Java Performance Danışmanın Türkiye ve Dünya'daki Kazanç Potansiyeli

Türkiye'deki Kazanç Potansiyeli

Java performans danışmanlığı, Türkiye'deki teknoloji ve yazılım sektörünün hızla büyümesiyle birlikte giderek daha değerli hale geliyor. Farklı şirketlerin büyüme hızları ve bütçeleri, danışmanlık ücretlerinin de geniş bir yelpazede değişmesine neden oluyor. 2023 itibariyle, bir Java performans danışmanının Türkiye'deki saatlik ücreti genellikle 250-500 TL arasında(2023 başı -Enflasyon olduğu için ücretleri kestirmek zor) değişiyor. Ancak, bu oran danışmanın deneyimine, yeteneğine, müşterinin ihtiyaçlarına ve proje karmaşıklığına bağlı olarak daha yüksek veya daha düşük olabilir.

Dünya'daki Kazanç Potansiyeli

Global olarak bakıldığında, Java performans danışmanlarının kazanç potansiyeli genellikle Türkiye'deki potansiyelden daha yüksektir. Amerika Birleşik Devletleri'nde, bir Java performans danışmanının saatlik ücreti genellikle 100-200 dolar arasında değişir, ancak bu oran daha deneyimli danışmanlar için 300 dolara kadar çıkabilir. Avrupa'da ise saatlik ücretler genellikle 60-120 euro arasında değişir.

Faktörler

Java performans danışmanlarının kazanç potansiyelini etkileyen birkaç ana faktör vardır:

Deneyim: Genel olarak, daha fazla deneyim ve bilgiye sahip olan danışmanlar daha yüksek ücretler talep edebilir.

Uzmanlık Alanı: Bazı Java performans problemleri daha karmaşık ve daha zorlu olabilir. Bu tür durumlar, uzmanlık gerektiren ve dolayısıyla daha yüksek ücretlerle ödüllendirilen alanlar olabilir.

Konum: Danışmanın coğrafi konumu ve hizmet verdiği pazar da ücretler üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bazı bölgelerde (örneğin, Silikon Vadisi veya Londra gibi teknoloji merkezlerinde), danışmanlık ücretleri genellikle daha yüksektir.

Müşteri Türü: Danışmanın hizmet verdiği müşterinin türü ve büyüklüğü de ücretler üzerinde bir etkiye sahip olabilir. Büyük teknoloji şirketleri genellikle daha yüksek ücretler ödeme kapasitesine sahiptir.

Sonuç olarak, Java performans danışmanlığı hem Türkiye'de hem de dünya genelinde değerli bir beceri seti olup, bu alanda uzmanlaşmış kişiler için ciddi bir kazanç potansiyeli sunmaktadır. Ancak bu kazançlar, bir dizi faktöre bağlıdır ve danışmanın kişisel deneyimi, yetenekleri ve hizmet verdiği pazardaki duruma göre büyük ölçüde değişebilir.

Kariyer Gelişimi ve Kazanç Potansiyelinin Artırılması

Java performans danışmanları için kariyerlerini ilerletmek ve kazanç potansiyellerini artırmak isteyenler için birkaç strateji bulunmaktadır:

Eğitim ve Sertifikasyon: Java performansı üzerine özelleşmiş kurslara ve sertifikasyon programlarına katılmak, danışmanın uzmanlığını derinleştirebilir ve potansiyel müşterilere bilgi ve becerilerini kanıtlayabilir.

Ağ Oluşturma: Teknoloji konferanslarına, seminerlere ve çalıştaylara katılmak, danışmanın endüstri içindeki tanınırlığını artırabilir. Bu tür etkinlikler, yeni iş fırsatları yaratmanın yanı sıra en son trendler ve teknolojiler hakkında bilgi sahibi olmak için de değerlidir.

Yayın ve Konuşmacılık: Java performansı üzerine yazılar yazmak, bloglar oluşturmak veya konferanslarda konuşmacı olarak yer almak, danışmanın sektördeki lider olarak konumunu güçlendirebilir.

Niche Uzmanlık: Java performansının belirli bir alanında (örneğin, büyük veri entegrasyonu veya bulut bilişim optimizasyonu gibi) uzmanlaşmak, daha spesifik ve yüksek ücretli projelere erişim sağlayabilir.

Geniş Coğrafi Kapsam: Yerel pazarlar dışında iş yapma yeteneği, danışmanın müşteri tabanını genişletebilir ve farklı coğrafi bölgelerde daha yüksek ücretler talep etme potansiyeline sahip olabilir.

Karşılaşılan Zorluklar ve Riskler

Java performans danışmanlığının yüksek kazanç potansiyeli bulunsa da, bu alanda çalışan profesyonellerin karşılaştığı bazı zorluklar ve riskler de bulunmaktadır:

Teknolojik Değişiklikler: Teknoloji sürekli evrilmektedir. Danışmanların bu değişikliklere ayak uydurması, sürekli eğitim alması ve bilgi ve becerilerini güncel tutması gerekmektedir.

Müşteri Beklentileri: Her müşterinin performans sorunları ve beklentileri farklıdır. Danışmanlar, her yeni projede hızla öğrenmeli ve adapte olmalıdır.

İşin Geçici Doğası: Danışmanlık projeleri genellikle belirli bir süre için taahhüt edilen görevlere dayanır. Bu, sürekli yeni müşteriler bulma ve iş akışının sürekliliğini sağlama baskısını artırabilir.

Sonuç olarak, Java performans danışmanlığı, büyük bir kazanç potansiyeline sahip bir kariyer seçeneği olabilir. Ancak, bu potansiyeli maksimize etmek ve sektörde başarılı olmak için sürekli eğitim, adaptasyon ve ağ oluşturma gerekmektedir. Uzmanlıklarını derinleştiren ve kendilerini sürekli geliştiren profesyoneller, bu alandaki rekabetçi pazarda başarılı olma olasılığı daha yüksektir.

DDD konsusunda danışmanlık vermek isteyen birisinin öğrenip uzmanlaşması gereken konular

Tabii ki, aşağıda Domain Driven Design (DDD) üzerinde danışmanlık vermek için öğrenip uzmanlaşmanız gereken konu başlıklarını bulabilirsiniz. Her bir ana başlık altında, ilgili alt başlıklar da belirtilmiştir.

Domain Driven Design Giriş

DDD'nin Tanımı

DDD'nin İş Problemlerine Çözüm Olarak Kullanılması

DDD'nin Yazılım Geliştirmedeki Rolü

Strategic Design

Context Mapping

Bounded Context

Subdomains

Tactical Design

Entities

Value Objects

Aggregates

Ubiquitous Language

Ubiquitous Language'ın Önemi

Ubiquitous Language'ın Kullanılması

Ubiquitous Language ve Bounded Context İlişkisi

Domain Models

Rich Models ve Anemic Models

Domain Model Tasarımı

Model-Driven Design

Domain Events

Domain Event'ların Tanımı ve Önemi

Event Sourcing

Event-Driven Architecture

Repositories

Repository Pattern'in Tanımı ve Kullanımı

Repository Tasarımı

Data Mapper ve Repository

Factories

Factory Design Pattern'ın Tanımı ve Kullanımı

Factories Tasarımı

Factories ve Domain Model Oluşturma

Services

Domain Services ve Application Services

Service Tasarımı

Stateless Nature of Services

Specifications

Specification Pattern'ın Tanımı ve Kullanımı

Specifications Tasarımı

Specifications ve Validation

DDD ve Mikro Hizmetler

DDD'nin Mikro Hizmetlerle İlişkisi

Bounded Context ve Mikro Servisler

DDD ve Mikro Hizmetlerin Birlikte Tasarlanması

DDD ve Eventual Consistency

Eventual Consistency'nin Tanımı

DDD ve Eventual Consistency

Eventual Consistency ve Aggregates

DDD ve CQRS

CQRS'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

CQRS Tasarımı ve Implementasyonu

CQRS ve Event Sourcing

DDD ve Hexagonal Architecture

Hexagonal Architecture'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

Hexagonal Architecture Tasarımı

DDD ve Hexagonal Architecture'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve Layered Architecture

Layered Architecture'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

Layered Architecture ve Bounded Context

DDD ve Layered Architecture'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve ORM

ORM'in Tanımı ve DDD ile İlişkisi

ORM Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

DDD ve ORM'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve Test Driven Development

Test Driven Development'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

TDD ve DDD'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve Unit Testing

DDD ve Behavior Driven Development

Behavior Driven Development'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

BDD ve DDD'nin Birlikte Kullanımı

BDD ve Ubiquitous Language

DDD ve Agile

Agile'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

DDD ve Agile'in Birlikte Kullanımı

DDD ve Scrum

DDD ve DevOps

DevOps'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

DDD ve Continuous Delivery

DDD ve Infrastructure as Code

DDD ve Domain Storytelling

Domain Storytelling'ın Tanımı ve Kullanımı

Domain Storytelling ve Ubiquitous Language

Domain Storytelling ve Bounded Context

DDD ve System Metaphor

System Metaphor'ın Tanımı ve Kullanımı

System Metaphor ve Ubiquitous Language

System Metaphor ve Architectural Design

DDD ve Polyglot Programming

Polyglot Programming'in Tanımı ve Kullanımı

Polyglot Programming ve Bounded Context

Polyglot Programming ve Microservices

DDD ve Refactoring

Refactoring'in Tanımı ve DDD ile İlişkisi

Refactoring Techniques for Domain Models

Refactoring and Context Mapping

Anti-Corruption Layer

Anti-Corruption Layer'ın Tanımı ve Kullanımı

Anti-Corruption Layer ve Bounded Context

Anti-Corruption Layer ve Context Mapping

DDD ve OOAD

OOAD'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

DDD ve OOAD Principles

OOAD ve Ubiquitous Language

DDD ve Design Patterns

Design Patterns'ın DDD İçindeki Rolü

DDD ve GoF Design Patterns

DDD ve Domain Specific Patterns

DDD ve Software Architecture Styles

Software Architecture Styles'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

DDD ve Event-Driven Architecture

DDD ve Service-Oriented Architecture

Domain-Driven Design (DDD) Nedir?

Domain-Driven Design (DDD), yazılım geliştirmenin karmaşık iş gereksinimlerini nasıl daha iyi yönetebileceğine dair bir yaklaşımdır. DDD, yazılımın iş problemlerini çözme biçimini ve işletme hedeflerini karşılamak için yazılımın nasıl tasarlandığını odaklar. DDD, karmaşık sistemleri anlama ve bu sistemlerin sürekli değişen iş kurallarına uyum sağlama yeteneğini geliştirmeyi hedefler.

DDD'nin anahtar unsurlarından biri, yazılımın içinde kullanılan dilin işletme terimlerine ve kurallarına dayanması gerektiğidir. Bu dil, "Ubiquitous Language" olarak adlandırılır ve hem işletme uzmanları hem de yazılım geliştiriciler tarafından anlaşılır olmalıdır.

