การเรียนรู้ Python อย่างเชี่ยวชาญด้วย CQRS: มุมมองระดับโลกเกี่ยวกับการแบ่งแยกความรับผิดชอบของ Command Query

ในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของการพัฒนาซอฟต์แวร์ การสร้างแอปพลิเคชันที่ไม่เพียงแต่ใช้งานได้ แต่ยังสามารถปรับขนาด บำรุงรักษา และมีประสิทธิภาพสูงถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง สำหรับนักพัฒนาทั่วโลก การทำความเข้าใจและนำรูปแบบสถาปัตยกรรมที่แข็งแกร่งมาใช้สามารถสร้างความแตกต่างระหว่างระบบที่เจริญรุ่งเรืองกับความยุ่งเหยิงที่ติดขัดและจัดการไม่ได้ รูปแบบที่ทรงพลังเช่นนี้ซึ่งได้รับการยอมรับอย่างมากคือ Command Query Responsibility Segregation (CQRS) โพสต์นี้เจาะลึก CQRS สำรวจหลักการ ประโยชน์ ความท้าทาย และการใช้งานจริงภายในระบบนิเวศของ Python โดยนำเสนอมุมมองระดับโลกอย่างแท้จริงสำหรับนักพัฒนาจากภูมิหลังและอุตสาหกรรมที่หลากหลาย

Command Query Responsibility Segregation (CQRS) คืออะไร

โดยแก่นแท้แล้ว CQRS คือรูปแบบสถาปัตยกรรมที่แยกความรับผิดชอบในการจัดการ คำสั่ง (การดำเนินการที่เปลี่ยนสถานะของระบบ) ออกจาก การสืบค้น (การดำเนินการที่ดึงข้อมูลโดยไม่เปลี่ยนแปลงสถานะ) ตามธรรมเนียมแล้ว หลายระบบใช้แบบจำลองเดียวสำหรับการอ่านและการเขียนข้อมูล ซึ่งมักเรียกว่ารูปแบบ Command-Query Responsibility Segregation ในแบบจำลองดังกล่าว วิธีการหรือฟังก์ชันเดียวอาจรับผิดชอบทั้งในการอัปเดตระเบียนฐานข้อมูลแล้วส่งคืนระเบียนที่อัปเดต

ในทางกลับกัน CQRS สนับสนุนแบบจำลองที่แตกต่างกันสำหรับการดำเนินการทั้งสองนี้ คิดว่ามันเป็นสองด้านของเหรียญ:

• คำสั่ง: เหล่านี้คือคำขอให้ดำเนินการที่ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสถานะ คำสั่งมักจะเป็นคำสั่ง (เช่น "CreateOrder", "UpdateUserProfile", "ProcessPayment") โดยจะไม่ส่งคืนข้อมูลโดยตรง แต่จะระบุความสำเร็จหรือความล้มเหลวแทน
• การสืบค้น: เหล่านี้คือคำขอให้ดึงข้อมูล การสืบค้นเป็นแบบประกาศ (เช่น "GetUserById", "ListOrdersForCustomer", "GetProductDetails") โดยควรส่งคืนข้อมูล แต่ต้องไม่ก่อให้เกิดผลข้างเคียงหรือการเปลี่ยนแปลงสถานะใดๆ

หลักการพื้นฐานคือ การอ่านและการเขียนมีลักษณะการปรับขนาดและประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน การสืบค้นมักจะต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดึงข้อมูลชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างรวดเร็ว ในขณะที่คำสั่งอาจเกี่ยวข้องกับตรรกะทางธุรกิจที่ซับซ้อน การตรวจสอบ และความสมบูรณ์ของการทำธุรกรรม การแยกข้อกังวลเหล่านี้ CQRS ช่วยให้สามารถปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านและการเขียนได้อย่างอิสระ

"เหตุผล" เบื้องหลัง CQRS: การแก้ไขปัญหาความท้าทายทั่วไป

ระบบซอฟต์แวร์จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งระบบที่เติบโตขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป จะพบกับความท้าทายทั่วไป:

