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Consejos para un no-programador

O "cómo no perderse en este bosque"

Una amiga mía me comentó que quería comenzar a programar, y de alguna forma lo entendí implícitamente como un buen momento para dar consejos de orientación. No es por sonar arrogante, pero sabemos que la programación puede ser una tarea desafiante, y me pregunté cuáles serían los mejores consejos para alguien que está empezando.

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CQRS

Estuve leyendo un poquito últimamente sobre CQRS, que significa Command-Query Responsibility Segregation en inglés (sería “Segregación de responsabilidades de commands-queries” en español, ahora explicaré). No he encontrado una buena y corta explicación al respecto así que aquí va mi intento:

¿Qué significa?

Llamaremos Command (comando) a cada operación en nuestro sistema que impactará el estado de la aplicación. Esto significa, cualquier acción que vaya a llevar un cambio en nuestros datos. (Recuerden, el comportamiento puede ser modelado como datos también, pero podemos considerar estos casos como un subconjunto de las situaciones de las que estamos hablando.) Por ejemplo, agregar un usuario, eliminar una tarea, cambiar un registro o actualizar los permisos pueden ser vistos como commands. Si están familiarizados con el patrón de diseño Command, pueden pensar que esta es la forma correcta de representar estas acciones. La idea encaja correctamente, pero estamos hablando de un modelo arquitectural aquí, así que aunque parezca natural usar este patrón, no es realmente necesario.

Llamaremos Query a cada operación que lea de nuestros datos para devolver un resultado. Por ejemplo, verificar si un cierto nombre de usuario existe, o traer una lista de tareas, verificar si un usuario tiene permisos, etc. Recuerden que las queries no alteran los datos. Como pueden ver, estos pueden ser modelados como un tipo de patrón de diseño command nuevamente, pero no es el punto de este artículo.

Finalmente Segregación de la Responsabilidad (otros usan Separación en su lugar) significa que nuestra aplicación usará comnands y queries de forma separada, y que no pueden ser mezclados. Esto significa que nuestro sistema realizará operaciones de escritura y de lectura en tiempos o en espacios lógicos separados.

¿Para qué sirve?

La mejor aproximación para este patrón arquitectural es tener dos conjuntos de datos distintos, uno para lectura y otro para escritura. El de escritura (view data source) está basado en el otro, que podría ser la persistencia actual para nuestros datos. Podemos entonces mejorar nuestro conjunto de datos para la lectura (que no tiene por qué ser relacional, ni normalizado, ni siquiera persistente mientras esté disponible, como un tipo de caché) para tener una aplicación muy veloz, mientras que el trabajo serio se hace con los commands en el otro conjunto de datos.

Las aplicaciones orientadas a tareas pueden entonces delegar las acciones de forma asíncrona para que las tareas-commands (escritura) no ocurran en tiempo real, así permitiéndonos tratar la concurrencia fácilmente, o dando una experiencia increíble en la sensación de velocidad en la aplicación de usuario. Han visto el mensaje de “Enviando email” de GMail y cómo a veces es instantáneo y otras veces puede tardar hasta 30 segundos? Ese es el tipo de experiencia que podrían dar.

El artículo en donde leí esto (MSDN: CQRS on Windows Azure) explica cómo los comandos pueden ser encolados para ser procesados por un thread en segundo plano, de forma que las tareas no tienen que mantener al usuario esperando, y un segundo thread en segundo plano puede estar actualizando los datos para la vista (los que usan las queries para leer), también de forma asíncrona. Nuestra aplicación podría ser la más rápida para la experiencia del usuario, o podríamos tener al usuario esperando y er notificado cuando su tarea se ejecuta (algo como un panel de notificaciones en la aplicación, algo al estilo Facebook que diga “Su reservación ha sido procesada” mientras el usuario sigue navegando por el sitio, quizás?).

Suena demasiado bueno para ser verdad…

Bueno, esta aproximación tiene sus problemillas. Número uno, definitivamente no lo recomendaría para sistemas de misión crítica o de tiempo real. Para nada. De ninguna manera.

Número dos, y tres, cuatro, cinco, etc., es que nos encontramos forzados a proveer un tipo especial de experiencia de usuario en donde las cosas no ocurren en tiempo real. ¿Cómo manejar esto?

