สถาปัตยกรรม Event Sourcing: เจาะลึกระบบจัดเก็บข้อมูล Domain Event

Event Sourcing เป็นรูปแบบสถาปัตยกรรมที่สถานะของแอปพลิเคชันถูกกำหนดโดยลำดับของเหตุการณ์ แทนที่จะจัดเก็บสถานะปัจจุบันของเอนทิตี เราจะเก็บรักษาชุดของเหตุการณ์ที่ไม่เปลี่ยนรูปซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของเอนทิตีนั้น บล็อกโพสต์นี้จะสำรวจสถาปัตยกรรม Event Sourcing โดยละเอียด โดยเน้นเฉพาะระบบจัดเก็บข้อมูล domain event

Event Sourcing คืออะไร

ในระบบดั้งเดิม สถานะปัจจุบันของเอนทิตีจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลโดยตรง เมื่อมีการอัปเดต เร็กคอร์ดที่มีอยู่จะถูกแก้ไขหรือเขียนทับ วิธีการนี้ใช้ได้ดีกับหลายแอปพลิเคชัน แต่มีข้อจำกัดเมื่อ:

• การตรวจสอบและการติดตามประวัติมีความสำคัญอย่างยิ่ง
• จำเป็นต้องสร้างสถานะการเปลี่ยนผ่านที่ซับซ้อนขึ้นใหม่
• จำเป็นต้องมีการเผยแพร่ข้อมูลแบบเรียลไทม์และสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

Event Sourcing แก้ปัญหาข้อจำกัดเหล่านี้โดยจัดเก็บการเปลี่ยนแปลงสถานะแต่ละครั้งเป็นเหตุการณ์ที่ไม่เปลี่ยนรูป เหตุการณ์เหล่านี้จะถูกเก็บรักษาไว้ใน event store ที่เพิ่มข้อมูลเท่านั้น เพื่อสร้างสถานะปัจจุบันของเอนทิตีขึ้นใหม่ เหตุการณ์จะถูกเล่นซ้ำตามลำดับที่เกิดขึ้น ลองนึกภาพเหมือนบัญชีแยกประเภท โดยที่ทุกธุรกรรมจะถูกบันทึก และยอดคงเหลือจะถูกคำนวณโดยการรวมธุรกรรมทั้งหมด

แนวคิดหลัก

• Domain Event: ข้อเท็จจริงที่แสดงถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในโดเมน เป็นบันทึกที่ไม่เปลี่ยนรูปของการเปลี่ยนแปลงสถานะ ตัวอย่างเช่น OrderCreated, OrderShipped, PaymentReceived
• Event Store: ที่เก็บข้อมูลที่เพิ่มข้อมูลเท่านั้น ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บและเรียกค้น domain event มีกลไกสำหรับการคงอยู่ของเหตุการณ์ การเรียกค้น และการสมัครสมาชิก
• Event Handlers: ส่วนประกอบที่ตอบสนองต่อ domain event สามารถอัปเดต read model ทริกเกอร์การรวมระบบภายนอก หรือดำเนินการอื่นๆ
• Read Models: การแสดงข้อมูลที่ denormalized ซึ่งปรับให้เหมาะสมสำหรับรูปแบบการสืบค้นเฉพาะ ถูกอัปเดตโดย event handlers และให้มุมมองแบบอ่านอย่างเดียวของข้อมูล
• Snapshotting: เทคนิคที่ใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการสร้างสถานะขึ้นใหม่ โดยการจัดเก็บสถานะปัจจุบันของเอนทิตีเป็นระยะ เมื่อสร้างสถานะขึ้นใหม่ ระบบจะโหลดสแนปชอตล่าสุดและเล่นซ้ำเฉพาะเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นหลังจากถ่ายสแนปชอต

ประโยชน์ของ Event Sourcing

Event Sourcing มีข้อดีหลายประการเหนือสถาปัตยกรรม CRUD (Create, Read, Update, Delete) แบบดั้งเดิม:

