If you’ve already developed a software using the event sourcing pattern, you’ve probably faced difficulty: How-to design good events? What is a good event granularity? Indeed it’s difficult to produce good events that will not harm our design. As a seasoned developer with event sourcing, I’m still struggling with this, even if I’ve developed several heuristics over time. In this blog post, I will share with you these heuristics. But keep in mind this is not some kind of best practices.

Nowadays, most of the services we’re using are online and available 24/7. If, like me, you’re working on a company that provide this kind of service, you’re probably aiming for such availability. As I’ve already highlighted it, it has a huge influence on how you should code and deploy your software. Indeed, to maximize availability, you’re probably aiming for a zero downtime deployment. Zero downtime deployment includes several topics. Today I want to focus on how to achieve a database migration without service interruption.

I’ve recently gave a talk with my friend Aurélien about the heuristics we’ve developed after using CQRS/ES for several years. After our talk, we had a chat with some developers. We concluded that choosing a state-based oriented approach (like CRUD) seems to be the default solution, such choice seems to remain unchallenged. On the opposite side, choosing an event-based systems (event sourced or event driven) will very often be heavily challenged.

I had the chance to work few months in Agicap, an enterprise producing a cashflow management SAAS for businesses. It was a great mission, my team worked a way that I consider to be, so far, the most efficient and pleasant in my career. We managed to produce value at a constant speed while keeping a full control of our code, not allowing any kind of quality depreciation over time.

Au cours de ma carrière, j’ai été confronté à plusieurs reprises à des clients et/ou des acteurs internes qui souhaitent assurer un haut niveau d’uniformisation sur le code des applications. Cela se traduit par des conventions de style, de nommage, et parfois même des choix plus impactant comme des frameworks ou des architectures spécifiques. Dans les cas extrêmes, les propos de ces personnes laissaient entendre le refus d’un quelconque écart avec ces règles.

Un biais cognitif et un usage erroné Les développeurs aiment bien les acronymes pour énoncer des “bonnes pratiques” (KISS, DRY, SOLID, etc…). Souvent, l’idée véhiculée par ceux-ci est très simple à appréhender. Cependant, nous souffrons d’un biais cognitif énorme : plus une information est simple à intégrer, moins elle est remise en question / challengée. Et celle-ci est encore mieux intégrée si elle ne va pas en contradiction avec vos croyances.

Voilà maintenant plus de 5 ans que j’applique une approche TDD (test-driven development) sur l’ensemble des projets sur lesquels j’interviens. Si j’utilise toujours cette méthode, c’est parce que la présence de tests me donne confiance dans le code que j’écris : Je m’assure qu’il fait bien ce que je souhaite. J’améliore constamment son design par du refactoring. Les tests mettent en lumière la très grande majorité des régressions que je peux introduire lors d’un refactoring ou d’une évolution.

Il y a quelques jours, au cours d’une discussion, on m’a demandé quelles sont les pratiques que je pousse dans une équipe dans le but d’améliorer la qualité de code. Bon nombre de pratiques comme TDD, clean code ou encore DDD et ses bounded-contexts ayant déjà été cités, j’ai donc répondu : un code métier pur, parfois appelé functional core. Dans cet article, je pars du principe que vous faite une distinction et séparation forte entre le code métier qui répond à une logique business, et le code infra qui répond aux problématiques techniques.

Je suis un développeur convaincu par les bénéfices du TDD, je l’applique au quotidien sur les projets que me confient mes clients. Cela me permet de rapidement valider que mon code a bien le comportement attendu, de le “documenter” et décrivant un cas d’usage et de m’assurer par la suite que je n’introduis aucune régression si je modifie le code testé. Je fais tout ceci en sachant que je choisis des cas de test qui me semblent représentatifs de l’usage de la fonction, on parle parfois d’Example Based Tests.

J’ai récemment pu participer à un atelier animé par Romeu Mourra lors des NCrafts. Pas de technique ici, le but était de mettre en lumière des problèmes d’ordres systémiques. Pour cela, nous avons fait un Kebab Kata sous forme d’itérations aux-cours desquelles Romeu jouait le rôle du client, puis également de l’architecte. Son but était de nous faire échouer en usant de différents comportements toxiques que l’on retrouve fréquemment dans de vraies missions.