• คอขวดด้านประสิทธิภาพ: เมื่อฐานผู้ใช้เติบโตขึ้น การดำเนินการอ่านสามารถครอบงำระบบได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการเชื่อมโยงกับการดำเนินการเขียนที่ซับซ้อน
• ปัญหาด้านความสามารถในการปรับขนาด: เป็นเรื่องยากที่จะปรับขนาดการอ่านและการเขียนอย่างอิสระเมื่อใช้แบบจำลองข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานเดียวกัน
• ความซับซ้อนของโค้ด: แบบจำลองเดียวที่จัดการทั้งการอ่านและการเขียนอาจพองตัวด้วยตรรกะทางธุรกิจ ทำให้ยากต่อการทำความเข้าใจ บำรุงรักษา และทดสอบ
• ข้อกังวลเกี่ยวกับความสมบูรณ์ของข้อมูล: รอบการอ่าน-แก้ไข-เขียนที่ซับซ้อนสามารถนำไปสู่สภาวะการแข่งขันและความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลได้
• ความยากลำบากในการรายงานและการวิเคราะห์: การดึงข้อมูลสำหรับการรายงานหรือการวิเคราะห์อาจช้าและรบกวนการดำเนินการธุรกรรมสด

CQRS แก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยตรงโดยให้การแยกข้อกังวลที่ชัดเจน

องค์ประกอบหลักของระบบ CQRS

สถาปัตยกรรม CQRS ทั่วไปเกี่ยวข้องกับองค์ประกอบหลักหลายประการ:

1. ฝั่งคำสั่ง

ด้านนี้ของระบบมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดการคำสั่ง โดยทั่วไปกระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับ:

• ตัวจัดการคำสั่ง: เหล่านี้คือคลาสหรือฟังก์ชันที่รับและประมวลผลคำสั่ง พวกเขามีตรรกะทางธุรกิจในการตรวจสอบความถูกต้องของคำสั่ง ดำเนินการที่จำเป็น และอัปเดตสถานะของระบบ
• Aggregates (มักมาจาก Domain-Driven Design): Aggregates คือกลุ่มของอ็อบเจ็กต์โดเมนที่สามารถถือเป็นหน่วยเดียวได้ พวกเขาบังคับใช้กฎทางธุรกิจและรับประกันความสอดคล้องภายในขอบเขตของพวกเขา โดยทั่วไปคำสั่งจะถูกส่งไปยัง aggregates ที่เฉพาะเจาะจง
• Event Store (ไม่บังคับ แต่เป็นเรื่องปกติกับ Event Sourcing): ในระบบที่ใช้ Event Sourcing ด้วย คำสั่งจะส่งผลให้เกิดลำดับของเหตุการณ์ เหตุการณ์เหล่านี้คือบันทึกที่ไม่เปลี่ยนรูปของการเปลี่ยนแปลงสถานะและถูกจัดเก็บไว้ใน event store
• Data Store สำหรับการเขียน: นี่อาจเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ฐานข้อมูล NoSQL หรือ event store ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการการเขียนอย่างมีประสิทธิภาพ

2. ฝั่งการสืบค้น

ด้านนี้อุทิศให้กับการให้บริการคำขอข้อมูล โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับ:

• ตัวจัดการการสืบค้น: เหล่านี้คือคลาสหรือฟังก์ชันที่รับและประมวลผลการสืบค้น พวกเขาดึงข้อมูลจาก data store ที่ปรับให้เหมาะสมกับการอ่าน
• Data Store สำหรับการอ่าน (Read Models/Projections): นี่เป็นแง่มุมที่สำคัญ ที่เก็บการอ่านมักจะถูกทำให้เป็นแบบที่ไม่เป็นทางการและปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับประสิทธิภาพการสืบค้น อาจเป็นเทคโนโลยีฐานข้อมูลที่แตกต่างจากที่เก็บการเขียน และข้อมูลนั้นได้มาจากความเปลี่ยนแปลงของสถานะในฝั่งคำสั่ง โครงสร้างข้อมูลที่ได้มาเหล่านี้มักเรียกว่า "read models" หรือ "projections"

