Event Sourcing Architecture: A Deep Dive into Domain Event Storage Systems

Event Sourcing er et arkitektonisk mønster, hvor tilstanden af en applikation bestemmes af en række begivenheder. I stedet for at gemme den aktuelle tilstand af en enhed, gemmer vi en række uforanderlige begivenheder, der repræsenterer ændringer af den pågældende enhed. Dette blogindlæg vil udforske Event Sourcing-arkitekturen i detaljer, med fokus specifikt på domænebegivenhedslagersystemer.

What is Event Sourcing?

I traditionelle systemer gemmes den aktuelle tilstand af en enhed direkte i en database. Når der sker en opdatering, ændres eller overskrives den eksisterende post. Denne tilgang fungerer godt for mange applikationer, men den har begrænsninger, når:

• Auditing og historiksporing er afgørende.
• Komplekse tilstandsovergange skal rekonstrueres.
• Datapropagering i realtid og begivenhedsdrevne arkitekturer er påkrævet.

Event Sourcing adresserer disse begrænsninger ved at gemme hver tilstandsændring som en uforanderlig begivenhed. Disse begivenheder gemmes i en append-only event store. For at rekonstruere den aktuelle tilstand af en enhed afspilles begivenhederne i den rækkefølge, de er sket. Tænk på det som en hovedbog, hvor hver transaktion registreres, og saldoen beregnes ved at summere alle transaktioner.

Key Concepts

• Domain Event: Et faktum, der repræsenterer noget, der er sket i domænet. Det er en uforanderlig registrering af en tilstandsændring. Eksempler inkluderer OrderCreated, OrderShipped, PaymentReceived.
• Event Store: Et append-only datalager, der er optimeret til at gemme og hente domænebegivenheder. Det giver mekanismer til begivenhedsvedholdenhed, hentning og abonnement.
• Event Handlers: Komponenter, der reagerer på domænebegivenheder. De kan opdatere læsemodeller, udløse eksterne integrationer eller udføre andre handlinger.
• Read Models: Denormaliserede datarepræsentationer, der er optimeret til specifikke forespørgselsmønstre. De opdateres af begivenhedshandtere og giver en skrivebeskyttet visning af dataene.
• Snapshotting: En teknik, der bruges til at optimere tilstandsrekonstruktion ved periodisk at gemme den aktuelle tilstand af en enhed. Når tilstanden rekonstrueres, indlæser systemet det seneste snapshot og afspiller kun de begivenheder, der er sket, efter at snapshotet blev taget.

Benefits of Event Sourcing

Event Sourcing giver flere fordele i forhold til traditionelle CRUD-arkitekturer (Create, Read, Update, Delete):

• Complete Audit Trail: Hver tilstandsændring registreres som en begivenhed, hvilket giver en omfattende historik over applikationens data. Dette er uvurderligt til auditing, fejlfinding og overholdelse af regler.
• Temporal Queries: Muligheden for at forespørge på tilstanden af en enhed på et hvilket som helst tidspunkt. Dette giver mulighed for historisk analyse og rapportering. For eksempel kan du bestemme antallet af ordrer, der er afgivet i en bestemt region på en bestemt dato.
• Simplified Debugging: Ved at afspille begivenheder kan du genskabe enhver tidligere tilstand af applikationen, hvilket gør det lettere at identificere og rette fejl.
• Improved Performance for Certain Operations: Selvom rekonstruktion af tilstanden kan være langsommere, kan opdatering af læsemodeller optimeres kraftigt til specifikke forespørgselsmønstre.
• Event-Driven Architecture: Event Sourcing flugter naturligt med begivenhedsdrevne arkitekturer, hvilket muliggør datapropagering i realtid og integration med andre systemer.
• Easier Evolution: Tilføjelse af nye funktioner eller ændring af eksisterende er ofte lettere, fordi du blot kan tilføje nye begivenhedshandtere uden at påvirke den eksisterende begivenhedsstrøm.
• Enhanced Scalability: Distribution af begivenhedsbehandling på tværs af flere noder kan forbedre skalerbarheden og robustheden.