DDD'nin İş Problemlerine Çözüm Olarak Kullanılması

Yazılım geliştirme projelerinde, teknik ve iş dünyası arasında genellikle bir iletişim kopukluğu vardır. Bu, yazılımın iş gereksinimlerini tam olarak karşılamamasına ve dolayısıyla projenin başarısız olmasına yol açabilir. DDD, bu problemin üstesinden gelmek için tasarlanmış bir yaklaşımdır.

DDD'deki temel fikirlerden biri, "ubiquitous language" veya "her yerde kullanılan dil" kavramıdır. Bu, işletme uzmanları ve geliştiricilerin aynı dili kullanarak karmaşık iş problemlerini tartışabilmelerini sağlar. Bu dil, yazılımın kodunda ve tasarımında da kullanılır, böylece yazılımın işletme kurallarını daha doğru bir şekilde temsil etmesini sağlar.

Ayrıca, DDD, yazılımı daha küçük, daha yönetilebilir parçalara ayırarak karmaşıklığı yönetmeye yardımcı olur. Bu parçalar, DDD'deki "bounded context" ve "subdomain" kavramlarına dayanır. Bounded context, yazılımın belirli bir bölümüne uygulanan belirli iş kurallarını temsil eder. Subdomain ise işletmenin belirli bir alanını veya işlevini temsil eder.

Son olarak, DDD, yazılımın sürekli değişen iş gereksinimlerine uyum sağlama yeteneğini geliştirir. Bu, yazılımın daha esnek olmasını sağlar ve değişen iş gereksinimlerine daha hızlı yanıt vermesine olanak sağlar.

DDD'nin Yazılım Geliştirmedeki Rolü

DDD, karmaşık iş problemlerinin çözümüne yönelik bir yaklaşım olduğu kadar, aynı zamanda yazılım geliştirmenin yolu üzerinde de önemli bir etkisi vardır. DDD'yi bir yazılım projesine uygulamak, işlevsellik ve veri yapılarının birleşimini yansıtan daha anlaşılır ve bakımı kolay bir kod tabanı oluşturmayı sağlar.

DDD, yazılım tasarımında modellemeyi öncülük eder. Yazılımın yapısının ve işlevselliğinin, iş domaini ile yakından ilgili olmasını sağlar. DDD'ye göre, yazılım mimarisinin ve tasarımının, iş domaininin kendi karmaşıklığını ve yapısal özelliklerini yansıtması gerekir.

Örneğin, bir e-ticaret uygulaması geliştiriyorsanız, DDD'ye göre, uygulamanın tasarımı ve yapısı, ürünler, siparişler, müşteri hesapları ve sepetler gibi e-ticaret alanının öğelerini içermelidir. Bu nesnelerin ilişkileri ve etkileşimleri, yazılımın yapısını ve işlevselliğini belirler.

DDD, aynı zamanda, yazılımın iş kurallarına uygun şekilde evrimleşmesini ve değişen iş ihtiyaçlarına yanıt vermesini sağlar. Yazılım, sürekli değişen iş dünyasına ayak uydurarak ve iş gereksinimlerini karşılayacak şekilde uyum sağlayarak, uzun vadede daha sürdürülebilir ve başarılı olur.

Bir sonraki konu olan "Strategic Design" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Context Mapping, Bounded Context ve Subdomains gibi konuları ele alacağım.

Strategic Design

Strategic Design, Domain-Driven Design'in önemli bir yönüdür ve sistem tasarımı üzerinde genel bir bakış sağlar. Bunun ana unsurları arasında Context Mapping, Bounded Context ve Subdomains bulunur.

Context Mapping

Context Mapping, farklı sistemler veya sistemlerin farklı parçaları arasındaki ilişkileri ve etkileşimleri belirlemeyi içerir. Context Mapping, bir sistem içindeki sınırlı kontekstlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu ve nasıl etkileşime girdiğini anlamak için kullanılır.

Bir e-ticaret uygulaması örneğini düşünelim. "Sipariş" ve "Stok Yönetimi" gibi farklı kontekstler vardır ve her birinin kendi iş kuralları ve modelleri vardır. Context Mapping, bu iki kontekst arasındaki etkileşimi ve her birinin diğerine nasıl bağımlı olduğunu belirler.

Bounded Context

Bounded Context, DDD'nin anahtar kavramlarından biridir. Bir Bounded Context, belirli bir iş domaini veya subdomaini içinde birim olarak işlev gören bir yazılım parçasıdır. Her Bounded Context'in kendi modelleri, iş kuralları ve ubiquitous language'i vardır.

Örneğin, bir e-ticaret uygulamasında "Kullanıcı Yönetimi" ve "Sipariş Yönetimi" olabilir. Her biri kendi Bounded Context'ine sahip olacak, her birinde kendi modelleri, kuralları ve dilleri olacaktır.

Subdomains

Subdomains, bir işletmenin belirli bir alanını veya işlevini temsil eder. Her subdomain genellikle kendi Bounded Context'e sahiptir. Subdomains, karmaşıklığı yönetmeye ve yazılımın belirli iş gereksinimlerine odaklanmaya yardımcı olur.

Bir sonraki konu olan "Tactical Design" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Entities, Value Objects, Aggregates ve Ubiquitous Language gibi konuları ele alacağım.

Tactical Design

Tactical Design, DDD'nin nesne düzeyindeki uygulamasını ele alır ve genellikle bir yazılım projesinin somut unsurlarıyla ilgilidir. Ana unsurlar Entities, Value Objects, Aggregates ve Ubiquitous Language'dir.

Entities

Bir Entity, iş domaininde benzersiz bir kimliği olan bir nesneyi temsil eder. Bu kimlik, nesnenin özelliklerinin değişmesine rağmen tutarlı kalır. Örneğin, bir e-ticaret uygulamasında, her müşteri bir Entity'dir. Müşterinin adı, adresi veya sipariş geçmişi değişse bile, müşterinin benzersiz kimliği aynı kalır.

java

Copy code

public class Customer {

    private String id;

    private String name;

    private Address address;

    public Customer(String id, String name, Address address) {

        this.id = id;

        this.name = name;

        this.address = address;

    }

    // getters and setters...

}

Value Objects

Bir Value Object, değeri tarafından tanımlanan, kimliği olmayan bir nesneyi temsil eder. Value Objects genellikle Entities'nin özellikleri olarak kullanılır. Örneğin, bir müşterinin adresi bir Value Object olabilir.

java

Copy code

public class Address {

    private String street;

    private String city;

    private String zipCode;

    public Address(String street, String city, String zipCode) {

        this.street = street;

        this.city = city;

        this.zipCode = zipCode;

    }

    // getters and setters...

}

Aggregates

Bir Aggregate, bir veya daha fazla Entity ve Value Object'i bir araya getiren ve iş kurallarını ve tutarlılığı koruyan bir nesnedir. Aggregate, tüm işlemlerin tek bir atomik birim olarak gerçekleşmesini sağlar.

java

Copy code

public class Order {

    private String id;

    private Customer customer;

    private List<Item> items;

    public Order(String id, Customer customer) {

        this.id = id;

        this.customer = customer;

        this.items = new ArrayList<>();

    }

    public void addItem(Item item) {

        // iş kuralları burada uygulanabilir

        this.items.add(item);

    }

    // getters and setters...

}

Ubiquitous Language

Ubiquitous Language, bir yazılım projesinde kullanılan ortak bir dil veya terminoloji setidir. Bu dil, iş analistleri, geliştiriciler, testçiler ve diğer paydaşlar arasında iletişimi iyileştirir ve herkesin aynı dilde konuşmasını sağlar.

Bir sonraki konu olan "Ubiquitous Language" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Ubiquitous Language'ın önemi ve nasıl kullanılacağı üzerinde duracağım.

Ubiquitous Language

Ubiquitous Language, tüm ekip üyelerinin - iş analistleri, geliştiriciler, testçiler ve diğer paydaşlar- anladığı ve kullandığı bir dil veya terminoloji setidir. Bu dil, projenin her yönünde tutarlılık sağlar ve yanlış anlaşılmaları azaltır.

Ubiquitous Language'ın Önemi

Ubiquitous Language'ın kullanılmasının amacı, projenin tüm yönlerinde tutarlı bir anlayış sağlamaktır. İletişim boşlukları veya dildeki farklılıklar, yanlış anlamalara veya hatalı uygulamalara yol açabilir. Ubiquitous Language kullanımı, herkesin aynı terimleri aynı anlamlarda kullandığından emin olur.

Ubiquitous Language'ın Kullanılması

Ubiquitous Language, projenin her yönünde kullanılır: gereksinimlerin belirlenmesi, tasarım, kodlama, test ve dokümantasyon. Bu dil, iş kurallarını, süreçleri ve domain modellerini tanımlamak için kullanılır.

Bir e-ticaret uygulamasında Ubiquitous Language örnekleri "Sipariş", "Ürün", "Müşteri" ve "Sepet" gibi terimler olabilir. Bu terimler, herkesin aynı anlamı anladığından ve aynı şekilde kullandığından emin olmak için kullanılır.

Ubiquitous Language ve Bounded Context İlişkisi

Her Bounded Context'in kendi Ubiquitous Language'ı vardır. Bu, farklı Bounded Context'lerde aynı terimin farklı anlamlara gelebileceği anlamına gelir.

Örneğin, "Müşteri" terimi "Kullanıcı Yönetimi" contextinde, bir kişinin kullanıcı adı ve şifresini belirtebilirken; "Sipariş Yönetimi" contextinde, bir kişinin sipariş geçmişini belirtebilir.

Sonraki konu olan "Domain Models" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Rich Models ve Anemic Models, Domain Model Tasarımı ve Model-Driven Design üzerinde duracağım.

Domain Models

Domain Model, bir yazılım projesinin iş domainini temsil eder. Bu, genellikle Entity'ler, Value Objects, Aggregates ve bunların arasındaki ilişkileri içerir.

Rich Models ve Anemic Models

Rich Model, genellikle iş kurallarını ve davranışlarını içerir ve DDD ile uyumludur. Entity'ler ve Value Objects, durumları (değerleri) ve davranışları (metodları) içerir.

Anemic Model ise, genellikle durumu içerir ancak davranışı içermez. Bu, davranışın genellikle servisler tarafından gerçekleştirildiği anlamına gelir. Anemic Model, genellikle nesneye yönelik programlamayla uyumsuzdur çünkü nesnelerin durum ve davranışı bir arada olmalıdır.

java

Copy code

// Rich Model

public class Customer {

    private String id;

    private String name;

    private Address address;

    public Customer(String id, String name, Address address) {

        this.id = id;

        this.name = name;

        this.address = address;

    }

    public void changeAddress(Address newAddress) {

        // iş kurallarını burada uygulayabiliriz

        this.address = newAddress;

    }

    // getters and setters...

}

// Anemic Model

public class Customer {

    private String id;

    private String name;

    private Address address;

    public Customer(String id, String name, Address address) {

        this.id = id;

        this.name = name;

        this.address = address;

    }

    // sadece getters ve setters var, davranış yok...

