Суть в том, что правильно организованные приложения должны делиться на компоненты, имеющие и не имеющие изменяемых переменных. Такое деление обеспечивается использованием подходящих дисциплин для защиты изменяемых переменных.
Со стороны архитекторов было бы разумно как можно больше кода поместить в неизменяемые компоненты и как можно меньше – в компоненты, допускающие возможность изменения.
Регистрация событий
Проблема ограниченности объема памяти и конечной вычислительной мощности процессоров очень быстро теряет свою актуальность. В настоящее время обычными стали компьютеры с процессорами, выполняющими миллиарды инструкций в секунду, и имеющие объем оперативной памяти в несколько миллиардов байтов. Чем больше памяти, тем быстрее работает компьютер и тем меньше потребность в изменяемом состоянии.
Как простой пример, представьте банковское приложение, управляющее счетами клиентов. Оно изменяет счета, когда выполняются операции зачисления или списания средств.
Теперь вообразите, что вместо сумм на счетах мы сохраняем только информацию об операциях. Всякий раз, когда кто-то пожелает узнать баланс своего счета, мы просто выполняем все транзакции с состоянием счета от момента его открытия. Эта схема не требует изменяемых переменных.
Очевидно, такой подход кажется абсурдным. С течением времени количество транзакций растет и в какой-то момент объем вычислений, необходимый для определения баланса счета, станет недопустимо большим. Чтобы такая схема могла работать всегда, мы должны иметь неограниченный объем памяти и процессор с бесконечно высокой скоростью вычислений.
Но иногда не требуется, чтобы эта схема работала всегда. Иногда у нас достаточно памяти и вычислительной мощности, чтобы подобная схема работала в течение времени выполнения приложения.
Эта идея положена в основу технологии регистрации событий (event sourcing)[19]. Регистрация событий (event sourcing) – это стратегия, согласно которой сохраняются транзакции, а не состояние. Когда требуется получить состояние, мы просто применяем все транзакции с самого начала.
Конечно, реализуя подобную стратегию, можно использовать компромиссные решения для экономии ресурсов. Например, вычислять и сохранять состояние каждую полночь. А затем, когда потребуется получить информацию о состоянии, выполнить лишь транзакции, имевшие место после полуночи.
Теперь представьте хранилище данных, которое потребуется для поддержки этой схемы: оно должно быть о-о-очень большим. В настоящее время объемы хранилищ данных растут так быстро, что, например, триллион байтов мы уже не считаем большим объемом – то есть нам понадобится намного, намного больше.
Что особенно важно, никакая информация не удаляется из такого хранилища и не изменяется. Как следствие, от набора CRUD-операций[20] в приложениях остаются только CR. Также отсутствие операций изменения и/или удаления