3. กลไกการซิงโครไนซ์

จำเป็นต้องมีกลไกในการทำให้ read models ซิงโครไนซ์กับการเปลี่ยนแปลงสถานะที่มาจากฝั่งคำสั่ง ซึ่งมักจะทำได้ผ่าน:

• การเผยแพร่เหตุการณ์: เมื่อคำสั่งแก้ไขสถานะสำเร็จ จะเผยแพร่เหตุการณ์ (เช่น "OrderCreated", "UserProfileUpdated")
• การจัดการ/สมัครรับเหตุการณ์: ส่วนประกอบสมัครรับเหตุการณ์เหล่านี้และอัปเดต read models ตามนั้น นี่คือหัวใจสำคัญของวิธีการที่ฝั่งการอ่านยังคงสอดคล้องกับฝั่งการเขียน

ประโยชน์ของการนำ CQRS มาใช้

การนำ CQRS มาใช้สามารถนำข้อได้เปรียบที่สำคัญมาสู่แอปพลิเคชัน Python ของคุณ:

1. ปรับขนาดได้ดีขึ้น

นี่อาจเป็นประโยชน์ที่สำคัญที่สุด เนื่องจาก read และ write models แยกจากกัน คุณสามารถปรับขนาดได้อย่างอิสระ ตัวอย่างเช่น หากแอปพลิเคชันของคุณประสบปัญหาคำขอการอ่านจำนวนมาก (เช่น การเรียกดูผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ) คุณสามารถขยายโครงสร้างพื้นฐานการอ่านได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐานการเขียน ในทางกลับกัน หากมีการเพิ่มขึ้นในการประมวลผลคำสั่งซื้อ คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรให้กับฝั่งคำสั่งได้มากขึ้น

ตัวอย่างระดับโลก: พิจารณาแพลตฟอร์มข่าวระดับโลก จำนวนผู้ใช้ที่อ่านบทความจะมากกว่าจำนวนผู้ใช้ที่ส่งความคิดเห็นหรือบทความ CQRS ช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถให้บริการผู้อ่านหลายล้านคนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการเพิ่มประสิทธิภาพฐานข้อมูลการอ่านและปรับขนาดเซิร์ฟเวอร์การอ่านอย่างอิสระจากโครงสร้างพื้นฐานการเขียนที่เล็กกว่า แต่มีศักยภาพซับซ้อนกว่า ซึ่งจัดการการส่งและการกลั่นกรองของผู้ใช้

2. เพิ่มประสิทธิภาพ

การสืบค้นสามารถปรับให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะของการดึงข้อมูล ซึ่งมักจะหมายถึงการใช้โครงสร้างข้อมูลที่ไม่เป็นทางการและฐานข้อมูลเฉพาะทาง (เช่น เครื่องมือค้นหาเช่น Elasticsearch สำหรับการสืบค้นที่มีข้อความเป็นจำนวนมาก) ในฝั่งการอ่าน ซึ่งนำไปสู่เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้นมาก

3. เพิ่มความยืดหยุ่นและการบำรุงรักษา

การแยกข้อกังวลทำให้โค้ดเบสสะอาดขึ้นและจัดการได้ง่ายขึ้น นักพัฒนาที่ทำงานในฝั่งคำสั่งไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการอ่านที่ซับซ้อน และผู้ที่ทำงานในฝั่งการสืบค้นสามารถมุ่งเน้นไปที่การดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเท่านั้น นอกจากนี้ยังทำให้ง่ายต่อการแนะนำคุณสมบัติใหม่หรือเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติที่มีอยู่โดยไม่ส่งผลกระทบต่ออีกด้านหนึ่ง

