Tactical DDD etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
Tactical DDD etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

Türkiye'de Alan Odaklı Tasarım (DDD) ile Devlet Yönetimi



Bir Örnek Senaryo

Giriş:

Alan Odaklı Tasarım (DDD), karmaşık sistemleri yönetmek için kullanılan bir yazılım geliştirme metodolojisidir. DDD, karmaşıklığı, birbirleriyle net sınırları ve etkileşimleri olan alanlara bölerek ele alır. Bu, sistemlerin daha modüler, anlaşılabilir ve sürdürülebilir olmasını sağlar.

devlet yönetiminde DDD'nin kullanımı, daha etkin ve şeffaf bir yönetim anlayışının gelişmesine katkıda bulunabilir.

Stratejik DDD:

Stratejik DDD, bir organizasyonun genel stratejisini ve vizyonunu DDD ilkelerine göre tasarlamayı içerir. Bu aşamada, devlet yönetiminin temel amaçları ve hedefleri belirlenir ve bu hedeflere ulaşmak için gerekli alanlar tanımlanır.

Örnek:

Amaç: Vatandaşların refahını ve yaşam kalitesini artırmak.

Hedefler: Eğitime erişimi kolaylaştırmak, sağlık hizmetlerini iyileştirmek, altyapıyı geliştirmek, iş imkanları yaratmak.

Alanlar: Eğitim, sağlık, altyapı, ekonomi.

Taktiksel DDD:

Taktiksel DDD, her alan için somut modeller ve uygulamalar geliştirmeyi içerir. Bu aşamada, her alanın temel unsurları (varlıklar, değer nesneleri, kök varlıklar), bunların arasındaki ilişkiler ve bu ilişkileri yöneten servisler tanımlanır.

Örnek:

Eğitim Alanı:

Varlıklar: Öğrenci, öğretmen, ders, okul.

Değer Nesneleri: Ders kredisi, not, diploma.

Kök Varlık: Öğrenci.

Servisler: Öğrenci Kaydı, Ders Kaydı, Not Girişi.

Sağlık Alanı:

Varlıklar: Hasta, doktor, hastane, reçete.

Değer Nesneleri: Randevu, teşhis, sigorta bilgisi.

Kök Varlık: Hasta.

Servisler: Hasta Kaydı, Randevu Alma, Teşhis Koyma.

Altıgen Mimari:

Altıgen mimari, DDD'de kullanılan bir yazılım mimarisi modelidir. Bu modelde, her alan kendi servisleri tarafından yönetilir ve diğer alanlarla doğrudan etkileşime girmez. Bu, sistemin daha modüler ve bağımsız olmasını sağlar.

Örnek:

Eğitim Alanı: Eğitim Bakanlığı, kendi servisleri aracılığıyla öğrenci kayıtları, ders kayıtları ve not girişleri gibi işlemleri yönetir. Diğer alanlar (sağlık, altyapı, ekonomi) Eğitim Bakanlığı'nın servislerini kullanarak eğitimle ilgili verilere erişebilir ve bu verileri işleyebilir.

DDD'nin Faydaları:

Daha iyi iletişim: DDD, farklı paydaşlar arasında ortak bir dil oluşturarak daha iyi iletişim kurulmasını sağlar.

Daha modüler sistemler: DDD, sistemlerin daha modüler ve bağımsız olmasını sağlayarak değişikliklerin yapılması ve yeni özellikler eklenmesi kolaylaşır.

Daha sürdürülebilir sistemler: DDD, sistemlerin daha iyi anlaşılabilir ve sürdürülebilir olmasını sağlayarak uzun vadede bakım masraflarının düşmesine katkıda bulunur.

Sonuç:

DDD, Türkiye'de devlet yönetimini daha etkin ve şeffaf hale getirmek için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. DDD'nin stratejik ve taktiksel ilkelerini kullanarak, farklı paydaşlar arasında ortak bir dil oluşturmak, daha modüler ve sürdürülebilir sistemler geliştirmek ve vatandaşlara daha iyi hizmetler sunmak mümkün olabilir.

Spring, Spring Data, Java 11, H2 DB ve Hibernate ile Rich domain model kullanarak aggregateler value objectler entityler kullanarak advanced bir senaryo ile örnek bir senaryo ile DDD projesini açıklayarak kodla. Port ve Adaptör ile Kafka ve Hazelcast Cache Entegrasyonunu sağla. Event Sourcing ekle.




Product Entity - Stok Kontrolü Dahil


@Entity

public class Product {


    @Id

    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)

    private Long id;

    private String name;

    private double price;

    private int stockQuantity;


    public void decreaseStock(int quantity) {

        if (stockQuantity < quantity) {

            throw new IllegalStateException("Not enough stock");

        }

        stockQuantity -= quantity;

    }


    public void increaseStock(int quantity) {

        stockQuantity += quantity;

    }


    // Diğer alanlar ve metodlar

}

Order Entity - Sipariş Durumu Değişiklikleri Dahil

@Entity

public class Order {


    @Id

    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)

    private Long id;


    @Enumerated(EnumType.STRING)

    private OrderStatus status;


    @OneToMany(cascade = CascadeType.ALL, orphanRemoval = true)

    private List<OrderLine> orderLines;


    public void place() {

        if (status != OrderStatus.NEW) {

            throw new IllegalStateException("Can only place a new order");

        }

        status = OrderStatus.PLACED;

    }


    public void ship() {

        if (status != OrderStatus.PLACED) {

            throw new IllegalStateException("Can only ship a placed order");

        }

        status = OrderStatus.SHIPPED;

        for (OrderLine line : orderLines) {

            line.getProduct().decreaseStock(line.getQuantity());

        }

    }


    public void cancel() {

        if (status != OrderStatus.PLACED) {

            throw new IllegalStateException("Can only cancel a placed order");

        }

        status = OrderStatus.CANCELLED;

        for (OrderLine line : orderLines) {

            line.getProduct().increaseStock(line.getQuantity());

        }

    }


    // Diğer alanlar ve metodlar

}

Bu, daha zengin bir domain modeli oluşturur. İş mantığı, servis katmanından alınıp model nesnelerine yerleştirilmiştir. Bu yaklaşım, daha temiz bir kod ve model içerisinde daha çok iş mantığını ifade eder.


Tamam, bu zengin domain modeli etrafında servis ve repository katmanlarını oluşturalım.


Repository Katmanı

Önceki açıklamalarda zaten tanımlanan repository sınıflarını kullanabiliriz (ProductRepository, OrderRepository vb.). Fakat bu modelde iş mantığı daha çok domain katmanında olduğu için, repository'nin rolü veritabanı işlemlerini gerçekleştirmekle sınırlıdır.


Servis Katmanı

Zengin domain modeliyle birlikte servis katmanının karmaşıklığı azalır. İş mantığı artık modelde yer aldığı için servis katmanı daha çok depolama ve altyapı işlevleriyle ilgilenir.


ProductService


@Service

public class ProductService {


    @Autowired

    private ProductRepository productRepository;


    public Product findById(Long id) {

        return productRepository.findById(id).orElse(null);

    }


    public Product save(Product product) {

        return productRepository.save(product);

    }

}

OrderService


@Service

public class OrderService {


    @Autowired

    private OrderRepository orderRepository;


    @Autowired

    private ProductService productService;


    public List<Order> findAll() {

        return orderRepository.findAll();

    }


    public Order findById(Long id) {

        return orderRepository.findById(id).orElse(null);

    }


    public Order placeOrder(Order order) {

        for (OrderLine line : order.getOrderLines()) {

            Product product = productService.findById(line.getProduct().getId());

            if (product == null) {

                throw new IllegalArgumentException("Product not found");

            }

            product.decreaseStock(line.getQuantity());

            productService.save(product);

        }

        order.place();

        return orderRepository.save(order);

    }


    public void shipOrder(Long orderId) {

        Order order = findById(orderId);

        if (order == null) {

            throw new IllegalArgumentException("Order not found");

        }

        order.ship();

        orderRepository.save(order);

    }


    public void cancelOrder(Long orderId) {

        Order order = findById(orderId);

        if (order == null) {

            throw new IllegalArgumentException("Order not found");

        }

        for (OrderLine line : order.getOrderLines()) {

            Product product = productService.findById(line.getProduct().getId());

            product.increaseStock(line.getQuantity());

            productService.save(product);

        }

        order.cancel();

        orderRepository.save(order);

    }

}

Bu yapıda, OrderService ve ProductService sınıfları daha sade bir yapıya sahip. Modelde bulunan iş mantığı sayesinde servisler daha az sorumluluğa sahip.


Controller Katmanı

Controller katmanı da önceki şekilde kalabilir. Fakat artık bazı endpoint'lerde doğrudan servislerin yerine modelde tanımlanan iş mantığına dayalı olarak işlemleri gerçekleştirebilirsiniz.


Sonuç olarak, bu yaklaşımla, iş mantığı daha çok domain katmanında bulunurken, servis ve controller katmanları daha az karmaşık ve daha az işlevsellik taşır. Bu sayede kodun okunabilirliği, bakımı ve genişletilmesi daha kolay olur.


Bu aşamadan sonra eklememi veya açıklamamı istediğiniz başka bir konu var mı?


Bu uygulamaya adaptörler ve portlar kullanarak apache kafka entegre edebilir misin?


Elbette, Domain-Driven Design (DDD) yaklaşımında kullanılan hexagonal architecture (ya da ports and adapters architecture) sayesinde, uygulamanın çekirdeğini (domain) dış dünyadan (örneğin, Kafka gibi mesajlaşma sistemlerinden) izole edebiliriz.


Apache Kafka, veri yayını ve tüketimi için kullanılan açık kaynaklı bir stream-processing yazılım platformudur. Bu örnek için, sipariş durumlarının değişikliklerini Kafka'ya göndermek ve bu değişiklikler üzerinde dinleyiciler oluşturmak istediğimizi varsayalım.


1. Ports Tanımlama

Portlar, uygulamanın iç ve dış dünyası arasında bir sınır oluşturur. İlk olarak, bir port tanımlayarak bu sınırı ifade edelim:


public interface OrderStatusChangedPort {

    void orderStatusChanged(Long orderId, OrderStatus status);

}

Bu port, sipariş durumu değiştiğinde çağrılacak olan metodu tanımlar.


2. Kafka Adapter Oluşturma

Bu port için Kafka ile entegrasyon sağlayan bir adapter yazmalıyız. Bu adapter, Kafka'ya mesaj gönderecek olan bileşendir.


@Service

public class KafkaOrderStatusChangedAdapter implements OrderStatusChangedPort {


    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;


    @Value("${kafka.topic.order-status}")

    private String orderStatusTopic;


    @Autowired

    public KafkaOrderStatusChangedAdapter(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {

        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;

    }


    @Override

    public void orderStatusChanged(Long orderId, OrderStatus status) {

        String message = "Order ID: " + orderId + ", Status: " + status.name();

        kafkaTemplate.send(orderStatusTopic, message);

    }

}

3. Domain Katmanında Port Kullanma

OrderService içerisinde, sipariş durumu değiştikçe port'u kullanarak bu durumu dış dünyaya bildireceğiz:


@Service

public class OrderService {


    @Autowired

    private OrderStatusChangedPort orderStatusChangedPort;


    // Diğer metotlar


    public void shipOrder(Long orderId) {

        Order order = findById(orderId);

        if (order == null) {

            throw new IllegalArgumentException("Order not found");

        }

        order.ship();

        orderRepository.save(order);

        orderStatusChangedPort.orderStatusChanged(orderId, OrderStatus.SHIPPED);

    }


    public void cancelOrder(Long orderId) {

        Order order = findById(orderId);

        if (order == null) {

            throw new IllegalArgumentException("Order not found");

        }

        order.cancel();

        orderRepository.save(order);

        orderStatusChangedPort.orderStatusChanged(orderId, OrderStatus.CANCELLED);

    }

}

4. Kafka Konfigürasyonu

Son olarak, Kafka'yı Spring uygulamanızda kullanmak için gerekli konfigürasyonları eklemelisiniz. application.properties dosyasına şunları ekleyebilirsiniz:


spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092

kafka.topic.order-status=order-status-topic

Ve bir KafkaConfig sınıfı oluşturarak gereken bean'leri tanımlayabilirsiniz:


@Configuration

public class KafkaConfig {


    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")

    private String bootstrapServers;


    @Bean

    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {

        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());

    }


    @Bean

    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {

        Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();

        configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);

        configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);

        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);

    }

}

Bu yapı, Apache Kafka ile entegre bir şekilde sipariş durumu değişikliklerini izlemenizi sağlar. Bu durum değişikliklerine dinleyiciler eklemek veya daha fazla entegrasyon oluşturmak da mümkündür.


Bu yaklaşımın güzel yanı, Kafka ile entegrasyonun tamamen izole edilmesi ve domain katmanının bu ayrıntılardan haberdar olmamasıdır. Bu, kodun daha temiz, bakımı daha kolay ve değişikliklere karşı daha esnek olmasına yardımcı olur.


Projeye port ve adaptör ile Hazelcast cache ekle


Tabii ki! Hazelcast, dağıtık bir veri ızgarası ve önbellekleme çözümüdür. Hexagonal mimaride, Hazelcast ile entegrasyonu port ve adaptörler aracılığıyla yapabiliriz. Bu sayede, iş mantığınızın önbellekleme mantığından tamamen izole edilmesi sağlanır.


1. Cache Portu Tanımlama

İlk olarak, önbellekleme işlemlerini tanımlayacak bir port oluşturmalıyız. Bu port, önbelleğe erişmek istediğimiz işlemleri ifade eder.


public interface CachePort {

    <T> T get(String key);


    void put(String key, Object value);


    void remove(String key);

}

2. Hazelcast Cache Adaptörü Oluşturma

Bu port için Hazelcast ile entegrasyon sağlayan bir adaptör yazmalıyız. Adaptör, portun metotlarını Hazelcast'a özgü çağrılara dönüştürür.


@Service

public class HazelcastCacheAdapter implements CachePort {


    private final HazelcastInstance hazelcastInstance;


    @Autowired

    public HazelcastCacheAdapter(HazelcastInstance hazelcastInstance) {

        this.hazelcastInstance = hazelcastInstance;

    }


    @Override

    public <T> T get(String key) {

        return (T) hazelcastInstance.getMap("default").get(key);

    }


    @Override

    public void put(String key, Object value) {

        hazelcastInstance.getMap("default").put(key, value);

    }


    @Override

    public void remove(String key) {

        hazelcastInstance.getMap("default").remove(key);

    }

}

3. Hazelcast Konfigürasyonu

HazelcastInstance bean'ini oluşturmak için bir konfigürasyon sınıfı eklemeliyiz:


@Configuration

public class HazelcastConfig {


    @Bean

    public Config hazelCastConfig() {

        Config config = new Config();

        config.setInstanceName("hazelcast-instance")

              .addMapConfig(new MapConfig()

                    .setName("default")

                    .setTimeToLiveSeconds(20));

        return config;

    }


    @Bean

    public HazelcastInstance hazelcastInstance(Config hazelCastConfig) {

        return Hazelcast.newHazelcastInstance(hazelCastConfig);

    }

}

4. Servis Katmanında Cache Kullanma

Şimdi, önbellek portunu servis katmanında kullanabiliriz. Örnek olarak, siparişlerin detaylarını önbelleklemek isteyebiliriz:

@Service

public class OrderService {


    @Autowired

    private CachePort cachePort;


    public OrderDetail getOrderDetail(Long orderId) {

        String key = "orderDetail:" + orderId;

        OrderDetail orderDetail = cachePort.get(key);

        if (orderDetail == null) {

            orderDetail = // Veritabanından sipariş detaylarını alın.

            cachePort.put(key, orderDetail);

        }

        return orderDetail;

    }

}

Bu yapı sayesinde, Hazelcast veya başka bir önbellekleme çözümüne geçiş yapmak istediğinizde, yalnızca yeni bir adaptör yazmanız gerekir. Bu, uygulamanın diğer kısımlarının değişiklik yapmadan aynı port üzerinden çalışmasına devam etmesini sağlar.


Event Sourcing de ekler misin?


Tabii ki, Event Sourcing'u bu mimariye eklemek ilginç ve karmaşık bir yön olabilir. Event Sourcing, her değişikliği olay (event) olarak saklamak yerine, uygulamanın durumunu bu olaylardan yeniden oluşturmanızı sağlar. Bu, daha güçlü bir denetim günlüğü ve karmaşık iş süreçlerinde daha fazla esneklik sağlayabilir.


Bu örnekte, sipariş durum değişikliklerinin olaylarını saklayacağımızı varsayalım.


1. Olay Tanımları

Her bir olay, belirli bir değişikliği temsil eder. Bu örnekte, sipariş durumlarının değiştiği olayları tanımlayalım:


public abstract class OrderEvent {

    private final Long orderId;

    private final LocalDateTime timestamp;


    protected OrderEvent(Long orderId) {

        this.orderId = orderId;

        this.timestamp = LocalDateTime.now();

    }


    public Long getOrderId() {

        return orderId;

    }


    public LocalDateTime getTimestamp() {

        return timestamp;

    }

}


public class OrderPlacedEvent extends OrderEvent {

    public OrderPlacedEvent(Long orderId) {

        super(orderId);

    }

}


public class OrderShippedEvent extends OrderEvent {

    public OrderShippedEvent(Long orderId) {

        super(orderId);

    }

}


public class OrderCancelledEvent extends OrderEvent {

    public OrderCancelledEvent(Long orderId) {

        super(orderId);

    }

}

2. Event Store

Olayları saklamak için bir olay deposu oluşturmalıyız. Bu depo, olayların saklanmasından ve sorgulanmasından sorumlu olacak.


@Repository

public interface EventStore extends JpaRepository<OrderEvent, Long> {

    List<OrderEvent> findByOrderIdOrderByTimestampAsc(Long orderId);

}

3. Event Publisher

Olayları yayınlayan bir sınıf oluşturacağız:


@Service

public class EventPublisher {


    @Autowired

    private EventStore eventStore;


    public void publish(OrderEvent event) {

        eventStore.save(event);

    }

}

4. Aggregate Root İle İntegrasyon

Order sınıfı, siparişle ilgili olayları yayınlamalı. Bu, Aggregate Root'un görevidir.


@Entity

public class Order {


    // Diğer alanlar


    @Transient

    private List<OrderEvent> newEvents = new ArrayList<>();


    public void place() {

        // Logic

        newEvents.add(new OrderPlacedEvent(this.id));

    }


    public void ship() {

        // Logic

        newEvents.add(new OrderShippedEvent(this.id));

    }


    public void cancel() {

        // Logic

        newEvents.add(new OrderCancelledEvent(this.id));

    }


    public List<OrderEvent> getNewEvents() {

        return Collections.unmodifiableList(newEvents);

    }

}

5. Event Sourcing ile Servis Katmanı İntegrasyonu

Servis katmanında, olayları toplayıp yayınlamalıyız:



@Service

public class OrderService {


    @Autowired

    private EventPublisher eventPublisher;


    // Diğer metotlar


    @Transactional

    public void shipOrder(Long orderId) {

        Order order = findById(orderId);

        order.ship();

        orderRepository.save(order);

        order.getNewEvents().forEach(eventPublisher::publish);

        // Diğer işlemler

    }

}

Bu yapı, her sipariş durum değişikliğinin bir olay olarak saklanmasını ve daha sonra bu olayların sorgulanmasını veya farklı hedeflere (örneğin, bir mesaj kuyruğuna) yayınlanmasını sağlar.


Event Sourcing, karmaşık iş süreçlerinin ve denetim gereksinimlerinin olduğu durumlarda çok yararlı olabilir. Bununla birlikte, olayların tutarlı bir şekilde yayınlanması ve saklanması gibi bazı zorluklar da getirir.

Anemic ve Rich Domain Model detaylı anlatım. Karşılaştırması. Örnek senaryolarla Java Kod Örnekleri. Martin Fowler'in konu hakkında düşünceleri. Interview soruları ve cevapları.




İçindekiler

Giriş

a. Anemic ve Rich Domain Model Nedir?

b. İki Modelin Karşılaştırılması

c. Kullanım Senaryoları


Anemic Domain Model

a. Tanımı

b. Yapısı

c. Avantajlar ve Dezavantajlar

d. Java ile Örnek Uygulama


Rich Domain Model

a. Tanımı

b. Yapısı

c. Avantajlar ve Dezavantajlar

d. Java ile Örnek Uygulama


Karşılaştırma ve Değerlendirme

a. İki Model Arasındaki Farklar

b. Hangi Durumlarda Hangi Modelin Kullanılması Gerektiği

c. Endüstri Standartları ve Trendler


Sonuç

a. Öneriler

b. Gelecek Perspektifleri


Referanslar


1. Giriş

a. Anemic ve Rich Domain Model Nedir?

Anemic Domain Model (ADM), yazılım tasarımında kullanılan bir yapıdır ve genellikle sadece verileri taşımakla sorumlu olan nesneleri ifade eder. Bu modelde, iş mantığı genellikle başka bir katmanda, genellikle servis katmanında bulunur. ADM'nin anemi terimi, nesnelerin davranışsız olmaları, yani metodlara sahip olmamaları nedeniyle kullanılır.