• Complete Audit Trail: การเปลี่ยนแปลงสถานะทุกครั้งจะถูกบันทึกเป็นเหตุการณ์ ซึ่งให้ประวัติที่ครอบคลุมของข้อมูลของแอปพลิเคชัน สิ่งนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการตรวจสอบ การดีบัก และการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• Temporal Queries: ความสามารถในการสืบค้นสถานะของเอนทิตี ณ จุดใดเวลาหนึ่ง สิ่งนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และรายงานข้อมูลในอดีตได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถกำหนดจำนวนคำสั่งซื้อที่ส่งในภูมิภาคใดภูมิภาคหนึ่งในวันที่ระบุได้
• Simplified Debugging: โดยการเล่นซ้ำเหตุการณ์ คุณสามารถสร้างสถานะในอดีตของแอปพลิเคชันขึ้นใหม่ได้ ทำให้ง่ายต่อการระบุและแก้ไขข้อบกพร่อง
• Improved Performance for Certain Operations: ในขณะที่การสร้างสถานะขึ้นใหม่อาจช้ากว่า การอัปเดต read model สามารถปรับให้เหมาะสมได้อย่างมากสำหรับรูปแบบการสืบค้นเฉพาะ
• Event-Driven Architecture: Event Sourcing สอดคล้องกับสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์โดยธรรมชาติ ทำให้สามารถเผยแพร่ข้อมูลแบบเรียลไทม์และรวมเข้ากับระบบอื่นๆ ได้
• Easier Evolution: การเพิ่มคุณสมบัติใหม่หรือการแก้ไขคุณสมบัติที่มีอยู่มักจะง่ายกว่า เพราะคุณสามารถเพิ่ม event handlers ใหม่ได้โดยไม่กระทบต่อ event stream ที่มีอยู่
• Enhanced Scalability: การกระจายการประมวลผลเหตุการณ์ในหลายโหนดสามารถปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นได้

ความท้าทายของ Event Sourcing

Event Sourcing ยังมีความท้าทายบางประการที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ:

• Complexity: การใช้งาน Event Sourcing ต้องใช้ความคิดที่แตกต่างและความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองโดเมนและหลักการที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
• Eventual Consistency: Read model มีความสอดคล้องในที่สุดกับ event store ซึ่งอาจทำให้เกิดความล่าช้าและความไม่สอดคล้องกันในส่วนติดต่อผู้ใช้ จำเป็นต้องใช้กลยุทธ์สำหรับการจัดการความสอดคล้องในที่สุด เช่น การล็อกแบบมองโลกในแง่ดี หรือการชดเชยธุรกรรม
• Event Versioning: เมื่อแอปพลิเคชันพัฒนาขึ้น โครงสร้างของ domain event อาจเปลี่ยนแปลงไป จำเป็นต้องใช้กลยุทธ์สำหรับการจัดการ event versioning เช่น การย้าย event หรือการพัฒนา schema เพื่อให้มั่นใจถึงความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง
• State Reconstruction: การสร้างสถานะของเอนทิตีขึ้นใหม่โดยการเล่นซ้ำเหตุการณ์อาจใช้เวลานาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเอนทิตีที่มีจำนวนเหตุการณ์มาก Snapshotting สามารถช่วยลดปัญหานี้ได้
• Choosing the Right Event Store: การเลือก event store ที่เหมาะสมซึ่งตรงตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชันเป็นสิ่งสำคัญ

ระบบจัดเก็บข้อมูล Domain Event: ภาพรวมเปรียบเทียบ

1. Relational Databases (SQL)

Relational databases เช่น PostgreSQL, MySQL และ SQL Server สามารถใช้เป็น event store ได้ ในขณะที่ให้คุณสมบัติ ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) และความสอดคล้องของข้อมูลที่แข็งแกร่ง แต่อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการประมวลผลเหตุการณ์ที่มีปริมาณงานสูง

ข้อดี:

• ACID Properties: ช่วยให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์และความสอดคล้องของข้อมูล
• Mature Technology: เทคโนโลยีที่ได้รับการยอมรับอย่างดีพร้อมเครื่องมือและการสนับสนุนที่ครอบคลุม
• Familiarity: นักพัฒนาส่วนใหญ่คุ้นเคยกับ relational databases
• Strong Consistency: ให้การรับประกันความสอดคล้องที่แข็งแกร่ง

ข้อเสีย:

• Performance Bottlenecks: อาจกลายเป็นคอขวดด้านประสิทธิภาพสำหรับ event stream ที่มีปริมาณมาก
• Schema Evolution Challenges: การจัดการการเปลี่ยนแปลง schema อาจซับซ้อนและต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบ
• Scalability Limitations: การปรับขนาด relational databases อาจเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปริมาณงานที่เน้นการเขียน
• Not Optimized for Append-Only Operations: Relational databases ไม่ได้ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการดำเนินการที่เพิ่มข้อมูลเท่านั้น ซึ่งอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพ

ตัวอย่างการใช้งาน (PostgreSQL):