4. ปรับให้เหมาะสมสำหรับความต้องการข้อมูลที่แตกต่างกัน

ฝั่งการเขียนสามารถใช้ data store ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับความสมบูรณ์ของการทำธุรกรรมและตรรกะทางธุรกิจที่ซับซ้อน ในขณะที่ฝั่งการอ่านสามารถใช้ประโยชน์จาก data store ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการสืบค้น การรายงาน และการวิเคราะห์ นี่เป็นสิ่งที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งสำหรับโดเมนธุรกิจที่ซับซ้อน

5. รองรับ Event Sourcing ได้ดีขึ้น

CQRS ทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับ Event Sourcing ในระบบ Event Sourcing การเปลี่ยนแปลงทั้งหมดของสถานะแอปพลิเคชันจะถูกจัดเก็บเป็นลำดับของเหตุการณ์ที่ไม่เปลี่ยนรูป คำสั่งสร้างเหตุการณ์เหล่านี้ และเหตุการณ์เหล่านี้จะใช้เพื่อสร้างสถานะปัจจุบันสำหรับทั้งคำสั่ง (เพื่อใช้ตรรกะทางธุรกิจ) และการสืบค้น (เพื่อสร้าง read models) การรวมกันนี้มีเส้นทางการตรวจสอบที่ทรงพลังและความสามารถในการสืบค้นตามเวลา

ตัวอย่างระดับโลก: สถาบันการเงินมักจะต้องมีเส้นทางการตรวจสอบที่สมบูรณ์และไม่เปลี่ยนรูปของการทำธุรกรรมทั้งหมด Event Sourcing ควบคู่ไปกับ CQRS สามารถให้สิ่งนี้ได้โดยการจัดเก็บทุกเหตุการณ์ทางการเงิน (เช่น "DepositMade", "TransferCompleted") และอนุญาตให้สร้าง read models ใหม่จากประวัตินี้ ทำให้มั่นใจได้ถึงบันทึกที่สมบูรณ์และตรวจสอบได้

6. ปรับปรุงความเชี่ยวชาญของนักพัฒนา

ทีมสามารถเชี่ยวชาญในด้านคำสั่ง (ตรรกะโดเมน ความสอดคล้อง) หรือการสืบค้น (การดึงข้อมูล ประสิทธิภาพ) ซึ่งนำไปสู่ความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและขั้นตอนการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้ว่า CQRS จะมีข้อดีที่สำคัญ แต่ก็ไม่ใช่กระสุนวิเศษและมาพร้อมกับชุดความท้าทายของตัวเอง:

1. เพิ่มความซับซ้อน

การแนะนำ CQRS หมายถึงการจัดการสองแบบจำลองที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจเป็น data store ที่แตกต่างกันสองแบบ และกลไกการซิงโครไนซ์ สิ่งนี้อาจซับซ้อนกว่าแบบจำลองแบบรวมเป็นหนึ่งเดียวแบบดั้งเดิม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ง่ายกว่า

2. ความสอดคล้องในที่สุด

เนื่องจาก read models โดยทั่วไปจะได้รับการอัปเดตแบบอะซิงโครนัสตามเหตุการณ์ที่เผยแพร่จากฝั่งคำสั่ง อาจมีความล่าช้าเล็กน้อยก่อนที่การเปลี่ยนแปลงจะปรากฏในผลลัพธ์การสืบค้น สิ่งนี้เรียกว่า ความสอดคล้องในที่สุด สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความสอดคล้องที่แข็งแกร่งตลอดเวลา CQRS อาจต้องมีการออกแบบอย่างระมัดระวังหรือไม่เหมาะสม

ข้อควรพิจารณาระดับโลก: ในแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายหุ้นแบบเรียลไทม์หรือระบบการแพทย์ที่สำคัญ แม้แต่ความล่าช้าเล็กน้อยในการสะท้อนข้อมูลก็อาจเป็นปัญหาได้ นักพัฒนาต้องประเมินอย่างรอบคอบว่าความสอดคล้องในที่สุดเป็นที่ยอมรับได้สำหรับกรณีการใช้งานของพวกเขาหรือไม่