}

Domain Model Tasarımı

Domain Model tasarımı, iş domainini anlamak ve modelleri oluşturmak için gereksinimlerin analizi ve iş birimleriyle yakın işbirliği gerektirir. Modeller, iş domaininin semantiklerini yansıtmalıdır.

Model-Driven Design

Model-Driven Design (MDD), Domain Model'in yazılım tasarımı ve geliştirmesini yönlendirdiği yaklaşımdır. MDD, domain uzmanları ve yazılım geliştiriciler arasında daha iyi bir anlayış oluşturur ve yazılımın iş domainine daha yakından uyum sağlar.

Sonraki konu olan "Domain Events" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Domain Event'ların tanımı ve önemi, Event Sourcing ve Event-Driven Architecture üzerinde duracağım.

Domain Events

Domain Event, iş domaininde önemli bir şeyin gerçekleştiğini belirten bir olaydır. Örneğin, bir siparişin kabul edilmesi veya bir müşterinin kaydolması bir domain event olabilir.

Domain Event'ların Tanımı ve Önemi

Domain Event'lar, bir durumun değiştiğini belirten olayları temsil eder. Bu olaylar genellikle iş süreçlerini harekete geçirir veya diğer durumları etkiler. Domain event'larının kullanılması, bir uygulamanın farklı bölümlerini decouple etmeye yardımcı olabilir, çünkü bir bölüm sadece olayları yayınlar ve diğer bölümler bu olaylara yanıt verir.

Aşağıdaki örnekte, OrderAcceptedEvent isimli bir domain event oluşturduk:

java

Copy code

public class OrderAcceptedEvent {

    private final String orderId;

    private final String customerId;

    public OrderAcceptedEvent(String orderId, String customerId) {

        this.orderId = orderId;

        this.customerId = customerId;

    }

    // getters...

}

Event Sourcing

Event Sourcing, uygulamanın durumunu event'lar aracılığıyla depolama yöntemidir. Bu yaklaşım, uygulamanın durumunun tam bir geçmişini saklar ve bu geçmişi, durumu geri yükleme veya iş süreçlerini analiz etme gibi amaçlar için kullanabiliriz.

java

Copy code

public class Order {

    private String id;

    private String customerId;

    private List<Event> events = new ArrayList<>();

    public void accept() {

        // iş kuralları...

        events.add(new OrderAcceptedEvent(id, customerId));

    }

    // diğer metotlar...

}

Event-Driven Architecture

Event-Driven Architecture (EDA), uygulamaların event'ları kullanarak birbirleriyle iletişim kurduğu bir mimari tarzıdır. Bu, bir uygulamanın farklı bölümlerinin birbirinden decouple olmasını sağlar, çünkü bir bölüm sadece olayları yayınlar ve diğer bölümler bu olaylara yanıt verir.

Sonraki konu olan "Repositories" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Repository Pattern'ın tanımı ve kullanımı, Repository Tasarımı ve Data Mapper ve Repository üzerinde duracağım.

Repositories

Repository, Aggregate'lerle çalışmayı soyutlaştıran bir design pattern'dir. Repository, Aggregate'lerin kalıcı depolamadan nasıl alındığını ve oraya nasıl konulduğunu gizler.

Repository Pattern'ın Tanımı ve Kullanımı

Repository Pattern, domain model ile veri erişim mantığı arasında bir soyutlama sağlar. Bu, domain modelin veri erişim teknolojilerinden bağımsız kalmasını sağlar.

Bir Repository genellikle aşağıdaki işlemleri destekler: ekleme (add), kaldırma (remove), alım (get) ve listeleme (list).

java

Copy code

public interface CustomerRepository {

    void add(Customer customer);

    Customer get(String id);

    List<Customer> list();

    void remove(Customer customer);

}

Repository Tasarımı

Repository, genellikle bir ya da birkaç Aggregate için tasarlanır. Her Aggregate için bir Repository olmalıdır. Bunun nedeni, Aggregate'lerin transactional sınırlar olması ve her birinin kendi yaşam döngüsünün olmasıdır.

java

Copy code

public class CustomerRepositoryImpl implements CustomerRepository {

    // veri erişim mantığı burada gerçekleşir

    @Override

    public void add(Customer customer) {

        // veritabanına Customer ekleme kodu...

    }

    @Override

    public Customer get(String id) {

        // id'ye göre Customer getirme kodu...

        return null;

    }

    @Override

    public List<Customer> list() {

        // tüm Customer'ları listeleme kodu...

        return null;

    }

    @Override

    public void remove(Customer customer) {

        // Customer'ı silme kodu...

    }

}

Data Mapper ve Repository

Data Mapper, bir objenin veri tabanı tablosuna (ve tersi) nasıl map edileceğini tanımlar. Bu, genellikle bir ORM aracılığıyla gerçekleştirilir.

Repository, genellikle bir ya da daha fazla Data Mapper kullanır. Repository, Aggregate'lerle çalışmayı soyutlarken, Data Mapper veri tabanı tablolarıyla çalışmayı soyutlar.

java

Copy code

public class CustomerMapper {

    public Customer toDomain(CustomerEntity entity) {

        // entity'yi domain modeline dönüştürme kodu...

        return null;

    }

    public CustomerEntity fromDomain(Customer customer) {

        // domain modelini entity'ye dönüştürme kodu...

        return null;

    }

}

Sonraki konu olan "Factories" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Factory Design Pattern'ın tanımı ve kullanımı, Factories Tasarımı ve Factories ve Domain Model Oluşturma üzerinde duracağım.

Factories

Factory, objelerin oluşturulmasını soyutlaştıran bir tasarım kalıbıdır. Factory, hangi sınıfın örnekleneceği ve nasıl örnekleneceği hakkında karar verir.

Factory Design Pattern'ın Tanımı ve Kullanımı

Factory Pattern, bir sınıfın yaratılmasını ve hangi sınıfın örnekleneceğini belirlemeyi bir fabrika sınıfına taşır. Bu, kodun daha temiz olmasını ve sınıflar arasındaki bağımlılıkların azalmasını sağlar.

java

Copy code

public interface CustomerFactory {

    Customer create(String id, String name);

}

Factories Tasarımı

Bir Factory genellikle Aggregate root için tasarlanır. Aggregate root, Aggregate'nin yaşam döngüsünü yönettiği için, bu root'u oluşturmak genellikle karmaşık bir süreçtir ve bir Factory kullanmak bu süreci soyutlar.

java

Copy code

public class CustomerFactoryImpl implements CustomerFactory {

    @Override

    public Customer create(String id, String name) {

        return new Customer(id, name);

    }

}

Factories ve Domain Model Oluşturma

Factories, domain model oluşturmanın karmaşıklığını soyutlar. Factories, Aggregate'leri oluştururken iş kurallarını uygulayabilir. Bu, modelin her zaman geçerli bir durumda olmasını sağlar.

java

Copy code

public class Customer {

    private String id;

    private String name;

    private Customer(String id, String name) {

        this.id = id;

        this.name = name;

    }

    public static Customer create(CustomerFactory factory, String id, String name) {

        return factory.create(id, name);

    }

    // diğer metotlar...

}

Sonraki konu olan "Services" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Domain Services ve Application Services, Service Tasarımı ve Stateless Nature of Services üzerinde duracağım.

Services

Services, belirli bir işlemin veya işlemlerin gerçekleştirildiği bir yerdir ve genellikle birden çok domain modeli veya entity üzerinde işlem yaparlar.

Domain Services ve Application Services

Domain Services, domain'deki belirli işlemleri temsil eder. Genellikle bu işlemler, bir ya da birden çok domain modeli üzerinde gerçekleştirilir ve bu işlemleri modellemek bir entity veya value object'a uymaz.

java

Copy code

public interface MoneyTransferService {

    void transfer(Account fromAccount, Account toAccount, Money amount);

}

Application Services ise genellikle kullanıcı isteklerini işler ve uygulama işlemlerini koordine eder. Bir Application Service, birden çok Domain Service'i kullanabilir.

java

Copy code

public interface PaymentService {

    void makePayment(String fromAccountId, String toAccountId, BigDecimal amount);

}

Service Tasarımı

Services genellikle stateless olmalıdır ve genellikle bir işlemi tamamlamak için gereken tüm bilgilere sahip olmalıdırlar. Services, aynı işlemleri birden çok yerde tekrar etmek yerine işlemleri yeniden kullanabilir.

java

Copy code

public class MoneyTransferServiceImpl implements MoneyTransferService {

    // dependencies...

    public MoneyTransferServiceImpl(/* dependencies */) {

        // initialize dependencies...

    }

    @Override

    public void transfer(Account fromAccount, Account toAccount, Money amount) {

        // transfer money...

    }

}

Stateless Nature of Services

Services genellikle stateless olmalıdır. Bu, bir servisin her bir işlemi tamamladıktan sonra durumunu sıfırlaması gerektiği anlamına gelir. Bu yaklaşım, bir servisin birden çok isteği eş zamanlı olarak işleyebilmesini sağlar.

java

Copy code

public class PaymentServiceImpl implements PaymentService {

    private final MoneyTransferService moneyTransferService;

    public PaymentServiceImpl(MoneyTransferService moneyTransferService) {

        this.moneyTransferService = moneyTransferService;

    }

    @Override

    public void makePayment(String fromAccountId, String toAccountId, BigDecimal amount) {

        Account fromAccount = accountRepository.get(fromAccountId);

        Account toAccount = accountRepository.get(toAccountId);

        Money money = new Money(amount);

        moneyTransferService.transfer(fromAccount, toAccount, money);

    }

}

Sonraki konu olan "Specifications" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Specification Pattern'ın Tanımı ve Kullanımı, Specifications Tasarımı ve Specifications ve Validation üzerinde duracağım.

Specifications

Specification, bir iş kuralını tanımlayan bir nesnedir. Bu nesne, bir şeyin bu kuralı karşılayıp karşılamadığını kontrol eder.

Specification Pattern'ın Tanımı ve Kullanımı

Specification Pattern, iş kurallarını bir nesne olarak modellemek için kullanılır. Bu pattern, iş kurallarını kodda belirgin ve yeniden kullanılabilir hale getirir.

Bir Specification, genellikle bir ya da birden çok nesnenin belirli bir kuralı karşılayıp karşılamadığını kontrol eden bir metoda sahip olur.

java

Copy code

public interface Specification<T> {

    boolean isSatisfiedBy(T candidate);

}

Specifications Tasarımı

Bir Specification genellikle bir domain model için tasarlanır. Specification'lar, bu modelin hangi iş kurallarını karşıladığını kontrol etmek için kullanılır.

java

Copy code

public class CustomerIsPremiumSpecification implements Specification<Customer> {

    @Override

    public boolean isSatisfiedBy(Customer customer) {

        return customer.isPremium();

    }

}

Specifications ve Validation

Specification'lar, modelin iş kurallarını karşılayıp karşılamadığını kontrol etmek için kullanılır. Bu, genellikle modelin geçerliliğini doğrulamak için kullanılır.

java

Copy code

public class Customer {

    private boolean isPremium;

    public boolean isPremium() {

        return isPremium;

    }

    public void setPremium(boolean isPremium) {

        if (!new CustomerCanBecomePremiumSpecification().isSatisfiedBy(this)) {

            throw new IllegalArgumentException("The customer cannot become premium.");

        }

        this.isPremium = isPremium;

    }

    // other methods...

