"These provide the ability to store
very large quantities of data in an
Erlang runtime system, and to have
constant access time to the data."
— Erlang Documentation
Slide 37
Slide 37 text
def hello do
opts = [
:set,
:named_table,
:public,
read_concurrency: true
]
table_name = :elixir_brasil
:ets.new(table_name, opts)
for n <- 1..100 do
:ets.insert(table_name, {n, "Key #{n}"})
end
end
Slide 38
Slide 38 text
No content
Slide 39
Slide 39 text
Nesse momento não
tinhamos muita visão
da quantidade de
dados
Slide 40
Slide 40 text
Velocidade
x
Quantidade de itens
Slide 41
Slide 41 text
A estimativa estava em
76GB de consumo de
memória por máquina
Slide 42
Slide 42 text
No content
Slide 43
Slide 43 text
Tabelas ETS não
possuem muitas
opções de otimização
como o Redis
Slide 44
Slide 44 text
No content
Slide 45
Slide 45 text
São como se fossem um
Hash direto na memória
Slide 46
Slide 46 text
Consomem a memória
disponível da aplicação
Slide 47
Slide 47 text
No content
Slide 48
Slide 48 text
https://moz.com/devblog/moz-analytics-db-free
Slide 49
Slide 49 text
No content
Slide 50
Slide 50 text
Testes
Slide 51
Slide 51 text
Doctest != Test
Slide 52
Slide 52 text
No content
Slide 53
Slide 53 text
Sua aplicação está se
comunicando com o
mundo exterior, e
agora?
Slide 54
Slide 54 text
No content
Slide 55
Slide 55 text
No content
Slide 56
Slide 56 text
No content
Slide 57
Slide 57 text
No content
Slide 58
Slide 58 text
Como fazer para
stubar/mockar uma
requisição?
Slide 59
Slide 59 text
Bypass
Slide 60
Slide 60 text
No content
Slide 61
Slide 61 text
setup do
bypass = Bypass.open
{:ok, bypass: bypass}
end
Slide 62
Slide 62 text
test "fetch/1 returns and formats tweets", %{bypass: bypass} do
response = Jason.encode!([%{"text" => "Elixir Brasil 2019"}])
Bypass.expect(bypass, fn conn ->
assert "/1.1/search/tweets.json" == conn.request_path
assert "GET" == conn.method
Plug.Conn.resp(conn, 200, response)
end)
tweets = TwitterClient.fetch("http://localhost:#{bypass.port}")
assert tweets == [%{"text" => "Elixir Brasil 2019"}]
end
Slide 63
Slide 63 text
test "fetch/1 returns and formats tweets", %{bypass: bypass} do
response = Jason.encode!([%{"text" => "Elixir Brasil 2019"}])
Bypass.expect(bypass, fn conn ->
assert "/1.1/search/tweets.json" == conn.request_path
assert "GET" == conn.method
Plug.Conn.resp(conn, 200, response)
end)
tweets = TwitterClient.fetch("http://localhost:#{bypass.port}")
assert tweets == [%{"text" => "Elixir Brasil 2019"}]
end
Slide 64
Slide 64 text
def fetch(url \\ "https://api.twitter.com") do
{:ok, response} = HTTPoison.get("#{url}/1.1/search/tweets.json")
Jason.decode!(response.body)
end
Slide 65
Slide 65 text
Quando usar bypass?
Slide 66
Slide 66 text
Código que precisa
realizar requests HTTP
Slide 67
Slide 67 text
No content
Slide 68
Slide 68 text
Mox
Slide 69
Slide 69 text
No content
Slide 70
Slide 70 text
No content
Slide 71
Slide 71 text
test "messages/0 lists all messages from the timeline" do
TwitterMock
|> expect(:fetch, fn -> [%{"text" => "Olá mundo"}] end)
assert Timeline.messages() == {:ok, 1}
end
https://github.com/amandasposito/mox_example
→ Tudo que eu aprendi em OOP, vou jogar fora em
funcional?
→ Como eu organizo meu código?
→ Todos os problemas que eu tinha em OOP, somem
em funcional?
→ E esse tal de Context? Comé qui usa?
Slide 82
Slide 82 text
A probabilidade do
código ficar complexo
diminui
Slide 83
Slide 83 text
Mas os problemas
ainda existem
Slide 84
Slide 84 text
Muitos dos problemas
que vemos em OOP
reconhecemos em FP
Slide 85
Slide 85 text
→ Funções muito grandes
Slide 86
Slide 86 text
→ Funções muito grandes
→ Funções difíceis de testar
Slide 87
Slide 87 text
→ Funções muito grandes
→ Funções difíceis de testar
→ Mudanças simples precisam ser feitas em vários
lugares
Slide 88
Slide 88 text
→ Funções muito grandes
→ Funções difíceis de testar
→ Mudanças simples precisam ser feitas em vários
lugares
→ Feature Envy
Slide 89
Slide 89 text
→ Funções muito grandes
→ Funções difíceis de testar
→ Mudanças simples precisam ser feitas em vários
lugares
→ Feature Envy
→ Contextos com muitas linhas
Slide 90
Slide 90 text
→ Funções muito grandes
→ Funções difíceis de testar
→ Mudanças simples precisam ser feitas em vários
lugares
→ Feature Envy
→ Contextos com muitas linhas
→ Acoplamento
Slide 91
Slide 91 text
→ Funções muito grandes
→ Funções difíceis de testar
→ Mudanças simples precisam ser feitas em vários
lugares
→ Feature Envy
→ Contextos com muitas linhas
→ Acoplamento
Slide 92
Slide 92 text
https://youtu.be/eldYot7uxUc
Slide 93
Slide 93 text
No content
Slide 94
Slide 94 text
Contexts
Slide 95
Slide 95 text
A idéia é definir limites
entre diferentes
módulos da aplicação
Slide 96
Slide 96 text
Com o passar do tempo
e a necessidade de
interação com vários
schemas
Slide 97
Slide 97 text
Os contextos podem
ficar maiores do que
deveriam
Slide 98
Slide 98 text
Preste atenção para
não manter código
ortogonal ao contexto,
no contexto
Slide 99
Slide 99 text
Mantenha queries
próximas de seu
schema
Slide 100
Slide 100 text
A exceção são queries
que lidam com mais de
um schema