TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #973 · 20.04

В C# есть модификатор доступа internal, который закрывает свойство или метод для всего, кроме текущей сборки (сборка это по сути группа пространств имён). И это чертовски удобно для построения правильной архитектуры по DDD — ты делаешь домен отдельной сборкой без внешних зависимостей, у сущностей закрываешь сеттеры и другие поля модификатором internal, а бизнес-правила с открытыми методами уже пишешь в агрегатах, которые содержат эти сущности. Агрегаты объявлены в той же сборке, так что они могут с сущностями делать что угодно, но слой приложения уже сможет вызвать только метод агрегата. Пример. Есть бизнес-процесс, который включает в себя две сущности: письмо и прикреплённый к нему документ. У каждой из этих сущностей разные жизненные циклы, но письмо можно отправить только в том случае, если статус документа "Согласован". Мы делаем агрегат "письмо с документом" и там public-метод отправки письма сначала проверяет статус документа, а потом вызывает internal-метод отправки в сущности письма. Снаружи (вне домена) вызвать сразу отправку письма невозможно. Но как эту задачу решают разработчики на других языках? Я совершенно не понимаю, как сделать хорошую архитектуру без internal. Окей, в некоторых языках вообще нет вменяемого ОПП и системы типов, но и к таким ребятам я бы не подходил с вопросами об энтерпрайз-архитектуре. Однако, многие серьёзные проекты пишутся на Java или, скажем, Go, что делают разработчики там? Может, кто-нибудь знает, и расскажет мне в комментариях? #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #memcached

当前筛选 #memcached清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #411 · 13.08.2017 г., 12:08

http://sendapatch.se/projects/pylibmc/ #pylibmc is a client in Python for #memcached. It is a wrapper around TangentOrg‘s libmemcached library. The interface is intentionally made as close to python-memcached as possible, so that applications can drop-in replace it. pylibmc leverages among other things configurable behaviors, data pickling, data compression, battle-tested GIL retention, consistent distribution, and the binary memcached protocol.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025 г., 00:00

#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly