#Devocook
⚛️ Atomic Operations در جنگو: وقتی `save()` نجات نمیدهد
🧠 قسمت 1: مشکل کجاست؟
با
نتیجه:
⚛️ قسمت 2: راه حل اتمیک
استفاده از
این کار اتمیک و بدون تداخل است.
🧩 قسمت 3: مثالها
⚠️ قسمت 4: تله مهم – ترکیب با `save()`
✅ راه درست:
❤️ @devobin
⚛️ Atomic Operations در جنگو: وقتی `save()` نجات نمیدهد
🧠 قسمت 1: مشکل کجاست؟
با
view_count = 10 و دو کاربر همزمان:product = Product.objects.get(id=1)
product.view_count += 1
product.save()
نتیجه:
11 (باید 12 باشد). Race Condition در محیط همزمان حتمی است.⚛️ قسمت 2: راه حل اتمیک
استفاده از
F expressions:from django.db.models import F
Product.objects.filter(id=1).update(view_count=F('view_count') + 1)
این کار اتمیک و بدون تداخل است.
🧩 قسمت 3: مثالها
# افزایش موجودی
Product.objects.filter(id=1).update(stock=F('stock') + 5)
# انتقال موجودی
Order.objects.filter(id=1).update(total_price=F('sub_total') + F('tax'))
# شرط مقایسه
Product.objects.filter(stock__gt=F('min_threshold'))
⚠️ قسمت 4: تله مهم – ترکیب با `save()`
# ❌ اشتباه
product.view_count = F('view_count') + 1
product.save() # F آبجکت ذخیره میشود، نه مقدار
✅ راه درست:
product.view_count = F('view_count') + 1
product.save(update_fields=['view_count'])
product.refresh_from_db()❤️ @devobin
❤2👍1
Devobin
#Devocook ⚛️ Atomic Operations در جنگو: وقتی `save()` نجات نمیدهد 🧠 قسمت 1: مشکل کجاست؟ با view_count = 10 و دو کاربر همزمان: product = Product.objects.get(id=1) product.view_count += 1 product.save() نتیجه: 11 (باید 12 باشد). Race Condition در محیط همزمان…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
❤1
#devocook
📍 کجا از میکروسرویس با Django استفاده کنیم؟
✅ پروژه خیلی بزرگ شده و چند تیم روی آن کار میکنند
✅ نیاز به دیپلوی و مقیاسدهی مستقل هر بخش دارید (مثل سرویس پرداخت)
✅ میخواهید از فناوریهای مختلف کنار Django استفاده کنید
✅ خطای یک سرویس نباید کل سیستم را از کار بیندازد
❌ پروژه کوچک یا متوسط است؟ مونولیت هنوز بهترین انتخاب است.
🚀 میکروسرویس با Django: از مونولیت به مقیاسپذیری
جنگو به تنهایی فریمورک مونولیتیک است، اما میتواند پایه عالی برای میکروسرویس باشد.
رویکرد درست:
هر سرویس یک پروژه Django + DRF مستقل است که:
دیتابیس خودش را دارد
با بقیه سرویسها از طریق REST، gRPC یا Message Broker (RabbitMQ) ارتباط برقرار میکند
جداگانه دیپلوی و اسکیل میشود
مثال:
سرویس کاربران (Accounts)
سرویس سفارشات (Orders)
سرویس پرداخت (Payments)
ابزارهای کلیدی:
Django REST Framework
JWT برای احراز هویت
RabbitMQ / Redis برای ارتباطات ناهمگام
Docker + Kubernetes برای دیپلوی
API Gateway (Kong یا Traefik)
چالشهای مهم:
تراکنشهای توزیعشده
لاگ و نظارت متمرکز (ELK + Prometheus + Grafana)
@devobin
📍 کجا از میکروسرویس با Django استفاده کنیم؟
✅ پروژه خیلی بزرگ شده و چند تیم روی آن کار میکنند
✅ نیاز به دیپلوی و مقیاسدهی مستقل هر بخش دارید (مثل سرویس پرداخت)
✅ میخواهید از فناوریهای مختلف کنار Django استفاده کنید
✅ خطای یک سرویس نباید کل سیستم را از کار بیندازد
❌ پروژه کوچک یا متوسط است؟ مونولیت هنوز بهترین انتخاب است.
🚀 میکروسرویس با Django: از مونولیت به مقیاسپذیری
جنگو به تنهایی فریمورک مونولیتیک است، اما میتواند پایه عالی برای میکروسرویس باشد.
رویکرد درست:
هر سرویس یک پروژه Django + DRF مستقل است که:
دیتابیس خودش را دارد
با بقیه سرویسها از طریق REST، gRPC یا Message Broker (RabbitMQ) ارتباط برقرار میکند
جداگانه دیپلوی و اسکیل میشود
مثال:
سرویس کاربران (Accounts)
سرویس سفارشات (Orders)
سرویس پرداخت (Payments)
ابزارهای کلیدی:
Django REST Framework
JWT برای احراز هویت
RabbitMQ / Redis برای ارتباطات ناهمگام
Docker + Kubernetes برای دیپلوی
API Gateway (Kong یا Traefik)
چالشهای مهم:
تراکنشهای توزیعشده
لاگ و نظارت متمرکز (ELK + Prometheus + Grafana)
@devobin
❤1