Rich Domain Model (RDM), ise iş mantığının ve verilerin bir arada bulunduğu nesneler içerir. Bu, nesnelerin hem verileri taşımasını hem de belirli işlevleri yerine getirmesini sağlar. Bu yapı, nesneye yönelik programlamanın (OOP) gerçek bir örneği olarak görülür, çünkü veri ve işlevselliği bir arada barındırır.


b. İki Modelin Karşılaştırılması

Anemic Domain Model: Veri taşıma odaklı, iş mantığı ayrılmış, daha az karmaşık.

Rich Domain Model: İş mantığı ve veriyi bir arada tutar, karmaşık iş senaryoları için uygun.

Bu iki model, tasarım karmaşıklığı, esneklik ve ölçeklenebilirlik gibi farklı yönlerden değerlendirilebilir.


c. Kullanım Senaryoları

Anemic Domain Model: Basit CRUD işlemleri için ideal, katmanlı mimari ile iyi çalışır.

Rich Domain Model: Karmaşık iş akışları ve iş kuralı gereksinimleri durumunda daha uygun.

Bu giriş bölümü, anemic ve rich domain modellerinin temel tanımını, karşılaştırmalarını ve ne zaman kullanılacaklarını anlatır. Her iki model de belirli senaryolara göre seçilebilir ve ihtiyaca uygun olarak kullanılabilir.


2. Anemic Domain Model

a. Tanımı

Anemic Domain Model (ADM), bir nesnenin sadece veri taşıma görevlerini yerine getirdiği, iş mantığının ise genellikle başka bir katmanda gerçekleştirildiği bir yaklaşımdır. Bu, nesnenin "zayıf" veya "anemik" olmasına yol açar, çünkü davranışsızdır.


b. Yapısı

ADM'nin yapısı oldukça basittir. İşte bir örnek:



// Veri taşıma nesnesi

public class User {

    private String name;

    private int age;


    // Getter ve Setter metodları

}


// Servis katmanı

public class UserService {

    public void updateUser(User user) {

        // İş mantığı burada

    }

}

Bu durumda, User sınıfı sadece veri taşırken, iş mantığı UserService sınıfında gerçekleştirilir.


c. Avantajlar ve Dezavantajlar

Avantajlar:


Basit ve anlaşılır yapı.

Katmanlar arasında açık bir ayrım.

Daha hızlı geliştirme.

Dezavantajlar:


Nesne yönelimli programlamaya tam uymaz.

İş mantığı ve verinin ayrılması, bazı karmaşık senaryolarda zorluklara yol açabilir.

d. Java ile Örnek Uygulama

Basit bir kullanıcı güncelleme işlevi için bir örnek:


public class User {

    private String name;

    private int age;


    // Getter ve Setter metodları

}


public class UserService {

    public void updateUser(User user, String newName, int newAge) {

        user.setName(newName);

        user.setAge(newAge);

        // Veritabanı güncelleme kodu vb.

    }

}


// Kullanımı

User user = new User();

UserService userService = new UserService();

userService.updateUser(user, "Alice", 30);

Bu örnek, ADM'nin nasıl çalıştığını göstermektedir. Yapısı basit ve anlaşılır, ancak daha karmaşık senaryolarda, iş mantığının veriden ayrı olması sorunlara yol açabilir.


3. Rich Domain Model

a. Tanımı

Rich Domain Model (RDM), iş mantığının ve verinin bir arada bulunduğu bir modeldir. Bu yaklaşım, nesne yönelimli programlamaya (OOP) daha uygun olup, iş kuralı ve davranışları nesnelerin içine entegre eder.


b. Yapısı

RDM'nin yapısı daha karmaşıktır ve genellikle iş mantığını içerir. İşte bir örnek:


public class User {

    private String name;

    private int age;


    public User(String name, int age) {

        this.name = name;

        this.age = age;

    }


    public void updateName(String newName) {

        // İş kuralı kontrolü

        if (newName != null && !newName.isEmpty()) {

            this.name = newName;

        }

    }


    public void increaseAge() {

        this.age += 1;

    }


    // Getter metodları

}

Bu durumda, User sınıfı hem veriyi taşır hem de iş mantığını içerir.


c. Avantajlar ve Dezavantajlar

Avantajlar:


İş mantığı ve verinin bir arada olması daha tutarlı bir model sağlar.

Nesne yönelimli programlama prensiplerine daha uygun.

Karmaşık iş kuralı ve davranışlar için daha uygun.

Dezavantajlar:


Yapı daha karmaşık olabilir.

İş mantığı ve verinin bir arada olması, bazı durumlarda okunabilirliği zorlaştırabilir.

d. Java ile Örnek Uygulama

Bir kullanıcı nesnesinin adını güncellemek ve yaşını artırmak için örnek:


java

Copy code

User user = new User("Alice", 29);

user.updateName("Bob");

user.increaseAge();

// Şimdi kullanıcının adı "Bob" ve yaşı 30.

Bu örnek, iş mantığının ve verinin nasıl bir arada bulunabileceğini gösterir. RDM, karmaşık iş kuralı ve davranışları daha etkin bir şekilde ele alabilir.


Rich Domain Model, iş mantığını ve veriyi bir arada tutma ihtiyacı olan karmaşık iş senaryoları için daha uygun bir seçenektir.


4. Karşılaştırma ve Değerlendirme

a. İki Model Arasındaki Farklar

Anemic ve Rich Domain Model, iş mantığı ve veri organizasyonunda farklı yaklaşımlar sunar.


Veri ve İş Mantığı Ayrımı: ADM, iş mantığını ayrı bir katmanda tutarken, RDM iş mantığı ve veriyi bir arada tutar.

Karmaşıklık: ADM daha basit bir yapıya sahipken, RDM karmaşık iş kuralı ve davranışlarını daha etkin bir şekilde ele alabilir.

Nesne Yönelimli Uyumluluk: RDM, OOP prensiplerine daha uygunken, ADM bu prensiplerden uzaklaşabilir.

Esneklik ve Ölçeklenebilirlik: ADM, katmanlı bir yapıda daha hızlı geliştirmeyi sağlayabilirken, RDM daha esnek ve ölçeklenebilir bir model sunar.

b. Hangi Durumlarda Hangi Modelin Kullanılması Gerektiği

Anemic Domain Model:


Basit CRUD işlemleri.

Katmanlı mimarilerde net ayrım gerektiğinde.

Hızlı prototipleme ve geliştirme gerektiğinde.

Rich Domain Model:


Karmaşık iş kuralları ve davranışlar gerektiğinde.

Nesne yönelimli prensiplere sıkı sıkıya bağlı kalmak istendiğinde.

Tutarlı ve esnek bir model ihtiyacı olduğunda.

c. Endüstri Standartları ve Trendler

ADM, basit ve hızlı geliştirme ihtiyacı olan projelerde popülerdir.

RDM, karmaşık iş mantığı ve iş kurallarının geliştirilmesinde daha çok tercih edilir.

Son yıllarda, Domain-Driven Design (DDD) gibi yaklaşımlarla birlikte RDM, özellikle büyük ve karmaşık sistemlerde daha yaygın hale gelmektedir.

Örnek Senaryo

Bir e-ticaret sisteminde, ürün yönetimi basit bir CRUD işlemi olabilir (ADM kullanımı), ancak sipariş işleme karmaşık iş akışları içeriyorsa (örneğin, stok kontrolü, ödeme işleme, gönderim durumu takibi), RDM daha uygun bir yaklaşım olabilir.


Bu bölüm, iki model arasındaki temel farkları, hangi durumların hangi modeli gerektireceğini ve endüstri trendlerini değerlendirir.


5. Sonuç

a. Öneriler

İki model arasında seçim yaparken dikkate alınması gereken bazı öneriler:


Projenin Karmaşıklığı: Basit projeler için ADM, karmaşık iş kuralları içeren projeler için RDM tercih edilebilir.

Nesne Yönelimli Prensipler: Eğer proje nesne yönelimli programlama prensiplerine sıkı sıkıya bağlı kalmalıysa, RDM daha uygun bir seçenek olabilir.

Takım Deneyimi: Takımın deneyimi ve becerileri de model seçiminde etkili olabilir. ADM daha düşük eğitim eşiği sunarken, RDM'nin etkin kullanımı daha fazla deneyim gerektirebilir.

Gelecekteki Değişiklikler: Sistemin gelecekte nasıl evrileceği, hangi modelin seçileceği üzerinde de etkili olabilir. RDM, daha esnek ve ölçeklenebilir olduğundan, değişen iş gereksinimlerine daha iyi cevap verebilir.

b. Gelecek Perspektifleri

Anemic Domain Model: Basit ve hızlı geliştirme ihtiyacı olan projelerde hala yaygın olarak kullanılacak, ancak karmaşık iş akışları için sınırlı kalabilir.

Rich Domain Model: DDD gibi modern yazılım geliştirme yaklaşımlarıyla daha da popüler hale gelebilir. Büyük ve karmaşık projelerde, iş kuralı yönetiminde daha etkili bir model olabilir.

Özet

Anemic ve Rich Domain Model, yazılım geliştirme dünyasında iki farklı yaklaşım sunar. Hangi modelin kullanılacağı, projenin ihtiyaçlarına, takımın becerilerine, iş kurallarının karmaşıklığına ve diğer faktörlere bağlı olarak değişebilir. Her iki modelin de kendi avantajları ve dezavantajları vardır, ve doğru modelin seçilmesi, projenin başarısında kritik bir rol oynayabilir.


6. Referanslar

Bu bölüm, makalede kullanılan kaynakları ve referansları içerecektir. (Bu örnek metinde spesifik referanslar verilmemiştir.)


Makalenin tamamlanmış olduğuna dair, başka bir şey eklememi isteyip istemediğinizi lütfen belirtin!


Martin Fowler'in Anemic ve Rich Domain Model hakkındaki görüşleri nelerdir?


Martin Fowler, Anemic ve Rich Domain Model konularında oldukça bilinen bir isimdir ve bu konular üzerine görüşlerini ifade etmiştir. İki model arasında açık bir fark görmekte ve özellikle Anemic Domain Model (ADM) hakkında eleştirilerde bulunmaktadır.


Anemic Domain Model Hakkında

Fowler, Anemic Domain Model'ı, iş mantığının servis katmanında olmasından dolayı anti-kalıp (anti-pattern) olarak nitelendirir. Bu modelde, nesneler yalnızca veri taşır ve hiçbir davranışa sahip değildir. Fowler, bu yaklaşımın nesne yönelimli programlamanın temel fikirlerinden uzaklaştığını savunur. Nesnelerin sadece veri taşıması, onları "zayıf" ya da "anemik" kılar.


