Event Sourcing-arkitektur: En djupdykning i domänhändelselagringssystem

Event Sourcing är ett arkitektoniskt mönster där tillståndet för en applikation bestäms av en sekvens av händelser. Istället för att lagra det aktuella tillståndet för en entitet, bevarar vi en serie oföränderliga händelser som representerar förändringar av den entiteten. Den här bloggposten kommer att utforska Event Sourcing-arkitekturen i detalj, med fokus specifikt på domänhändelselagringssystem.

Vad är Event Sourcing?

I traditionella system lagras det aktuella tillståndet för en entitet direkt i en databas. När en uppdatering sker ändras eller skrivs den befintliga posten över. Denna metod fungerar bra för många applikationer, men den har begränsningar när:

• Granskning och historikspårning är avgörande.
• Komplexa tillståndsförändringar behöver rekonstrueras.
• Realtidsdatapropagering och händelsedrivna arkitekturer krävs.

Event Sourcing hanterar dessa begränsningar genom att lagra varje tillståndsförändring som en oföränderlig händelse. Dessa händelser bevaras i ett append-only händelselager. För att rekonstruera det aktuella tillståndet för en entitet, spelas händelserna upp i den ordning de inträffade. Tänk på det som en huvudbok, där varje transaktion registreras och saldot beräknas genom att summera alla transaktioner.

Nyckelbegrepp

• Domänhändelse: Ett faktum som representerar något som har hänt i domänen. Det är en oföränderlig registrering av en tillståndsförändring. Exempel inkluderar OrderCreated, OrderShipped, PaymentReceived.
• Händelselager: Ett append-only datalager optimerat för att lagra och hämta domänhändelser. Det tillhandahåller mekanismer för händelsebevarande, hämtning och prenumeration.
• Händelsehanterare: Komponenter som reagerar på domänhändelser. De kan uppdatera läsmodeller, utlösa externa integrationer eller utföra andra åtgärder.
• Läsmodeller: Denormaliserade datarepresentationer optimerade för specifika frågemönster. De uppdateras av händelsehanterare och tillhandahåller en skrivskyddad vy av data.
• Snapshotting: En teknik som används för att optimera tillståndsrekonstruktion genom att periodvis lagra det aktuella tillståndet för en entitet. Vid rekonstruktion av tillståndet laddar systemet den senaste snapshoten och spelar bara upp de händelser som inträffade efter att snapshoten togs.

Fördelar med Event Sourcing

Event Sourcing erbjuder flera fördelar jämfört med traditionella CRUD (Create, Read, Update, Delete)-arkitekturer:

• Komplett granskningsspår: Varje tillståndsförändring registreras som en händelse, vilket ger en omfattande historik över applikationens data. Detta är ovärderligt för granskning, felsökning och efterlevnad.
• Temporala frågor: Förmågan att fråga efter tillståndet för en entitet vid valfri tidpunkt. Detta möjliggör historisk analys och rapportering. Du kan till exempel bestämma antalet beställningar som gjorts i en specifik region på ett visst datum.
• Förenklad felsökning: Genom att spela upp händelser kan du återskapa alla tidigare tillstånd i applikationen, vilket gör det lättare att identifiera och åtgärda buggar.
• Förbättrad prestanda för vissa operationer: Medan rekonstruktion av tillstånd kan vara långsammare, kan uppdatering av läsmodeller optimeras mycket för specifika frågemönster.
• Händelsedriven arkitektur: Event Sourcing anpassar sig naturligt till händelsedrivna arkitekturer, vilket möjliggör realtidsdatapropagering och integration med andra system.
• Enklare utveckling: Att lägga till nya funktioner eller ändra befintliga är ofta enklare eftersom du helt enkelt kan lägga till nya händelsehanterare utan att påverka den befintliga händelseströmmen.
• Förbättrad skalbarhet: Att distribuera händelsebearbetning över flera noder kan förbättra skalbarheten och motståndskraften.

