,我们喜欢叫它为仓储,特别是在现有的AspNetCore应用中,大量的应用都在引入Repository这种东西。那么究竟什么是存储库呢?我们现在的使用方式是正确的吗?它在领域驱动设计中又扮演着怎样的角色呢?本文将从不同的角度来带大家重新认识一下“存储库”这个概念,并且给出相应的代码片段(本教程的代码片段都使用的是C#,后期的实战项目也是基于 DotNet Core 平台)。
随着微服务架构的普及,领域驱动设计(DDD)又重回软件设计战场。虽然团队内不少项目已经开始尝试,使用DDD指导项目的设计与开发,但还是有不少同学对DDD缺乏基础了解。因此,本文结合书本的定义及个人理解,对DDD中关键概念进行梳理,避免沟通时的歧义。毕竟DDD提倡使用通用语言,业务层面应该使用通用语言,技术层面也应该统一术语。
在《代码重构(一):函数重构规则(Swift版)》和《代码重构(二):类重构规则(Swift版)》中详细的介绍了函数与类的重构规则。本篇博客延续之前博客的风格,分享一下在Swift语言中是如何对数据进行重构的。对数据重构是很有必要的,因为我们的程序主要是对数据进行处理。如果你的业务逻辑非常复杂,那么对数据进行合理的处理是很有必要的。对数据的组织形式以及操作进行重构,提高了代码的可维护性以及可扩展性。
在《代码重构(一):函数重构规则(Swift版)》和《代码重构(二):类重构规则(Swift版)》中详细的介绍了函数与类的重构规则。本篇博客延续之前博客的风格,分享一下在Swift语言中是如何对数据进行重构的。对数据重构是很有必要的,因为我们的程序主要是对数据进行处理。如果你的业务逻辑非常复杂,那么对数据进行合理的处理是很有必要的。对数据的组织形式以及操作进行重构,提高了代码的可维护性以及可扩展性。 与函数重构与类重构类似,对数据结构的重构也是有一定的规则的。通过这些规则可以使你更好的组织数据,让你的应用程
上一篇文章我们讲了经典DDD架构对比传统三层架构的优势,以及经典DDD架构每一层的职责后,本篇文章将介绍基础结构层中支持DDD的轻量级框架的主要代码。 这里需要说明的是,DDD轻量级框架能够体现DDD的思想即可,没必要做得很重,你也可以根据理解,自己实现支持DDD的框架。 1.实体、聚合根与值对象的顶层体现 实体顶层定义: public interface IEntity { string Code { get; set; } Guid Id { get; set;
接着abp vnext2.0核心组件之模块加载组件源码解析和abp vnext2.0核心组件之.Net Core默认DI组件切换到AutoFac源码解析集合.Net Core3.1,基本环境已经完备,接下去就是构建领域层,vnext整个领域层大致分为聚合根、实体、值对象、事件实体、仓储、服务等等,内容较多,所以我打算分随笔进行介绍.首先介绍领域实体。注:这边所说的实体,是abp团队提供的抽象.如果不了解领域相关的知识,建议阅读<<领域驱动设计:软件核心复杂性应对之道>>需要一定设计模式的功底.如果设计模式不了解,请移步本人的设计模式分类.我也是略懂,所以本文有不当之处,请指正!谢谢!另外提一点,贫血的领域模型和充血的领域模型有本质的区别.有兴趣的可以研究研究,后续有时间我也会补充随笔,大家一起来探讨.
