Event Sourcing-arkitektur: En dypdykk i systemer for domenehendelseslagring

Event Sourcing er et arkitektonisk mønster der tilstanden til en applikasjon bestemmes av en sekvens av hendelser. I stedet for å lagre den nåværende tilstanden til en entitet, lagrer vi en serie uforanderlige hendelser som representerer endringer i den entiteten. Dette blogginnlegget vil utforske Event Sourcing-arkitekturen i detalj, med fokus spesielt på systemer for domenehendelseslagring.

Hva er Event Sourcing?

I tradisjonelle systemer lagres den nåværende tilstanden til en entitet direkte i en database. Når en oppdatering skjer, endres eller overskrives den eksisterende posten. Denne tilnærmingen fungerer bra for mange applikasjoner, men den har begrensninger når:

• Revisjon og historikksporing er avgjørende.
• Komplekse tilstandsoverganger må rekonstrueres.
• Datapropagering i sanntid og hendelsesdrevne arkitekturer er nødvendig.

Event Sourcing adresserer disse begrensningene ved å lagre hver tilstands endring som en uforanderlig hendelse. Disse hendelsene lagres i et hendelseslager med kun tillegg. For å rekonstruere den nåværende tilstanden til en entitet, spilles hendelsene av i den rekkefølgen de oppsto. Tenk på det som en hovedbok, der hver transaksjon registreres, og saldoen beregnes ved å summere alle transaksjoner.

Nøkkelkonsepter

• Domenehendelse: Et faktum som representerer noe som har skjedd i domenet. Det er en uforanderlig registrering av en tilstands endring. Eksempler inkluderer OrderCreated, OrderShipped, PaymentReceived.
• Hendelseslager: Et datalager med kun tillegg, optimalisert for lagring og henting av domenehendelser. Det gir mekanismer for hendelsespersistens, henting og abonnement.
• Hendelseshåndterere: Komponenter som reagerer på domenehendelser. De kan oppdatere lesemodeller, utløse eksterne integrasjoner eller utføre andre handlinger.
• Lesemodeller: Denormaliserte datarepresentasjoner optimalisert for spesifikke spørremønstre. De oppdateres av hendelseshåndterere og gir en skrivebeskyttet visning av dataene.
• Snapshotting: En teknikk som brukes til å optimalisere tilstandsrekonstruksjon ved periodisk å lagre den nåværende tilstanden til en entitet. Når tilstanden rekonstrueres, laster systemet det siste øyeblikksbildet og spiller bare av hendelsene som skjedde etter at øyeblikksbildet ble tatt.

Fordeler med Event Sourcing

Event Sourcing tilbyr flere fordeler i forhold til tradisjonelle CRUD-arkitekturer (Create, Read, Update, Delete):

• Komplett revisjonsspor: Hver tilstands endring registreres som en hendelse, og gir en omfattende historikk over applikasjonens data. Dette er uvurderlig for revisjon, feilsøking og overholdelse.
• Temporale spørringer: Muligheten til å spørre tilstanden til en entitet når som helst. Dette gir mulighet for historisk analyse og rapportering. For eksempel kan du bestemme antall bestillinger som er plassert i en bestemt region på en bestemt dato.
• Forenklet feilsøking: Ved å spille av hendelser kan du gjenskape enhver tidligere tilstand av applikasjonen, noe som gjør det lettere å identifisere og fikse feil.
• Forbedret ytelse for visse operasjoner: Selv om rekonstruksjon av tilstand kan være tregere, kan oppdatering av lesemodeller være svært optimalisert for spesifikke spørremønstre.
• Hendelsesdrevet arkitektur: Event Sourcing er naturlig tilpasset hendelsesdrevne arkitekturer, som muliggjør datapropagering i sanntid og integrering med andre systemer.
• Enklere utvikling: Det er ofte lettere å legge til nye funksjoner eller endre eksisterende fordi du ganske enkelt kan legge til nye hendelseshåndterere uten å påvirke den eksisterende hendelsesstrømmen.
• Forbedret skalerbarhet: Distribusjon av hendelsesbehandling over flere noder kan forbedre skalerbarheten og robustheten.

