DDDの集約(Aggregate)設計ルールに基づくコードレビュー・設計支援・リファクタリングを行う。 Evans Rules、Vernon's 4 Rules、Design by Contractに基づき、集約の境界定義、不変条件の検証、 不変(Immutable)設計、ID参照、結果整合性、ドメインイベント連携を包括的にガイドする。 以下のいずれかに該当する場合は必ずこのスキルを使用すること: - 集約(Aggregate)の新規設計・実装・リファクタリング(どの言語でも) - 既存の集約やエンティティクラスのDDD観点でのコードレビュー - 集約の境界決定(「AとBは同じ集約にすべきか?」「この集約は大きすぎるか?」) - 集約内の不変条件・整合性境界の設計 - 集約間の連携方式の判断(ドメインイベント、結果整合性、Sagaパターン) - 可変(Mutable)な集約コードを不変(Immutable)設計にリファクタリングする - publicフィールド、直接参照、push/appendなどカプセル化違反の検出・修正 キーワード例:集約、Aggregate、aggregate boundary、集約ルート、AggregateRoot、 エンティティ設計、DDD実装、Vernon Rules、Evans Rules、集約の分割、真の不変条件
cqrs-tradeoffs
CQRS(Command Query Responsibility Segregation)における一貫性・可用性・スケーラビリティの トレードオフ分析と設計判断を支援する。CAP定理に基づくCQRSの評価軸、イベントソーシングとの 組み合わせによる影響、読み書きモデルの分離戦略を提供する。
アーキテクチャ設計、技術選定、 既存システムのCQRS導入検討時に使用。対象言語: 言語非依存(Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて)。
トリガー:「CQRSを採用すべきか」「読み書き分離の設計」「結果整合性の判断」 「イベントソーシングを組み合わせるべきか」「CQRSのトレードオフ」「CQRSの可用性」 「CQRSのスケーラビリティ」「書き込みモデルと読み込みモデルの分離」 といったCQRS設計判断関連リクエストで起動。
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CQRSトレードオフガイド
CQRSにおける一貫性・可用性・スケーラビリティのトレードオフを分析し、設計判断を支援する。
CAP定理に基づく評価軸
CQRSが一貫性と可用性を重要な評価軸として採用する理由は、CAP定理に基づいている。
分散システムでは、ネットワークの分断や障害が発生した場合、一貫性と可用性の間でトレードオフが生じることが避けられない。CQRSはこのトレードオフを巧みに活用する。
| モデル | 重視する特性 | 理由 |
|---|---|---|
| 書き込みモデル | 一貫性 | 現在の状態に基づく意思決定・計算を行うため |
| 読み込みモデル | 可用性 | 最新の状態でなくても十分な場合が多いため |
この分離により、一貫性と可用性を同時に追求するのではなく、各モデルで最適な戦略を選択できる。
CQRSの2つの形態
シンプルなCQRS(イベントソーシングなし)
- 非CQRSベースのシステムと同様の一貫性を保証
- 読み書きモデルの論理的な分離
- 既存のRDBMS上でも実装可能
CQRS + イベントソーシング(CQRS/ES)
- 読み込みモデルと書き込みモデルで一貫性レベルを独立して制御
- 書き込みモデル: 強い一貫性
- 読み込みモデル: 結果整合性
- システムの柔軟性が大幅に向上