3. เส้นทางการเรียนรู้

นักพัฒนาจำเป็นต้องเข้าใจหลักการของ CQRS ซึ่งอาจเป็น Event Sourcing และวิธีการจัดการการสื่อสารแบบอะซิงโครนัสระหว่างส่วนประกอบ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับเส้นทางการเรียนรู้สำหรับทีมที่ไม่คุ้นเคยกับแนวคิดเหล่านี้

4. ค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน

การจัดการ data store หลายแห่ง คิวข้อความ และระบบแบบกระจายที่อาจเกิดขึ้น สามารถเพิ่มความซับซ้อนในการดำเนินงานและค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานได้

5. ศักยภาพในการทำซ้ำ

ต้องระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการทำซ้ำตรรกะทางธุรกิจในตัวจัดการคำสั่งและการสืบค้น ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาในการบำรุงรักษา

การนำ CQRS ไปใช้ใน Python

ความยืดหยุ่นและระบบนิเวศที่หลากหลายของ Python ทำให้เหมาะสำหรับการนำ CQRS ไปใช้ แม้ว่าจะไม่มีเฟรมเวิร์ก CQRS ที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายใน Python เช่นเดียวกับภาษาอื่นๆ คุณสามารถสร้างระบบ CQRS ที่แข็งแกร่งโดยใช้ไลบรารีที่มีอยู่และรูปแบบที่จัดตั้งขึ้นอย่างดี

ไลบรารีและแนวคิดหลักของ Python

• Web Frameworks (Flask, Django, FastAPI): สิ่งเหล่านี้จะทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการรับคำสั่งและการสืบค้น ซึ่งมักจะผ่าน REST APIs หรือ GraphQL endpoints
• Message Queues (RabbitMQ, Kafka, Redis Pub/Sub): จำเป็นสำหรับการสื่อสารแบบอะซิงโครนัสระหว่างฝั่งคำสั่งและการสืบค้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเผยแพร่และสมัครรับเหตุการณ์
• Databases:
• Write Store: PostgreSQL, MySQL, MongoDB หรือ event store เฉพาะ เช่น EventStoreDB
• Read Store: Elasticsearch, PostgreSQL (สำหรับมุมมองที่ไม่เป็นทางการ), Redis (สำหรับการแคช/การค้นหาอย่างง่าย) หรือแม้แต่ฐานข้อมูล time-series เฉพาะทาง
• Object-Relational Mappers (ORMs) & Data Mappers: SQLAlchemy, Peewee สำหรับการโต้ตอบกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• Domain-Driven Design (DDD) Libraries: แม้ว่าจะไม่ใช่ CQRS อย่างเคร่งครัด แต่หลักการ DDD (Aggregates, Value Objects, Domain Events) เป็นส่วนประกอบที่เติมเต็มซึ่งกันและกันอย่างมาก ไลบรารีเช่น python-ddd หรือการสร้างชั้นโดเมนของคุณเองอาจเป็นประโยชน์อย่างมาก
• Event Handling Libraries: ไลบรารีที่อำนวยความสะดวกในการลงทะเบียนและจัดส่งเหตุการณ์ หรือเพียงแค่ใช้กลไกเหตุการณ์ในตัวของ Python

ตัวอย่างประกอบ: สถานการณ์อีคอมเมิร์ซอย่างง่าย

ลองพิจารณาตัวอย่างที่ง่ายขึ้นของการสั่งซื้อ

ฝั่งคำสั่ง

1. คำสั่ง:

            class PlaceOrderCommand:
    def __init__(self, customer_id, items, shipping_address):
        self.customer_id = customer_id
        self.items = items
        self.shipping_address = shipping_address

            

              
                Copy
              
            
          

2. ตัวจัดการคำสั่ง:

            class OrderCommandHandler:
    def __init__(self, order_repository, event_publisher):
        self.order_repository = order_repository
        self.event_publisher = event_publisher

    def handle(self, command: PlaceOrderCommand):
        # Business logic: Validate items, check inventory, calculate total, etc.
        new_order = Order.create_from_command(command)