Manejando operaciones de forma asíncrona

Al mismo tiempo, hay un problemita cuando necesitamos que nuestras queries funcionan contra datos reales, en tiempo real. Y a veces, no podemos evitar esto. Por ejemplo, ¿qué si necesitáramos hacer validaciones en un nombre de usuario que el usuario nos provee para verificar que no está duplicado? (Por supuesto, podemos diseñar las estrategias de caché para eso, pero aún así, es un problema.) Este tipo de situaciones puede llevar a algunas impurezas en el diseño, ya que deberíamos trabajar contra nuestro conjunto de datos de persistencia, y no el de lectura, pero las aplicaciones pueden ser modeladas en una forma diferente bajo la premisa de nada es urgente. Miremos algunos ejemplos:

  • ¿Es el nombre de usuario único?
    ¿Por qué necesitaríamos nombres de usuario? Usemos email, autenticación externa como Facebook, Twitter, Google, Windows Live, OpenID, etc. No hagamos que el flujo de usuario dependa de un dato.
  • ¿Están los lugares disponibles para reservación?
    Hagamos un query sobre los datos de lectura, digámosle al usuario que puede haber cambios basado en su pedido, que está viendo y que se le enviará una notificación en el futuro avisando si la reservación fue exitosa o no. Hagamos una reservación lo más cercana a lo que el usuario prefería y permitámosle cambiarla luego, etc.
  • Verificar información de pago
    El pago es nunca instantáneo. Permitámosle al usuario proveer algún tipo de información de contacto, y si el pago no ocurre, contactémoslo luego. Avisémosle más tarde si el pago se efectuó o no. Podríamos en el tiempo intermedio darle una membresía temporal o limitada, etc.
  • Mensajería
    A menos que nuestro sistema de mensajería debiera trabajar como un chat en tiempo real, siempre puede ser procesado con determinada espera. En un chat, la gente espera que los mensajes lleguen de forma instantánea, pero con mensajes siempre saben que las esperas son posibles.

Hay muchos otros ejemplos. A menos que estemos trabajando en un sistema de tiempo real, muchas de las tareas pueden ser trabajadas en otro punto del tiempo. Nuevamente, si no estamos trabajando sobre un sistema de RADAR para el ejército.

Resumen

CQRS (Command-Query Responsibility Segregation/Separation) nos permitirá trabajar de forma asíncrona con operaciones de datos, que a veces pueden tomar más de lo esperado. El impacto más importante en esta aproximación son las expectativas que debemos darle al usuario sobre cuándo se ejecutarán las operaciones, pero la parte buena es la estabilidad, velocidad y disponibilidad de nuestra aplicación. Esto nos provee de habilidades especiales para escalar y crecer en las características de la misma.

Más referencias

  • Domain queries in CQRS, Stack Overflow
    Situaciones de tiempo real, aproximaciones a ellas en una aplicación CQRS.
  • CQRS,  Task Based UIs, Event Sourcing, agh!, CodeBetter.com
    Este artículo habla de CQRS como patrón de diseño, no como patrón arquitectural. Personalmente no me encuentro en deacuerdo con eso, pero es un muy buen artículo.
  • Clarified CQRS, Udi Dahan
    Un buen artículo explicando CQRS y qué hacer en situaciones específicas.
  • CQRS on Windows Azure, MSDN Magazine
    La versión cloud de CQRS.

Link del día: Entendiendo REST

Un tiempo atrás tuvimos una lectura que trataba de una visión simple de la arquitectura REST. Sin embargo, hay mucho más por comprender en esta arquitectura.

En este caso me dediqué a leer el artículo de Ivan Zuzak, llamado Why understanding REST is hard and what we should do about it (Por qué comprender REST es difícil y qué deberíamos hacer sobre eso). El artículo es extenso en demasía, pero quisiera dejar alguna suerte de resumen para que no tengan que lidiar completamente con él sin conocimientos previos:

El artículo explica cómo bajo una interfaz simple como REST se esconde una arquitectura muy difícil de modelar. Un sistema que tiene sus puntas desconectadas de a momentos y todavía debe mantener estados puede ser representado con distintos modelos matemáticos, pero ninguno se ajusta a la exactitud. Una vez que se logre modelar y generar una representación formal de esta arquitectura, pueden establecerse estándares que facilitarán el avance. Más que esto, la existencia de un modelo matemático preciso permitirá predecir sus limitaciones y sus capacidades.

Como extra, la especificación de una arquitectura correcta permitirá también concebir buenas prácticas y conceptos de seguridad para la utilización de este tipo de comunicación que de a poco logrará volver a la web semántica.

Soy un zorrinito semántico.