Rich Domain Model Hakkında

Rich Domain Model, iş mantığını ve veriyi aynı nesne içerisinde barındırır. Fowler, bu yaklaşımın nesne yönelimli programlamanın gerçek ruhuna daha uygun olduğuna inanır. İş mantığı ve veri arasındaki bu entegrasyon, daha sağlam, ölçeklenebilir ve bakımı kolay kodlar yazılmasına olanak tanır.


Özet

Fowler'ın görüşleri, genellikle nesne yönelimli programlamanın felsefesine daha uygun olan Rich Domain Model'ı destekler niteliktedir. Anemic Domain Model'ın ise iş mantığının ve verinin ayrılmasından dolayı nesne yönelimli prensiplere aykırı olduğunu düşünmektedir.


Bu görüşler, iki model arasındaki seçimde düşünülmesi gereken önemli faktörlerdir, özellikle de projenin nesne yönelimli prensiplere ne kadar bağlı kalmak istediğine bağlı olarak.


Rich Domain Model için Java kodlarıyla beraber advanced bir senaryo ve uygulaması. 


Elbette, daha karmaşık bir Rich Domain Model senaryosu ve uygulaması üzerinden gidelim. Örneğin, bir online bankacılık sistemi tasarlayalım. Bu senaryoda, müşterilerin hesapları olacak, para transferi yapabilecekler, hesaplar arasında para transferi yapabilecekler ve ekstra özelliklerle zengin bir domain model oluşturacağız.


Senaryo: Online Bankacılık Sistemi

İçindekiler:

Müşteri Sınıfı: Müşterilerin temel bilgilerini tutar.

Hesap Sınıfı: Farklı türde banka hesaplarını temsil eder (örneğin, tasarruf veya çek hesabı).

Banka Sınıfı: Müşteri ve hesapları bir araya getirir; para transferi gibi işlemleri yönetir.

Para Transferi Sınıfı: Farklı hesaplar arasında para transferini temsil eder.

Örnek Uygulama: Tüm bu sınıfları kullanarak gerçek bir iş akışı simüle eder.

1. Müşteri Sınıfı

Müşterilerin temel bilgilerini içerir ve ilişkilendirilmiş banka hesaplarına sahiptir.


public class Customer {

    private String name;

    private List<Account> accounts;


    public Customer(String name) {

        this.name = name;

        this.accounts = new ArrayList<>();

    }


    public void addAccount(Account account) {

        accounts.add(account);

    }


    // Diğer getter ve setter metodları

}

Bu sınıf, müşteri adını ve müşteriye ait banka hesaplarını içerir. addAccount metodu, müşteriye bir hesap eklemeyi sağlar.


2. Hesap Sınıfı

Farklı türde banka hesaplarını temsil eder ve bu hesaplardaki işlemleri yönetir.


public abstract class Account {

    private BigDecimal balance;


    public Account(BigDecimal initialBalance) {

        this.balance = initialBalance;

    }


    public void deposit(BigDecimal amount) {

        balance = balance.add(amount);

    }


    public abstract void withdraw(BigDecimal amount);


    public BigDecimal getBalance() {

        return balance;

    }


    // Diğer ortak işlemler

}

Bu sınıf, ortak hesap işlemlerini tanımlar. Farklı hesap türleri (örneğin, tasarruf veya çek hesabı) bu sınıftan türetilebilir.


Harika! Senaryomuzu oluştururken tasarruf hesabı ve çek hesabı gibi farklı hesap türlerine odaklanacağız.


3. Tasarruf Hesabı Sınıfı

Tasarruf hesabı, belirli bir faiz oranı sunar ve belli bir alt limitin altına inilemez.


public class SavingsAccount extends Account {

    private static final BigDecimal MINIMUM_BALANCE = new BigDecimal("1000.00");

    private BigDecimal interestRate;


    public SavingsAccount(BigDecimal initialBalance, BigDecimal interestRate) {

        super(initialBalance);

        this.interestRate = interestRate;

    }


    @Override

    public void withdraw(BigDecimal amount) {

        if (getBalance().subtract(amount).compareTo(MINIMUM_BALANCE) < 0) {

            throw new IllegalArgumentException("Yeterli bakiye yok!");

        }

        // Diğer para çekme işlemleri

    }


    public void applyInterest() {

        deposit(getBalance().multiply(interestRate));

    }


    // Diğer getter ve setter metodları

}

4. Çek Hesabı Sınıfı

Çek hesabı, belirli bir kredi limitine sahip olabilir, bu da bakiyenin negatif olabileceği anlamına gelir.


public class CheckingAccount extends Account {

    private BigDecimal overdraftLimit;


    public CheckingAccount(BigDecimal initialBalance, BigDecimal overdraftLimit) {

        super(initialBalance);

        this.overdraftLimit = overdraftLimit;

    }


    @Override

    public void withdraw(BigDecimal amount) {

        if (getBalance().subtract(amount).compareTo(overdraftLimit.negate()) < 0) {

            throw new IllegalArgumentException("Kredi limiti aşıldı!");

        }

        // Diğer para çekme işlemleri

    }


    // Diğer getter ve setter metodları

}

5. Banka Sınıfı

Müşteriler ve hesapları bir araya getirir, ayrıca farklı hesaplar arasında para transferi gibi işlemleri yönetir.


public class Bank {

    private List<Customer> customers;


    public Bank() {

        customers = new ArrayList<>();

    }


    public void addCustomer(Customer customer) {

        customers.add(customer);

    }


    public void transferFunds(Account fromAccount, Account toAccount, BigDecimal amount) {

        if (fromAccount.getBalance().compareTo(amount) < 0) {

            throw new IllegalArgumentException("Yeterli bakiye yok!");

        }

        fromAccount.withdraw(amount);

        toAccount.deposit(amount);

    }


    // Diğer banka işlemleri

}

Bu aşamada, müşterilerin hesaplarını oluşturduğumuz, tasarruf ve çek hesapları gibi farklı hesap türlerini tanımladığımız ve bir banka sınıfıyla işlemleri yönettiğimiz bir yapı oluşturduk.


Tabii ki, şimdi bu yapıyı kullanarak daha karmaşık iş akışları simüle edeceğiz. Para transferi gibi işlemleri gerçekleştiren bir örnek uygulama oluşturalım.


6. Para Transferi Sınıfı

Farklı hesaplar arasında para transferini temsil eder ve transfer detaylarını içerir.


public class MoneyTransfer {

    private Account fromAccount;

    private Account toAccount;

    private BigDecimal amount;

    private LocalDateTime transferDate;


    public MoneyTransfer(Account fromAccount, Account toAccount, BigDecimal amount) {

        this.fromAccount = fromAccount;

        this.toAccount = toAccount;

        this.amount = amount;

        this.transferDate = LocalDateTime.now();

    }


    public void execute(Bank bank) {

        bank.transferFunds(fromAccount, toAccount, amount);

    }


    // Diğer getter ve setter metodları

}

7. Örnek Uygulama

Tüm bu sınıfları kullanarak gerçek bir iş akışı simüle eder.


public class BankingApplication {

    public static void main(String[] args) {

        Bank bank = new Bank();


        Customer customer1 = new Customer("Alice");

        Customer customer2 = new Customer("Bob");


        Account aliceSavings = new SavingsAccount(new BigDecimal("5000.00"), new BigDecimal("0.03"));

        Account aliceChecking = new CheckingAccount(new BigDecimal("2000.00"), new BigDecimal("500.00"));

        Account bobSavings = new SavingsAccount(new BigDecimal("3000.00"), new BigDecimal("0.03"));


        customer1.addAccount(aliceSavings);

        customer1.addAccount(aliceChecking);

        customer2.addAccount(bobSavings);


        bank.addCustomer(customer1);

        bank.addCustomer(customer2);


        MoneyTransfer transfer = new MoneyTransfer(aliceChecking, bobSavings, new BigDecimal("1000.00"));

        transfer.execute(bank);


        System.out.println("Transfer tamamlandı!");

    }

}

Bu örnek uygulama, Alice ve Bob isimli iki müşteri oluşturur. Alice'in bir tasarruf hesabı ve bir çek hesabı, Bob'un ise bir tasarruf hesabı vardır. Alice'in çek hesabından Bob'un tasarruf hesabına 1000.00 birimlik bir transfer gerçekleştirilir.


Bu örnek, Rich Domain Model'in gücünü gösterir. İlgili iş mantığı, doğru nesnelerle ilişkilendirilmiştir, ve bu da kodun okunabilirliğini, bakımını ve ölçeklenmesini kolaylaştırır.


Anemic Domain Model ve Rich Domain Model interview soruları ve cevapları.

ChatGPT

Elbette! İşte Anemic Domain Model (ADM) ve Rich Domain Model (RDM) hakkında olası bazı mülakat soruları ve cevapları:


1. Soru: Anemic Domain Model nedir? Bu modelin avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Cevap:

Anemic Domain Model, iş mantığının ve verinin ayrı katmanlarda olmasına dayalı bir yapıdır. Bu modelde, veri taşıyan sınıflar ve bu veriler üzerinde işlem yapan servisler ayrı tutulur.


Avantajlar: Katmanların ayrılması, projenin organizasyonunu daha basit hale getirebilir.

Dezavantajlar: Bu yaklaşım, nesne yönelimli programlamanın çekirdek felsefesine aykırı olabilir. Davranış ve verinin ayrılması, kodun karmaşıklaşmasına ve bakımının zorlaşmasına neden olabilir.

2. Soru: Rich Domain Model nedir ve neden tercih edilir?

Cevap:

Rich Domain Model, iş mantığı ve veriyi aynı nesne içinde barındırır. Bu modelde, her nesne kendi verisini nasıl işleyeceğini bilir.


Neden Tercih Edilir: Rich Domain Model, daha sağlam ve ölçeklenebilir uygulamalar oluşturmayı sağlar. İş mantığı ve verinin aynı yerde olması, kodun okunabilirliğini ve bakımını kolaylaştırır.

3. Soru: Anemic Domain Model ile Rich Domain Model arasındaki temel fark nedir?

Cevap:

Anemic Domain Model'da, iş mantığı ve veri ayrı katmanlarda tutulurken, Rich Domain Model'da aynı nesne içinde bir arada tutulurlar. Anemic model, nesne yönelimli prensiplere daha az uyarken, Rich model nesne yönelimli programlamanın felsefesine daha yakındır.


4. Soru: Rich Domain Model kullanmanın bir projede hangi riskleri olabilir?

Cevap:

Rich Domain Model, iş mantığı ve verinin sıkı bir şekilde bir araya getirilmesi gerektirdiğinden, yanlış uygulandığında kodun aşırı karmaşıklaşmasına ve nesnelerin aşırı büyümesine neden olabilir. Bu da bakımı zor ve hatalara daha yatkın bir sistem oluşturabilir.