3つの評価軸
1. 一貫性への影響
書き込みモデル: システムの現在の状態に基づいて意思決定や計算を行うため、強い一貫性が求められる。
読み込みモデル: 最新の状態ではなくても十分な場合が多く、結果整合性が適用される。これにより、パフォーマンスと応答速度の向上が期待できる。
| 形態 | 書き込みモデルの一貫性 | 読み込みモデルの一貫性 |
|---|---|---|
| シンプルなCQRS | 従来と同等 | 従来と同等 |
| CQRS/ES | 強い一貫性 | 結果整合性 |
2. 可用性への影響
CQRS/ESでは、書き込みモデルが強い一貫性を必要とする一方、読み込みモデルの結果整合性により高い可用性を実現できる。
障害時の振る舞い:
- 書き込みを一時停止しても、読み込み操作は継続可能
- システムの全面的なダウンを回避できる
- キャッシュやレプリケーション機能により、障害発生時でもサービスの可用性を維持
3. スケーラビリティへの影響
読み込みモデルと書き込みモデルを分離して独立にスケールさせることができる。
読み込みモデル:
- 多くのアプリケーションが読み込み重視
- キャッシュやレプリケーションを活用して高いスケーラビリティを実現
- 異なるマイクロサービスが異なるプロジェクションをホストし、特定のクエリに特化
書き込みモデル:
- シャーディングや他の分散技術を活用
- 書き込み負荷に応じた独立スケーリング
RDB構成との本質的類似性
CQRSのトレードオフは、RDBの1台ライター / N台リードレプリカ構成と本質的に同じである。
| 観点 | CQRS/ES | RDB 1W/NR構成 |
|---|---|---|
| 書き込み | 強い一貫性 | マスターへの書き込み |
| 読み込み | 結果整合性 | レプリカからの読み込み |
| 障害時 | 読み込み継続可 | レプリカで読み込み継続可 |
| スケーリング | 読み書き独立 | レプリカ追加で読み込みスケール |
どちらもCAP定理に基づくトレードオフが生じるため、同じ考え方が適用される。この類似性を理解することで、CQRSの導入ハードルを下げることができる。
設計判断フロー
CQRSの採用判断
1. 読み込みと書き込みの負荷特性が異なるか?
→ No: シンプルなCRUDで十分な可能性
→ Yes: 次へ
2. 読み込みと書き込みで異なるモデルが有利か?
→ No: 単一モデルで対応可能
→ Yes: シンプルなCQRSを検討 → 次へ
3. 読み込みモデルで結果整合性を許容できるか?
→ No: シンプルなCQRS(同一DB)を検討
→ Yes: CQRS/ESを検討 → 次へ
4. 高い可用性・スケーラビリティが要求されるか?
→ No: シンプルなCQRSで十分
→ Yes: CQRS/ES + 読み書きモデルの物理分離を検討
イベントソーシング併用の判断
| 要件 | ES不要 | ES検討 |
|---|---|---|
| 一貫性レベル | 読み書き同一で可 | 読み書きで独立制御が必要 |
| 監査証跡 | 不要 | 必要 |
| 時間軸での状態再現 | 不要 | 必要 |
| 複雑なプロジェクション | 1〜2種類 | 多数のビューが必要 |
結果整合性の許容判断
| ドメイン特性 | 結果整合性 | 強い一貫性 |
|---|---|---|
| SNSフィード表示 | 許容可 | 不要 |
| 商品カタログ検索 | 許容可 | 不要 |
| 金融取引の残高 | 不可 | 必須 |
| 在庫の引当判定 | 不可 | 必須 |
| ダッシュボード集計 | 許容可 | 不要 |
| 決済処理 | 不可 | 必須 |
判断基準: 数秒〜数分の遅延がビジネス上の損害を生むか?