Challenges of Event Sourcing

Event Sourcing præsenterer også nogle udfordringer, der skal overvejes nøje:

• Complexity: Implementering af Event Sourcing kræver en anden tankegang og en dybere forståelse af domænemodellering og begivenhedsdrevne principper.
• Eventual Consistency: Læsemodeller er eventuelt konsistente med event store, hvilket kan introducere forsinkelser og uoverensstemmelser i brugergrænsefladen. Strategier til håndtering af eventuel konsistens, såsom optimistisk låsning eller kompenserende transaktioner, skal implementeres.
• Event Versioning: Efterhånden som applikationen udvikler sig, kan strukturen af domænebegivenheder ændre sig. Strategier til håndtering af begivenhedsversionering, såsom begivenhedsmigrering eller skemaevolution, skal implementeres for at sikre bagudkompatibilitet.
• State Reconstruction: Rekonstruktion af tilstanden af en enhed ved at afspille begivenheder kan være tidskrævende, især for enheder med et stort antal begivenheder. Snapshotting kan hjælpe med at afbøde dette problem.
• Choosing the Right Event Store: Valg af en passende event store, der opfylder applikationens krav til ydeevne, skalerbarhed og pålidelighed, er afgørende.

Domain Event Storage Systems: A Comparative Overview

1. Relational Databases (SQL)

Relationelle databaser som PostgreSQL, MySQL og SQL Server kan bruges som event stores. Selvom de tilbyder ACID-egenskaber (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) og stærk datakonsistens, er de muligvis ikke det mest effektive valg til event behandling med høj gennemstrømning.

Pros:

• ACID Properties: Sikrer dataintegritet og konsistens.
• Mature Technology: Veletableret teknologi med omfattende værktøjer og support.
• Familiarity: De fleste udviklere er bekendt med relationelle databaser.
• Strong Consistency: Giver stærke konsistensgarantier.

Cons:

• Performance Bottlenecks: Kan blive en flaskehals for ydeevnen for begivenhedsstrømme med høj volumen.
• Schema Evolution Challenges: Håndtering af skemaændringer kan være kompleks og kræve omhyggelig planlægning.
• Scalability Limitations: Skalering af relationelle databaser kan være udfordrende, især for skrive-tunge arbejdsbelastninger.
• Not Optimized for Append-Only Operations: Relationelle databaser er ikke specifikt designet til append-only operationer, hvilket kan påvirke ydeevnen.

Implementation Example (PostgreSQL):

Opret en tabel til at gemme domænebegivenheder:

            CREATE TABLE events (
  event_id UUID PRIMARY KEY,
  aggregate_id UUID NOT NULL,
  event_type VARCHAR(255) NOT NULL,
  event_data JSONB NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE NOT NULL DEFAULT (NOW() AT TIME ZONE 'utc')
);

            

              
                Copy
              
            
          

Indsæt en ny begivenhed:

            INSERT INTO events (event_id, aggregate_id, event_type, event_data)
VALUES (uuid_generate_v4(), 'a1b2c3d4-e5f6-7890-1234-567890abcdef', 'OrderCreated', '{"orderId": "ORD-123", "customerId": "CUST-456", "amount": 100}');

            

              
                Copy
              
            
          

2. NoSQL Databases

NoSQL-databaser, såsom MongoDB, Cassandra og Couchbase, tilbyder mere fleksibilitet og skalerbarhed sammenlignet med relationelle databaser. De er velegnede til håndtering af begivenhedsstrømme med høj volumen, men de kan give svagere datakonsistensgarantier.

Pros:

• Scalability: Designet til horisontal skalerbarhed og kan håndtere store datamængder.
• Flexibility: Skemaløst eller fleksibelt skema giver mulighed for lettere begivenhedsversionering.
• Performance: Optimeret til læse- og skriveoperationer med høj gennemstrømning.
• Cost-Effective: Kan være mere omkostningseffektivt end relationelle databaser til visse arbejdsbelastninger.

Cons:

• Eventual Consistency: Kan give svagere datakonsistensgarantier sammenlignet med relationelle databaser.
• Complexity: Kræver en dybere forståelse af NoSQL-databasekoncepter og datamodelleringsteknikker.
• Maturity: Nogle NoSQL-databaser er mindre modne end relationelle databaser.
• Querying Limitations: Forespørgselsfunktioner kan være begrænsede sammenlignet med relationelle databaser.