Utmaningar med Event Sourcing

Event Sourcing presenterar också vissa utmaningar som måste beaktas noggrant:

• Komplexitet: Implementering av Event Sourcing kräver ett annat tänkesätt och en djupare förståelse av domänmodellering och händelsedrivna principer.
• Eventuell konsistens: Läsmodeller är eventuellt konsistenta med händelselagret, vilket kan introducera förseningar och inkonsekvenser i användargränssnittet. Strategier för att hantera eventuell konsistens, såsom optimistisk låsning eller kompenserande transaktioner, måste implementeras.
• Händelseversionering: När applikationen utvecklas kan strukturen för domänhändelser förändras. Strategier för att hantera händelseversionering, såsom händelsemigrering eller schemauppbyggnad, måste implementeras för att säkerställa bakåtkompatibilitet.
• Tillståndsrekonstruktion: Att rekonstruera tillståndet för en entitet genom att spela upp händelser kan vara tidskrävande, särskilt för entiteter med ett stort antal händelser. Snapshotting kan bidra till att mildra detta problem.
• Att välja rätt händelselager: Att välja ett lämpligt händelselager som uppfyller applikationens prestanda-, skalbarhets- och tillförlitlighetskrav är avgörande.

Domänhändelselagringssystem: En jämförande översikt

1. Relationsdatabaser (SQL)

Relationsdatabaser som PostgreSQL, MySQL och SQL Server kan användas som händelselager. Även om de erbjuder ACID (Atomicitet, Konsistens, Isolering, Hållbarhet) egenskaper och stark datakonsistens, kanske de inte är det mest effektiva valet för händelsebearbetning med hög genomströmning.

Fördelar:

• ACID-egenskaper: Säkerställer dataintegritet och konsistens.
• Mogen teknik: Väl etablerad teknik med omfattande verktyg och support.
• Bekantskap: De flesta utvecklare är bekanta med relationsdatabaser.
• Stark konsistens: Tillhandahåller starka konsistensgarantier.

Nackdelar:

• Prestandabegränsningar: Kan bli en prestandabegränsning för händelseströmmar med hög volym.
• Utmaningar med schemauppbyggnad: Att hantera schemaändringar kan vara komplext och kräva noggrann planering.
• Skalbarhetsbegränsningar: Att skala relationsdatabaser kan vara utmanande, särskilt för skrivintensiva arbetsbelastningar.
• Inte optimerad för append-only-operationer: Relationsdatabaser är inte specifikt utformade för append-only-operationer, vilket kan påverka prestandan.

Implementeringsexempel (PostgreSQL):

Skapa en tabell för att lagra domänhändelser:

            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
              
            
          

Infoga en ny händelse:

            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 och Couchbase, erbjuder mer flexibilitet och skalbarhet jämfört med relationsdatabaser. De är väl lämpade för att hantera händelseströmmar med hög volym, men de kan tillhandahålla svagare datakonsistensgarantier.

Fördelar:

• Skalbarhet: Designad för horisontell skalbarhet och kan hantera stora datavolymer.
• Flexibilitet: Schema-lös eller flexibelt schema möjliggör enklare händelseversionering.
• Prestanda: Optimerad för read- och write-operationer med hög genomströmning.
• Kostnadseffektiv: Kan vara mer kostnadseffektivt än relationsdatabaser för vissa arbetsbelastningar.

Nackdelar:

• Eventuell konsistens: Kan tillhandahålla svagare datakonsistensgarantier jämfört med relationsdatabaser.
• Komplexitet: Kräver en djupare förståelse av NoSQL-databasbegrepp och datamodelleringstekniker.
• Mognad: Vissa NoSQL-databaser är mindre mogna än relationsdatabaser.
• Frågebegränsningar: Frågemöjligheter kan vara begränsade jämfört med relationsdatabaser.

Implementeringsexempel (MongoDB):

Lagring av domänhändelser 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. Specialiserade händelselager

Specialiserade händelselager, såsom EventStoreDB och AxonDB, är utformade specifikt för Event Sourcing. De tillhandahåller funktioner som append-only-lagring, händelseversionering och strömhantering. Dessa databaser är vanligtvis det bästa valet om du är seriös med event sourcing.

Fördelar:

• Optimerad för Event Sourcing: Designad specifikt för event sourcing med funktioner som append-only-lagring, strömhantering och händelseversionering.
• Hög prestanda: Optimerad för händelsebearbetning med hög genomströmning.
• Hantering av eventuell konsistens: Inbyggda mekanismer för att hantera eventuell konsistens.
• Strömhantering: Förenklar händelseströmhantering och frågeställning.

Nackdelar:

• Leverantörsinlåsning: Kan introducera leverantörsinlåsning.
• Kostnad: Kan vara dyrare än andra alternativ.
• Inlärningskurva: Kräver att man lär sig en ny teknik.
• Begränsad adoption: Mindre utbredd än relations- och NoSQL-databaser.

