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@khwada

2016/12/3 JJUG CCC 2016 fall 参加メモ

Last updated at Posted at 2016-12-03

SpringはどうやってDIしているのか

残念ながらちゃんと理解できたとは言い難いけど、SpringContainerの起動時にどんなことをしているのか何となくイメージが沸いて、とてもおもしろかった。

Bean定義の登録

  • AnnotationConfigApplicationContext
  • @ConfigurationがついているクラスのBean定義をBeanDefinitionに変換
  • AnnotatedBeanDefinitionReader
    • @Conditionalでスキップ可能
    • Beanの名前を決める
  • DefaultListableBeanFactory
    • ConcurrentHashMapとしてインスタンス変数にBeanDefinitionが保存される
    • Bean生成処理を担う

Component scan

  • refresh
  • BeanFactoryPostProcessor：フックして処理を挟める
  • ConfigudationClassPostProcessor：component scan
    • classファイルを探す
    • バイトコードを解析
    • クラス名やAnnotationをチェック
    • Beanとなるクラスのみを選択してBeanDefinitionで表現
    • BeanDefinitionRegistryに登録

Bean生成

  • singletonスコープのbeanを生成
    • BeanDefinitionを取得（親Bean定義をマージ）
  • getBean ⇒ キャッシュがあれば返す、なければ生成する
    • この中でインジェクション（Autowiredはコンストラクタインジェクション）
    • DefaultListableBeanFactoryでdependencyを解決する、その際にgetBeanが再帰的に呼ばれる
    • Reflecition(newInstance)でBeanを生成
  • init-methodの呼び出し
  • DefaultSingletonBeanRegistoryにキャッシュ
  • ここまでで、ようやくAnnotationConfigApplicationContextのコンストラクタ（refresh()）が終了

まとめ

  • BeanFactory / BeanDefinitionReaderがあればDIはできる
    • DI以外をやるためには、ApplicationContextが必要
  • DefaultListableBeanFactoryの仕事多すぎ！継承が複雑！（各インタフェースの役割を把握すると読みやすい）

Javaエンジニアのためのブロックチェーン入門

話題になっている

  • 来年が盛り上がりのピークになる？？
    • 仮想通貨取引所は淘汰されるはず（今までは免許がなくても参入でき参入障壁が低かった）
    • 2017/5から金融の法律が変わる
  • メディアと金融業界が先に加熱
  • 技術スタートアップが続々誕生している、ここから３年で淘汰が進むだろうが、残るものは確実にあるはず
  • 巨大な中央機関不要はアジテーションとしても、仲介手数料モデルの破壊はあるはず

ブロックチェーン

  • bitcoin
    • P2Pネットワーク上の分散型台帳
    • 国境不在・世界単一市場。決済コストも安い。
    • ネットワーク内で合意が取れた段階で取引が確定する（リアルタイムではない）
    • 不特定多数のP2Pネットワーク（悪い人もたくさんいるはず）、P2Pノードには何の得がある？、一貫性を維持できる？、改善の心配は？
  • ブロックチェーン
    • bitcoinはブロックチェーンを利用したアプリケーション
    • P2Pノードに同一の記録を同期
    • 一定のルールで正当性を決定、整合性を担保
    • P2Pノード：マイナー
    • パブリックなもの（bitcoin）とプライベートなもの（閉じたパートナーの中で）がある
  • 一定分の取引の集まり⇒ブロック
  • 複数ノードで並行に処理した結果を、他ノードが検証。不正な結果を排除する。マイナーはこれで報酬を得る。⇒インセンティブ設計が素晴らしかった
  • 複数の正しい結果からただ一つの結果を採用する（コンセンサスアルゴリズムを決めておく）
  • 権威者がいなくともグローバルに一意に整合性が取れる

スマートコントラクト

  • 自力で執行される契約処理（例：自動販売機）、概念は90年代に提唱
  • データと契約処理をブロックチェーンに委ねる
    • データそのものも改ざんできない

etherenum

  • スマートコントラクト用のプロットフォーム、言語はSolidity
    • 値だけでなく、取引の状態遷移全体の記録台帳としてブロックチェーンを利用
    • 自由にコントラクトを作り独自データを扱える
    • clientからはjsonを投げる
  • eherenum for Spring（ULFIRE）
  • コントラクト記述はとても難しい。ここが真の勝負。
  • データサイズに応じたETHが発生する、データそのものは別管理（IPFS）でそこへのリンクを張る
  • データは閲覧される可能性がある、シビアなデータはプライベートなストレージへ（個人情報、BtoBの取引先）