5. Soru: Hangi durumlarda Anemic Domain Model kullanmak daha uygun olabilir?

Cevap:

Eğer projede sıkı bir katman ayrımı ihtiyacı varsa veya farklı katmanlar arasında net bir ayrım gerekiyorsa, Anemic Domain Model kullanmak uygun olabilir. Bu yaklaşım, özellikle karmaşık iş mantığı gerektirmeyen, daha veri odaklı uygulamalar için uygun olabilir.


6. Soru: Rich Domain Model kullanırken DDD (Domain-Driven Design) prensipleri nasıl uygulanır?

Cevap:

Rich Domain Model kullanırken, DDD prensiplerine uymak, modelin iş dünyasını daha iyi temsil etmesine yardımcı olabilir. Bunun yolu, iş probleminin çözülmesine yardımcı olacak şekilde modeli organize etmekten geçer. DDD, bağlam, sınırlı bağlam, varlık, değer nesnesi ve topluluk gibi kavramlar kullanır.


7. Soru: Anemic Domain Model kullanırken iş mantığı nerede tutulur? Bu yaklaşım ne tür sorunlara yol açabilir?

Cevap:

Anemic Domain Model'da iş mantığı genellikle servis katmanında tutulur, veri ise ayrı DTO'lar (Data Transfer Objects) içinde bulunur. Bu ayrım, mantığı ve veriyi birbirinden izole ettiğinden, iş mantığının dağılmasına, kod tekrarına ve bakım zorluklarına neden olabilir.


8. Soru: Rich Domain Model'da validation (doğrulama) işlemleri nasıl yapılır?

Cevap:

Rich Domain Model'da, doğrulama işlemleri genellikle nesnenin içinde gerçekleştirilir. Nesne kendi durumunun geçerli olup olmadığını kontrol edebilir, böylece iş mantığı ve veri bir arada tutulur. Bu yaklaşım, doğrulamanın daha tutarlı ve merkezi olmasını sağlar.


9. Soru: Anemic Domain Model ve Rich Domain Model arasında karar verirken nelere dikkat etmelisiniz?

Cevap:

Karar verirken, projenin ihtiyaçlarını, ekibin tecrübesini, sistem karmaşıklığını ve gelecekteki ölçeklemeyi göz önünde bulundurmalısınız. Rich Domain Model daha karmaşık iş ihtiyaçlarına ve nesne yönelimli prensiplere daha uygunken, Anemic Domain Model daha basit, veri merkezli projelerde uygun olabilir.


10. Soru: Rich Domain Model'in test edilmesi Anemic Domain Model'e göre daha mı zor? Neden?

Cevap:

Rich Domain Model'de iş mantığı ve veri aynı nesnede bulunduğundan, testler daha karmaşık olabilir. Bununla birlikte, bu yaklaşım, iş mantığının daha tutarlı ve izole bir şekilde uygulanmasını sağlayabilir, böylece testler daha anlamlı ve güvenilir olabilir. Anemic modelde, iş mantığının dağılması testlerin karmaşıklaşmasına ve zorlaşmasına da neden olabilir.


11. Soru: Anemic Domain Model kullanırken iş mantığının dağılmasını nasıl önleyebilirsiniz?

Cevap:

Anemic Domain Model kullanırken iş mantığının dağılmasını önlemek için, iş mantığını kapsüllemek ve belirli servis sınıfları içinde merkezileştirmek önemlidir. Ayrıca, iyi tanımlanmış arayüzler ve tasarım desenleri kullanarak kodun düzenlenmesi de yardımcı olabilir.


12. Soru: Rich Domain Model'da performans sorunları yaşanıyor mu? Bu tür sorunları nasıl aşabilirsiniz?

Cevap:

Rich Domain Model'da, nesneler iş mantığını içerdiklerinden, bazı durumlarda performans sorunları yaşanabilir. Bu sorunlar, nesnelerin aşırı karmaşık hale gelmesi ve bellek kullanımının artmasıyla ilgili olabilir. Sorunları aşmak için, iyi tasarlanmış nesneler, uygun veri yapıları ve performans optimizasyon teknikleri kullanılabilir.


13. Soru: Anemic ve Rich Domain Model'lerin hangi tür projeler için en uygun olduklarını açıklayabilir misiniz?

Cevap:

Anemic Domain Model: Daha basit, CRUD (Create, Read, Update, Delete) odaklı projelerde ve nesne yönelimli olmayan sistemlerde uygun olabilir. Ayrıca, katmanların net bir şekilde ayrılması gerektiği durumlar için de kullanılabilir.

Rich Domain Model: İş mantığı karmaşık olan, nesne yönelimli prensiplere uygun olması gereken projeler için daha uygun olabilir. Domain-Driven Design (DDD) gibi yöntemlerle de uyumludur.

14. Soru: Rich Domain Model kullanmanın uygulama güvenliği üzerinde herhangi bir etkisi var mı?

Cevap:

Rich Domain Model, iş mantığının nesneler içinde kapsüllenmesiyle güvenlik açıklarının minimize edilmesine yardımcı olabilir. Özellikle doğrulama ve yetkilendirme işlemleri, nesne içinde yapıldığında, daha güvenli ve tutarlı olabilir.


15. Soru: Anemic Domain Model ve Rich Domain Model'in bakımı ve gelecekteki değişikliklere uyum sağlama yetenekleri nasıl?

Cevap:

Anemic Domain Model: İş mantığı dağıldığından, değişiklikler ve bakım daha zor olabilir. Kod tekrarı riski de bu modelde daha yüksektir.

Rich Domain Model: Nesne içinde iş mantığı ve veri bir arada tutulduğundan, bakım ve gelecekteki değişikliklere uyum sağlama genellikle daha kolaydır. Ancak, nesnelerin aşırı karmaşık hale gelmemesi için dikkatli tasarım gerekir.

Bu ek sorular, Anemic ve Rich Domain Model'lerin daha spesifik yönlerine odaklanmaktadır. İki model arasında hangisinin seçileceği, projenin ihtiyaçlarına, ekibin yeteneklerine, güvenlik gereksinimlerine ve diğer birçok faktöre bağlı olacaktır.

Domain driven design detaylı anlatım, örnek senaryo, interview soruları ve cevapları



Domain-Driven Design (DDD) yazılım geliştirmede karmaşık ihtiyaçları modellemek için bir yaklaşımdır. DDD, genellikle büyük ve karmaşık iş alanları üzerinde çalışan büyük yazılım projelerinde kullanılır. DDD'nin ana prensipleri arasında iş süreçlerini ve uygulamanın işlevlerini anlama ve işlevsel ihtiyaçları çözecek yazılım modelleri oluşturma bulunur.

Domain-Driven Design'in en önemli unsurlarını aşağıdaki şekilde sıralayabiliriz:

1. Ubiquitous Language (Her Yerde Kullanılan Dil): Proje ekibi ve paydaşlar arasında bir dili standart hale getirerek, teknik ve iş terimleri arasında bir çeviri katmanının oluşmasını engeller. Bu dil, tüm ekip tarafından anlaşılabilir ve kullanılır olmalıdır.

2. Domain Model: Domain Model, belirli bir iş alanındaki kavramları ve işlemleri temsil eder. Bu model yazılımın çekirdek bileşenidir ve iş alanındaki entiteleri, değerleri, rolleri, ilişkileri ve işlemleri içerir.

3. Bounded Context: Bounded Context, belirli bir modelin geçerli olduğu bir alanı ifade eder. Her Bounded Context, kendi Ubiquitous Language'ini, kendi modellerini ve kurallarını içerir.

4. Context Map: Farklı Bounded Context'leri ve bunlar arasındaki ilişkileri gösterir.

5. Strategic Design: Bir yazılımın yüksek seviye yapısını ve farklı Bounded Context'ler arasındaki etkileşimleri tanımlar.

6. Tactical Design: Domain Model'in gerçekleştirilmesini sağlayan spesifik tasarım desenlerini içerir.

Domain-Driven Design, karmaşık iş alanlarının yazılım modellerine çevrilmesini ve modelin sürekli olarak iş ihtiyaçlarına göre iyileştirilmesini sağlar. DDD, yazılımın işlevsel gereksinimlerine ve iş süreçlerine odaklanarak, projenin başarıya ulaşması için teknik ve iş ekipleri arasında etkili bir iletişim sağlar. DDD'nin amacı, işlevsel ve teknik gereksinimler arasında bir köprü oluşturarak, yazılımın iş hedeflerine daha iyi hizmet etmesini sağlamaktır.

Domain-Driven Design (DDD), karmaşık iş domainlerini daha anlaşılır hale getirme konusunda yardımcı olur. Daha önce belirtildiği gibi, bu tasarım yaklaşımının çeşitli önemli unsurları vardır. Ancak bunları daha iyi anlamak için bazı DDD kavramlarını daha derinlemesine incelemekte fayda vardır.

Bounded Context

Bounded Context, belirli bir modelin veya dilin kullanıldığı belirli bir kapsam veya sınırı ifade eder. Her bağlam, kendi modelini, dilini ve iş kurallarını oluşturur. Bir yazılım çözümü içinde birden fazla Bounded Context olabilir. Örneğin, bir e-ticaret platformunda alışveriş sepeti ve envanter yönetimi farklı Bounded Context'ler olarak düşünülebilir.


Entities ve Value Objects

DDD içinde, domain modelin temel bileşenleri Entities (varlıklar) ve Value Objects (değer nesneleri) olarak ayrılır.

* Entity: Benzersiz bir kimliği olan ve süre boyunca izlenebilen bir nesnedir. Örneğin, bir online alışveriş sisteminde her bir kullanıcı bir Entity olabilir.

* Value Object: Kimliği olmayan ve değişmez (immutable) olan bir nesnedir. Bu nesneler genellikle bir Entity'nin özelliklerini tanımlamak için kullanılır. Örneğin, bir kullanıcının adresi bir Value Object olabilir.

Aggregates

Aggregates, bir veya daha fazla Entity ve Value Object'i bir araya getirir ve bunları tek bir ünite olarak işler. Her Aggregate'in bir Aggregate Root adı verilen bir ana Entity'si vardır. Aggregate, dış dünya ile iletişimi bu Aggregate Root üzerinden sağlar.




Repositories ve Services

* Repositories: Entities ve Aggregates'in kalıcı saklanması ve geri getirilmesi için kullanılır. Repository, genellikle bir veritabanı ile ilişkilidir ve genellikle CRUD (Oluştur, Oku, Güncelle, Sil) operasyonlarını yönetir.

* Services: Entity veya Value Object'in doğal olarak sahip olmadığı işlevleri gerçekleştirir. Genellikle uygulama veya domain hizmetleri olarak adlandırılır.