Implementeringsexempel (EventStoreDB):

EventStoreDB använder strömmar för att lagra händelser. Du kan lägga till händelser i en ström med EventStoreDB-klientbiblioteket.

4. Meddelandeköer (Kafka, RabbitMQ)

Meddelandeköer som Apache Kafka och RabbitMQ kan användas som händelselager, särskilt i kombination med strömbehandlingsramverk. De tillhandahåller hög genomströmning, skalbarhet och feltolerans, vilket gör dem lämpliga för storskaliga händelsedrivna applikationer. De används dock i allmänhet mer som en övergående transportmekanism än ett permanent lager.

Fördelar:

• Hög genomströmning: Designad för meddelandebearbetning med hög genomströmning.
• Skalbarhet: Mycket skalbar och kan hantera stora volymer av händelser.
• Feltolerans: Inbyggda feltoleransmekanismer.
• Realtidsbearbetning: Möjliggör realtidsbearbetning av händelser.

Nackdelar:

• Komplexitet: Kräver en djupare förståelse av meddelandekökoncept och strömbehandlingsramverk.
• Datatålighet: Datatålighet måste konfigureras noggrant.
• Händelseuppspelning: Att spela upp händelser kan vara mer komplext än med specialiserade händelselager.
• Beställningsgarantier: Beställningsgarantier kan vara begränsade beroende på konfigurationen.

Implementeringsexempel (Apache Kafka):

Publicera domänhändelser till ett Kafka-ämne:

            // Producentkonfiguration
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);

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

// Skicka posten
producer.send(record);

producer.close();

            

              
                Copy
              
            
          

5. Molnbaserade händelselager

Molnleverantörer erbjuder hanterade händelselagertjänster, såsom Azure Event Hubs, AWS Kinesis och Google Cloud Pub/Sub. Dessa tjänster tillhandahåller skalbarhet, tillförlitlighet och användarvänlighet, vilket gör dem till ett bra val för molnbaserade applikationer.

Fördelar:

• Skalbarhet: Mycket skalbar och kan hantera stora volymer av händelser.
• Tillförlitlighet: Inbyggd tillförlitlighet och feltolerans.
• Användarvänlighet: Hanterade tjänster förenklar distribution och underhåll.
• Integration: Smidig integration med andra molntjänster.

Nackdelar:

• Leverantörsinlåsning: Introducerar leverantörsinlåsning.
• Kostnad: Kan vara dyrare än självhanterade lösningar.
• Latens: Nätverkslatens kan påverka prestandan.
• Kontroll: Mindre kontroll över den underliggande infrastrukturen.

Prestandaöverväganden

Prestanda är en kritisk faktor när du väljer ett domänhändelselagringssystem. Här är några prestandaöverväganden att tänka på:

• Skrivgenomströmning: Förmågan att hantera en hög volym av inkommande händelser.
• Läslatens: Den tid det tar att hämta händelser och rekonstruera tillståndet för en entitet.
• Samtidighet: Förmågan att hantera samtidiga läs- och skrivoperationer.
• Lagringskapacitet: Mängden lagring som krävs för att lagra händelser.
• Nätverkslatens: Latensen mellan applikationen och händelselagret.

För att optimera prestandan, överväg följande tekniker:

• Batching: Batchbearbetning av händelser innan de skrivs till händelselagret kan förbättra skrivgenomströmningen.
• Caching: Att cacha ofta använda händelser kan minska läslatensen.
• Snapshotting: Snapshotting kan minska antalet händelser som behöver spelas upp vid rekonstruktion av tillståndet för en entitet.
• Indexering: Indexering av händelser baserat på aggregerings-ID och andra relevanta attribut kan förbättra frågeprestandan.
• Sharding: Sharding av händelselagret över flera noder kan förbättra skalbarheten och prestandan.

Dataintegritet

Dataintegritet är av största vikt i Event Sourcing. Det är avgörande att säkerställa att händelser bevaras på ett tillförlitligt sätt och i rätt ordning. Här är några strategier för att upprätthålla dataintegritet:

• Transaktioner: Använd transaktioner för att säkerställa att händelser skrivs atomiskt till händelselagret.
• Idempotens: Designa händelsehanterare så att de är idempotenta, vilket innebär att de kan bearbeta samma händelse flera gånger utan att orsaka oavsiktliga bieffekter.
• Optimistisk låsning: Använd optimistisk låsning för att förhindra samtidiga uppdateringar av samma aggregering.
• Händelsevalidering: Validera händelser innan de bevaras i händelselagret för att säkerställa att de är giltiga och konsekventa.
• Kontrollsummor: Beräkna kontrollsummor för händelser och lagra dem tillsammans med händelserna. Verifiera kontrollsummorna vid hämtning av händelser för att säkerställa att de inte har korrumperats.