Utfordringer med Event Sourcing

Event Sourcing presenterer også noen utfordringer som må vurderes nøye:

• Kompleksitet: Implementering av Event Sourcing krever et annet tankesett og en dypere forståelse av domenemodellering og hendelsesdrevne prinsipper.
• Eventuell konsistens: Lesemodeller er til slutt konsistente med hendelseslageret, noe som kan introdusere forsinkelser og inkonsekvenser i brukergrensesnittet. Strategier for å håndtere eventuell konsistens, for eksempel optimistisk låsing eller kompenserende transaksjoner, må implementeres.
• Hendelsesversjonering: Etter hvert som applikasjonen utvikler seg, kan strukturen til domenehendelser endres. Strategier for å håndtere hendelsesversjonering, for eksempel hendelsesmigrering eller skjemaevolusjon, må implementeres for å sikre bakoverkompatibilitet.
• Tilstandsrekonstruksjon: Rekonstruksjon av tilstanden til en entitet ved å spille av hendelser kan være tidkrevende, spesielt for enheter med et stort antall hendelser. Snapshotting kan bidra til å redusere dette problemet.
• Velge riktig hendelseslager: Det er avgjørende å velge et passende hendelseslager som oppfyller applikasjonens ytelses-, skalerbarhets- og pålitelighetskrav.

Systemer for domenehendelseslagring: En komparativ oversikt

1. Relasjonsdatabaser (SQL)

Relasjonsdatabaser som PostgreSQL, MySQL og SQL Server kan brukes som hendelseslagre. Selv om de tilbyr ACID-egenskaper (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) og sterk datakonsistens, er de kanskje ikke det mest effektive valget for hendelsesbehandling med høy gjennomstrømning.

Fordeler:

• ACID-egenskaper: Sikrer dataintegritet og konsistens.
• Moden teknologi: Veletablert teknologi med omfattende verktøy og støtte.
• Kjennskap: De fleste utviklere er kjent med relasjonsdatabaser.
• Sterk konsistens: Gir sterke konsistensgarantier.

Ulemper:

• Ytelsesflaskehalser: Kan bli en ytelsesflaskehals for hendelsesstrømmer med høyt volum.
• Utfordringer med skjemaevolusjon: Håndtering av skjemaendringer kan være komplekst og kreve nøye planlegging.
• Skalerbarhetsbegrensninger: Skalering av relasjonsdatabaser kan være utfordrende, spesielt for skriveintensive arbeidsbelastninger.
• Ikke optimalisert for operasjoner med kun tillegg: Relasjonsdatabaser er ikke spesielt designet for operasjoner med kun tillegg, noe som kan påvirke ytelsen.

Implementeringseksempel (PostgreSQL):

Opprett en tabell for å lagre domenehendelser:

            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
              
            
          

Sett inn en ny hendelse:

            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-databaser

NoSQL-databaser, som MongoDB, Cassandra og Couchbase, tilbyr mer fleksibilitet og skalerbarhet sammenlignet med relasjonsdatabaser. De er godt egnet for å håndtere hendelsesstrømmer med høyt volum, men de kan gi svakere datakonsistensgarantier.

Fordeler:

• Skalerbarhet: Designet for horisontal skalerbarhet og kan håndtere store datamengder.
• Fleksibilitet: Skjemaløs eller fleksibel skjema gir mulighet for enklere hendelsesversjonering.
• Ytelse: Optimalisert for lese- og skriveoperasjoner med høy gjennomstrømning.
• Kostnadseffektiv: Kan være mer kostnadseffektivt enn relasjonsdatabaser for visse arbeidsbelastninger.

Ulemper:

• Eventuell konsistens: Kan gi svakere datakonsistensgarantier sammenlignet med relasjonsdatabaser.
• Kompleksitet: Krever en dypere forståelse av NoSQL-databasekonsepter og datamodelleringsteknikker.
• Modenhet: Noen NoSQL-databaser er mindre modne enn relasjonsdatabaser.
• Spørrebegrensninger: Spørremuligheter kan være begrenset sammenlignet med relasjonsdatabaser.

Implementeringseksempel (MongoDB):

Lagre domenehendelser 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. Spesialiserte hendelseslagre

Spesialiserte hendelseslagre, som EventStoreDB og AxonDB, er designet spesielt for Event Sourcing. De gir funksjoner som lagring med kun tillegg, hendelsesversjonering og strømstyring. Disse databasene er vanligvis det beste valget hvis du er seriøs med event sourcing.

Fordeler:

• Optimalisert for Event Sourcing: Designet spesielt for event sourcing med funksjoner som lagring med kun tillegg, strømstyring og hendelsesversjonering.
• Høy ytelse: Optimalisert for hendelsesbehandling med høy gjennomstrømning.
• Håndtering av eventuell konsistens: Innebygde mekanismer for å håndtere eventuell konsistens.
• Strømstyring: Forenkler hendelsesstrømstyring og spørring.