講演を聞いて、取引自体が偽物でないことをどう担保しているのか、とか、スパム的な取引をどう防いでいるのかが気になったけど、下記が分かりやすかった。

Spring CloudでDDD的なマイクロサービスを作ってみる

境界づけられたコンテキスト

  • どこのチームもレガシーとの闘い、だんだん開発スピードが落ちてくる
    • レイヤー分けしていたり、コーディングルールもある
    • なのに数年経つとだんだん手を出せなくなってくる
    • データモデルがどんどん大きくなっていく
    • あちこちでデータを触っているのでどこがどこに影響を与えるか分からなくなる
  • IFさえしっかりしておけば、中は自由にできる
    • 商品マスタなどはコピーして持っている
  • 例：商品はあらゆるコンテキストに関わる（注文、出荷、請求、在庫、決済、カタログ、分析・・・）
    • 細かく切れば、それぞれのコンテキストから商品を触ることが重要
  • DBを直接のぞけば、そのときの開発は早く進むが・・・

ユビキタス言語

  • チーム内の共通言語が英語なって気が付いたこと
    • 一生懸命話している単語が、会話／モデル／コードで共通の言葉になっている

リポジトリ

  • 「そのカラムに」「〇と□をjoin」
    • 業務とは関係ない、RepositoryがDomain Logicにはみ出していた
  • Repositoryに隠蔽
  • 結果として、Domain Logicが凝縮され、コードを読めばわりと業務が分かるようになった

デモ：DDDスタイル

  • 実践DDDは面白く、著者のコードも勉強になる
  • 前は、ドメインモデルも、Entity構造、Enumで区分値などを知っていた⇒リポジトリに閉じ込めた
  • 実践DDDでは、「集約がトランザクションの境界」を強調している
  • ユビキタス言語をなるべくクラスにする（面倒くさいし、冗長な処理はあるけど）、例：OrderId
  • repositoryの中で、DOMAのDaoを使っている
  • Domain Serviceを定義するのは、集約と集約を取り扱うとき

これから先に備えての素振り

  • 集約同士の整合性を保つのにドメインイベント：Kafka
  • クラスを知っていないとserialize / deseriaizeできない
    • jsonを使って、必要な項目だけを取ってくるようなUtilityを用意する
  • CQRS
    • Domain Modelはなるべくputとgetだけにする
    • それぞれのアプリ用では、query用にViewModelを作る

いつマイクロサービスする？

  • チームが分かれるとき
    • DDDスタイルやイベントやり取りは、１つのアプリでもできる
    • 1つのアプリの方が、ブレークスルー的なモデルの変更に対応しやすい
  • 将来的にマイクロサービスになっていけるアーキテクチャ（変化していけるアーキテクチャ）
    • 最初はDaoでもよい
    • 生き延びてドメインが分かってきたらDomain Model
    • 大きくなってきたらBCを分ける
    • チームが大きくなってきて分かれるときには、サービスを分ける
  • 今回のデモ
    • 認証／userサービス／config-service／discovery-service
    • メインのアプリは最初は１つで作った
  • State Sourcing ⇒ Event Sourcing

ドメイン駆動設計とScala 〜既存プロジェクトへの適用〜

Why DDD?

  • 常にドメインモデルを意識した設計をするので、行き過ぎた単純化・汎用化を防ぐことができる
  • Serviceに詰め込みすぎて肥大化するのを防ぐ
  • 各ドメインモデルの責務が明確になり、処理が散らばらない
  • 解決すべきは、技術的問題よりもビジネスの問題のこともある

HRMOS採用管理での課題

  • 巨大なモデルが存在（一つのclassでデータ持ちすぎ）
    • methodを持っていない
  • ドメインモデル貧血症
    • XXService, XXUtilにビジネスロジックが散らばっている
    • ソフトウェアの関心事とビジネスの関心事が分離できていない

モデルの再定義

  • ユビキタス言語が適切に定義されているか？
    • 専門的すぎる用語は咀嚼して自分たちの言葉で再定義
    • チーム全員がその言葉を聞いて勘違いすることなく、同じ物事を思い浮かべることができるまで言葉を洗練する
    • 境界づけられたコンテキストの中で通じる言葉であればいい
    • 言葉の意味が変わらない範囲 = 境界づけられたコンテキスト
  • モデルを明確に分けていなかった
    • requestを受け付けたモデル？ドメインモデル？response用のモデル？
    • package分けによるサポート
  • clean architecture
    • controller
    • presenter
    • application/service：処理の振り分け＋トランザクション制御
    • domain：ドメインモデル
    • infrastructure/repository：永続化
    • gateway：外部サービスとのやり取り（ex. メールサービス）
    • util：ビジネスロジック以外のユーティリティ
  • 見つけ出した言葉をドメインモデルに落とし込む