Händelseversionering

När applikationen utvecklas kan strukturen för domänhändelser förändras. Att hantera händelseversionering är avgörande för att säkerställa bakåtkompatibilitet och förhindra dataförlust. Här är några strategier för att hantera händelseversionering:

• Händelseuppskalning: Transformera äldre händelseversioner till den senaste versionen när du läser dem från händelselagret.
• Schemauppbyggnad: Utveckla händelseschemat över tiden genom att lägga till nya fält eller ändra befintliga. Se till att äldre händelseversioner fortfarande kan bearbetas korrekt.
• Händelsemigrering: Migrera äldre händelser till den senaste schemaversionen. Detta kan göras som en bakgrundsprocess.

Verkliga exempel

Event Sourcing används i en mängd olika branscher och applikationer. Här är några verkliga exempel:

• E-handel: Spårning av orderhistorik, lagerändringar och kundaktivitet. Till exempel kan en global e-handelsplattform använda Event Sourcing för att spåra beställningar från olika länder, hantera valutaomvandlingar och hantera lager över flera lager.
• Bank: Registrering av transaktioner, spårning av kontosaldon och granskning av finansiella aktiviteter. En multinationell bank kan använda Event Sourcing för att spåra transaktioner över olika filialer och valutor, vilket säkerställer en komplett granskningsspår.
• Spel: Spårning av spelares åtgärder, spel tillståndsändringar och händelsehistorik. Online flerspelarspel använder ofta Event Sourcing för att upprätthålla ett konsekvent speltillstånd över flera spelare och servrar.
• Supply Chain Management: Spårning av produktförflyttningar, lagernivåer och leveransscheman. Ett globalt logistikföretag kan använda Event Sourcing för att spåra försändelser över olika länder, hantera tullklarering och hantera leveransscheman.

Att välja rätt lagringssystem: En beslutstabell

För att hjälpa dig att bestämma vilket domänhändelselagringssystem som är rätt för din applikation, överväg följande beslutstabell:

Handlingsbara insikter

Här är några handlingsbara insikter för att implementera Event Sourcing:

• Börja smått: Börja med en liten, väldefinierad domän för att få erfarenhet av Event Sourcing innan du använder den på större, mer komplexa domäner.
• Fokusera på domänen: Modellera din domän noggrant och identifiera de viktigaste domänhändelserna.
• Välj rätt lagringssystem: Välj ett händelselager som uppfyller din applikations prestanda-, skalbarhets- och datakonsistenskrav.
• Implementera händelseversionering: Planera för händelseversionering från början för att säkerställa bakåtkompatibilitet.
• Övervaka prestanda: Övervaka prestandan för ditt händelselager och händelsehanterare för att identifiera potentiella flaskhalsar.
• Automatisera distributionen: Automatisera distributionen och hanteringen av din Event Sourcing-infrastruktur.
• Överväg avvägningar: Event Sourcing involverar avvägningar. Förstå att komplexiteter uppstår för fördelarna som erhålls från mönstret.

Slutsats

Event Sourcing är ett kraftfullt arkitektoniskt mönster som erbjuder många fördelar, inklusive en komplett granskningsspår, temporala frågor och förbättrad prestanda för vissa operationer. Det presenterar dock också utmaningar som måste beaktas noggrant, såsom komplexitet, eventuell konsistens och händelseversionering. Genom att noggrant välja ett domänhändelselagringssystem och implementera bästa praxis kan du framgångsrikt utnyttja Event Sourcing för att bygga skalbara, motståndskraftiga och granskningsbara applikationer.

Denna guide gav en översikt över Event Sourcing och flera populära domänhändelselagringssystem. Välj det bästa systemet för att passa de specifika behoven i dina projektkrav.

Kom ihåg att detta innehåll är avsett för en global publik, så anpassa och tillämpa koncepten på dina unika omständigheter och kulturella sammanhang. Event Sourcing-principer är universella, men implementeringen kan variera beroende på dina specifika behov och resurser.