}

Sonraki konu olan "DDD ve Mikro Hizmetler" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, DDD'nin Mikro Hizmetlerle İlişkisi, Bounded Context ve Mikro Servisler ve DDD ve Mikro Hizmetlerin Birlikte Tasarlanması üzerinde duracağım.

DDD ve Mikro Hizmetler

Domain Driven Design (DDD) ve mikro hizmetler, yazılım sistemlerini tasarlamanın ve oluşturmanın iki önemli yaklaşımıdır. DDD, karmaşık iş gereksinimlerini modellemeye yardımcı olan stratejik ve taktik desenleri belirlerken, mikro hizmetler, sistemleri küçük, bağımsız hizmetler olarak tasarlama ve oluşturma yaklaşımıdır.

DDD'nin Mikro Hizmetlerle İlişkisi

DDD ve mikro hizmetler, birlikte kullanıldığında, her hizmetin kendi sınırlı bağlamı (Bounded Context) içinde çalıştığı ve her bir hizmetin belirli bir iş domainine odaklandığı bir sistem oluşturabilir. Bu, hizmetlerin bağımsız olarak geliştirilmesini, dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar.

Bounded Context ve Mikro Servisler

DDD'deki Bounded Context kavramı, mikro hizmetler mimarisinde önemli bir rol oynar. Her mikro hizmet, kendi Bounded Context'inde çalışır ve belirli bir iş domainine odaklanır.

java

Copy code

// Order Microservice

public class OrderService {

    public void placeOrder(Order order) {

        // ...

    }

}

java

Copy code

// Inventory Microservice

public class InventoryService {

    public void reserveInventory(Product product, int quantity) {

        // ...

    }

}

DDD ve Mikro Hizmetlerin Birlikte Tasarlanması

DDD ve mikro hizmetlerin birlikte tasarlanması, her mikro hizmetin belirli bir iş domainine odaklanmasını ve bağımsız olarak geliştirilmesini, dağıtılmasını ve ölçeklendirilmesini sağlar. Bu, hizmetlerin daha hızlı yeniden dağıtılmasını ve hataların daha kolay izole edilmesini sağlar.

Sonraki konu olan "DDD ve Eventual Consistency" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Eventual Consistency'nin Tanımı, DDD ve Eventual Consistency ve Eventual Consistency ve Aggregates üzerinde duracağım.

DDD ve Eventual Consistency

Bir sistemde işlemler gerçekleştirildikçe, sistemdeki tüm bileşenlerin durumu bir süre sonra tutarlı hale gelir. Bu duruma "eventual consistency" adı verilir.

Eventual Consistency'nin Tanımı

Eventual consistency, tüm değişikliklerin sistem boyunca yayılmasının biraz zaman alacağı, ancak sonunda tüm bileşenlerin aynı, tutarlı bir durumu göreceği anlamına gelir. Bu, özellikle dağıtılmış sistemlerde ve mikro hizmetler mimarisinde önemlidir.

DDD ve Eventual Consistency

DDD'de, Aggregate kökleri arasında tutarlılık genellikle eventual consistency modeli kullanılarak sağlanır. Bu, bir aggregate'in durumunu değiştiren bir işlem gerçekleştirildiğinde, bu değişikliğin diğer aggregates'lara Domain Event'ler aracılığıyla yayılması anlamına gelir.

Örneğin, bir "Order" aggregate'i bir "OrderPlaced" olayını yayınlayabilir ve bir "Shipping" aggregate'i bu olayı işleyerek kendi durumunu güncelleyebilir.

java

Copy code

// Order Aggregate

public class Order {

    public void place() {

        // ...

        DomainEvents.publish(new OrderPlaced(this));

    }

}

java

Copy code

// Shipping Aggregate

public class Shipping {

    @DomainEventHandler

    public void handle(OrderPlaced event) {

        // update state...

    }

}

Eventual Consistency ve Aggregates

DDD'de, aggregates arasındaki tutarlılığı sağlamanın bir yolu, aggregate köklerinin birbirine doğrudan referans vermemesi ve bunun yerine domain event'ler aracılığıyla iletişim kurmasıdır. Bu, sistemdeki her bir aggregate'in kendi durumunu bağımsız olarak yönetmesini ve diğer aggregates'lerden gelen domain event'lerle durumunu güncellemesini sağlar.

Sonraki konu olan "DDD ve CQRS" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, CQRS'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi, CQRS Tasarımı ve Implementasyonu ve CQRS ve Event Sourcing üzerinde duracağım.

DDD ve CQRS

Command Query Responsibility Segregation (CQRS) bir yazılım mimari modelidir ve genellikle Domain Driven Design (DDD) ile birlikte kullanılır. CQRS, sistemin komut (write) işlemleri ve sorgu (read) işlemleri için farklı modeller ve genellikle farklı veritabanı modelleri kullanmasını önerir.

CQRS'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

CQRS, bir sistemde komutları ve sorguları ayırma prensibidir. Komutlar, sistemin durumunu değiştiren işlemlerdir (örneğin, bir nesnenin bir özelliğini değiştirmek). Sorgular ise, sistemin durumunu okumak için kullanılan işlemlerdir (örneğin, bir nesnenin bir özelliğini okumak).

DDD ile CQRS birlikte kullanıldığında, DDD kavramları ve desenleri (aggregates, domain events, etc.) yazma modeli için kullanılırken, okuma modeli genellikle daha basit ve performanslı olacak şekilde tasarlanır.

CQRS Tasarımı ve Implementasyonu

CQRS tasarımında, bir servis genellikle iki farklı arayüz sunar: biri komutları işlemek için ve diğeri sorguları işlemek için.

java

Copy code

public class OrderCommandService {

    public void placeOrder(Order order) {

        // ...

    }

}

public class OrderQueryService {

    public Order getOrderById(String orderId) {

        // ...

    }

}

CQRS ve Event Sourcing

CQRS, Event Sourcing ile birlikte sıkça kullanılır. Event Sourcing, bir sistemde gerçekleşen her değişikliği olay (event) olarak kaydetme yaklaşımıdır. Bu, sistemin herhangi bir zamandaki durumunu, o zamana kadar gerçekleşen olayları yeniden uygulayarak elde etmek anlamına gelir. CQRS ve Event Sourcing birlikte kullanıldığında, olaylar genellikle komutları işlerken oluşturulur ve sorguları işlerken okunur.

java

Copy code

public class OrderCommandService {

    public void placeOrder(Order order) {

        // ...

        DomainEvents.publish(new OrderPlaced(order));

    }

}

public class OrderQueryService {

    public Order getOrderById(String orderId) {

        // Replay events...

    }

}

Sonraki konu olan "DDD ve Hexagonal Architecture" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Hexagonal Architecture'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi, Hexagonal Architecture Tasarımı ve DDD ve Hexagonal Architecture'nin Birlikte Kullanımı üzerinde duracağım.

DDD ve Hexagonal Architecture

Hexagonal Architecture (a.k.a. Ports and Adapters) bir yazılım mimarisi modelidir ve Domain Driven Design (DDD) ile birlikte kullanıldığında, iş kurallarının uygulamanın geri kalanından izole edildiği ve değişikliklerden korunduğu bir yapı sağlar.

Hexagonal Architecture'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

Hexagonal Architecture, uygulamanın çeşitli giriş ve çıkış noktaları olan bir "hexagon" olarak düşünülmesini önerir. Bu yaklaşımın temel fikri, domain logic'i (iş kuralları) uygulamanın geri kalanından izole etmek ve uygulama ve domain logic arasındaki tüm bağlantıları interfaces (ports) ve implementations (adapters) üzerinden yapmaktır.

DDD ile Hexagonal Architecture birlikte kullanıldığında, hexagonun içinde yer alan domain modelleri ve iş kuralları, DDD kavramları ve desenlerine (entities, value objects, aggregates, etc.) dayanır.

Hexagonal Architecture Tasarımı

Hexagonal Architecture'da, bir uygulama genellikle üç ana katmandan oluşur: Domain, Application ve Infrastructure.

Domain katmanı, iş kurallarını ve domain modellerini içerir.

java

Copy code

// Domain Layer

public class Order {

    // Business rules...

}

Application katmanı, domain katmanını kapsar ve use case'leri koordine eder.

java

Copy code

// Application Layer

public class PlaceOrderService {

    private final OrderRepository orderRepository;

    

    public void placeOrder(Order order) {

        // Coordinate use case...

        orderRepository.save(order);

    }

}

Infrastructure katmanı, domain ve application katmanlarına hizmet eder ve teknik detayları (veritabanı erişimi, ağ iletişimi, vb.) içerir.

java

Copy code

// Infrastructure Layer

public class JdbcOrderRepository implements OrderRepository {

    // Technical details...

}

DDD ve Hexagonal Architecture'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve Hexagonal Architecture birlikte kullanıldığında, domain modelleri ve iş kuralları uygulamanın geri kalanından (örneğin, kullanıcı arayüzünden, veritabanından) izole edilir ve bu, kodun daha kolay anlaşılmasını, test edilmesini ve bakımını sağlar.

Sonraki konu olan "DDD ve Layered Architecture" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Layered Architecture'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi, Layered Architecture ve Bounded Context ve DDD ve Layered Architecture'nin Birlikte Kullanımı üzerinde duracağım.

DDD ve Layered Architecture

Layered Architecture (katmanlı mimari), yazılım sistemlerinin organizasyonunu ifade eden bir tasarım desenidir. DDD'nin temel ilkelerinden biri, uygulamanın karmaşıklığını yönetmek için Layered Architecture'ın kullanılmasıdır.

Layered Architecture'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

Layered Architecture, bir uygulamanın farklı sorumlulukları ayıran farklı "katmanlara" ayrıldığı bir mimari yaklaşımdır. Genellikle bir uygulamanın en az üç katmanı olur: presentation (sunum), application (uygulama), ve infrastructure (altyapı). Her katman, kendisinden önce gelen katmana hizmet eder.

DDD ile Layered Architecture birlikte kullanıldığında, domain modelleri ve iş kuralları genellikle application katmanında bulunur ve presentation ve infrastructure katmanlarına hizmet eder.

Layered Architecture ve Bounded Context

Layered Architecture ve Bounded Context kavramları birbirleriyle ilişkilidir çünkü her ikisi de uygulamanın karmaşıklığını yönetmeye yardımcı olur. Her bounded context, genellikle kendi Layered Architecture'ına sahip olacaktır. Bu, farklı bounded context'lerin farklı teknolojiler ve teknikler kullanmasına izin verir.

DDD ve Layered Architecture'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve Layered Architecture birlikte kullanıldığında, domain modelleri ve iş kuralları uygulamanın geri kalanından (örneğin, kullanıcı arayüzünden, veritabanından) izole edilir ve bu, kodun daha kolay anlaşılmasını, test edilmesini ve bakımını sağlar.

Örneğin:

java

Copy code

// Domain Layer

public class Order {

    // Business rules...

}

// Application Layer

public class PlaceOrderService {

    private final OrderRepository orderRepository;

    public void placeOrder(Order order) {

        // Use domain model to enforce business rules...

        orderRepository.save(order);

    }

}

// Presentation Layer

public class OrderController {

    private final PlaceOrderService placeOrderService;

    public void placeOrder(String orderId) {

        // Delegate to application layer...

        placeOrderService.placeOrder(new Order(orderId));

    }

}

// Infrastructure Layer

public class JdbcOrderRepository implements OrderRepository {

    // Implement data access...

}

Sonraki konu olan "DDD ve ORM" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, ORM'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi, ORM Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler ve DDD ve ORM'nin Birlikte Kullanımı üzerinde duracağım.

DDD ve ORM

ORM (Object-Relational Mapping), nesne tabanlı programlama dillerinin ve ilişkisel veritabanı sistemlerinin arasındaki bir "köprü" olarak hizmet eder. DDD ile ORM arasında, uygulamanın iş kurallarını ve veritabanı erişimini birbirinden ayırmak adına belirgin bir ilişki bulunmaktadır.

ORM'nin Tanımı ve DDD ile İlişkisi

ORM, nesnelerin ilişkisel veritabanlarına nasıl eşlendiğini tanımlayan bir tekniktir. Nesne-tabanlı programlama dillerinde, veri genellikle nesneler ve nesnelerin özellikleri olarak temsil edilir. İlişkisel veritabanlarında ise veri tablolar ve satırlar aracılığıyla temsil edilir. ORM bu iki farklı veri temsilini birleştirmeye yardımcı olur.

DDD ile ORM'in ilişkisi, uygulamanın domain modelinin ve veritabanı erişiminin birbirinden ayrılmasından kaynaklanır. DDD ile, iş kuralları domain modeli içinde tanımlanırken, veritabanı erişimi genellikle bir ORM aracılığıyla gerçekleştirilir.

ORM Kullanırken Dikkat Edilmesi Gerekenler

ORM kullanırken dikkat edilmesi gereken birkaç nokta vardır:

Lazy Loading: ORM'ler genellikle "lazy loading" denilen bir özelliği destekler. Bu, bir nesnenin ilişkili nesneleri yalnızca gerektiğinde yüklenir anlamına gelir. Ancak, bu özellik yanlış kullanıldığında performans sorunlarına yol açabilir.

Complex Mappings: Bazı domain modelleri, ORM ile veritabanına eşlemek için karmaşık olabilir. Bu durumlarda, veritabanı şeması ve domain modeli arasındaki uyumu sağlamak için ek çaba gerekebilir.

Transaction Management: ORM'ler genellikle otomatik transaction management sağlar, ancak bu her durumda istenen davranış olmayabilir. Bazen, işlemleri manuel olarak yönetmek daha uygun olabilir.

DDD ve ORM'nin Birlikte Kullanımı

DDD ve ORM birlikte kullanıldığında, domain modeli ve veritabanı erişimi arasında bir ayrım sağlanır. Bu, domain modelini ve iş kurallarını, veritabanı erişiminin karmaşıklığından izole eder. Ayrıca, ORM, domain modelini veritabanına eşlemek için kullanılan bir "repository" olarak hizmet edebilir.

Örneğin:

java

Copy code

// Domain Layer

public class Order {

    // Business rules...

}

// Application Layer

public class PlaceOrderService {

    private final OrderRepository orderRepository;

    public void placeOrder(Order order) {

        // Use domain model to enforce business rules...

        orderRepository.save(order);

    }

}

// Infrastructure Layer (using an ORM for data access)

public class HibernateOrderRepository implements OrderRepository {

    // Implement data access using Hibernate...

}

Sonraki konu olan "DDD ve Test Driven Development" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Test Driven Development'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi, TDD ve DDD'nin Birlikte Kullanımı ve DDD ve Unit Testing üzerinde duracağım.

DDD ve Test Driven Development

Test Driven Development (TDD), yazılım geliştirmede bir yöntemdir ve DDD'nin önemli bir parçasıdır. TDD, yazılım geliştiricilerin işlevsellik için gereken testleri yazarak başlamalarını ve ardından bu testlerin geçmesini sağlayacak kodu yazmalarını gerektirir.

Test Driven Development'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

TDD, yazılım geliştirme sürecinde önce testlerin yazılmasını gerektiren bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım, testlerin, gereksinimlerin anlaşılmasını ve iş kurallarının doğrulanmasını sağlar. Ayrıca, testler, yazılımın işlevselliğini belgeler ve kodun refactoring sürecini kolaylaştırır.

DDD ile TDD'nin ilişkisi, her ikisinin de karmaşıklığı yönetmeye ve iş kurallarının uygulanmasını sağlamaya yönelik olmasıdır. DDD, iş kurallarının domain modeli içinde tanımlanmasını gerektirirken, TDD bu kuralların doğru bir şekilde uygulandığını doğrulamak için testlerin yazılmasını gerektirir.

TDD ve DDD'nin Birlikte Kullanımı

TDD ve DDD birlikte kullanıldığında, iş kurallarının uygulanmasını sağlamak ve karmaşıklığı yönetmek için bir yaklaşım sağlar. TDD, iş kurallarının doğruluklarını sağlarken, DDD bu kuralların uygulandığı domain modelini tanımlar.

Örneğin:

java

Copy code

// Domain Layer

public class Order {

    // Business rules...

}

// Test

public class OrderTest {

    private Order order;

    @BeforeEach

    public void setup() {

        order = new Order();

    }

    @Test

    public void testPlaceOrder() {

        // Use domain model to enforce business rules...

        order.place();

        assertTrue(order.isPlaced());

    }

}

DDD ve Unit Testing

Unit testing, yazılımın belirli bir bölümünün (bir "unit") beklenen şekilde çalıştığını doğrulamak için kullanılan bir test türüdür. DDD ile unit testing arasındaki ilişki, her iki teknik de iş kurallarının doğru bir şekilde uygulandığını doğrulamaya yardımcı olur.

DDD'de, unit testler genellikle domain modelinin belirli bir kısmını test eder. Bu, iş kurallarının doğru bir şekilde uygulandığını ve modelin beklenen şekilde davrandığını doğrulamaya yardımcı olur.

Sonraki konu olan "DDD ve Behavior Driven Development" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Behavior Driven Development'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi, BDD ve DDD'nin Birlikte Kullanımı ve BDD ve Ubiquitous Language üzerinde duracağım.

DDD ve Behavior Driven Development

Behavior Driven Development (BDD), yazılım geliştirmede kullanılan bir tekniktir ve DDD ile doğal bir sinerji içindedir. BDD, iş gereksinimlerini teknik olmayan bir dilde ifade ederek yazılımın davranışını tanımlar.

Behavior Driven Development'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

BDD, bir uygulamanın davranışının belirli bir kullanıcı hikayesi veya iş gereksinimi ile açıklanmasını gerektiren bir yazılım geliştirme yöntemidir. Bu yaklaşım, iş analistleri, geliştiriciler ve testçiler arasındaki iletişimi iyileştirmeye yardımcı olur.

DDD ve BDD'nin ilişkisi, her iki yaklaşımın da iş kurallarına odaklanması ve uygulamanın iş gereksinimlerini karşılamasını sağlamaktır. BDD, iş gereksinimlerini teknik olmayan bir dilde ifade ederken, DDD bu gereksinimleri domain modeli içinde tanımlar.

BDD ve DDD'nin Birlikte Kullanımı

BDD ve DDD birlikte kullanıldığında, yazılım geliştirme süreci daha odaklı ve iş gereksinimlerine yönelik hale gelir. BDD, iş gereksinimlerinin anlaşılmasını ve doğru bir şekilde ifade edilmesini sağlarken, DDD bu gereksinimlerin uygulamada nasıl uygulanacağını tanımlar.

Örneğin, bir online alışveriş platformu geliştiriyorsunuz ve "kullanıcı bir ürünü sepete ekleyebilmeli" iş gereksinimine sahipsiniz. BDD kullanarak, bu gereksinim için bir kullanıcı hikayesi oluşturabilirsiniz:

vbnet

Copy code

Feature: Add product to shopping cart

  Scenario: User adds a product to the shopping cart

    Given a user is on the product page

    When the user clicks "add to cart"

    Then the product should be added to the shopping cart

Sonra, DDD kullanarak, bu gereksinimi nasıl uygulayacağınızı tanımlayabilirsiniz:

java

Copy code

public class ShoppingCart {

    private List<Product> products = new ArrayList<>();

    public void addProduct(Product product) {

        products.add(product);

    }

    // ...

}

BDD ve Ubiquitous Language

BDD ve ubiquitous language, yazılımın iş gereksinimlerini tanımlamak için birlikte kullanılır. BDD, iş gereksinimlerini teknik olmayan bir dilde ifade ederken, ubiquitous language bu gereksinimleri domain modeli ile ilişkilendirir.

Sonraki konu olan "DDD ve Agile" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Agile'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi, DDD ve Agile'in Birlikte Kullanımı ve DDD ve Scrum üzerinde duracağım.

DDD ve Agile

Agile, yazılım geliştirme sürecinin esnek ve müşteri odaklı olmasını sağlayan bir metodolojidir. DDD ve Agile, birlikte kullanıldığında, yazılım projelerini daha etkili bir şekilde yönetme ve karmaşık iş gereksinimlerini daha iyi anlama yeteneği sağlar.

Agile'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

Agile, müşteri memnuniyetini ve sürekli teslimatı öncelikli hale getiren bir yazılım geliştirme metodolojisidir. Bu yaklaşım, sürekli geri bildirim ve değişikliklere hızlı adaptasyon ile karakterizedir.

DDD ve Agile, her ikisi de iş gereksinimlerine ve değer yaratmaya odaklanmış olduğundan, birlikte kullanıldığında birbirlerini tamamlarlar. DDD, karmaşık iş gereksinimlerini modellemek ve yönetmek için kullanılırken, Agile, bu gereksinimlerin sürekli ve hızlı bir şekilde ele alınmasını sağlar.

DDD ve Agile'in Birlikte Kullanımı

DDD ve Agile, bir yazılım projesi üzerinde birlikte çalışıldığında, her ikisi de etkili bir şekilde değer yaratmayı ve iş gereksinimlerini karşılamayı hedeflediğinden, birbirlerini güçlendirirler.

DDD, iş kurallarını ve iş süreçlerini anlama ve bu kuralları ve süreçleri yazılım çözümlerine dökme yeteneği sağlar. Agile, bu çözümleri hızlı ve etkili bir şekilde geliştirmek, test etmek ve teslim etmek için bir çerçeve sağlar.

java

Copy code

public class ProductBacklogItem {

    private String description;

    private boolean done;

    public ProductBacklogItem(String description) {

        this.description = description;

        this.done = false;

    }

    public void complete() {

        this.done = true;

    }

    // ...

}

DDD ve Scrum

Scrum, Agile metodolojisinin popüler bir uygulamasıdır ve belirli süreler boyunca (sprintler) kısa, tekrarlanabilir iş döngülerini teşvik eder. Scrum ve DDD, karmaşık yazılım projelerini yönetmek ve değerli çözümler oluşturmak için birlikte kullanılabilir.

Scrum, iş gereksinimlerini küçük, yönetilebilir parçalara (user stories) böler ve bu parçaların belirli bir süre zarfında (sprint) tamamlanmasını sağlar. DDD, bu user stories'nin nasıl modellemesi gerektiğini belirler ve iş gereksinimlerinin nasıl uygulanacağını tanımlar.

Sonraki konu olan "DDD ve DevOps" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, DevOps'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi, DDD ve Continuous Delivery ve DDD ve Infrastructure as Code üzerinde duracağım.

DDD ve DevOps

DevOps, geliştirme (Dev) ve operasyonların (Ops) bir araya getirildiği bir kültür ve uygulama setidir. DevOps ve DDD birlikte kullanıldığında, daha hızlı ve daha kaliteli yazılım teslimatını mümkün kılar.

DevOps'ın Tanımı ve DDD ile İlişkisi

DevOps, yazılım geliştirme ve IT operasyonları arasındaki boşluğu dolduran bir kültür ve uygulama setidir. Bu yaklaşım, hızlı, kaliteli ve güvenilir yazılım teslimatını teşvik eder.

DDD ve DevOps birlikte kullanıldığında, yazılımın iş gereksinimlerini anlama ve bunları hızlı ve etkin bir şekilde uygulama yeteneği sağlar. DDD, iş gereksinimlerini modellerken, DevOps bu gereksinimlerin hızlı ve sürekli bir şekilde üretime alınmasını sağlar.

DDD ve Continuous Delivery

Continuous delivery (CD), yazılımın her zaman üretime hazır olmasını sağlayan bir DevOps uygulamasıdır. DDD ve CD birlikte kullanıldığında, iş gereksinimlerinin sürekli ve hızlı bir şekilde uygulanmasını sağlar.

DDD, iş gereksinimlerini modellerken, CD, bu gereksinimlerin hızlı ve sürekli bir şekilde test edilmesini ve üretime alınmasını sağlar.

DDD ve Infrastructure as Code

Infrastructure as Code (IaC), yazılımın altyapısının otomatik olarak oluşturulması ve yönetilmesi için bir yaklaşımdır. DDD ve IaC birlikte kullanıldığında, uygulamanın altyapısını iş gereksinimlerine göre hızlı ve etkin bir şekilde ölçeklendirmeyi sağlar.

Örneğin, bir microservices mimarisi kullanıyorsanız, her bir microservice'in kendi sınırlı bağlamına (bounded context) sahip olduğunu ve bu bağlamın iş gereksinimlerini yansıttığını düşünebilirsiniz. IaC kullanarak, bu sınırlı bağlamları ayrı ayrı ölçeklendirebilir ve yönetebilirsiniz, bu da her bir microservice'in kendi gereksinimlerine göre ölçeklenmesini sağlar.

Sonraki konu olan "DDD ve Domain Storytelling" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, Domain Storytelling'ın Tanımı ve Kullanımı, Domain Storytelling ve Ubiquitous Language ve Domain Storytelling ve Bounded Context üzerinde duracağım.

DDD ve Domain Storytelling

Domain Storytelling, bir iş alanını anlamak ve onu modellemek için hikaye anlatma tekniklerini kullanan bir yaklaşımdır. DDD ve Domain Storytelling birlikte kullanıldığında, iş alanını anlamada ve modellerin tasarımında daha etkili olabiliriz.

Domain Storytelling'ın Tanımı ve Kullanımı

Domain Storytelling, bir iş alanını anlatmak için hikayelerin kullanıldığı bir tekniktir. Bu hikayeler, iş süreçlerini, kurallarını ve işlemlerini anlamamıza yardımcı olur ve onları modellemek için kavramları ve terimleri belirler.

DDD ile birlikte kullanıldığında, Domain Storytelling, iş süreçlerini ve kurallarını anlamamıza ve modellememize yardımcı olur, bu da daha etkili ve iş gereksinimlerine uygun yazılım çözümleri oluşturmamızı sağlar.

java

Copy code

public class OrderStory {

    public void placeOrder(Customer customer, Order order) {

        customer.placeOrder(order);

        System.out.println("Order placed successfully!");

    }

    public void processOrder(Order order) {

        order.process();

        System.out.println("Order processed successfully!");

    }

    // ...

}

Domain Storytelling ve Ubiquitous Language

Ubiquitous Language, DDD'deki bir kavramdır ve herkesin anlayabileceği bir dil oluşturmayı amaçlar. Domain Storytelling, bu dili oluşturmamıza yardımcı olur. İş uzmanları ve yazılım geliştiriciler arasında iletişimi geliştirmek ve iş süreçlerini ve kurallarını daha iyi anlamak için hikayeler ve sahneler kullanırız.

Domain Storytelling ve Bounded Context

Bounded Context, DDD'de belirli bir modelin geçerli olduğu bir sınırlamayı temsil eder. Domain Storytelling, bu sınırlamaları belirlememize yardımcı olur. İş süreçleri ve kuralları hikayeler aracılığıyla anlatılır ve her hikaye genellikle belirli bir Bounded Context'i temsil eder.

Sonraki konu olan "DDD ve System Metaphor" konusuna geçmek isterseniz bana bildirin. Bu konuda, System Metaphor'ın Tanımı ve Kullanımı, System Metaphor ve Ubiquitous Language ve System Metaphor ve Architectural Design üzerinde duracağım.

DDD ve System Metaphor

System Metaphor, yazılımın işlevselliğini ve organizasyonunu anlamak için kullanılan bir kavramdır. DDD ile birlikte kullanıldığında, yazılımın tasarım ve yapısını daha iyi anlamamızı ve ifade etmemizi sağlar.

System Metaphor'ın Tanımı ve Kullanımı

Bir sistem metaforu, bir yazılım sisteminin işlevselliğini ve yapısını anlamak için kullanılan basitleştirilmiş bir resimdir. Sistem metaforları, karmaşık yazılım sistemlerini daha basit ve anlaşılır hale getirmek için kullanılır.

Örneğin, bir online alışveriş uygulamasını bir alışveriş merkezi metaforuyla modelleyebiliriz. Müşteriler (kullanıcılar), mağazalar (servisler), ürünler (veriler) vb. kavramlarla bu metaforu geliştirebiliriz.

java

Copy code

public class ShoppingMall {

    private List<Store> stores;

    private List<Customer> customers;

    //...

}

public class Store {

    private List<Product> products;

    //...

}

public class Customer {

    private ShoppingBasket shoppingBasket;

    //...

}

System Metaphor ve Ubiquitous Language

Ubiquitous Language, bir yazılım projesindeki tüm paydaşların aynı dili konuşabilmesi için geliştirilmiştir. System Metaphor, Ubiquitous Language'ı destekler çünkü genellikle iş domaini ile ilgili kavramları ve terimleri kullanır.

System Metaphor ve Architectural Design

Bir System Metaphor, yazılımın mimari tasarımını ve organizasyonunu anlamak ve ifade etmek için kullanılır. Yazılımın farklı bölümlerinin nasıl bir araya geldiğini ve birlikte nasıl çalıştığını görselleştirebilir.

Specification Pattern: Tasarım Örüntülerinde Bilinmeyen Kahraman. Specification Pattern hakkında detaylı bir makale.Java Spring boot kod örnekleri ile.

Başlık: Specification Pattern: Tasarım Örüntülerinde Bilinmeyen Kahraman

Bilgisayar bilimlerinin dünyasında, belirli bir hedefe ulaşmak için belirli bir yol takip eden tekrarlanabilir çözüm yöntemleri tasarım örüntüleri (design patterns) olarak bilinir. Tasarım örüntüleri, yazılım geliştirme süreçlerinde işlevselliği artırmak, kod tekrarını azaltmak ve genel olarak daha anlaşılabilir, bakımı ve ölçeklendirilebilir kod üretmek için kullanılır. Bu yazıda, Specification Pattern (Şartname Örüntüsü) adı verilen, ancak genellikle fazla bilinmeyen bir tasarım örüntüsü üzerinde duracağız.

Specification Pattern Nedir?

Specification Pattern, bir iş kuralının doğru olup olmadığını belirlemek için kullanılan bir tasarım örüntüsüdür. Özünde, bu örüntü belirli bir koşulu karşılayıp karşılamadığını kontrol etmek için bir "isSatisfiedBy" adlı bir yöntem sağlar. Bu tür bir tasarım örüntüsü, iş kurallarının karmaşık olduğu ve birçok farklı faktörün işin gerçekleştirilip gerçekleştirilmeyeceğini belirlediği durumlarda son derece yararlıdır.

Neden Specification Pattern Kullanmalıyız?

Specification Pattern'ın kullanılmasının ana nedeni, kodun karmaşıklığını ve anlaşılmazlığını azaltmaktır. Bir iş kuralını bir sınıf veya metot olarak ifade etmek, bu kuralı iş akışının diğer bölümlerinden ayırır. Bu, kodun bakımını ve okunabilirliğini kolaylaştırır, çünkü her iş kuralı kendi kendine açıklayıcıdır ve iş kuralının kendisi hakkında her şey bir aradadır. Bu, aynı zamanda test etmeyi de kolaylaştırır, çünkü her iş kuralı bağımsız bir birim olarak test edilebilir.

Specification Pattern Nasıl Kullanılır?

Specification Pattern'ın kullanımı genellikle bir "isSatisfiedBy" metodunu içerir. Bu metot, bir koşulun sağlanıp sağlanmadığını kontrol eder ve genellikle bir Boolean değer döndürür. Metodun parametreleri, koşulun karşılanıp karşılanmadığını belirlemek için kullanılan verilerdir. Metot, bu verilerin belirli bir kriteri karşılayıp karşılamadığını kontrol eder.

Örneğin, bir e-ticaret uygulamasında, bir müşterinin bir ürünü satın alabilmesi için belirli bir yaşın üzerinde olması gerektiği bir iş kuralı olabilir. Bu durumda, "AgeSpecification" adında bir sınıf oluşturabiliriz ve bu sınıfın "isSatisfiedBy" metodunda müşterinin yaşı kontrol edilebilir. Eğer müşterinin yaşı belirtilen yaşın üzerindeyse, metot True döner; aksi takdirde False döner. Bu şekilde, müşterinin yaşı kontrol edilir ve ürünün satın alınması gerektiğinde bu kontrol uygulanır.

Sonuç

Specification Pattern, karmaşık iş kurallarını yönetmekte büyük bir yardımcıdır. Bu örüntüyü kullanmak, kodunuzun daha düzenli ve okunabilir olmasını sağlar. Ayrıca test sürecini de kolaylaştırır, çünkü her bir iş kuralı ayrı ayrı test edilebilir. Bu, kodun kalitesini artırmak ve hataları önlemek için mükemmel bir yoldur. Her ne kadar Specification Pattern sıkça kullanılan bir örüntü olmasa da, belirli durumlar ve uygulamalar için son derece yararlı olabilir. Her yazılım geliştiricinin bu güçlü aracı bilmesi ve gerektiğinde kullanabilmesi önemlidir.