Entity / ValueObject / Aggregate

  • Entity：同一性を識別することが必要になるモデル
  • ValueObject：イミュータブルに保つ値、状態を持たない（Scalaだとval / case class）
    • 誕生日：BirthDate型を用意して、calcAgeのようなメソッドを用意してやる
    • 同姓同名の人がいても別名なので人としては識別が必要、名前はただの文字列なのでValueObjectとして扱えばよい
    • 主体によって、Entity / ValueObjectは変化する
    • 千円札はValueObject、でも日本銀行からすれば識別が必要でお札はEntity
  • Aggregate：Entityのライフサイクルを同一にするものを集める
    • トランザクション整合性を取る範囲、集約の外側は結果整合性
    • 自動車は、タイヤ・車両を含んだ集約のルートエンティティになる
    • 集約の内部のオブジェクトにアクセスしてよいのは集約のルートのみ、ルートを経由して制御すること
    • 加速する ⇒ 車に対して指示を出す ⇒ 車がタイヤやエンジンを制御する
    • モデルの一貫性を保つためのもの、そこに責任を負う範囲
  • PlantUMLで書いてみた

集約が大きすぎる

  • CQRS
    • すべてがドメインモデルだと重くなる
    • queryはドメインモデルをスキップ
  • ドメインモデルとRepositoryの関係が悩ましい

Payara Micro の設計と実装

Payara micro

  • Embedded release of Payara
  • Hazelcastによる自動クラスタリングがサポートされている
  • Components
    • Embedded GlassFish
    • Hazelcast
    • Payara Service:監視サービス
      • Health check, notification, request tracking
  • Core
    • fish.payara.micro
    • PayaraMicro(Bootstrapp) / PayaraMicroRuntime(Instance) / BootstrapException

Startup

  • javaコマンドでbootstrapのjarを呼ぶ（その時にoptionを付ける）
    • 多くの製品のshell scriptの中身はそうなっている
  • メインクラス：PayaraMicro⇒Kernelを起動（jarファイル自身）⇒Payara Microが起動した状態

Shutdown

  • Ctrl + C => shutdown hookで埋め込みGlassFisをshutdown（もちろんAPIでも可能）

自動クラスタリング

  • Hazelcastべったり
    • HazelcastはJCache providerでもある
  • node立ち上げ
    • Hazelcastの初期設定（payara microのdefault or 独自）
    • Hazelcast instanceを起動 ⇒ caching providerを作成 ⇒ JNDIに登録
  • Hazelcast clusterへの追加/削除は、自動的に実施される
  • HTTP Auto-binding
    • Hazelcastが5900から探していくのを真似ている

Application Deployment

  • deploy方法
    • warを直接指定
    • ディレクトリを指定して、その中のwarをすべてdeploy
    • maven repository
    • 自分自身に埋め込まれているwarをdeploy（Uber jar）、META-INF/deploy
  • GlassFish Deployerを使っており、EARなどもdeploy可能
  • ROOT.warが、コンテキストルート"/"にdeployされる
    • それ以外のコンテキストルートの設定は、warファイルに依存する（deployment descriptorなど）
  • maven repositoryから取るパターン、コンテキストルートはartifactIdが使われる

Uber jar

  • 実行可能jarの中にアプリケーションとruntimeが両方入っている、単体でwebアプリとして動かせる
  • Spring Boot, WildFly swarmなど
  • PayaraMicro#packageUberJar
    • 自分自身のファイルをすべてコピー
    • deploy対象のwarファイルを集めてすべてコピー
    • 設定を埋め込む
    • jarに書き出す

Payara MicroのConfiguration

  • hazelcast.xml
  • domain.xml
    • GlassFishのdomain設定ファイル（config beanをjackson形式で書き出したもの、実行中に書き換えられる）
  • Loggingはデフォルトではコンソール出力
    • -logToFileオプションで指定可能（ファイル出力する場合も、コンソールにも出力される）

Payara Micro API

  • Java EE7 Web Profile + α
  • 設定＆オペレーション用のAPIを用意している、コマンドラインオプションをカバーしている
PayaraMicro.getInstance().addDeployment("app.war").bootStrap();
  • PayaraMicro.bootStrapの戻り値は、PayaraMicroRuntimeのinstanceを返す（以前はvoidだった）
  • 設定はgetter/setter、ただしsetterは自分自身が戻り値なので、method chainで指定可能
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