领域驱动设计问题之为什么防腐层允许随时挖掘隐式概念

简介: 领域驱动设计问题之为什么防腐层允许随时挖掘隐式概念

问题一:防腐层如何实现关注点分离?

防腐层如何实现关注点分离?


参考回答:

通过设计内部出入参模型或内部接口,并添加一层适配器层来实现关注点分离。适配器层负责实现内部和外部的对接,从而允许核心逻辑关注于业务逻辑本身,而不必担心外部接口的非逻辑依赖变更。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/632145



问题二:防腐层如何处理适配逻辑的代码?

防腐层如何处理适配逻辑的代码?


参考回答:

通过适配器层处理适配逻辑的代码。这些代码用于将外部实体的数据转换为内部可识别的实体,或者将内部实体的数据转换为外部系统可识别的格式。通过这种方式,可以确保核心逻辑不受到外部数据结构变更的影响。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/632147



问题三:为什么防腐层允许随时挖掘隐式概念?

为什么防腐层允许随时挖掘隐式概念?


参考回答:

防腐层允许随时挖掘隐式概念,是因为它将外部依赖与核心逻辑分离。随着时间的推移和业务需求的变更,开发者可能会发现某些原本只是字段属性的数据实际上具有独立的业务意义。由于防腐层的存在,这些隐式概念可以更容易地被识别和封装成独立的实体或服务。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/632148



问题四:如何确保严格遵守防腐层的设计原则?

如何确保严格遵守防腐层的设计原则?


参考回答:

确保严格遵守防腐层的设计原则需要写代码的人具有这层意识,并对整个系统架构有一定的理解。同时,也需要有人把控代码的质量,确保不打破规则。这要求团队成员具备高度的责任感和协作精神。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/632149



问题五:为什么需要防腐层(Anticorruption Layer)来划分边界?

为什么需要防腐层(Anticorruption Layer)来划分边界?


参考回答:

防腐层用于明确划分外部边界,保护核心层概念,实现关注点分离,处理适配逻辑的代码,并允许随时挖掘隐式概念。它通过将外部依赖关系反转,确保内部逻辑的独立性,使得系统对修改关闭、拓展开放。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/632150

相关文章
|
存储 Prometheus 监控
Grafana 系列文章(十四):Helm 安装 Loki
Grafana 系列文章(十四):Helm 安装 Loki
|
存储 Kubernetes API
【K8S系列】第十一讲:包管理神器-Helm
【K8S系列】第十一讲:包管理神器-Helm
482 0
|
人工智能
歌词结构的巧妙安排:写歌词的方法与技巧解析,妙笔生词AI智能写歌词软件
歌词创作是一门艺术,关键在于巧妙的结构安排。开头需迅速吸引听众,主体部分要坚实且富有逻辑,结尾则应留下深刻印象。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种 AI 功能,帮助创作者找到灵感,优化歌词结构,写出打动人心的作品。
|
机器学习/深度学习 存储 缓存
ORCA:基于持续批处理的LLM推理性能优化技术详解
大语言模型(LLMs)的批处理优化面临诸多挑战,尤其是由于推理过程的迭代性导致的资源利用不均问题。ORCA系统通过引入迭代级调度和选择性批处理技术,有效解决了这些问题,大幅提高了GPU资源利用率和系统吞吐量,相比FasterTransformer实现了最高37倍的性能提升。
682 26
|
缓存 前端开发
css内部样式和外部样式的性能比较和使用规范
CSS 的内部样式和外部样式各有优缺点,适用于不同场景。
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
跟着penguins案例学Seaborn之Pairplot
跟着penguins案例学Seaborn之Pairplot
497 1
|
自然语言处理 监控 自动驾驶
大模型在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态模型等领域应用最广
【7月更文挑战第26天】大模型在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态模型等领域应用最广
1146 11
|
运维 负载均衡 监控
slb学习教程
【9月更文挑战第1天】
398 1
|
数据采集 SQL 监控
大数据清洗的艺术:有效处理缺失值、异常值与重复数据
【4月更文挑战第8天】本文探讨了大数据清洗的三个关键环节:缺失值处理、异常值识别与处理、重复数据消除。在处理缺失值时,涉及识别、理解原因、选择删除、填充或保留策略,并进行结果验证。异常值识别包括统计方法、业务规则和可视化检查,处理策略包括删除、修正和标记。重复数据的识别基于主键和关键属性,处理策略有删除、合并和哈希,处理后需持续监控。数据清洗是一门艺术,需要结合统计学、编程技能和业务理解。
3789 2
|
芯片
 总线(Bus)
 总线(Bus)
390 0