Specification Pattern kullanırken, genellikle isSatisfiedBy() adlı bir metoda sahip bir Specification arayüzü tanımlarız. Bu metod, bir kuralın belirli bir örnekleme (entity instance) uygulanıp uygulanamayacağını kontrol eder. Bu arayüzün, genel mantıksal işlemler olan and(), or() ve not() işlemlerini gerçekleştiren metodları da vardır.

Öncelikle, Specification arayüzünü tanımlayalım:

java

Copy code

public interface Specification<T> {

    boolean isSatisfiedBy(T t);

    default Specification<T> and(Specification<T> other) {

        return t -> this.isSatisfiedBy(t) && other.isSatisfiedBy(t);

    }

    default Specification<T> or(Specification<T> other) {

        return t -> this.isSatisfiedBy(t) || other.isSatisfiedBy(t);

    }

    default Specification<T> not() {

        return t -> !this.isSatisfiedBy(t);

    }

}

Şimdi bu Specification arayüzünü Customer sınıfı için kullanabiliriz. Örneğin, belirli bir yaşın üzerinde olan müşterileri ve belirli bir e-posta alan adına sahip olan müşterileri bulmak için iki spesifikasyon oluşturalım:

java

Copy code

public class AgeSpecification implements Specification<Customer> {

    private int age;

    public AgeSpecification(int age) {

        this.age = age;

    }

    @Override

    public boolean isSatisfiedBy(Customer customer) {

        return customer.getAge() > age;

    }

}

public class EmailDomainSpecification implements Specification<Customer> {

    private String domain;

    public EmailDomainSpecification(String domain) {

        this.domain = domain;

    }

    @Override

    public boolean isSatisfiedBy(Customer customer) {

        return customer.getEmail().endsWith(domain);

    }

}

Artık Specification'larımızı müşteri hizmeti sınıfımızda (CustomerService) kullanabiliriz:

java

Copy code

public class CustomerService {

    private List<Customer> customers;

    public CustomerService(List<Customer> customers) {

        this.customers = customers;

    }

    public List<Customer> findCustomers(Specification<Customer> specification) {

        return customers.stream()

                .filter(specification::isSatisfiedBy)

                .collect(Collectors.toList());

    }

}

findCustomers() metodu, belirli bir spesifikasyonu karşılayan müşterileri bulur. Bu, Specification'ların herhangi bir kombinasyonu olabilir. Örneğin, belirli bir yaşın üzerinde olan ve belirli bir e-posta alan adına sahip olan müşterileri bulabiliriz:

public class Main {

    public static void main(String[] args) {

        List<Customer> customers = ... // müşterileri al

        CustomerService customerService = new CustomerService(customers);

        Specification<Customer> specification = 

            new AgeSpecification(18).and(new EmailDomainSpecification("@example.com"));

        

        List<Customer> result = customerService.findCustomers(specification);

        

        // sonuçları işle

    }

}

Bu örnekte, AgeSpecification ve EmailDomainSpecification spesifikasyonları, and() operatörü ile birleştirilir ve belirli bir yaşın üzerinde olan ve belirli bir e-posta alan adına sahip olan müşterileri buluruz. Bu yaklaşım, daha karmaşık iş kurallarını yönetmeyi ve uygulamayı kolaylaştırır.

Spring Data JPA'nın Specification arayüzü ile Spring Boot kod örnekleri ve karmaşık senaryolar ile devam et.

Yukarıda belirtildiği gibi, Specification Pattern özellikle karmaşık iş kurallarını ifade etmek ve yönetmek için yararlıdır. Java Spring Boot uygulamasında Specification Pattern'i kullanmak için, Spring Data JPA'nın Specification arayüzünü kullanabiliriz. Bu arayüz, toPredicate adlı bir metoda sahiptir ve bu metot, belirtilen şartı kontrol etmek için kullanılır.

Öncelikle, bir Customer sınıfı oluşturalım:

java

Copy code

@Entity

public class Customer {

    @Id

    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)

    private Long id;

    private String name;

    private Integer age;

    private String email;

    // getter ve setter metotları

}

Diyelim ki, belirli bir yaşın üzerinde olan ve belirli bir e-posta alan adına sahip olan müşterileri bulmak için bir iş kuralımız var. Bu durumda, iki farklı Specification oluşturabiliriz:

java

Copy code

public class CustomerSpecifications {

    public static Specification<Customer> isOlderThan(Integer age) {

        return (root, query, criteriaBuilder) -> criteriaBuilder.greaterThan(root.get("age"), age);

    }

    public static Specification<Customer> hasEmailDomain(String domain) {

        return (root, query, criteriaBuilder) -> criteriaBuilder.like(root.get("email"), "%" + domain);

    }

}

Her Specification bir Predicate döndürür, bu da belirli bir koşulun doğru olup olmadığını kontrol eder.

Şimdi, bu özellikleri CustomerRepository'de kullanabiliriz:

java

Copy code

public interface CustomerRepository extends JpaRepository<Customer, Long>, JpaSpecificationExecutor<Customer> {

}

Son olarak, CustomerService içerisinde bu özellikler kullanılabilir:

java

Copy code

@Service

public class CustomerService {

    private final CustomerRepository customerRepository;

    public CustomerService(CustomerRepository customerRepository) {

        this.customerRepository = customerRepository;

    }

    public List<Customer> findCustomers(Integer age, String domain) {

        return customerRepository.findAll(Specification.where(CustomerSpecifications.isOlderThan(age))

                .and(CustomerSpecifications.hasEmailDomain(domain)));

    }

}

findCustomers metodu, belirli bir yaşın üzerinde olan ve belirli bir e-posta alan adına sahip olan müşterileri bulur. Bu, Specification Pattern'in gücünü gösterir: karmaşık iş kurallarını yönetme ve birleştirme yeteneği.

Bu örnekte, iş kurallarının her biri ayrı ayrı tanımlanmış ve daha sonra birleştirilmiştir. Bu, kodun daha okunabilir ve bakımının daha kolay olmasını sağlar. Ayrıca, her bir iş kuralını ayrı ayrı test edebiliriz, bu da test sürecini basitleştirir.

Böylelikle, Specification Pattern, karmaşık iş kurallarını yönetmek, kodu düzenlemek ve test sürecini basitleştirmek için mükemmel bir araçtır.

Specification Pattern'ın genellikle tek başına kullanıldığı gibi, bir araya getirilerek de daha karmaşık ve gelişmiş senaryolar oluşturmak için kullanılabilir. İki veya daha fazla spesifikasyonun birleştirilmesi, daha karmaşık iş kurallarını ifade etme yeteneği sağlar. Örneğin, and(), or() ve not() gibi mantıksal operatörler, spesifikasyonları birleştirmek ve mantıksal ifadeler oluşturmak için kullanılabilir.

Bunu göstermek için, daha karmaşık bir iş kuralı olan müşterinin belirli bir yaşın üzerinde olması veya belirli bir e-posta alan adına sahip olması durumunu ele alalım. Bu durumda, or() operatörünü kullanarak iki spesifikasyonu birleştirebiliriz:

java

Copy code

@Service

public class CustomerService {

    private final CustomerRepository customerRepository;

    public CustomerService(CustomerRepository customerRepository) {

        this.customerRepository = customerRepository;

    }

    public List<Customer> findCustomers(Integer age, String domain) {

        return customerRepository.findAll(Specification.where(CustomerSpecifications.isOlderThan(age))

                .or(CustomerSpecifications.hasEmailDomain(domain)));

    }

}

Bu örnekte, or() operatörü iki spesifikasyonu birleştirir ve sonuçta belirli bir yaşın üzerinde olan veya belirli bir e-posta alan adına sahip olan müşterileri buluruz.

Ayrıca, aşağıdaki gibi belirli bir yaşın üzerinde olan ve belirli bir e-posta alan adına sahip olmayan müşterileri bulmak için not() operatörünü de kullanabiliriz:

java

Copy code

@Service

public class CustomerService {

    private final CustomerRepository customerRepository;

    public CustomerService(CustomerRepository customerRepository) {

        this.customerRepository = customerRepository;

    }

    public List<Customer> findCustomers(Integer age, String domain) {

        return customerRepository.findAll(Specification.where(CustomerSpecifications.isOlderThan(age))

                .and(Specification.not(CustomerSpecifications.hasEmailDomain(domain))));

    }

}

Bu örnekte, and() ve not() operatörleri birleştirilerek belirli bir yaşın üzerinde olan ve belirli bir e-posta alan adına sahip olmayan müşterileri buluruz.

Görüldüğü gibi, Specification Pattern'ı kullanmak, bir uygulamanın iş kurallarını ifade etmek ve yönetmek için güçlü ve esnek bir yöntemdir. Farklı iş kurallarını birleştirme yeteneği, uygulamanın karmaşık iş kurallarını daha kolay yönetmesini sağlar ve kodun daha düzenli ve anlaşılabilir olmasına yardımcı olur. Bu, özellikle büyük ve karmaşık uygulamalar için çok değerli bir özelliktir.

Dah advanced bir örnek 

Specification Pattern'ı daha karmaşık senaryolarda kullanmak, iş kurallarının kodu karmaşıklaştırabileceği ve okunabilirliği azaltabileceği durumları hafifletebilir. Gelişmiş bir örnekle bunu açıklayalım. Diyelim ki, bir sipariş işlemi yürütülüyor ve bir siparişin işlenmesi için çeşitli koşulların karşılanması gerekiyor.

Öncelikle, Order ve Customer sınıflarımızın olduğunu varsayalım:

java

Copy code

@Entity

public class Order {

    @Id

    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)

    private Long id;

    private BigDecimal total;

    private String status;

    @ManyToOne

    private Customer customer;

    // getter ve setter metotları

}

@Entity

public class Customer {

    @Id

    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)

    private Long id;

    private String name;

    private BigDecimal balance;

    

    // getter ve setter metotları

}

Her bir siparişin işlenebilmesi için aşağıdaki kuralların sağlanması gerektiğini varsayalım:

Müşterinin hesap bakiyesi, siparişin toplam değerinden daha fazla olmalıdır.

Siparişin durumu "yeni" olmalıdır.