        # Persist the order (to the write database)
        self.order_repository.save(new_order)

        # Publish domain event
        order_placed_event = OrderPlacedEvent(order_id=new_order.id, customer_id=new_order.customer_id)
        self.event_publisher.publish(order_placed_event)

        return new_order.id # Indicate success, not the order itself

            

              
                Copy
              
            
          

3. Domain Model (Simplified Aggregate):

            class Order:
    def __init__(self, order_id, customer_id, items, status='PENDING'):
        self.id = order_id
        self.customer_id = customer_id
        self.items = items
        self.status = status

    @staticmethod
    def create_from_command(command: PlaceOrderCommand):
        # Generate a unique ID (e.g., using UUID)
        order_id = generate_unique_id()
        return Order(order_id=order_id, customer_id=command.customer_id, items=command.items)

    def mark_as_shipped(self):
        if self.status == 'PENDING':
            self.status = 'SHIPPED'
            # Publish ShippingInitiatedEvent
        else:
            raise BusinessRuleViolation("Order cannot be shipped if not pending")

            

              
                Copy
              
            
          

ฝั่งการสืบค้น

1. การสืบค้น:

            class GetCustomerOrdersQuery:
    def __init__(self, customer_id):
        self.customer_id = customer_id

            

              
                Copy
              
            
          

2. ตัวจัดการการสืบค้น:

            class CustomerOrderQueryHandler:
    def __init__(self, read_model_repository):
        self.read_model_repository = read_model_repository

    def handle(self, query: GetCustomerOrdersQuery):
        # Retrieve data from the read-optimized store
        return self.read_model_repository.get_orders_by_customer(query.customer_id)

            

              
                Copy
              
            
          

3. Read Model:

นี่จะเป็นโครงสร้างที่ไม่เป็นทางการ ซึ่งอาจจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเอกสารหรือตารางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการดึงข้อมูลคำสั่งซื้อของลูกค้า โดยมีเฉพาะฟิลด์ที่จำเป็นสำหรับการแสดงผล

            class CustomerOrderReadModel:
    def __init__(self, order_id, order_date, total_amount, status):
        self.order_id = order_id
        self.order_date = order_date
        self.total_amount = total_amount
        self.status = status

            

              
                Copy
              
            
          

4. Event Listener/Subscriber:

ส่วนประกอบนี้รอฟัง OrderPlacedEvent และอัปเดต CustomerOrderReadModel ในที่เก็บการอ่าน

            class OrderReadModelUpdater:
    def __init__(self, read_model_repository, order_repository):
        self.read_model_repository = read_model_repository
        self.order_repository = order_repository # To get full order details if needed

    def on_order_placed(self, event: OrderPlacedEvent):
        # Fetch necessary data from the write side or use data within the event
        # For simplicity, let's assume event contains sufficient data or we can fetch it
        order_details = self.order_repository.get(event.order_id) # If needed
        read_model = CustomerOrderReadModel(
            order_id=event.order_id,
            order_date=order_details.creation_date, # Assume this is available
            total_amount=order_details.total_amount, # Assume this is available
            status=order_details.status
        )
        self.read_model_repository.save(read_model)

            

              
                Copy
              
            
          

การจัดโครงสร้างโครงการ Python ของคุณ

แนวทางปฏิบัติทั่วไปคือการจัดโครงสร้างโครงการของคุณเป็นโมดูลหรือไดเร็กทอรีที่แตกต่างกันสำหรับฝั่งคำสั่งและการสืบค้น การแยกนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาความชัดเจน:

