Runner in the High

技術のことをかくこころみ

DEVでフォームにおけるOpaque Typeの設計に関するシリーズを書いた

DEVにシリーズ機能というものがあることを知って試してみた。全2作。

dev.to

dev.to

elmbitsでも取り上げられた

内容について

全部は書けないのでざっくり。

一般的にOpaque Typeは以下のようなnew関数を公開して、バリデーションの結果Result型ないしMaybe型でカプセル化された型を返すような設計になっていることが多い。

type Name =
    Name String


new : String -> Maybe Name
new value =
    if String.length value > 100 then
        Nothing
    else
        Just (Name value)

ElmのパッケージではUrlモジュールなどがいい例で、fromString関数で受け取る文字列が正しいURLであればUrl型のデータがもらえる、みたいな設計になっている。

これはつまり、バリデーションを通らないものはアプリケーションのライフサイクル上存在できない(DDDで言うところの不変条件に近い)ものにするための設計手法だと言える。つまりJustであるものは常に有効なデータだと型で表現されている。

フロントエンドにおけるバリデーションと有効性

この考え方をフロントエンドに適用しようとすると少し難しい。なぜなら、フロントエンドは状態として「不完全」なものも受け入れなければならないことが多いからである。

ユーザーがフォームに文字列を入力している過程などは、必ず不正な値の状態から始まる。もしURLの入力を求めるフォームであれば、ユーザーがURLを入力し終えるまでは常にフォームに入っているデータの状態は不正であると言える。

これを素直にサーバーサイドと同じものとして捉えてしまうと、ユーザーの入力中のデータは不変条件を満たしていないので常に無効にする、のようなちぐはぐなロジックを生むことになる。フロントエンドでは入力中のデータも状態の一部として捉えるため、無効なデータであるとして破棄してしまうと永遠にユーザーが入力を完了することのできないフォームを作ることになってしまう。

つまり、フロントエンドではバリデーションにおける「有効」「無効」の状態以外に「入力中」のような状態が必要になる。では、これを現実的にどう設計し実装するか。これが、自分がDEVに投稿した"Designing Opaque Type for form fields in Elm"シリーズのPart 1でカバーしている内容である。

モジュール・コンポジション

Part 2ではPart 1で実装されたフォーム・モジュールの再利用性を高めるために、モジュール・コンポジションを用いた設計の導入を解説している。

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モジュール・コンポジション

Elmにはクラスの概念がないため、もちろん継承の概念もない。したがって、異なるモジュールの振る舞いを再利用するためには、特化したモジュールが抽象化したモジュールに対して処理の移譲を行うようにする。このような明示的な振る舞いの獲得を、一般的にはモジュール・コンポジションと呼ぶことが多い。

Elmにおけるモジュール分割は膾炙したノウハウがないためとっかかりが難しいが、この"Designing Opaque Type for form fields in Elm"のシリーズでは

  1. まず型に関する振る舞いを中心にモジュールを作成
  2. 同様の機能をもつモジュールから抽象的な振る舞いをさらにモジュールへ抽出

というふたつの流れに沿ってモジュール分割を行う手順を示している。

型の定義を中心としてモジュールをつくるという設計そのものはElmにおいて一般的ではあるが、さらにそこからどうモジュールを分けていくべきか、という点をモジュール・コンポジションの考え方と共に解説している。

リモワに向けてAmazonで買ったものまとめ

コロナによるリモートワークが始まるタイミングで、ついでにデスクまわりを充実させようと思っていろいろ買った。

iiyamaの19.5インチモニタ

自分はメインでiMacを使って作業をしているが、常に横にUbuntuマシンを立ち上げている。とくにUbuntuマシンである意味はないが、iMacを買ってマシンが余っていたというそれだけの理由。

27インチとか21インチだと、正直デカすぎていやなので、19.5インチでかつHDなこのiiyamaのディスプレイを選んだ。5年以上まえのディスプレイではあるが、サブとしてはかなりいい。

