设计理念:软件开发工业化
Feakin 的核心三个设计思念是:
- 架构孪生:双态绑定。提供架构设计态与实现态的双向绑定,保证架构设计与实现的一致性。
- 显性化设计意图。将软件设计的意图化,借助于 DSL 语言的特性,将意图转换化代码。
- 类型与事件驱动。通过事件驱动的方式,将数据类型与领域事件进行绑定。
Feakin 作为架构设计态与实现代码的中间语言,如下图所示:
在实现上便是,通过声明式 DSL 来绑定代码实现与架构设计,保证架构设计与实现的一致性。
架构孪生:双态绑定
在治理架构时,我们(ArchGuard 开发团队)推荐采用三态治理的方式,即设计态、实现态和运行态。 而在实现 Feakin 时,则是关注于如何实现设计态与实现态的绑定,我们将这个理念称为 "架构孪生"。
架构孪生是一种旨在精确反映架构设计的虚拟模型,它以数字化的形式对软件的架构、代码模型、分层、实现技术等的进行动态的呈现。
在架构生命周期的早期实施数字孪生允许在每个阶段模拟新代码和设计变化,以优化系统的架构。架构模型是可持续建设和运营中使用的架构孪生策略的关键组成部分。
为了实现这样的技术,我们需要面对几个挑战:
- 架构建模:架构的功能、特性和行为。
- 模型实现:
- 生命周期:
除此,还有一个非常有意思的问题:
- 如何针对于新的需求,动态模拟软件的架构演进,以发现潜在的架构瓶颈?
PS:既然如此,那么模拟态也应该成为 Feakin 设计的一个要点。
双态绑定:设计态 + 实现态
- 设计态。以 DDD 战略、战术作为基本的设计框架
- 实现态。以架构扫描作为基本点。
生命周期模型
关注于:
- 设计态模型。
- 实现态模型。
- 模板态/未来态模型。
架构因子
另外一个核心问题便是,如何定义这里的 "架构模型",以及设计对应的工具,诸如于:TwinDesign、Arch Twin?所以,应该由 CodeDB/ArchDB 来实现。
在构建数字孪生时,我们会给研究对象(例如,风力涡轮机)配备与重要功能方面相关的各种传感器。同样的在构建架构孪生时,我们也需要一系列的 "传感器" 来测量研究对象的各种属性。
也因此,我们也可以定义三种形态的 "传感器" :
- 设计时 - 架构描述性传感器:描述性传感器用于描述架构的功能、特性和行为。
- 开发时 - 静态量化传感器:静态量化传感器用于描述架构的实现技术。
- 运行时 - 探针(probe):探针用于描述架构的运行时行为。
类型与事件驱动
在设计理念中,我们将代码逻辑分为两个部分:状态和行为。状态是指数据,行为是指数据的操作。在我们的设计中,状态和行为是分离的,状态是不可变的,行为是可变的。这种设计的好处是,我们可以在不同的状态之间进行切换,而不需要重新创建行为。这种设计的缺点是,我们需要在状态和行为之间进行绑定,这样才能保证状态和行为的一致性。 对应实现上,状态既是类型,行为视为事件。
在数学里,一个函数就是一组输入与一组容许的输出之间的关系,并且每个输入都与唯一一个输出相对应。 —— 维基百科
意识着,函数是应该是无状态的 —— 输入确定,输出就是确定的。
如何内置记忆(memoization)属性是,我们在设计的时候,要考虑的因素。它可以帮助我们提升性能,但是也会带来一些副作用。
纯函数
《函数响应式领域建模》中的 Scala 示例:
trait Account {
def name: String
def balance: BigDecimal
}
case class OpenedAccount(..) extends Account
trait InterestBearingAccount extends Account {
def interestRate: BigDecimal
}
case class SavingAccount(..) extends InterestBearingAccount
case class MoenyMarketAccount(..) extends InterestBearingAccount
trait AccountService {
def calculateInterest(..): BigDecimal
}
事件驱动
领域事件是不可变的,它是我们在实现的过程中,对领域的抽象。
显性化设计意图
声明式编程
声明式编程(英语:Declarative programming)是一种编程范式,与命令式编程相对立。 它描述目标的性质,让计算机明白目标,而非流程。
显性化子任务
impl CinemaUpdated {
...
flow {
via UserRepository::getUserById receive user: User
via UserRepository::save(user: User) receive user: User;
}
}
AI 意图分析
生成 API
// create spring api POST "/user/{id}" with response: User
@RestController
@RequestMapping("/user")
class UserController {
@PostMapping("/{id}")
fun getUserById(@PathVariable id: String): User {
return User()
}
}
如下的代码是,我们借助于 AI 生成的 Java 代码示例:
// via UserRepository::getUserById receive user: User
User user = userRepository.getUserById();
// via UserRepository::save(user: User) receive user: User;
User user = userRepository.save(user);