Implementation Example (MongoDB):

Gem domænebegivenheder i en samling:

            {
  "event_id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-1234-567890abcdef",
  "aggregate_id": "f1g2h3i4-j5k6-l7m8-n9o0-p1q2r3s4t5uv",
  "event_type": "OrderCreated",
  "event_data": {
    "orderId": "ORD-123",
    "customerId": "CUST-456",
    "amount": 100
  },
  "created_at": ISODate("2023-10-27T10:00:00.000Z")
}

            

              
                Copy
              
            
          

3. Specialized Event Stores

Specialiserede event stores, såsom EventStoreDB og AxonDB, er designet specifikt til Event Sourcing. De tilbyder funktioner som append-only storage, event versioning og stream management. Disse databaser er normalt det bedste valg, hvis du er seriøs omkring event sourcing.

Pros:

• Optimized for Event Sourcing: Designet specifikt til event sourcing med funktioner som append-only storage, stream management og event versioning.
• High Performance: Optimeret til event behandling med høj gennemstrømning.
• Eventual Consistency Handling: Indbyggede mekanismer til håndtering af eventuel konsistens.
• Stream Management: Forenkler begivenhedsstrømstyring og forespørgsler.

Cons:

• Vendor Lock-in: Kan introducere vendor lock-in.
• Cost: Kan være dyrere end andre muligheder.
• Learning Curve: Kræver læring af en ny teknologi.
• Limited Adoption: Mindre udbredt end relationelle og NoSQL-databaser.

Implementation Example (EventStoreDB):

EventStoreDB bruger streams til at gemme begivenheder. Du kan tilføje begivenheder til en stream ved hjælp af EventStoreDB-klientbiblioteket.

4. Message Queues (Kafka, RabbitMQ)

Message queues som Apache Kafka og RabbitMQ kan bruges som event stores, især i forbindelse med stream processing frameworks. De giver høj gennemstrømning, skalerbarhed og fejltolerance, hvilket gør dem velegnede til store begivenhedsdrevne applikationer. De bruges dog generelt mere som en forbigående transportmekanisme end et vedvarende lager.

Pros:

• High Throughput: Designet til beskedbehandling med høj gennemstrømning.
• Scalability: Meget skalerbar og kan håndtere store mængder begivenheder.
• Fault Tolerance: Indbyggede fejltolerancemekanismer.
• Real-Time Processing: Muliggør begivenhedsbehandling i realtid.

Cons:

• Complexity: Kræver en dybere forståelse af beskedkøkoncepter og stream processing frameworks.
• Data Durability: Datakonsistens skal konfigureres omhyggeligt.
• Event Replay: Afspilning af begivenheder kan være mere kompleks end med specialiserede event stores.
• Ordering Guarantees: Bestillingsgarantier kan være begrænsede afhængigt af konfigurationen.

Implementation Example (Apache Kafka):

Udgiv domænebegivenheder til et Kafka-emne:

            // Producer configuration
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

// Create a record
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("order-events", "ORD-123", "{"event_type": "OrderCreated", "customerId": "CUST-456", "amount": 100}");

// Send the record
producer.send(record);

producer.close();

            

              
                Copy
              
            
          

5. Cloud-Based Event Stores

Cloud-udbydere tilbyder administrerede event store-tjenester, såsom Azure Event Hubs, AWS Kinesis og Google Cloud Pub/Sub. Disse tjenester giver skalerbarhed, pålidelighed og brugervenlighed, hvilket gør dem til et godt valg til cloud-native applikationer.

Pros:

• Scalability: Meget skalerbar og kan håndtere store mængder begivenheder.
• Reliability: Indbygget pålidelighed og fejltolerance.
• Ease of Use: Administrerede tjenester forenkler implementering og vedligeholdelse.
• Integration: Problemfri integration med andre cloud-tjenester.

Cons:

• Vendor Lock-in: Introducerer vendor lock-in.
• Cost: Kan være dyrere end selvstyrede løsninger.
• Latency: Netværksforsinkelse kan påvirke ydeevnen.
• Control: Mindre kontrol over den underliggende infrastruktur.

Performance Considerations

• Write Throughput: Muligheden for at håndtere en stor mængde indgående begivenheder.
• Read Latency: Den tid, det tager at hente begivenheder og rekonstruere tilstanden af en enhed.
• Concurrency: Muligheden for at håndtere samtidige læse- og skriveoperationer.
• Storage Capacity: Mængden af lagerplads, der kræves til at gemme begivenheder.
• Network Latency: Forsinkelsen mellem applikationen og event store.

