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🦄 Este proyecto es una muestra de una aplicación web API implementando el patron de diseño CQRS (Command Query Responsibility Segregation) y MediatR, este proyecto ayuda a diseñar una solución que se adapta a arquitecturas cebolla (Onion). Se utilizo ASP.NET Core 5 Web API con C# + Entity Framework Core + SQLServer.
Este proyecto es una muestra de una aplicación web API implementando el patron de diseño CQRS (Command Query Responsibility Segregation) y MediatR, este proyecto ayuda a diseñar una solución que se adapta a arquitecturas cebolla (Onion). Se utilizo ASP.NET Core 5 Web API con C# + Entity Framework Core + SQLServer.
Clonar el repositorio.
gh repo clone FernandoCalmet/dotnet-5-aspnet-core-api-cqrs-mediatr
Crear la migración de base de datos
update-database
Ejecutar aplicación.
dotnet run
CQRS, Command Query Responsibility Segregation es un patrón de diseño que separa las operaciones de lectura y escritura de una fuente de datos. Aquí, el comando se refiere a un comando de base de datos, que puede ser una operación Insertar/Actualizar o Eliminar, mientras que Consulta significa Consultar datos de una fuente. Básicamente, separa las preocupaciones en términos de lectura y escritura, lo que tiene mucho sentido. Este patrón se originó a partir del principio de separación de comandos y consultas ideado por Bertrand Meyer . Se define en Wikipedia de la siguiente manera.
Establece que cada método debe ser un comando que realiza una acción o una consulta que devuelve datos a la persona que llama, pero no ambos. En otras palabras, hacer una pregunta no debería cambiar la respuesta. Más formalmente, los métodos deben devolver un valor solo si son referencialmente transparentes y, por lo tanto, no tienen efectos secundarios. (Wikipedia)
El problema con los patrones arquitectónicos tradicionales es que se utiliza el mismo modelo de datos o DTO para consultar y actualizar una fuente de datos. Este puede ser el enfoque a seguir cuando su aplicación está relacionada solo con operaciones CRUD y nada más. Pero cuando sus requisitos de repente comienzan a volverse complejos, este enfoque básico puede resultar un desastre.
En aplicaciones prácticas, siempre hay una discrepancia entre las formas de lectura y escritura de datos, como las propiedades adicionales que puede necesitar actualizar. Las operaciones paralelas pueden incluso provocar la pérdida de datos en el peor de los casos. Eso significa que se quedará atascado con un solo objeto de transferencia de datos durante toda la vida útil de la aplicación, a menos que elija introducir otro DTO, lo que a su vez puede romper la arquitectura de su aplicación.
La idea con CQRS es permitir que una aplicación funcione con diferentes modelos. En pocas palabras, tiene un modelo que tiene los datos necesarios para actualizar un registro, otro modelo para insertar un registro y otro para consultar un registro. Esto le brinda flexibilidad con escenarios variados y complejos. No tiene que depender de un solo DTO para todas las operaciones CRUD mediante la implementación de CQRS.
Hay muchas ventajas al utilizar el patrón CQRS para su aplicación. Algunos de ellos son los siguientes.
Gracias al enfoque segregado de este patrón, ya no necesitaremos esas clases de modelo complejas dentro de nuestra aplicación. Más bien, tenemos un modelo por operación de datos que nos brinda toda la flexibilidad del mundo.
Tener control sobre los modelos de acuerdo con el tipo de operaciones de datos hace que su aplicación sea altamente escalable a largo plazo.
Prácticamente hablando, siempre hay 10 veces más operaciones de lectura en comparación con la operación de escritura. Con este patrón, podría acelerar el rendimiento de sus operaciones de lectura al introducir un caché o NOSQL Db como Redis o Mongo. El patrón CQRS admitirá este uso desde el primer momento, no tendría que romperse la cabeza tratando de implementar dicho mecanismo de caché.
Dado que tenemos modelos dedicados por operación, no hay posibilidad de pérdida de datos al realizar operaciones paralelas.
Lo único que puede preocupar a algunos programadores es que se trata de un patrón que exige código. En otras palabras, terminará con al menos 3 o 4 veces más líneas de código de lo que normalmente tendría. Pero todo tiene un precio. Esto, en mi opinión, es un pequeño precio a pagar mientras se obtienen las increíbles funciones y posibilidades con el patrón.
¿Qué sucede internamente cuando envías una solicitud a cualquier aplicación? Idealmente devuelve la respuesta. Pero hay una cosa de la que quizás ya esté enterado: Pipelines. Ahora, estas solicitudes y respuestas viajan hacia adelante y hacia atrás a través de Pipelines en ASP.NET Core. Entonces, cuando envía una solicitud, el mensaje de solicitud pasa del usuario a través de una canalización hacia la aplicación, donde realiza la operación solicitada con el mensaje de solicitud. Una vez hecho esto, la aplicación devuelve el mensaje como respuesta a través de la canalización hacia el usuario. ¿Consíguelo? Por lo tanto, estas canalizaciones son completamente conscientes de cuál es la solicitud o la respuesta. Este también es un concepto muy importante al aprender sobre Middlewares en ASP.NET Core.
Digamos que quiero validar el objeto de solicitud. ¿Como lo harias? Básicamente, escribiría las lógicas de validación que se ejecutan después de que la solicitud haya llegado al final de la canalización hacia la aplicación. Eso significa que está validando la solicitud solo después de que haya llegado al interior de la aplicación. Aunque este es un buen enfoque, pensémoslo. ¿Por qué necesita adjuntar las lógicas de validación a la aplicación, cuando ya puede validar las solicitudes entrantes incluso antes de que llegue a cualquiera de las lógicas de la aplicación? ¿Tiene sentido?
Un mejor enfoque sería conectar de alguna manera sus lógicas de validación dentro de la canalización, de modo que el flujo se convierta en como el usuario envía una solicitud a través de la canalización (lógicas de validación aquí), si la solicitud es válida, presione las lógicas de la aplicación, de lo contrario lanza una excepción de validación. Esto tiene mucho sentido en términos de eficiencia, ¿verdad? ¿Por qué atacar la aplicación con datos no válidos, cuando antes podía filtrarlos?
Esto no solo es aplicable para validaciones, sino para otras operaciones como registro, seguimiento de rendimiento y mucho más. Puedes ser realmente creativo al respecto.
Volviendo a MediatR , se necesita un enfoque más de canalización en el que sus consultas, comandos y respuestas fluyen a través de una configuración de canalización de MediatR.
Permítanme presentarles los comportamientos de MediatR. MediatR Pipeline Behavior se puso a disposición de la versión 3 de esta increíble biblioteca.
Sabemos que estas solicitudes o comandos de MediatR son como el primer contacto dentro de nuestra aplicación, así que ¿por qué no adjuntar algunos servicios en su Pipleline?
Al hacer esto, podremos ejecutar servicios / lógicas como validaciones incluso antes de que los Manejadores de Comandos o Consultas lo sepan. De esta manera, enviaremos solo las solicitudes válidas necesarias a la Implementación de CQRS. El registro y la validación mediante este comportamiento de canalización de MediatR son algunas de las implementaciones comunes.
Este proyecto está bajo la Licencia (Licencia MIT) - mire el archivo LICENSE para más detalles.
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