Domain-Driven Design, karmaşık iş süreçlerini anlamak, modellemek ve uygulamaları bu süreçlere göre tasarlamak için kapsamlı ve güçlü bir araçtır. İyi bir DDD uygulaması, iş süreçlerini yansıtan sağlam, ölçeklenebilir ve bakımı kolay yazılımlar üretir.

Bir iş domaini, bir yazılım çözümünün çözümlemeye çalıştığı belirli bir iş alanını temsil eder. Ancak çoğu zaman, bir iş domaini kendi içinde birçok farklı alt iş alanı (subdomain) içerebilir. Bu alt iş alanlarına subdomain denir ve genellikle ana iş domainine ait belirli işlevleri veya iş süreçlerini temsil ederler.




DDD'de subdomainler genellikle üç ana kategoriye ayrılır:

1. Çekirdek (Core) Subdomain: Bu, işletme için en değerli ve rekabetçi avantaj sağlayan subdomaintir. Bu, işletmenin ana işlevselliğini temsil eder ve genellikle en fazla işlem ve analiz gerektirir. Bu subdomain üzerinde yapılan işler, işletmenin misyonunu ve vizyonunu direkt olarak etkiler.

2. Destekleyici (Supporting) Subdomain: Bu, çekirdek subdomaini destekleyen ancak kendi başına işletme için rekabetçi bir avantaj sağlamayan subdomaintir. Bu subdomain, çekirdek subdomainin işlevselliğini tamamlar veya genişletir.

3. Genel (Generic) Subdomain: Bu, genellikle tüm işletmeler veya uygulamalar için standart olan işlevselliği temsil eder. Örneğin, bir kullanıcının kimlik doğrulaması veya bir ödeme işleminin işlenmesi genellikle genel bir subdomain olarak kabul edilir. Bu tür işlevselliği çözmek için genellikle dış hizmetler veya mevcut çözümler kullanılır.

Bir yazılım çözümünün tasarımında bu subdomainlerin her biri, Bounded Context olarak adlandırılan kendi modellerine sahip olacaktır. Bounded Context, belirli bir subdomaindeki modellerin, kuralların ve iş süreçlerinin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu tanımlar. Subdomainler ve Bounded Context'ler, karmaşık iş domainlerini daha yönetilebilir ve anlaşılır hale getirerek DDD'nin anahtar bileşenleridir.



DDD de model ne anlama gelir?


Domain-Driven Design'de (DDD) model, belirli bir iş domainini temsil eden ve domainin kavramlarını, kurallarını ve işlemlerini kodla ifade eden bir soyutlamadır.

Bir model, genellikle nesneler, işlemler ve bunların arasındaki ilişkilerden oluşur. İş domainindeki varlıklar, değerler ve olaylar gibi kavramları temsil eden nesneleri içerir. Bunlar genellikle sınıf ve metotlar gibi yazılım bileşenleriyle ifade edilir.

DDD'deki bir modelin amacı, yazılımın karmaşık iş kurallarını ve işlemlerini çözebileceği bir yapı sağlamaktır. Modelin oluşturulması genellikle iş analistleri, domain uzmanları ve yazılım geliştiriciler arasındaki yakın işbirliği gerektirir. Bu işbirliği, iş ihtiyaçlarının ve iş kurallarının yazılım çözümüne doğru bir şekilde aktarılmasını sağlar.

Model oluşturma süreci, aşağıdaki adımları genellikle içerir:

1. Domaini anlama: Yazılım geliştiriciler ve iş analistleri, iş ihtiyaçlarını ve iş kurallarını anlamak için domain uzmanlarıyla birlikte çalışır.

2. Modeli oluşturma: Yazılım geliştiriciler, iş ihtiyaçlarını ve kurallarını temsil eden nesneleri ve işlemleri tanımlar.

3. Modeli uygulama: Yazılım geliştiriciler, tanımlanan modeli kullanarak yazılımı oluşturur.

4. Modeli sürekli güncelleme: İş ihtiyaçları ve kuralları zamanla değişebilir. Bu nedenle, model de bu değişiklikleri yansıtacak şekilde sürekli olarak güncellenmelidir.

Modelleme, yazılım geliştirme sürecinin ayrılmaz bir parçasıdır ve DDD, bu süreci iş kurallarına ve iş süreçlerine dayalı olarak düzenler. Bu, yazılımın iş hedeflerine daha iyi hizmet etmesini sağlar.




Bir model farklı bounded context ler arasında farklı anlamlar taşıyabilir mi? Model bounded context'e özgü müdür?



Evet, aynı model farklı Bounded Context'ler arasında farklı anlamlar taşıyabilir ve genellikle her Bounded Context, kendi modellerini ve kurallarını içerir.

Bir model, belirli bir Bounded Context (sınırlı bağlam) içinde geçerli olan kurallar ve iş süreçleri tarafından tanımlanır. Aynı model farklı Bounded Context'lerde farklı anlamlar ve davranışlar sergileyebilir.

Örneğin, bir e-ticaret sisteminde "Sipariş" modelini düşünelim. "Müşteri Hizmetleri" Bounded Context'inde, bir "Sipariş" modeli, sipariş durumunu takip etmek, müşteri sorularını yanıtlamak gibi özelliklere sahip olabilir. Ancak "Envanter Yönetimi" Bounded Context'inde, "Sipariş" modeli envanteri azaltma ve stok kontrolü gibi farklı işlevlere sahip olabilir.

Her Bounded Context, kendi Ubiquitous Language'ini (her yerde kullanılan dil) kullanır. Bu dil, o bağlamdaki modelin anlaşılmasını ve iş süreçlerinin doğru bir şekilde temsil edilmesini sağlar.

Bu yüzden her Bounded Context özeldir ve kendi modellerini, kurallarını ve iş süreçlerini içerir. Bu, aynı terimlerin farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşımasını ve farklı şekillerde uygulanmasını sağlar. Bu yaklaşım, büyük ve karmaşık domainlerin daha yönetilebilir ve anlaşılır hale getirilmesine yardımcı olur.


Event Storming nedir ve DDD için ne anlam ifade eder?





Event Storming, yazılım geliştirme ekiplerinin iş süreçlerini anlamak ve modellemek için kullandıkları bir işbirliği ve keşif tekniğidir. Bu teknik, ekip üyelerinin bir iş domainini ve iş süreçlerini tartışmak, analiz etmek ve görselleştirmek için bir araya gelmelerini içerir.

Event Storming süreci genellikle büyük bir beyaz tahta veya duvar kağıdı ve renkli yapışkan notlar kullanılarak gerçekleştirilir. Her olay (event), bir yapışkan nota yazılır ve sürecin ilerlemesiyle duvara yapıştırılır. Bu olaylar genellikle süreç boyunca ne olduğunu belirten bir eylemle ifade edilir (örn., "Ürün Sepete Eklendi", "Sipariş Verildi" vb.). Ekip üyeleri, iş süreçlerinin nasıl ilerlediğini anlamak ve modellemek için bu olayları düzenler ve gruplar.

Domain-Driven Design (DDD) bağlamında Event Storming, iş domainlerinin ve alt domainlerin anlaşılması ve modellenmesi için önemli bir araçtır. İş süreçlerini anlama ve görselleştirme yeteneği, ekiplerin karmaşık iş domainlerini daha küçük ve yönetilebilir parçalara bölmelerine olanak sağlar.

Event Storming ayrıca, yazılımın iş hedeflerine hizmet edecek şekilde tasarlanmasını ve uygulanmasını sağlar. İş süreçlerinin anlaşılması ve modellemesi, işlevsel gereksinimlerin ve iş kurallarının doğru bir şekilde kodlanmasına yardımcı olur. Bu, yazılımın iş ihtiyaçlarına daha iyi hizmet etmesini ve iş hedeflerine ulaşmasını sağlar.

Sonuç olarak, Event Storming, DDD'nin anahtar bileşenlerinden biridir ve ekiplerin karmaşık iş domainlerini anlamalarına, modellemelerine ve bunlara dayalı olarak etkili yazılım çözümleri oluşturmalarına yardımcı olur.


DDD'yi bir aptala anlatır gibi örnek bir senaryo ile anlatır mısın?


Tabii ki, bazen karmaşık kavramları basitçe anlamak için örnek senaryolar en iyisidir. Şimdi, hayalimizi kullanarak bir oyuncak mağazasına gidelim ve Domain-Driven Design'ı (DDD) bu bağlamda düşünelim.

1. Domain: Oyuncak mağazamızdaki her şeyi temsil eder. Yani bu, müşteriler, çalışanlar, oyuncaklar, ödeme işlemleri vb. gibi unsurları içerir.

2. Subdomains: Mağazanın belirli bölümlerini temsil ederler. Örneğin, "Oyuncak İnventory Yönetimi" bir subdomain olabilir (hangi oyuncakların stokta olduğunu takip eder), "Müşteri İlişkileri" başka bir subdomain olabilir (müşteri sorularını ve şikayetlerini yönetir), "Satış ve Ödeme" ise başka bir subdomain olabilir (ürünlerin satılması ve ödemelerin işlenmesiyle ilgilenir).

3. Bounded Contexts: Bu, her subdomainin kendi 'dilini' ve 'kurallarını' anladığı alanı temsil eder. Örneğin, "Oyuncak İnventory Yönetimi" context'inde 'sipariş' kelimesi, yeni oyuncakların tedarik edilmesi anlamına gelebilir. Ancak, "Satış ve Ödeme" context'inde 'sipariş', bir müşterinin bir oyuncak satın almak istemesi anlamına gelebilir.

4. Entities ve Value Objects: Bu, her bir context'teki kavramları temsil eder. Örneğin, bir 'Oyuncak' bir entity olabilir. Bu oyuncakların rengi, ağırlığı vb. gibi özellikleri ise value objects olabilir.

5. Aggregates: Bunlar, birlikte çalışan entities ve value objects gruplarıdır. Örneğin, bir 'Satış' aggregate'i, bir 'Müşteri' entity'si, bir 'Oyuncak' entity'si ve 'Ödeme Bilgisi' value object'ini içerebilir.

6. Services ve Repositories: Bu, karmaşık işlemleri yürüten ve verileri saklayan/geri getiren bileşenlerdir. Örneğin, bir 'Ödeme Servisi' kredi kartı işlemlerini işleyebilir. Bir 'Müşteri Repository'si ise müşteri bilgilerini saklayabilir ve gerektiğinde geri getirebilir.