本文将介绍领域驱动设计(DDD)战术模式中另一个常见且非常重要的概念 - 实体。相对战术模式中其他的一些概念(例如 值对象、领域服务等)来说,实体应该比较容易让人理解和运用。但是我们如何去发现所在领域中的实体呢?如何保证建立的实体是富含行为的?实体运用时又有那些注意的细节呢?本文将从不同的角度来带大家重新认识一下“实体”这个概念,并且给出相应的代码片段(本教程的代码片段都使用的是C#,后期的实战项目也是基于 DotNet Core 平台)。
Ordering microservice(订单微服务)就是处理订单的了,它与前面讲到的几个微服务相比要复杂的多。主要涉及以下业务逻辑:
间接访问类的属性:你直接访问一个字段,但与字段之间的耦合关系逐渐变得笨拙。为这个字段建立取值/设值函数,并且只以这些函数来访问字段。
是的。MongoDB Atlas是一种云托管的数据库即服务。有关更多信息,请访问MongoDB Atlas文档。
Entity Framework Core(简称EF Core)是微软推出的一个轻量级版的Entity Framework,它是一个开源的、跨平台(Windows、Linux和macOS)的对象关系映射(ORM)框架。EF Core 旨在提供快速的数据访问和强大的数据库操作功能,同时保持较低的资源占用。 EF Core 支持与多种数据库系统的集成,包括 SQL Server、SQLite、MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等。它提供了 Code First 开发方法,允许开发人员通过代码来定义模型、配置映射关系和创建数据库。此外,EF Core 还支持数据迁移,使得在开发过程中数据库模式的变更更加容易管理和部署。 EF Core 与传统的 Entity Framework (EF) 相比,具有以下特点:
最近有在看 DDD 的相关资料以及微软的 eShopOnContainers 这个项目中基于 DDD 的架构设计,在 Ordering 这个示例服务中,可以看到各层之间的代码调用与我们之前传统的调用方式似乎差异很大,整个项目各个层之间的代码全部是通过注入 IMediator 进行调用的,F12 查看源码后可以看到该接口是属于 MediatR 这个组件的。既然要照葫芦画瓢,那我们就先来了解下如何在 ASP.NET Core 项目中使用 MediatR。
当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时,可能会出现内存问题,特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
在本系列前面的文章中,我们主要讨论了产品上下文与经销商上下文相关的实现,大家对DDD的方法与架构已经有了初步的了解。 但是在这两个界限上下文中,业务逻辑很简单,也没有用到更多的值对象的内容。从这篇文章开始,我们来讲讲订单界限上下文实现的内容, 里面的业务逻辑相对复杂一些,而且有大量值对象的引入来进行逻辑的处理。 订单上下文的需求主要是生成相应的订单项,每个订单项中有相关的订单产品和购买数量并生成订单项总额、订单项总PV,同时订单项总额 和订单项总PV会累加到订单总额和订单总PV中,同时会根据订单总额扣减当前
CassandraTemplate应该始终配置为 Spring bean,尽管我们之前展示了一个示例,您可以在其中直接实例化它。但是,因为我们假设了创建 Spring 模块的上下文,所以我们假设存在 Spring 容器。
【代码膨胀】是代码、方法和类,它们的规模已经增加到了难以处理的地步。通常,这些异味不会立即出现,而是随着程序的演化而积累(尤其是当没有人努力根除它们的时候)。
概述:介绍PostgreSQL 中的 JSONB 是数据库管理向前迈出的一大步。它混合了 NoSQL 和常规数据库的最佳部分。本文着眼于 JSONB 在 PostgreSQL 中的作用,以及它如何与 Entity Framework Core 连接,帮助开发人员构建严重依赖数据的复杂应用程序。了解 PostgreSQL 中的 JSONB什么是 JSONB?JSONB 代表 JSON Binary,是 PostgreSQL 中用于存储 JSON 数据的一种专用数据格式。它与 PostgreSQL 中的传统 json 数据类型不同,因为它以分解的二进制格式存储数据。这种格式允许高效的数据处理,因为它消除
复杂的软件系统都会采用分层的架构设计,分层之后,每一层职责鲜明,整体上降低了系统的耦合性,提高了健壮性。
使用EF Core Migrations可以使Entity & DbContext的配置与数据库保持一致,Migrations可以非常容易的将创建和更新数据库,当一个项目在开发过程中时,程序员能保证实体更新,因此他们需要运行Migration保证数据库是最新
在《容易引起雪崩的两个处理》里,我提到一个慢查询的问题。本文先从整洁架构的角度讲讲慢查询sql完成的功能以及设计,再介绍对sql进行的实施测试现象以及思考。
java中有几种常用的数据结构,主要分为Collection和map两个主要接口(接口只提供方法,并不提供实现),而程序中最终使用的数据结构是继承自这些接口的数据结构类。其主要的关系(继承关系)有: (----详细参见java api文档!)