• domain/: ประกอบด้วยเอนทิตีโดเมนหลัก อ็อบเจ็กต์ค่า และ aggregates
• commands/: กำหนดอ็อบเจ็กต์คำสั่งและตัวจัดการของพวกเขา
• queries/: กำหนดอ็อบเจ็กต์การสืบค้นและตัวจัดการของพวกเขา
• events/: กำหนดเหตุการณ์โดเมน
• infrastructure/: จัดการความคงอยู่ (repositories), message buses, การรวมบริการภายนอก
• read_models/: กำหนดโครงสร้างข้อมูลสำหรับฝั่งการอ่านของคุณ
• api/ หรือ interfaces/: จุดเริ่มต้นสำหรับคำขอภายนอก (เช่น REST endpoints)

ข้อควรพิจารณาระดับโลกสำหรับการนำ CQRS ไปใช้

เมื่อนำ CQRS ไปใช้ในบริบทระดับโลก ปัจจัยหลายประการมีความสำคัญอย่างยิ่ง:

1. ความสอดคล้องและการจำลองข้อมูล

ด้วย distributed read models การรับประกันความสอดคล้องของข้อมูลในภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการใช้ฐานข้อมูลที่กระจายทางภูมิศาสตร์ กลยุทธ์การจำลอง และการพิจารณาความหน่วงแฝงอย่างรอบคอบ

ตัวอย่างระดับโลก: แพลตฟอร์ม SaaS ระดับโลกอาจใช้ฐานข้อมูลหลักในภูมิภาคหนึ่งสำหรับการเขียนและจำลองฐานข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมกับการอ่านไปยังภูมิภาคที่ใกล้ชิดกับผู้ใช้ทั่วโลกมากขึ้น สิ่งนี้ช่วยลดความหน่วงแฝงสำหรับผู้ใช้ในส่วนต่างๆ ของโลก

2. เขตเวลาและการจัดกำหนดการ

การดำเนินการแบบอะซิงโครนัสและการประมวลผลเหตุการณ์ต้องคำนึงถึงเขตเวลาที่แตกต่างกัน งานตามกำหนดเวลาหรือทริกเกอร์เหตุการณ์ที่ไวต่อเวลาจะต้องได้รับการจัดการอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเวลาท้องถิ่นที่แตกต่างกัน

3. สกุลเงินและการแปล

หากแอปพลิเคชันของคุณเกี่ยวข้องกับธุรกรรมทางการเงินหรือข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องเผชิญ CQRS จำเป็นต้องรองรับการแปลและการแปลงสกุลเงิน Read models อาจต้องจัดเก็บหรือแสดงข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ที่เหมาะสมสำหรับภาษาต่างๆ

4. การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (เช่น GDPR, CCPA)

CQRS โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับ Event Sourcing สามารถส่งผลกระทบต่อกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความไม่เปลี่ยนรูปของเหตุการณ์สามารถทำให้การปฏิบัติตามคำขอ "สิทธิ์ที่จะถูกลืม" ยากขึ้น จำเป็นต้องมีการออกแบบอย่างระมัดระวังเพื่อให้มั่นใจถึงการปฏิบัติตามข้อกำหนด อาจโดยการเข้ารหัสข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PII) ภายในเหตุการณ์ หรือโดยการมี data store ที่เปลี่ยนแปลงได้แยกต่างหากสำหรับข้อมูลเฉพาะของผู้ใช้ที่ต้องลบ

5. โครงสร้างพื้นฐานและการปรับใช้

การปรับใช้ทั่วโลกมักเกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน รวมถึง content delivery networks (CDNs), load balancers และ distributed message queues การทำความเข้าใจว่าส่วนประกอบ CQRS โต้ตอบกันอย่างไรภายในโครงสร้างพื้นฐานนี้เป็นกุญแจสำคัญสำหรับประสิทธิภาพที่เชื่อถือได้

6. การทำงานร่วมกันเป็นทีม

ด้วยบทบาทเฉพาะทาง (เน้นคำสั่งเทียบกับการสืบค้น) การส่งเสริมการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่มีประสิทธิภาพระหว่างทีมจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับระบบที่สอดคล้องกัน