レビューチェックリスト
アーキテクチャ判断
- 読み書きの負荷特性を分析したか
- CQRSが必要な理由(シンプルなCRUDでは不十分な理由)を明確にしたか
- イベントソーシングの要否を判断したか
一貫性設計
- 書き込みモデルで強い一貫性が担保されているか
- 読み込みモデルの結果整合性がビジネス要件に合致しているか
- 結果整合性の遅延許容範囲を定義したか
可用性設計
- 書き込み障害時に読み込みが継続できる設計か
- 読み込みモデルのキャッシュ・レプリケーション戦略が定義されているか
- 障害発生時のフォールバック戦略が明確か
スケーラビリティ設計
- 読み込みモデルと書き込みモデルが独立にスケール可能か
- 読み込み負荷に対するスケーリング戦略(レプリケーション、キャッシュ等)があるか
- 書き込み負荷に対するスケーリング戦略(シャーディング等)があるか
- プロジェクション戦略(マイクロサービスごとの特化ビュー等)が定義されているか
関連スキル(併読推奨)
このスキルを使用する際は、以下のスキルも併せて参照すること:
cqrs-to-event-sourcing: CQRSがイベントソーシングを必然的に要求する理由cqrs-aggregate-modeling: CQRS/ESが集約の境界定義とモデリングに与える影響aggregate-design: CQRS適用前の集約設計ルール
レビュー
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同じリポジトリのスキル
概要と使いどころ
集約とトランザクション境界の関係を明確化し、複数集約を単一トランザクションに含めるアンチパターンを 検出・是正する。集約は強い整合性境界であり、ユースケースで複数集約を更新する場合は結果整合性を 使うべきという原則を適用する。コードレビュー、ユースケース設計、リファクタリング時に トランザクション境界の問題を検出する場合に使用。 対象言語: 言語非依存(Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Go, Rust, Python等すべて)。 トリガー:「複数集約を同じトランザクションで更新している」「ユースケースに@Transactionalがある」 「集約間の整合性をどう取るか」「Sagaパターンを使うべきか」「トランザクション境界の設計」 「1トランザクション1集約」「結果整合性の実装」「集約をまたぐトランザクション」 といったトランザクション境界関連リクエストで起動。
後方互換性がゴミコードを量産する構造を検出し、互換性を「契約と撤去計画」として管理する ガバナンスを支援するスキル。公開API境界の明確化、非推奨化サイクル(deprecation cycle)の 制度化、互換層の局所化(Adapter/Strangler Fig)、契約テスト(CDC)による互換性検証、 AI生成コードの互換性ゲート設計を含む。コードレビュー、API設計、リファクタリング、 レガシー移行時に互換性起因の技術的負債を防ぐために使用。 対象言語: 言語非依存(Java, TypeScript, Go, Python, Rust等すべて)。 トリガー:「後方互換性を保ちたい」「非推奨APIをどうする」「互換層が増えてきた」 「レガシー移行の戦略」「API設計レビュー」「互換性のためのコードが多い」 「deprecation policyを作りたい」「破壊的変更の管理」といった互換性管理関連リクエストで起動。
getterの濫用を防ぐための命名規約スキル。ドメインモデルでgetterが必要な場合(永続化、JSON変換など)に `breachEncapsulationOf` プレフィックスを付与することで、カプセル化を破っていることを明示する。 これにより、Tell Don't Ask原則の違反を未然に防ぎ、getterの意図しない使用を抑制する。 コードレビュー、新規実装、リファクタリング時にgetter設計が必要な場合に使用。 対象言語: Java, Kotlin, Scala, TypeScript, Python, Go, Rust。 トリガー:「getterの命名規約」「カプセル化を破るgetter」「永続化用のgetter」 「breachEncapsulation」「getterを作りたいが濫用を防ぎたい」といったgetter命名関連リクエストで起動。
クリーンアーキテクチャを採用しているプロジェクト向けの設計・レビュー支援。4層構造(ドメイン層、 ユースケース層、インターフェースアダプタ層、インフラストラクチャ層)に基づく。特にインフラ層は 横断的関心事(ロギング、設定管理)のみ、永続化やRPCはインターフェースアダプタ層に配置すべき という原則を適用する。トリガー:「クリーンアーキテクチャで」「クリーンアーキテクチャに従って」 「クリーンアーキテクチャのレビュー」など、クリーンアーキテクチャを明示的に指定した場合のみ起動。 一般的な「設計レビュー」「アーキテクチャ相談」では起動しない。
CQRS/ESが集約の境界定義とモデリングに与える影響を解説する。CQRSを導入すると集約は コマンド実行に必要な最小限の状態のみ保持すればよくなり、読み取り責務はリードモデルに 委譲できる。大きすぎる集約の軽量化、集約境界の再定義、イベントによる状態管理を支援する。 集約設計、CQRS導入時のモデリング見直し、パフォーマンス問題の解決時に使用。 対象言語: 言語非依存。 トリガー:「CQRSで集約が変わる」「集約が大きすぎる」「集約にメッセージ1000件」 「集約の更新が重い」「CQRS導入で集約を見直す」「集約を軽量化したい」 「集約にクエリ用データが混ざっている」「集約の境界を再定義」 といったCQRS/モデリング関連リクエストで起動。