Ulemper:

• Leverandørlåsning: Kan introdusere leverandørlåsning.
• Kostnad: Kan være dyrere enn andre alternativer.
• Læringskurve: Krever læring av en ny teknologi.
• Begrenset bruk: Mindre utbredt enn relasjons- og NoSQL-databaser.

Implementeringseksempel (EventStoreDB):

EventStoreDB bruker strømmer til å lagre hendelser. Du kan legge til hendelser i en strøm ved hjelp av EventStoreDB-klientbiblioteket.

4. Meldingkøer (Kafka, RabbitMQ)

Meldingkøer som Apache Kafka og RabbitMQ kan brukes som hendelseslagre, spesielt i forbindelse med strømbehandlingsrammeverk. De gir høy gjennomstrømning, skalerbarhet og feiltoleranse, noe som gjør dem egnet for storskala hendelsesdrevne applikasjoner. De brukes imidlertid generelt mer som en forbigående transportmekanisme enn et permanent lager.

Fordeler:

• Høy gjennomstrømning: Designet for meldingsbehandling med høy gjennomstrømning.
• Skalerbarhet: Svært skalerbar og kan håndtere store mengder hendelser.
• Feiltoleranse: Innebygde feiltoleransemekanismer.
• Sanntidsbehandling: Muliggjør hendelsesbehandling i sanntid.

Ulemper:

• Kompleksitet: Krever en dypere forståelse av meldingskøkonsepter og strømbehandlingsrammeverk.
• Datavarighet: Datavarighet må konfigureres nøye.
• Hendelsesavspilling: Avspilling av hendelser kan være mer kompleks enn med spesialiserte hendelseslagre.
• Garanti for rekkefølge: Garanti for rekkefølge kan være begrenset avhengig av konfigurasjonen.

Implementeringseksempel (Apache Kafka):

Publiser domenehendelser 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. Skybaserte hendelseslagre

Skyleverandører tilbyr administrerte hendelseslagertjenester, som Azure Event Hubs, AWS Kinesis og Google Cloud Pub/Sub. Disse tjenestene gir skalerbarhet, pålitelighet og brukervennlighet, noe som gjør dem til et godt valg for skybaserte applikasjoner.

Fordeler:

• Skalerbarhet: Svært skalerbar og kan håndtere store mengder hendelser.
• Pålitelighet: Innebygd pålitelighet og feiltoleranse.
• Brukervennlighet: Administrerte tjenester forenkler distribusjon og vedlikehold.
• Integrasjon: Sømløs integrasjon med andre skytjenester.

Ulemper:

• Leverandørlåsning: Introduserer leverandørlåsning.
• Kostnad: Kan være dyrere enn selvadministrerte løsninger.
• Latens: Nettverkslatens kan påvirke ytelsen.
• Kontroll: Mindre kontroll over den underliggende infrastrukturen.

Ytelseshensyn

• Skrivegjennomstrømning: Evnen til å håndtere et høyt volum av innkommende hendelser.
• Leselatens: Tiden det tar å hente hendelser og rekonstruere tilstanden til en entitet.
• Samtidighet: Evnen til å håndtere samtidige lese- og skriveoperasjoner.
• Lagringskapasitet: Mengden lagringsplass som kreves for å lagre hendelser.
• Nettverkslatens: Latensen mellom applikasjonen og hendelseslageret.

For å optimalisere ytelsen, bør du vurdere følgende teknikker:

• Batching: Batching av hendelser før du skriver dem til hendelseslageret kan forbedre skrivegjennomstrømningen.
• Caching: Caching av ofte brukte hendelser kan redusere leselatensen.
• Snapshotting: Snapshotting kan redusere antall hendelser som må spilles av når tilstanden til en entitet rekonstrueres.
• Indeksering: Indeksering av hendelser basert på aggregat-ID og andre relevante attributter kan forbedre spørreytelsen.
• Sharding: Sharding av hendelseslageret over flere noder kan forbedre skalerbarheten og ytelsen.

Dataintegritet

Dataintegritet er avgjørende i Event Sourcing. Det er avgjørende å sikre at hendelser lagres pålitelig og i riktig rekkefølge. Her er noen strategier for å opprettholde dataintegritet:

• Transaksjoner: Bruk transaksjoner for å sikre at hendelser skrives atomisk til hendelseslageret.
• Idempotens: Utform hendelseshåndterere slik at de er idempotente, noe som betyr at de kan behandle den samme hendelsen flere ganger uten å forårsake utilsiktede bivirkninger.
• Optimistisk låsing: Bruk optimistisk låsing for å forhindre samtidige oppdateringer av det samme aggregatet.
• Hendelsesvalidering: Valider hendelser før du lagrer dem i hendelseslageret for å sikre at de er gyldige og konsistente.
• Kontrollsummer: Beregn kontrollsummer for hendelser og lagre dem sammen med hendelsene. Bekreft kontrollsummene når du henter hendelser for å sikre at de ikke er blitt korrupte.