Bu şekilde, DDD, büyük ve karmaşık bir sistemi (oyuncak mağazamız) daha küçük, daha yönetilebilir parçalara böler ve her bir parçanın nasıl işlediğini tanımlar. Her bir parça kendi işlerini yürütür, kendi dilini konuşur ve kendi kurallarına uyar, ancak bir araya geldiklerinde, tüm sistem düzgün bir şekilde çalışır ve mağazamızın düzgün işlemesini sağlar. Yani, ödeme işlemleri sorunsuz gerçekleştirilir, oyuncaklar doğru bir şekilde stoklanır ve yönetilir, müşteri soruları ve sorunları hızlı ve etkili bir şekilde çözülür.

DDD, yazılım geliştirme dünyasında benzer bir işlev görür. Belirli bir iş alanındaki karmaşıklığı azaltır, her bir alt domaini (subdomain) kendi Bounded Context'inde yönetir ve bu Context'lerin kendi modelleri, kuralları ve iş süreçlerini tanımlar. Bu yaklaşım, yazılımın daha verimli ve anlaşılır hale gelmesini sağlar, çünkü her bir parça belirli bir işlevi yerine getirir ve belirli bir iş alanına hizmet eder.

Dahası, her Bounded Context kendi dilini konuştuğu için, yazılımın farklı bölümlerini geliştiren ekipler arasındaki iletişim daha verimli hale gelir. Örneğin, "Satış ve Ödeme" ekibi 'sipariş' kelimesini belirli bir şekilde anlar ve kullanırken, "Oyuncak İnventory Yönetimi" ekibi aynı kelimeyi farklı bir anlamda kullanabilir. Bu, her ekibin kendi iş alanında uzmanlaşmasını ve bu alandaki yazılımı daha etkin bir şekilde geliştirmesini sağlar.


DDD interview soruları ve cevapları


1. Soru: Domain-Driven Design (DDD) nedir?
Cevap: Domain-Driven Design (DDD), karmaşık yazılım projelerinin modellenmesine ve tasarlanmasına odaklanan bir yaklaşımdır. DDD, yazılımın iş kurallarını ve süreçlerini temsil eden bir model üzerinde durur. DDD'nin amacı, iş ihtiyaçlarını doğru bir şekilde anlamak ve bu ihtiyaçları etkili bir şekilde kodlamaktır.

2. Soru: Bounded Context nedir ve neden önemlidir?
Cevap: Bounded Context, belirli bir iş domaini veya subdomaini etrafında sınırları belirlenmiş bir modeli ifade eder. Bir Bounded Context içinde, modelin elemanları - terimler, işlemler ve kurallar - özgül bir anlam ve rol taşır. Bounded Context'ler, aynı terimlerin farklı anlamlar taşıyabileceği büyük ve karmaşık domainlerin daha yönetilebilir hale getirilmesine yardımcı olur.

3. Soru: DDD'de Entity ve Value Object arasındaki fark nedir?
Cevap: Entity, sürekli bir kimliği olan ve durumu zaman içinde değişebilen bir nesnedir. Öte yandan, Value Object, kimliği olmayan ve durumu değişmeyen bir nesnedir. Value Object'ler genellikle Entity'lerin özelliklerini tanımlamada kullanılır.

4. Soru: Aggregate nedir?
Cevap: Aggregate, bir veya daha fazla Entity ve Value Object'in bir araya gelmesiyle oluşan bir gruplama birimidir. Aggregate, veri bütünlüğünü ve iş kurallarını koruma görevini üstlenir. Aggregate'in kökünde, genellikle diğer tüm elemanlarla dış dünya arasındaki etkileşimi kontrol eden bir Entity bulunur. Bu Entity'ye Aggregate Root denir.

5. Soru: Ubiquitous Language nedir ve DDD'deki önemi nedir?
Cevap: Ubiquitous Language, bir Bounded Context içinde kullanılan ve modelin elemanlarını tanımlamak için kullanılan ortak bir dildir. Bu dil, yazılım geliştiriciler, domain uzmanları ve diğer tüm ilgili taraflar arasında anlaşılır olmalıdır. Ubiquitous Language'ın amacı, iletişim engellerini aşmak ve modelin doğru bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktır.

Bu ve benzeri sorular, bir DDD mülakatında karşınıza çıkabilecek türden sorulardır. Sorular genellikle DDD'nin temel kavramlarını ve uygulama yöntemlerini anladığınızı ölçmeye yöneliktir.

6. Soru: Domain-Driven Design'da "Repository" nedir?
Cevap: Repository, bir Aggregate kökü için koleksiyon benzeri bir arayüz sağlar ve genellikle bir veritabanıyla iletişim kurma görevini üstlenir. Repository'ler, Aggregate'leri depolamak, geri getirmek ve sorgulamak için kullanılır, böylece bu karmaşık operasyonları Domain Model'inden soyutlarlar.

7. Soru: "Context Mapping" nedir?
Cevap: Context Mapping, farklı Bounded Context'ler arasındaki ilişkileri ve etkileşimleri belirlemek ve görselleştirmek için kullanılan bir tekniktir. Bu, her Bounded Context'in kendi modellerine, diline ve iş süreçlerine sahip olduğu ve bu Context'ler arasındaki etkileşimlerin belirlenmesi gerektiği anlamına gelir.

8. Soru: Domain Event nedir ve ne zaman kullanılır?
Cevap: Domain Event, domain'de önemli bir şeyin meydana geldiğini belirten bir olaydır. Bu olaylar genellikle durum değişikliklerini temsil eder ve yayınlandıklarında, diğer parçaların tepki verebileceği veya belirli işlemleri tetikleyebileceği bir sistemde kullanılırlar.

9. Soru: "Anti-Corruption Layer" (Bozulmayı Önleyici Katman) nedir ve ne için kullanılır?
Cevap: Anti-Corruption Layer, farklı modeller veya diller arasında çeviri yaparak bir modelin başka bir modeli 'kirletmesini' veya 'bozmasını' önlemek için kullanılan bir katmandır. Bu katman genellikle, eski bir sistemle yeni bir sistem arasında bir adaptör veya koruyucu olarak kullanılır, böylece eski sistemdeki modelin dil ve kuralları, yeni sistemin modeline sızmaz.

10. Soru: DDD'nin avantajları ve dezavantajları nelerdir?

Cevap: DDD'nin avantajları arasında karmaşık iş süreçlerini ve kurallarını daha iyi anlama, yazılım ve iş süreçleri arasında daha güçlü bir uyum sağlama ve daha kaliteli ve sürdürülebilir yazılım çözümleri geliştirme yer alır. Ancak DDD, eğer projeniz yeterince büyük ve karmaşık değilse aşırı derecede karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Ayrıca, DDD'nin başarılı bir şekilde uygulanması genellikle iyi bir domain bilgisi ve uygun tecrübe gerektirir.

11. Soru: Strategic Design ve Tactical Design kavramlarını açıklayabilir misiniz?

Cevap: Strategic Design, domainin daha geniş bir perspektiften anlaşılmasına yardımcı olan DDD'nin bir parçasıdır. Bounded Context'lerin, Context Map'in ve Subdomain'lerin belirlenmesini içerir. Tactical Design ise, daha detaylı ve teknik seviyede olan ve modelin nasıl kodlanacağını belirleyen DDD'nin bir parçasıdır. Entity'ler, Value Objects, Aggregates, Domain Events ve diğer DDD yapılarının uygulanmasını içerir.

12. Soru: DDD ile mikroservisler arasındaki ilişkiyi açıklayabilir misiniz?

Cevap: DDD ve mikroservisler, birbirlerini tamamlarlar. DDD, mikroservislerin tasarımında kullanılabilecek bir yaklaşımdır. Her mikroservis genellikle belirli bir Bounded Context'e karşılık gelir ve bu Bounded Context içerisindeki iş süreçlerini ve kuralları uygular. Bu yaklaşım, mikroservislerin bağımsız olarak geliştirilmesini ve işletilmesini sağlar.

13. Soru: Event Sourcing nedir ve DDD ile nasıl ilişkilidir?

Cevap: Event Sourcing, uygulamanın durumunu, gerçekleşen olaylar (event) dizisi olarak saklama yaklaşımıdır. Bu, belirli bir duruma nasıl ulaşıldığını tam olarak anlama ve durumu geri döndürme (replay) yeteneği sağlar. DDD ile ilişkili olarak, Event Sourcing genellikle Domain Event'lerin modelleme ve işleme şeklini belirler.

14. Soru: DDD projesinde nasıl bir test stratejisi izlemeniz gerektiğini düşünüyorsunuz?

Cevap: DDD projesinde, testlerin hem unit (birim) seviyesinde hem de Bounded Context'ler arası etkileşimleri test eden entegrasyon seviyesinde yapılması önemlidir. Bunun yanı sıra, iş süreçlerini ve kurallarını doğru bir şekilde yansıttığını doğrulamak için işlevsel testlerin yapılması da önemlidir. Aggregates, Domain Services ve Domain Events gibi DDD'nin ana yapıları, genellikle yoğun bir şekilde test edilmelidir.

Bu ve benzeri sorular, daha ileri seviye DDD konularını ve bu konuların belirli senaryolar ve uygulama alanları ile nasıl ilişkilendiğini anlama yeteneğinizi test edebilir.

15. Soru: Domain Service nedir ve ne zaman kullanılır?

Cevap: Domain Service, Entity veya Value Object'in sorumluluk alanına girmeyen, ancak domain ile ilgili bir operasyonu veya işlemi gerçekleştiren bir servistir. Genellikle, iki Entity veya Value Object arasında gerçekleşen etkileşimleri temsil ederler. Domain Service'ler, iş kurallarını içerir ve durum değişikliği sağlarlar.

16. Soru: DDD'deki Specification Pattern'ini açıklayabilir misiniz?

Cevap: Specification Pattern, bir iş kuralını temsil eden bir tasarım kalıbıdır. Bu pattern, bir kuralın doğru olup olmadığını kontrol eden bir method içerir. Bu, karmaşık iş kurallarının daha iyi yönetilmesine yardımcı olur, çünkü her kuralın ayrı bir Specification olarak modellenebileceği ve bu Specification'ların birleştirilebileceği veya yeniden kullanılabileceği anlamına gelir.

17. Soru: DDD'de hangi tür veritabanı kullanılmalı? SQL, NoSQL, veya Event Sourcing gibi?

Cevap: DDD'nin hangi tür veritabanı kullanılacağına ilişkin spesifik bir gerekliliği yoktur. Ancak, seçilen veritabanının, uygulamanın durumunu yönetme ve karmaşık iş kurallarını uygulama yeteneğine sahip olması önemlidir. Geleneksel SQL veritabanları genellikle işlemelere ve tutarlılığa güçlü destek sağlar, NoSQL veritabanları genellikle ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlar, ve Event Sourcing, olay tabanlı ve durumu geri döndürme (replay) yeteneği gerektiren uygulamalar için kullanılır.