HUANUO モニターアーム ガススプリング式

上のiiyamaのモニタを固定するのに買った。

どうでもいいがAmazonでモニターアームを調べると、結局よく分からんメーカのジェネリック製品が多すぎてどれを選べばいいのか分からないので本当に困る。

自分の場合はもうめんどくさくなったので適当にこのHUANUOとかいうのを選んだ。いまんとこ壊れたりしてないので満足。

UGREEN 切替器 3.0 高速転送 USB 切り替え PC2台用

iMacUbuntuを同時併用するとなると、どうしてもマウスとキーボードが2ペア必要になる。これはかなりダルいので、USBの切り替え機を買うことにした。

レビューを見るに切り替えのラグがあると書かれているが、たしかにUbuntuと比べてiMacは体感3,4倍くらい遅い。Ubuntuのほうは早いので、これはおそらく切り替え機ではなくiMac側に問題があると思う。

サンワダイレクト キーボード&マウスセット

上の切り替え機を使うとなるとMagic Keyboardは使えなくなるので、同時にサンワダイレクトのキーボードを購入。できるだけMagic Keyboardに近いやつを探した結果、これになった。

ややチープ感はあるが、もともと自分はそんなにキーボードにこだわりのある人間ではないのですぐ馴染んだ。マウスがちょっと特殊だが、慣れると使いやすいのでウケる。

Logicool Anywhere S2

上のサンワダイレクトの製品に付属してくるマウスはチープすぎるのでこちらも購入。若干重さがある感じがよい。

サントリー ZONe

在宅ワークといえばエナジードリンク。ということで前から気になっていたこのZONeも買ってみた。

自分が買ったときはバージョン0.8.5だったが、この度メジャーバージョンアップして1.0.0になったっぽい。味はモンスターに近いが、もう少し甘みが強い。成分はあんまり期待しないほうがいい。

Satechi アルミニウム Type-C クランプハブ

まじでMac関連製品ってコレに限らずなんでこんな高いの?っていう感じだが、それでもこれはほしかったのでついでに買った。たしか誰かのNOTEで読んで存在を知った気がする。

iMacだとディスプレイの側面に内蔵されているスピーカーの側溝にはめ込む形でつけるが、これがあるとUSBに圧倒的にアクセスしやすくなる。

まとめ

こう見るとUbuntuマシンとの併用環境を整えただけみたいに見えるな。

でもUbuntuマシンはWindowsとのデュアルブートになっていたので、iMacを買ってからやれていなかったPCゲームが再び遊べて満足だからいいや。

iHerbでよく買うもの

過去に書いたこの記事を思い出したので、久しぶりに同じような記事を書くことにした。

www.izumisy.work

前提として自分はそんなにガチなトレーニーでもなんでもなく、どちらかといえば自分の健康増進のために筋力トレーニングをしたりサプリメントを摂取したりしている。

なので、ここで紹介するものもPFCバランス*1を考慮して...とかそういうものではない。

プロテイン

自分は痩せ型の体型ではあるが、それでも基準値で言うと1日で50-60g程度のタンパク質は摂取しておかなければならない。トレーニングをしない日でもタンパク質を摂取するのは重要である。

ALLMAXのクラシックは、1スクープあたり30gのタンパク質が含まれているので、これを朝に毎日飲むようにしている。これだけで一応必要なタンパク質量の半分は摂取することができる。

値段は約2倍になるが、以下のアイソフレックスのほうがピュアなタンパク質の粉末でありかつ味も本当にビターチョコという感じでよかった。

単に味がいいという理由でアイソフレックスのほうをしばらく飲んでいた期間があったが、自分の場合は食が偏りがちということもあり決してタンパク質だけがあればよいというわけではなかったため、いまはクラシックの方を飲んでいる。タンパク質以外の摂取量をコントロールしている人は、おそらくアイソフレックスを飲むのだと思う。

ALLMAX以前はマッスルファームのコンバットプロテインなども試したことがあったが、味が強すぎて毎日常飲するにはちょっとしんどいなという感じがあった。その点でいうと、まだALLMAXのほうが味が控えめだとは思う。