Hendelsesversjonering

Etter hvert som applikasjonen utvikler seg, kan strukturen til domenehendelser endres. Håndtering av hendelsesversjonering er avgjørende for å sikre bakoverkompatibilitet og forhindre datatap. Her er noen strategier for å håndtere hendelsesversjonering:

• Hendelsesoppgradering: Transformer eldre hendelsesversjoner til den nyeste versjonen når du leser dem fra hendelseslageret.
• Skjemaevolusjon: Utvikle skjemaet for hendelser over tid ved å legge til nye felt eller endre eksisterende. Sørg for at eldre hendelsesversjoner fortsatt kan behandles på riktig måte.
• Hendelsesmigrering: Migrer eldre hendelser til den nyeste skjemaversjonen. Dette kan gjøres som en bakgrunnsprosess.

Eksempler fra den virkelige verden

Event Sourcing brukes i en rekke bransjer og applikasjoner. Her er noen eksempler fra den virkelige verden:

• E-handel: Sporing av ordrehistorikk, lagerendringer og kundeaktivitet. For eksempel kan en global e-handelsplattform bruke Event Sourcing til å spore bestillinger fra forskjellige land, håndtere valutakonverteringer og administrere lager på tvers av flere varehus.
• Bankvirksomhet: Registrering av transaksjoner, sporing av kontosaldoer og revisjon av finansielle aktiviteter. En multinasjonal bank kan bruke Event Sourcing til å spore transaksjoner på tvers av forskjellige filialer og valutaer, og sikre et komplett revisjonsspor.
• Gaming: Sporing av spillerhandlinger, spilltilstands endringer og hendelseshistorikk. Nettbaserte flerspillerspill bruker ofte Event Sourcing for å opprettholde en konsistent spilltilstand på tvers av flere spillere og servere.
• Supply Chain Management: Sporing av produktbevegelser, lagernivåer og leveringsplaner. Et globalt logistikkselskap kan bruke Event Sourcing til å spore forsendelser på tvers av forskjellige land, håndtere fortolling og administrere leveringsplaner.

Velge riktig lagringssystem: En beslutningsmatrise

For å hjelpe deg med å bestemme hvilket system for domenehendelseslagring som er riktig for din applikasjon, bør du vurdere følgende beslutningsmatrise:

Praktiske tips

Her er noen praktiske tips for implementering av Event Sourcing:

• Start i det små: Begynn med et lite, veldefinert domene for å få erfaring med Event Sourcing før du bruker det på større, mer komplekse domener.
• Fokuser på domenet: Modeller domenet ditt nøye og identifiser de viktigste domenehendelsene.
• Velg riktig lagringssystem: Velg et hendelseslager som oppfyller applikasjonens ytelses-, skalerbarhets- og datakonsistenskrav.
• Implementer hendelsesversjonering: Planlegg for hendelsesversjonering fra begynnelsen for å sikre bakoverkompatibilitet.
• Overvåk ytelsen: Overvåk ytelsen til hendelseslageret og hendelseshåndtererne for å identifisere potensielle flaskehalser.
• Automatiser distribusjon: Automatiser distribusjonen og administrasjonen av Event Sourcing-infrastrukturen din.
• Vurder avveiningene: Event Sourcing innebærer avveininger. Forstå at kompleksitet oppstår for fordelene som oppnås fra mønsteret.

Konklusjon

Event Sourcing er et kraftig arkitektonisk mønster som tilbyr en rekke fordeler, inkludert et komplett revisjonsspor, temporale spørringer og forbedret ytelse for visse operasjoner. Det presenterer imidlertid også utfordringer som må vurderes nøye, for eksempel kompleksitet, eventuell konsistens og hendelsesversjonering. Ved å velge et system for domenehendelseslagring nøye og implementere beste praksis, kan du med hell utnytte Event Sourcing til å bygge skalerbare, robuste og reviderbare applikasjoner.

Denne veiledningen ga en oversikt over Event Sourcing og flere populære systemer for domenehendelseslagring. Velg det beste systemet for å tilpasse deg de spesifikke behovene i prosjektkravene dine.

Husk at dette innholdet er beregnet på et globalt publikum, så tilpass og bruk konseptene til dine unike forhold og kulturelle kontekst. Event Sourcing-prinsipper er universelle, men implementeringen kan variere avhengig av dine spesifikke behov og ressurser.