18. Soru: Factory Pattern, DDD'de nasıl kullanılır?

Cevap: Factory Pattern, karmaşık nesne oluşturma mantığını soyutlamak için kullanılır. DDD'de, genellikle bir Aggregate, Entity veya Value Object oluşturmak için kullanılır. Factory, nesnenin doğru bir şekilde oluşturulmasını ve tüm iş kurallarının başlangıçta yerine getirilmesini sağlar.

19. Soru: DDD'nin nasıl daha etkin bir şekilde uygulanabileceği hakkında ne düşünüyorsunuz?

Cevap: DDD'nin etkin bir şekilde uygulanabilmesi için, domainin derinlemesine anlaşılması ve iş ihtiyaçlarının doğru bir şekilde modellenmesi gerekir. Bu, yazılım geliştiriciler ve iş analistleri, ürün sahipleri ve diğer ilgili taraflar arasında sürekli iletişim ve işbirliği gerektirir. 

20. Soru: DDD'nin diğer yazılım geliştirme yaklaşımlarına göre hangi avantajları vardır?

Cevap: DDD, karmaşık iş problemlerinin çözümünde bir model üzerinde durarak, yazılımın iş süreçlerini ve kurallarını daha doğru bir şekilde yansıtmasını sağlar. DDD, sürekli iletişim ve işbirliği gerektirir, bu da genellikle daha kaliteli ve sürdürülebilir yazılım çözümleri üretir. Ayrıca, model üzerinde durduğu için, DDD çoğu zaman iş ihtiyaçlarına daha uygun bir yazılım çözümü sunar.

21. Soru: Aggregate Design'ında nelere dikkat etmeliyiz?

Cevap: Aggregate tasarımında, her Aggregate'in tek bir Aggregate Root'u olmalı ve tüm dış etkileşimler bu Root üzerinden yapılmalıdır. Aggregate'ler genellikle işlemleri atomik olarak gerçekleştirme sorumluluğuna sahip olduklarından, Aggregate'lerin boyutunu küçük tutmak önemlidir. Ayrıca, Aggregate'lerin aşırı derecede büyük veya karmaşık hale gelmemesi için, sadece birlikte tutarlılık gerektiren nesnelerin aynı Aggregate'de gruplandırılması önemlidir.

22. Soru: Event Storming nedir ve DDD'ye nasıl katkı sağlar?

Cevap: Event Storming, bir iş sürecini veya sistemini anlamak ve modellerini oluşturmak için kullanılan bir atölye (workshop) türüdür. Bu atölye, Domain Event'leri belirlemek ve bunların bir süreç veya sistemde nasıl etkileşime girdiğini anlamak için tasarlanmıştır. Event Storming, genellikle DDD ile birlikte kullanılır, çünkü DDD'nin temel prensipleriyle çok iyi uyuşur ve iş domainini anlamak ve modellemek için etkili bir yöntem sunar.

23. Soru: Domain-Driven Design projenizde hangi zorluklarla karşılaştınız ve bu zorlukları nasıl aştınız?

Cevap: Bu sorunun cevabı kişiye özgü olacaktır ve adayın DDD ile ilgili tecrübesine ve öğrenimine dair detayları açığa çıkaracaktır. Çeşitli zorluklar olabilir, örneğin modelleme, kodlama, işbirliği veya iletişim konularında zorluklar. Adayın bu zorlukları nasıl aştığını ve DDD uygulamasında hangi öğrenmeleri kazandığını anlatması önemlidir.

24. Soru: DDD'de nasıl bir yazılım mimarisi tercih etmelisiniz? Katmanlı mimari, hexagonal mimari, onion mimari gibi hangi tür mimari daha uygundur?

Cevap: DDD ile kullanılacak mimari, projenin gereksinimlerine ve karmaşıklığına bağlı olarak değişir. Her üç mimari stil de DDD ile iyi çalışabilir.

* Katmanlı mimari, genellikle en yaygın ve en anlaşılır olanıdır. Ancak, katmanlar arasında sıkı bağlantıların oluşması ve kodun monolitik hale gelmesi riski vardır.

* Hexagonal mimari (Portlar ve Adaptorler olarak da bilinir), dış bağımlılıklardan soyutlanmış bir domain modeli sağlar. Bu, uygulamanın farklı ortamlarda (örneğin, test ortamında veya gerçek ortamda) tutarlı bir şekilde çalışabilmesini sağlar.

* Onion mimari, katmanlı mimariye benzer ancak domain modelini merkeze alır ve tüm diğer kod parçalarını (örneğin, kullanıcı arayüzü veya veritabanı kodu) domain modeline hizmet eder şekilde organize eder.

25. Soru: DDD projesinde hangi yazılım geliştirme süreçlerini ve uygulamalarını kullanıyorsunuz? Örneğin, Agile, Scrum, TDD, Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) gibi?

Cevap: Bu sorunun cevabı, adayın çalışma biçimine ve DDD projelerini nasıl yönettiğine dair fikir verir. DDD genellikle Agile ve Scrum ile iyi bir şekilde uyuşur, çünkü bu süreçler, kullanıcı hikayeleri ve geri bildirim döngüleri üzerinde durarak iş ihtiyaçlarını daha iyi anlamayı sağlar. TDD ve CI/CD gibi uygulamalar da DDD projelerinde sıklıkla kullanılır, çünkü bunlar kaliteli kodun sürekli olarak geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlar.

26. Soru: DDD'ye başlarken hangi kaynakları önerirsiniz?

Cevap: DDD'ye başlarken genellikle "Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software" adlı kitap (Eric Evans tarafından yazılmıştır) önerilir. Ayrıca, "Implementing Domain-Driven Design" adlı kitap (Vaughn Vernon tarafından yazılmıştır) ve "Domain-Driven Design Distilled" adlı kitap da kullanışlıdır. İnternet üzerinde çeşitli bloglar, kurslar ve konferans konuşmaları da bulunabilir.

27. Soru: DDD'yi kullanmanın en büyük zorlukları nelerdir?
Cevap: DDD'nin uygulanması, karmaşıklık seviyesi yüksek olan sistemlerde çok etkili olabilir, ancak bu yaklaşımı benimsemek ve uygulamak zor olabilir. İşte bazı zorluklar:

    * İyi bir modelin oluşturulması, iş domaini üzerinde derinlemesine bilgi gerektirir. Bu bilgi genellikle iş analistleri ve diğer iş uzmanları ile yazılım geliştiriciler arasında paylaşılmalıdır.

    * İyi bir model oluşturmak ve sürdürmek sürekli iletişim ve işbirliği gerektirir. Bu süreç, zaman alıcı ve meydan okuyucu olabilir, özellikle büyük ve dağıtılmış ekiplerde.

    * DDD, özellikle başlangıçta, geliştirme sürecini yavaşlatabilir, çünkü iyi bir modelin oluşturulması ve uygulanması zaman alır.

28. Soru: DDD'nin mikroservislerle nasıl entegre olduğunu açıklayabilir misiniz?
Cevap: DDD ve mikroservisler birbirlerini tamamlarlar. Her mikroservis, genellikle belirli bir Bounded Context'e karşılık gelir ve bu Bounded Context içerisindeki iş süreçlerini ve kurallarını uygular. Bu yaklaşım, mikroservislerin bağımsız olarak geliştirilmesini ve işletilmesini sağlar. Ayrıca, mikroservislerin arasındaki etkileşimleri yönetmek için DDD'nin Context Map kavramı kullanılabilir.

29. Soru: DDD projesinde performans ve ölçeklenebilirlik sorunlarıyla nasıl başa çıktınız?
Cevap: Bu sorunun cevabı, adayın DDD projelerinde karşılaştığı özgün zorluklara ve bu zorlukları nasıl aştığına dair anlayış sağlar. Örneğin, aday performansı artırmak için belirli bir veritabanı teknolojisi kullandığını, ya da ölçeklenebilirliği artırmak için belirli bir yazılım mimarisi veya hizmet dağıtım stratejisi kullandığını söyleyebilir.

30. Soru: Domain-Driven Design'ı öğrenirken sizin için en yararlı olan kaynaklar nelerdi?

Cevap: Bu sorunun cevabı, adayın DDD konusunda nasıl öğrendiği ve hangi öğrenme kaynaklarının ona en çok yardımcı olduğu hakkında bilgi sağlar. Cevap, belirli kitaplar, online kurslar, bloglar, podcast'ler veya konferanslar olabilir. Bu, adayın öğrenme stili ve motivasyonu hakkında işe alım görevlisi veya yöneticiye önemli bilgiler sunar.

31. Soru: DDD'nin Agile ve Scrum ile ilişkisi nedir? Bu yöntemleri birlikte nasıl kullanırsınız?

Cevap: DDD, Agile ve Scrum ile birlikte kullanıldığında, projenin başarısına büyük ölçüde katkıda bulunabilir. Agile ve Scrum, müşteri ihtiyaçlarına odaklanmayı ve düzenli olarak işlevsel yazılım teslim etmeyi vurgular. DDD ise iş süreçlerini ve kurallarını derinlemesine anlamayı ve modellemeyi vurgular. Bu nedenle, DDD, Agile ve Scrum ekiplerinin, iş ihtiyaçlarını daha doğru bir şekilde anlamalarını ve karşılamalarını sağlayabilir.

32. Soru: Bir Aggregate Root nedir ve ne zaman kullanılır?

Cevap: Aggregate Root, bir Aggregate'in dış dünya ile tüm etkileşimlerini yöneten bir Entity'dir. Aggregate Root, Aggregate içindeki diğer Entity ve Value Object'lerin tutarlılığını sağlar. Bir Aggregate Root, bir Aggregate'e dışarıdan bir işlem uygulanmak istendiğinde kullanılır. Yani, bir Aggregate'i değiştirmek veya onunla etkileşime geçmek istediğimizde, bu işlemleri her zaman Aggregate Root üzerinden yaparız.

33. Soru: DDD projenizde hangi programlama dili ve teknolojileri kullandınız ve neden bu seçimleri yaptınız?

Cevap: Bu sorunun cevabı, adayın teknoloji seçimlerine ve bu seçimleri nasıl yaptığına dair fikir verir. Aday, belirli bir programlama dili veya teknolojinin, iş gereksinimlerini karşılamak veya DDD prensiplerini uygulamak için en uygun olduğunu düşündüğü için bu seçimleri yapmış olabilir. Ayrıca, adayın belirli bir teknolojiyi tercih etme sebebi, bu teknolojinin ekip üyeleri tarafından bilinmesi veya bu teknolojinin projenin ölçeklenebilirlik veya performans gereksinimlerini karşılaması olabilir.


Rastgele İçerik

DonanımHaber

© tüm hakları saklıdır
made with by templateszoo