フィッシュオイル

心臓病のリスクを下げたりだとか、脳に良いとかそういうことがよく言われるフィッシュオイル。普段積極的に魚を食べるタイミングがないので飲んでいる。

医学的には魚を食べずにこのようなフィッシュオイルのサプリメントを飲むことにはあまり意味がないというような話も聞くが、一応プラセボ的な感じで信じている。

グルタミン

あのVASILY金山さんもおすすめ(?)のグルタミン。あの人が飲んでるのはグリコのやつだけど。

プロテインが攻めだとしたら、グルタミンはどちらかといえば守り、みたいなのをどこぞの記事で読んだ記憶がある。

筋肉トレーニングをしたあとの筋肉の分解を防ぐだとか、腸内の繊毛の働きを助けるだとかいろんなことを聞くので飲んでいる。大体の場合、なんか風邪ひきそうだな〜みたいなタイミングでちょっと多めに飲んだりする。

テアニン

頻繁に売り切れ状態になるので、在庫があるタイミングで2-3個一気に買っておくのがよい。

とはいえ、このテアニンとやら効いているのか効いていないのか謎なので、最近はあんまり買っていない。スマドラの記事で紹介したDMAEとかTrue Focusのほうがまだよっぽどキマる感じがある。


[PR] 自分の紹介コードはATI0904なので、もしiHerbが気になったら使ってみてください。

*1:タンパク質(protein)、糖質(carbohydrate)、脂質(fat)の三種類の栄養素の頭文字をとったもの

ZIOによるDIの最小サンプル

公式のドキュメントや他の人の書いたブログ記事を読みつつ書いてみたのでメモ。

zio.dev

import zio.{IO, RIO, Runtime, Task, UIO, URIO, ZIO}

// Userリポジトリのインタフェース

case class User(name: String)

object UserRepo {
  trait Service {
    def load(): Task[Option[User]]
    def store(user: User): Task[Unit]
  }

  def load: RIO[UserRepo.Service, Option[User]] =
    ZIO.accessM { env => env.load() }

  def store(user: User): RIO[UserRepo.Service, Unit] =
    ZIO.accessM { env => env.store(user) }
}

// ロガーのインタフェース

object Logger {
  trait Service {
    def info(msg: String): UIO[Unit]
    def error(msg: String): UIO[Unit]
  }

  def info(msg: String): URIO[Logger.Service, Unit] =
    ZIO.accessM { env => env.info(msg) }

  def error(msg: String): URIO[Logger.Service, Unit] =
    ZIO.accessM { env => env.error(msg) }
}

以上のインタフェースの実装を踏まえて、実装を用意する。

各実装は、上で完成したインターフェイスオブジェクト内部のServiceトレイトを実装している。

// オンメモリなUserリポジトリの実装(ただのモックだけど)

trait MemoryUserRepo extends UserRepo.Service {
  override def load(): Task[Option[User]] =
    IO.succeed(Some(User("seiya")))

  override def store(user: User): Task[Unit] =
    IO.succeed(())
}

// コンソール用ロガーの実装

trait ConsoleLogger extends Logger.Service {
  override def info(msg: String): UIO[Unit] =
    IO.succeed(println(s"[INFO] $msg"))

  override def error(msg: String): UIO[Unit] =
    IO.succeed(println(s"[ERROR] $msg"))
}

最後に依存する実装をミクスインしたDepsをアプリケーションに与えて起動する

object Deps extends MemoryUserRepo with ConsoleLogger

object ZIOApp extends App {
  val usecase =
    for {
      _ <- Logger.info("start")
      userM <- UserRepo.load
      _ <- userM.fold(Logger.error("no user"))(
        user => Logger.info(s"name: ${user.name}")
      )
      _ <- Logger.info("done")
    } yield ()

  Runtime.default.unsafeRun(usecase.provide(Deps))
}

2020年2月以降、ZIOには実装の依存関係を縦(Vertical)と横(Horizontal)の軸で合成できるようにするZLayerという機能が実装されたらしい。