Bu iş kurallarını Specification Pattern kullanarak ifade edebiliriz:

public class OrderSpecifications {

    public static Specification<Order> isAccountBalanceSufficient() {

        return (root, query, criteriaBuilder) -> criteriaBuilder.greaterThan(root.get("customer").get("balance"), root.get("total"));

    }

    public static Specification<Order> isNewOrder() {

        return (root, query, criteriaBuilder) -> criteriaBuilder.equal(root.get("status"), "new");

    }

}

Artık bu iş kurallarını OrderRepository'de kullanabiliriz:

public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long>, JpaSpecificationExecutor<Order> {

}

Ve son olarak, OrderService içerisinde bu iş kurallarını kullanabiliriz:

java

Copy code

@Service

public class OrderService {

    private final OrderRepository orderRepository;

    public OrderService(OrderRepository orderRepository) {

        this.orderRepository = orderRepository;

    }

    public List<Order> findProcessableOrders() {

        return orderRepository.findAll(Specification.where(OrderSpecifications.isAccountBalanceSufficient())

                .and(OrderSpecifications.isNewOrder()));

    }

}

Bu örnekte, findProcessableOrders metodu, işlenebilecek siparişleri bulmak için Specification Pattern kullanır. İki iş kuralını bir araya getirerek, karmaşık bir iş kuralı oluşturduk: müşterinin hesap bakiyesinin yeterli olması ve siparişin durumunun "yeni" olması gerekiyor.

Bu yaklaşımın avantajı, her bir iş kuralını ayrı ayrı tanımlayabilmemiz ve daha sonra bunları karmaşık bir iş kuralı oluşturmak için birleştirebilmemizdir. Bu, kodun anlaşılabilirliğini ve bakımını büyük ölçüde artırır. Dahası, bu yaklaşım, yeni iş kurallarının eklenmesi veya mevcut kuralların değiştirilmesi gerektiğinde çok esnektir. Her bir iş kuralı ayrı ayrı test edilebilir ve değiştirilebilir, bu da test sürecini ve hata ayıklamayı çok daha kolay hale getirir.

Spring controller'da multipartfile'ı, request dto'yu beraber @RequestPart, ile nasıl işlenir. Controller'da ve axiosta bu geliştirmeyi nasıl yaparım?

Spring Controller'da, bir JSON verisini Request DTO olarak almak ve aynı zamanda MultipartFile'ı @RequestPart ile almak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

Request DTO (Data Transfer Object) oluşturma:

İlk olarak, JSON verisini request olarak alacağımız DTO sınıfını oluşturmalıyız. Örneğin, aşağıdaki gibi bir DTO sınıfı oluşturalım:

public class MyRequestDTO {

    // Örnek alanlar

    private String name;

    private int age;

    // Getter ve Setter'lar

    // ...

}

Spring Controller metodunu oluşturma:

Controller metodumuzda, JSON verisini String olarak alıp, ObjectMapper ile deserialize edeceğiz ve aynı zamanda MultipartFile'ı @RequestPart ile alacağız. Aşağıdaki gibi bir Controller metodunu oluşturalım:

java

Copy code

import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;

@RestController

public class MyController {

    @PostMapping("/processData")

    public void processData(@RequestParam("jsonRequest") String jsonRequest,

                            @RequestPart("file") MultipartFile file) {

        try {

            // JSON string'i Request DTO'ya dönüştürme

            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

            MyRequestDTO requestDTO = objectMapper.readValue(jsonRequest, MyRequestDTO.class);

            // Burada requestDTO ve file işlemlerini yapabilirsiniz

            // ...

        } catch (Exception e) {

            // Hata işlemleri

            // ...

        }

    }

}

Axios ile request yapma:

Frontend'de (örneğin JavaScript ile) Axios kullanarak bu endpoint'e JSON verisini ve MultipartFile'ı gönderebiliriz. Örnek Axios çağrısı aşağıdaki gibidir:

const axios = require('axios');

const formData = new FormData();

formData.append('jsonRequest', JSON.stringify({ "name": "John", "age": 30 }));

formData.append('file', inputFile); // inputFile, seçilen dosya input elementinden alınacak

axios.post('/processData', formData, {

    headers: {

        'Content-Type': 'multipart/form-data'

    }

}).then(response => {

    // Başarılı cevap durumunda işlemler

    console.log(response.data);

}).catch(error => {

    // Hata durumunda işlemler

    console.error(error);

});

Bu şekilde Axios ile oluşturduğumuz FormData, hem JSON verisini hem de MultipartFile'ı içerecek şekilde sunucuya gönderilecektir. Sunucu tarafında Spring Controller, JSON verisini alıp deserialize edecek ve MultipartFile'ı ayrıca alarak işlemlerini gerçekleştirecektir.

Bir Cyber Security danışmanın öğrenip uzmanlaşması gereken 300 konu başlığı

Elbette, aşağıda bir siber güvenlik danışmanının öğrenmesi ve uzmanlaşması gereken 300 konu başlığı bulunmaktadır. Bu liste, geniş kapsamlı bir siber güvenlik eğitiminde ele alınması gereken bazı anahtar konuları içerir:

Ağ güvenliği

Ağ protokolleri

TCP/IP

UDP

ICMP

DNS

HTTP ve HTTPS

SSL/TLS

IPsec

SSH

ARP

DHCP

Routers ve Switches

Firewall

IDS/IPS

Honeypots

VPN

Wireless Security

MAC adresi filtreleme

WEP, WPA, WPA2 ve WPA3

Network Traffic Analysis

Wireshark

Netflow

Packet Analysis

OSI Model

Application Security

Web Application Security

SQL Injection

XSS (Cross-Site Scripting)

CSRF (Cross-Site Request Forgery)

Session Hijacking

Insecure Direct Object References

Security Misconfiguration

Unvalidated Redirects and Forwards

HTML ve JavaScript

PHP, Java, .NET, Python güvenliği

Mobile Application Security

Android Güvenliği

iOS Güvenliği

Reverse Engineering

Code Obfuscation

Code Signing

Container Security

Docker Güvenliği

Kubernetes Güvenliği

Server Security

Linux Güvenliği

Windows Güvenliği

Hardening

Patch Management

Intrusion Detection and Prevention

File Integrity Monitoring

Log Monitoring

Incident Response

Forensics

Artifact Analysis

Image Analysis

Memory Analysis

Timeline Analysis

Legal Considerations

Evidence Collection and Handling

SIEM

Splunk

ELK Stack

Graylog

Security Orchestration and Automation

SOAR

Threat Intelligence

STIX/TAXII

Threat Hunting

Penetration Testing

Ethical Hacking

Reconnaissance

Scanning

Exploitation

Post-Exploitation

Reporting

OWASP ZAP

Metasploit

Burp Suite

Nessus

Nmap

Social Engineering

Phishing

Spear Phishing

Whaling

Vishing

Pretexting

Quid Pro Quo

Tailgating

Impersonation

Dumpster Diving

Insider Threats

User Entity Behavior Analytics

DLP (Data Loss Prevention)

Classification

Labeling

Handling

PII (Personally Identifiable Information)

PCI-DSS

GDPR

HIPAA

FISMA

SOX

ISO 27001

NIST 800-53

Risk Management

Risk Assessment

Risk Mitigation

Business Continuity Plan

Disaster Recovery Plan

Vulnerability Management

Vulnerability Scanning

Vulnerability Assessment

Patch Management

Configuration Management

Change Management

Zero Day Exploits

Malware Analysis

Antivirus Solutions

Types of Malware (viruses, worms, Trojans, etc.)

Ransomware

Botnets

Command and Control Servers

Sandboxing

Reverse Engineering

Static Analysis

Dynamic Analysis

Buffer Overflow

Heap Overflow

Stack Overflow

Integer Overflow

Format String Vulnerabilities

Race Conditions

Symlinks

TOCTOU

Privilege Escalation

Authentication

Authorization

Single Sign-On

Multi-Factor Authentication

Biometrics

Password Cracking

Brute Force Attacks

Rainbow Tables

Dictionary Attacks

Kerberos

LDAP

OAuth

OpenID

SAML

Cryptography

Symmetric Encryption

Asymmetric Encryption

Hashing

Digital Signatures

PKI (Public Key Infrastructure)

SSL/TLS

VPN

IPsec

AES, DES, 3DES

RSA, DSA, ECC

SHA, MD5

Cryptanalysis

Quantum Cryptography

Blockchain Security

Bitcoin and Cryptocurrencies

Smart Contracts

IoT Security

Device Security

Embedded Security

RF Security

ZigBee

Z-Wave

5G Security

SCADA and Industrial Control Systems

PLC Security

Critical Infrastructure

Physical Security

CCTV

Locks and Keys

Access Control

Guards

Fencing

Lighting

Alarms

Firewalls

Intrusion Detection Systems

Intrusion Prevention Systems

Honey pots

Proxy Servers

DDoS Attacks

Botnets

IP Spoofing

Domain Hijacking

Man-in-the-Middle Attacks

Software Development Life Cycle

DevSecOps

Static Code Analysis

Dynamic Code Analysis

Threat Modelling

Secure Coding Practices

Code Review

Application Security Testing

Dependency Checking

SAST (Static Application Security Testing)

DAST (Dynamic Application Security Testing)

IAST (Interactive Application Security Testing)

RASP (Runtime Application Self-Protection)

Security in SDLC (Software Development Life Cycle)

Waterfall Model

Agile Security

DevSecOps

Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

Jenkins

Docker

Kubernetes

Secure Configuration

Hardening

Least Privilege Principle

Segregation of Duties (SoD)

Attack Surface Reduction

Change Management

Incident Management

Problem Management

Ticketing Systems

IT Service Management (ITSM)

Information Security Management System (ISMS)

Security Policies

Security Procedures

Security Standards

Security Guidelines

Awareness and Training

Insider Threats

User Behavior Analytics (UBA)

Data Protection

Data at Rest Encryption

Data in Transit Encryption

Data Leakage Prevention (DLP)

Rights Management

Privacy

PII (Personally Identifiable Information)

GDPR (General Data Protection Regulation)

HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)

Privacy by Design

Compliance and Auditing

ISO 27001

SOC 2

PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard)

NIST Cybersecurity Framework

Vulnerability Disclosures

CVE (Common Vulnerabilities and Exposures)

CVSS (Common Vulnerability Scoring System)

Patch Management

Zero-days

Exploit Development

Red Teaming

Blue Teaming

Purple Teaming

Penetration Testing

Social Engineering

Spear Phishing

Whaling

Baiting

Quid Pro Quo

Pretexting

Tailgating/Piggybacking

Dumpster Diving

Physical Penetration Testing

Lock Picking

Security Frameworks

COBIT

ITIL

NIST Cybersecurity Framework

CIS Critical Security Controls

Risk Analysis

Quantitative Risk Analysis

Qualitative Risk Analysis

Business Impact Analysis

Threat Modeling

STRIDE

PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis)

Cyber Threat Intelligence

OSINT (Open Source Intelligence)

Dark Web Monitoring

STIX/TAXII

Maltego

Cloud Security

AWS Security

Azure Security

Google Cloud Security

Cloud Security Alliance (CSA)

Cloud Access Security Brokers (CASB)

Serverless Security

DevOps Security

Infrastructure as Code Security

Web Application Firewalls (WAF)

API Security

Mobile Security

BYOD Security

Bu, siber güvenlik uzmanı olmak için öğrenilmesi gereken 300 konu başlığıdır. Her bir konu, siber güvenlik alanında geniş bir bilgi ve beceri seti gerektirir. Ancak, bu liste bile sürekli gelişen siber güvenlik alanının tamamını kapsamaz. Sürekli öğrenme ve kendini geliştirme, bu alandaki başarı için kritik öneme sahiptir.