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Désordre de source de données ? Voici comment y remédier !

Linda Hamilton
Linda Hamiltonoriginal
2025-01-27 18:05:101062parcourir

Les microservices modernes gèrent souvent plusieurs banques de données pour gérer diverses tâches. La gestion efficace de ces banques de données, tout en préservant la légèreté, la maintenabilité et l'évolutivité des applications, nécessite des modèles de conception robustes. Cet article explore comment les modèles Factory et Dependency Injection (DI) rationalisent l'intégration des sources de données, en utilisant le framework GoFr comme exemple pratique.


Le modèle d'usine dans GoFr

Le Factory Pattern encapsule la logique d’initialisation, favorisant un code plus propre, plus modulaire et maintenable. Voici un exemple GoFr :

Exemple utilisant le modèle d'usine

<code class="language-go">func main() {
    app.AddMongo(mongo.New(mongo.Config{
        URI:              "mongodb://localhost:27017",
        Database:         "test",
        ConnectionTimeout: 4 * time.Second,
    }))
}</code>

Implémentation en usine (logique encapsulée)

<code class="language-go">// mongo package

func New(config mongo.Config) *mongo.Client {
    client, err := mongo.Connect(context.TODO(), options.Client().ApplyURI(config.URI))
    if err != nil {
        log.Fatal("Failed to connect to MongoDB:", err)
    }

    // Additional setup (e.g., ping, timeout).
    err = client.Ping(context.TODO(), nil)
    if err != nil {
        log.Fatal("Failed to ping MongoDB:", err)
    }

    return client
}</code>

Remarque : Ceci est un exemple simplifié. Reportez-vous au code open source GoFr pour la mise en œuvre complète.

Avantages du modèle d'usine

  • Encapsulation : Centralise la logique de configuration, simplifiant le code de l'application.
  • Réutilisabilité : La fonction d'usine peut être réutilisée dans toute l'application.
  • Mises à jour centralisées : Les modifications apportées à l'usine mettent automatiquement à jour toutes les instances utilisant.
  • Testabilité : Facilite la moquerie pour les tests unitaires.

Injection de dépendances dans GoFr

Dependency Injection (DI) favorise la modularité et la testabilité en transmettant les dépendances en externe. GoFr simplifie DI avec des méthodes d'assistance :

Injecter MongoDB dans GoFr

<code class="language-go">// AddMongo adds MongoDB to the app's container.
func (a *App) AddMongo(db container.MongoProvider) {
    db.UseLogger(a.Logger())
    db.UseMetrics(a.Metrics())

    tracer := otel.GetTracerProvider().Tracer("gofr-mongo")
    db.UseTracer(tracer)

    db.Connect()
    a.container.Mongo = db
}</code>

Cette approche propose :

  • Minimalisme : Configuration légère et explicite.
  • Observabilité : Intégration automatique de la journalisation, des métriques et du traçage.
  • Testabilité : Remplacement facile des dépendances réelles par des simulations.

GoFr DI vs autres frameworks

Feature GoFr Other DI Frameworks
Configuration Encapsulation Uses helper methods (e.g., AddMongo) May rely on automatic resolution, adding complexity
Integrated Observability Automatic logging, metrics, and tracing setup Requires additional setup or external libraries
Container-Based Access Dependencies stored in a readily accessible container Relies on containers, but may use reflection
Explicit vs. Magic Explicit dependency configuration Often uses annotations or automatic wiring
Flexibility Full control over dependency injection More abstracted setups, potentially less control

GoFr offre plus de contrôle et de simplicité. Il permet une gestion des dépendances propre, légère et testable avec une intégration transparente des outils d'observabilité.


Contribuer à GoFr

Explorez ces problèmes open source pour améliorer vos compétences Go :

  • Support pour CockroachDB : #1346
  • Prise en charge des sources de données MSSQL : #984
  • Stockage Blob Azure : #506
  • Google Cloud Storage : #504

Regardez la démo !

Voir une démonstration pratique de l'intégration de la source de données de GoFr à l'aide de Factory Pattern et DI :

DataSource Mess? Here

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