自分も手元でZLayerを用いた実装を試してみようと思ったが、Scala力が足りないせいかコンパイルエラーが解消できなくて諦めた。

なので、このサンプル自体は動きはするがZIOのチカラが100%活かせているというわけではない。

実装と処理の分離でfor-comprehensionを使う

前回の記事の続きです

www.izumisy.work

前の記事だと継続渡しのスタイルで処理を表現していたが、継続渡しだとシンプルにインデントがどんどん深くなっていくという微妙な点がある。

Scalaにはfor文というのが用意されているので、継続渡しスタイルよりもfor文を使うスタイル(for-comprehension)のほうが一般的に好まれる。

実際のコードで言うと、以下のようにfor文で処理の流れを書いていく感じになる。前回の記事同様、この時点では具体的な実装に関するものは何も出てこない。あくまで処理の流れだけである。

object Main extends App {
  val program: Runnable = ???

  for {
    _ <- program.output("hello!")
    _ <- program.output("what's your name?")
    name <- program.input
    _ <- program.output(s"$name, nice to meet you.")
  } yield name
}

program変数は、実際にoutputやinputを実行するためのインタプリタの実装となる。

Runnableインタフェースはこんな感じ。

trait Runnable {
  def succeed[A](value: A): Application[A]
  def input: Application[String]
  def output(line: String): Application[_]
}

上のRunnableインタフェースが依存しているApplication型の実装は以下。

sealed trait Application[A] {
  def map[B](f: A => B): Application[B] =
    flatMap(a => Return(() => f(a)))

  def flatMap[B](f: A => Application[B]): Application[B] =
    this match {
      case Return(value) =>
        f(value())
      case Output(value, next) =>
        Output(value, next.flatMap(f))
      case Input(next) =>
        Input(a => next(a).flatMap(f))
    }
}
final case class Return[A](value: () => A) extends Application[A]
final case class Output[A](line: String, rest: Application[A]) extends Application[A]
final case class Input[A](rest: String => Application[A]) extends Application[A]

for-comprehensionを使うためにmapとflatMapを実装している。

最後にRunnableインタフェースを満たす具体的なコンソールの実装に依存したConsoleクラスを作る。

class Console extends Runnable {
  import scala.io.StdIn

  override def succeed[A](value: A): Application[A] =
    Return(() => value)

  override def input: Application[String] =
    succeed(StdIn.readLine())

  override def output(line: String): Application[_] = {
    println(line)
    Output(line, succeed(()))
  }
}

最後に、Consoleクラスを実装として差し込む。

val program: Runnable = new Console

これでfor文で処理の流れを記述しつつ処理と実装を分離することができた。

こういうのをFreeモナドって言うのかな?

継続渡しスタイルを用いた実装と処理の分離

ほぼZIOのbackgroundセクションにあるサンプルそのものだが、備忘録的に残しておく

zio.dev

いわゆるfor-comprehensionを使わずに、Applicationをミクスインした各ADTがそれぞれrestという名前で次の処理をコールバックとして取る実装(継続渡しスタイル)になっている。

sealed trait Application[A]
final case class Return[A](value: () => A) extends Application[A]
final case class Output[A](line: String, rest: Application[A]) extends Application[A]
final case class Input[A](rest: String => Application[A]) extends Application[A]

object Main extends App {

  // ここではApplicationを用いて"どのような流れで処理が行われるか"だけを実装している
  // OutputやInputは抽象化された入力と出力になっていて、ここでは実装のことを気にしない。
  val program: Application[String] =
    Output("what's your name?",
      Input(name =>
        Output(s"Nice to meet you $name",
          Return(() => name)
        )
      )
    )

  // Application型がどのように実行されるかがここに実装されている。
  // この関数はprintlnやStdIn.readLineなどコンソールの実装に依存している
  // 異なる実装に差し替える場合には、同じくApplication[A]を取るinterpreterを実装すればよい。
  def consoleInterpreter[A](program: Application[A]): A =
    program match {
      case Return(value) =>
        value()
      case Output(value, next) =>
        println(value)
        consoleInterpreter(next)
      case Input(next) =>
        consoleInterpreter(next(StdIn.readLine()))
    }