Overvej følgende teknikker for at optimere ydeevnen:

• Batching: Batching af begivenheder, før de skrives til event store, kan forbedre skrivegennemstrømningen.
• Caching: Caching af ofte tilgåede begivenheder kan reducere læseforsinkelsen.
• Snapshotting: Snapshotting kan reducere antallet af begivenheder, der skal afspilles, når tilstanden af en enhed rekonstrueres.
• Indexing: Indeksering af begivenheder baseret på aggregat-id og andre relevante attributter kan forbedre forespørgselsydeevnen.
• Sharding: Sharding af event store på tværs af flere noder kan forbedre skalerbarheden og ydeevnen.

Data Integrity

• Transactions: Brug transaktioner til at sikre, at begivenheder skrives atomisk til event store.
• Idempotency: Design begivenhedshandtere til at være idempotente, hvilket betyder, at de kan behandle den samme begivenhed flere gange uden at forårsage utilsigtede bivirkninger.
• Optimistic Locking: Brug optimistisk låsning til at forhindre samtidige opdateringer af det samme aggregat.
• Event Validation: Valider begivenheder, før de gemmes i event store, for at sikre, at de er gyldige og konsistente.
• Checksums: Beregn kontrolsummer for begivenheder, og gem dem sammen med begivenhederne. Bekræft kontrolsummerne, når du henter begivenheder for at sikre, at de ikke er blevet beskadiget.

Event Versioning

• Event Upcasting: Transformer ældre begivenhedsversioner til den seneste version, når du læser dem fra event store.
• Schema Evolution: Udvikl begivenhedsskemaet over tid ved at tilføje nye felter eller ændre eksisterende. Sørg for, at ældre begivenhedsversioner stadig kan behandles korrekt.
• Event Migration: Migrer ældre begivenheder til den seneste skemaversion. Dette kan gøres som en baggrundsproces.

Real-World Examples

• E-commerce: Sporing af ordrehistorik, lagerændringer og kundeaktivitet. For eksempel kan en global e-handelsplatform bruge Event Sourcing til at spore ordrer fra forskellige lande, håndtere valutaomregninger og administrere lager på tværs af flere lagre.
• Banking: Registrering af transaktioner, sporing af kontosaldi og auditing af finansielle aktiviteter. En multinational bank kan bruge Event Sourcing til at spore transaktioner på tværs af forskellige filialer og valutaer, hvilket sikrer et komplet audit trail.
• Gaming: Sporing af spillerhandlinger, ændringer i spiltilstand og begivenhedshistorik. Online multiplayer-spil bruger ofte Event Sourcing til at opretholde en konsistent spiltilstand på tværs af flere spillere og servere.
• Supply Chain Management: Sporing af produktbevægelser, lagerniveauer og leveringsplaner. Et globalt logistikfirma kan bruge Event Sourcing til at spore forsendelser på tværs af forskellige lande, håndtere toldbehandling og administrere leveringsplaner.

Choosing the Right Storage System: A Decision Matrix

Actionable Insights

• Start Small: Begynd med et lille, veldefineret domæne for at få erfaring med Event Sourcing, før du anvender det på større, mere komplekse domæner.
• Focus on the Domain: Modeller dit domæne omhyggeligt, og identificer de vigtigste domænebegivenheder.
• Choose the Right Storage System: Vælg en event store, der opfylder din applikations krav til ydeevne, skalerbarhed og datakonsistens.
• Implement Event Versioning: Planlæg begivenhedsversionering fra begyndelsen for at sikre bagudkompatibilitet.
• Monitor Performance: Overvåg ydeevnen af din event store og begivenhedshandtere for at identificere potentielle flaskehalse.
• Automate Deployment: Automatiser implementeringen og administrationen af din Event Sourcing-infrastruktur.
• Consider the Trade-offs: Event Sourcing involverer afvejninger. Forstå, at der opstår kompleksiteter for de fordele, der opnås ved mønsteret.

Conclusion

Denne guide gav et overblik over Event Sourcing og flere populære domænebegivenhedslagersystemer. Vælg det bedste system til at tilpasse sig de specifikke behov i dine projektkrav.

Husk, at dette indhold er beregnet til et globalt publikum, så tilpas og anvend koncepterne til dine unikke omstændigheder og kulturelle kontekst. Event Sourcing-principper er universelle, men implementeringen kan variere afhængigt af dine specifikke behov og ressourcer.