CQRS กับ Event Sourcing: การรวมกันที่ทรงพลัง

CQRS และ Event Sourcing มักถูกกล่าวถึงด้วยกันเนื่องจากเติมเต็มซึ่งกันและกันได้อย่างสวยงาม Event Sourcing ถือว่าทุกการเปลี่ยนแปลงของสถานะแอปพลิเคชันเป็นเหตุการณ์ที่ไม่เปลี่ยนรูป ลำดับของเหตุการณ์เหล่านี้ก่อให้เกิดประวัติทั้งหมดของสถานะแอปพลิเคชัน

• คำสั่งสร้างเหตุการณ์
• เหตุการณ์ถูกจัดเก็บไว้ใน Event Store
• Aggregates สร้างสถานะของพวกเขาใหม่โดยการเล่นเหตุการณ์ซ้ำ
• Read Models (Projections) ถูกสร้างขึ้นโดยการสมัครรับเหตุการณ์และอัปเดต data store ที่ปรับให้เหมาะสม

แนวทางนี้ให้บันทึกการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงทั้งหมด ลดความซับซ้อนในการแก้ไขจุดบกพร่องโดยอนุญาตให้คุณเล่นเหตุการณ์ซ้ำ และเปิดใช้งานการสืบค้นตามเวลาที่ทรงพลัง (เช่น "สถานะของระบบคำสั่งซื้อเป็นอย่างไรในวันที่ X?")

เมื่อใดควรพิจารณา CQRS

CQRS ไม่เหมาะสำหรับทุกโครงการ มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับ:

• โดเมนที่ซับซ้อน: ที่ตรรกะทางธุรกิจซับซ้อนและยากต่อการจัดการในแบบจำลองเดียว
• แอปพลิเคชันที่มีการแย่งชิงการอ่าน/เขียนสูง: เมื่อการดำเนินการอ่านและการเขียนมีข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพที่แตกต่างกันอย่างมาก
• ระบบที่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดสูง: ที่การปรับขนาดการอ่านและการเขียนอย่างอิสระเป็นสิ่งสำคัญ
• แอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จาก Event Sourcing: สำหรับเส้นทางการตรวจสอบ การสืบค้นตามเวลา หรือการแก้ไขจุดบกพร่องขั้นสูง
• ความต้องการในการรายงานและการวิเคราะห์: เมื่อการดึงข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญโดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำธุรกรรม

สำหรับแอปพลิเคชัน CRUD ที่ง่ายกว่าหรือเครื่องมือภายในขนาดเล็ก ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของ CQRS อาจมีน้ำหนักมากกว่าประโยชน์ของมัน

สรุป

Command Query Responsibility Segregation (CQRS) เป็นรูปแบบสถาปัตยกรรมที่ทรงพลังที่สามารถนำไปสู่แอปพลิเคชัน Python ที่ปรับขนาดได้ มีประสิทธิภาพ และบำรุงรักษาได้มากขึ้น การแยกข้อกังวลของคำสั่งที่เปลี่ยนแปลงสถานะจากการสืบค้นที่ดึงข้อมูลอย่างชัดเจน นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแต่ละด้านได้อย่างอิสระและสร้างระบบที่สามารถจัดการความต้องการของฐานผู้ใช้ทั่วโลกได้ดีขึ้น

แม้ว่าจะแนะนำความซับซ้อนและการพิจารณาความสอดคล้องในที่สุด แต่ประโยชน์สำหรับระบบขนาดใหญ่ ซับซ้อนกว่า หรือมีการทำธุรกรรมสูงก็มีมาก สำหรับนักพัฒนา Python ที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งและทันสมัย การทำความเข้าใจและการใช้ CQRS เชิงกลยุทธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับ Event Sourcing เป็นทักษะที่มีค่าที่สามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมและรับประกันความสำเร็จในระยะยาวในตลาดซอฟต์แวร์ระดับโลก โอบรับรูปแบบเมื่อเหมาะสม และจัดลำดับความสำคัญของความชัดเจน ความสามารถในการบำรุงรักษา และความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ของคุณทั่วโลกเสมอ