在这篇博客文章中,我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询,而无需将数据绑定到实体对象。通过本文,你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
1.引言 提到值对象,我们可能立马就想到值类型和引用类型。而在C#中,值类型的代表是strut和enum,引用类型的代表是class、interface、delegate等。值类型和引用类型的区别,大
本文讲述如何使用Entity Framework Core来实现一个乐观并发控制,并介绍在.NET Core中使用DbContext进行数据库操作时的一些常见问题和解决方案。
解答:Object 类在 Java 中被视为所有类的基础和起点。这是因为在 Java 中,所有的类都默认继承自 Object 类,无论是 Java 内置的类,还是用户自定义的类。这种设计使得所有的 Java 对象都能够调用一些基本的方法,例如 equals(), hashCode(), toString() 等,这些方法都在 Object 类中被定义。
“index”表示属性与具有预定义索引以访问它的Indexable列的元素相关联。Indexable类型包括ARRAY、JSON和HSTORE等类型。
市面上有不少用于推进某些业务的表单设计器,例如轻流、简道云等,它们的理念是用一个很小的表单和流程,解决企业的细小业务,可以理解为问卷收集基础上的流转能力。但是,对于开发者而言,往往需要面临比这类细小业务复杂的多得多的业务流程,以及流程节点上的表单。我在该领域持续研究了三年多,这些研究有静态的,也有动态的。所有动态化,有两个角度,从产品运营人员的角度,处于流程中的表单可能随时需要调整一些策略,例如字段的限制,或者某些字段的增删;从开发人员的角度,我们不能用代码限定死表单及其囊括各方面的内容,而是需要在前后端配合下,异步的生成表单的界面、交互、业务逻辑等等。本文将梳理我的设计思路。
Redis对象系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象。每一种对象底层都由前面介绍的SDS,双向链表,哈希表,跳表,整数集合或者压缩列表等一种数据结构实现,下面会详细进行介绍。 Redis 使用对象来表示数据库中的键和值, 每次当我们在 Redis 的数据库中新创建一个键值对时, 我们至少会创建两个对象, 一个对象用作键值对的键(键对象), 另一个对象用作键值对的值(值对象) 键对象均有字符串对象表示,值对象可以时五种对象中的任意一种,因此当说一个键是列表键时,指的是值的类型是列表对象。对一个键执行type命令时,返回的类型也是键对应的值得类型,如下所示:
ABP vNext(以下简称ABP)的前身是asp.net boilerplate(老版abp),它不是一个简单的版本更新,而是完全基于.NET Core的重写。之前有听说过ABP框架,但是一直没有去详细了解。最近认真学习了一下,准备记录下自己的一些心得,计划分为3部分来进行:
1.什么是数据库? 数据库是组织形式的信息的集合,用于替换,更好地访问,存储和操纵。 也可以将其定义为表,架构,视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库? 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合,转换,可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表? 表是一种数据库对象,用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分? 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录? 记录(也称为数据行)是表中相关数据的有序集
这样,通过避免使用锁synchronization,而是通过业务设计出值对象,然后使用不可变模式来获得更好的性能,从这里也可以看出面向对象设计并不会影响性能,反而能提升性能。
Core Data 是一个具备数据持久化能力的对象图框架。相同的对象图在不同的持久化存储类型中( SQLite 、XML)的数据组织结构差别较大。如果你浏览过 Core Data 生成的 SQLite 数据库文件,一定会见过其中包含不少奇怪的表和字段。本文将对这些表和字段进行介绍,或许可以换个角度帮助你解开部分疑惑,例如:Core Data 为什么不需要主键、NSManagedObjectID 是如何构成的 、保存冲突的判断依据是什么。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源:Spring中国教育管理中心)
used_memory: Redis分配的内存总量,即存储的所有数据占用的内存。包括redis进程内部开销和使用的虚拟内存(即swap),单位byte。
特别注意 序列类似Java中的集合的概念, 但是, 序列中的集合和Java中的集合却不一样 (约等于Java中的list 集合).
本篇内容包括 1. 内存消耗分析 2. 管理内存的原理与方法 3. 内存优化技巧
并行化、断点续分析、输出集合、基于阴性对照识别污染、宏基因组学工作流程(即将推出!)
什么是MongoDB?MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,用于大容量数据存储。MongoDB是2000年代中期出现的一个数据库,属于NoSQL数据库。
Redis 命令用于在Redis服务上执行操作,Redis支持五种数据类型;分别是 string(字符串),hash(哈希),list(列表),set(集合)及zset(sorted set:有序集合)等
new关键字创建,由GC回收。VO是值对象,精确点来说,它是业务对象,存活在业务层,由业务逻辑使用,其存活目的就是给数据提供一个生存地。
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