  // ここで処理と実装をがっちゃんこして初めてアプリケーションを起動する
  consoleInterpreter(program)

}

実装(consoleInterpreter)と抽象(program)が分離されていることで、差し替え可能なコードになっていることが分かる。

Scalaでモナドとかに入門できそうな記事まとめ(随時更新)

会社でScalaを使っているので、できれば自分もモナモナしていきたいという気持ちがある。最近見つけた参考になりそうな記事を集めてみる。いつか自分でも手を動かして触って見る予定。

Readerモナド

Readerモナドと関数表現の比較、そして最後にFreeモナドに至る。 qiita.com

Freeモナド

medium.com

softwaremill.com

dzone.com

www.izumisy.work

Interpreterパターン

厳密にはFreeモナドとは関係ないかもしれないが

www.youtube.com

1ファイルでつくるFreeモナドのサンプル

Scalazとかcatsとか使わずにモナドを手作りしていてイイ

Simple Scala example of a pure functional program that does I/O · GitHub

Closeモナド

mentalpoker.blogspot.com

qiita.com

Stateモナド

rcardin.github.io

CloseモナドからStateモナド

qiita.com

継続モナド

kazuhira-r.hatenablog.com

qiita.com

Transactionモナド

ScalikeJDBCのトランザクションインターフェイス化するのがわかりやすくておもしろい

Scalaで最強のRepositoryパターンを実装する ~①howとwhatの分離~ - Qiita

Scalaで最強のRepositoryパターンを実装する ~②トランザクションモナド~ - Qiita

Scalaで最強のRepositoryパターンを実装する ~③ScalikeJDBCによる実装~ - Qiita

Tagless Final

モナドじゃないけど

qiita.com

blog.softwaremill.com

fringeneer.hatenablog.com

ZIOの作者の人の記事。Tagless-finalスタイルを紹介しつつ欠点も。 degoes.net

ZIO

こちらもモナドじゃないけど

qiita.com

分散モノリスに対するアプローチ

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分散モノリス

モノリスからマイクロサービスに至る過程でよくある分散モノリスをどのように分割していくか。

いくつかアプローチを考えたので整理してみた。

1. 内部通信

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内部通信を用いた分割
たぶん一番よくあるやつ。RPCやHTTPリクエストなどでアプリケーション間の通信を行う。

この場合には必ずしもアプリケーション毎に固有のDBを持つ必要はない。

しかし、この設計ではAP1の可用性がAP2の可用性に実質依存しているため、AP2がAP1の障害点となってしまっている。データベース自体は分離できているものの、サービス毎の可用性は低い。

2. イベント駆動

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イベント駆動

キューやPub/Subなどを利用して非同期的にデータを受け取り、逐次的にサービス毎の固有DBにデータを永続化していくパターン。内部通信とは異なり、別のサービスの可用性に影響を受けない。

しかし一方で、すでに稼働中のアプリケーションにサービスインする場合、異なるサービスのデータが必要であれば予めデータマイグレーションなどを行っておく必要がある。したがって、サービス間のデータ整合性を保つためにはトラフィックが多いタイミングでのサービスインを避けるなど、リリースのタイミングに気を使う必要がある。

3. 内部通信+イベント

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内部通信+イベント

イベント駆動で逐次的に固有のDBへデータの永続化を行いつつ、データが存在しない場合には内部通信でデータの問い合わせを行う。

例えばAP1のサービス上にデータが存在しない場合の具体的なフローは以下。

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固有のDBにデータがない場合のフロー

一度永続化が完了すれば、あとはイベント駆動のフローに乗せることができるため、イベント駆動で問題となるサービスインのタイミングも気にする必要がない。また、内部通信だけの場合と比べて可用性も担保できる。

マイクロサービスアーキテクチャ

マイクロサービスアーキテクチャ

  • 作者:Sam Newman
  • 発売日: 2016/02/26
  • メディア: 単行本(ソフトカバー)