สร้างตารางเพื่อจัดเก็บ domain event:

            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
              
            
          

แทรก event ใหม่:

            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 databases เช่น MongoDB, Cassandra และ Couchbase ให้ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดมากกว่า relational databases เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการ event stream ที่มีปริมาณมาก แต่อาจให้การรับประกันความสอดคล้องของข้อมูลที่อ่อนแอกว่า

ข้อดี:

• Scalability: ออกแบบมาสำหรับความสามารถในการปรับขนาดในแนวนอนและสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้
• Flexibility: Schema-less หรือ schema ที่ยืดหยุ่นช่วยให้ event versioning ง่ายขึ้น
• Performance: ปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินการอ่านและเขียนที่มีปริมาณงานสูง
• Cost-Effective: อาจคุ้มค่ากว่า relational databases สำหรับปริมาณงานบางประเภท

ข้อเสีย:

• Eventual Consistency: อาจให้การรับประกันความสอดคล้องของข้อมูลที่อ่อนแอกว่าเมื่อเทียบกับ relational databases
• Complexity: ต้องมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแนวคิดของ NoSQL database และเทคนิคการสร้างแบบจำลองข้อมูล
• Maturity: NoSQL databases บางตัวยังไม่成熟เท่า relational databases
• Querying Limitations: ความสามารถในการสืบค้นอาจมีข้อจำกัดเมื่อเทียบกับ relational databases

ตัวอย่างการใช้งาน (MongoDB):

จัดเก็บ domain event ในคอลเลกชัน:

            {
  "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

Specialized event stores เช่น EventStoreDB และ AxonDB ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ Event Sourcing มีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การจัดเก็บที่เพิ่มข้อมูลเท่านั้น, event versioning และการจัดการ stream ฐานข้อมูลเหล่านี้มักเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดหากคุณจริงจังกับ event sourcing

ข้อดี:

• Optimized for Event Sourcing: ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ event sourcing พร้อมคุณสมบัติต่างๆ เช่น การจัดเก็บที่เพิ่มข้อมูลเท่านั้น การจัดการ stream และ event versioning
• High Performance: ปรับให้เหมาะสมสำหรับการประมวลผลเหตุการณ์ที่มีปริมาณงานสูง
• Eventual Consistency Handling: กลไกในตัวสำหรับการจัดการความสอดคล้องในที่สุด
• Stream Management: ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการและการสืบค้น event stream

ข้อเสีย:

• Vendor Lock-in: อาจทำให้เกิด vendor lock-in
• Cost: อาจมีราคาแพงกว่าตัวเลือกอื่นๆ
• Learning Curve: ต้องเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่
• Limited Adoption: ได้รับการยอมรับน้อยกว่า relational และ NoSQL databases

ตัวอย่างการใช้งาน (EventStoreDB):

EventStoreDB ใช้ stream เพื่อจัดเก็บ event คุณสามารถเพิ่ม event ลงใน stream โดยใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ EventStoreDB

4. Message Queues (Kafka, RabbitMQ)

Message queues เช่น Apache Kafka และ RabbitMQ สามารถใช้เป็น event store ได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับ stream processing frameworks ให้ปริมาณงานสูง ความสามารถในการปรับขนาด และความทนทานต่อข้อผิดพลาด ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปจะใช้เป็นกลไกการขนส่งชั่วคราวมากกว่าที่จัดเก็บถาวร

ข้อดี:

• High Throughput: ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลข้อความที่มีปริมาณงานสูง
• Scalability: สามารถปรับขนาดได้อย่างมากและสามารถจัดการ event จำนวนมากได้
• Fault Tolerance: กลไกความทนทานต่อข้อผิดพลาดในตัว
• Real-Time Processing: เปิดใช้งานการประมวลผลเหตุการณ์แบบเรียลไทม์

ข้อเสีย:

• Complexity: ต้องมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแนวคิดของ message queue และ stream processing frameworks
• Data Durability: ต้องกำหนดค่าความทนทานของข้อมูลอย่างระมัดระวัง
• Event Replay: การเล่นซ้ำ event อาจซับซ้อนกว่าเมื่อใช้ specialized event stores
• Ordering Guarantees: การรับประกันการเรียงลำดับอาจมีข้อจำกัดขึ้นอยู่กับการกำหนดค่า

ตัวอย่างการใช้งาน (Apache Kafka):

เผยแพร่ domain event ไปยัง Kafka topic:

            // 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

ผู้ให้บริการคลาวด์นำเสนอบริการ event store ที่มีการจัดการ เช่น Azure Event Hubs, AWS Kinesis และ Google Cloud Pub/Sub บริการเหล่านี้ให้ความสามารถในการปรับขนาด ความน่าเชื่อถือ และความสะดวกในการใช้งาน ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับแอปพลิเคชันแบบคลาวด์เนทีฟ

ข้อดี:

• Scalability: สามารถปรับขนาดได้อย่างมากและสามารถจัดการ event จำนวนมากได้
• Reliability: ความน่าเชื่อถือและความทนทานต่อข้อผิดพลาดในตัว
• Ease of Use: บริการที่มีการจัดการช่วยลดความซับซ้อนในการปรับใช้และการบำรุงรักษา
• Integration: การรวมระบบกับบริการคลาวด์อื่นๆ อย่างราบรื่น

ข้อเสีย:

• Vendor Lock-in: ทำให้เกิด vendor lock-in
• Cost: อาจมีราคาแพงกว่าโซลูชันที่จัดการเอง
• Latency: Network latency อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพ
• Control: การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่เบื้องล่างน้อยลง

ข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพเป็นปัจจัยสำคัญในการเลือกระบบจัดเก็บข้อมูล domain event นี่คือข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพบางประการที่ควรคำนึงถึง:

• Write Throughput: ความสามารถในการจัดการ event ที่เข้ามาจำนวนมาก
• Read Latency: เวลาที่ใช้ในการเรียกค้น event และสร้างสถานะของเอนทิตีขึ้นใหม่
• Concurrency: ความสามารถในการจัดการการดำเนินการอ่านและเขียนพร้อมกัน
• Storage Capacity: ปริมาณพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นในการจัดเก็บ event
• Network Latency: เวลาแฝงระหว่างแอปพลิเคชันและ event store

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ให้พิจารณาเทคนิคต่อไปนี้:

• Batching: การจัดกลุ่ม event ก่อนที่จะเขียนลงใน event store สามารถปรับปรุง write throughput ได้
• Caching: การแคช event ที่เข้าถึงบ่อยสามารถลด read latency ได้
• Snapshotting: Snapshotting สามารถลดจำนวน event ที่ต้องเล่นซ้ำเมื่อสร้างสถานะของเอนทิตีขึ้นใหม่
• Indexing: การจัดทำดัชนี event ตาม aggregate ID และแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นได้
• Sharding: การแบ่ง event store ในหลายโหนดสามารถปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพได้

ความสมบูรณ์ของข้อมูล

ความสมบูรณ์ของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่งใน Event Sourcing สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่า event ถูกเก็บรักษาอย่างน่าเชื่อถือและตามลำดับที่ถูกต้อง นี่คือกลยุทธ์บางส่วนสำหรับการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล:

• Transactions: ใช้ธุรกรรมเพื่อให้แน่ใจว่า event ถูกเขียนลงใน event store อย่างเป็นอะตอม
• Idempotency: ออกแบบ event handlers ให้เป็น idempotent ซึ่งหมายความว่าสามารถประมวลผล event เดียวกันหลายครั้งโดยไม่ก่อให้เกิดผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์
• Optimistic Locking: ใช้ optimistic locking เพื่อป้องกันการอัปเดต aggregate เดียวกันพร้อมกัน
• Event Validation: ตรวจสอบความถูกต้องของ event ก่อนที่จะเก็บรักษาไว้ใน event store เพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและสอดคล้องกัน
• Checksums: คำนวณ checksum สำหรับ event และจัดเก็บไว้พร้อมกับ event ตรวจสอบ checksum เมื่อเรียกค้น event เพื่อให้แน่ใจว่า event ไม่เสียหาย

Event Versioning

เมื่อแอปพลิเคชันพัฒนาขึ้น โครงสร้างของ domain event อาจเปลี่ยนแปลงไป การจัดการ event versioning เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจถึงความเข้ากันได้แบบย้อนหลังและป้องกันการสูญหายของข้อมูล นี่คือกลยุทธ์บางส่วนสำหรับการจัดการ event versioning:

• Event Upcasting: แปลง event เวอร์ชันเก่าเป็นเวอร์ชันล่าสุดเมื่ออ่านจาก event store
• Schema Evolution: พัฒนา event schema เมื่อเวลาผ่านไปโดยการเพิ่มฟิลด์ใหม่หรือแก้ไขฟิลด์ที่มีอยู่ ตรวจสอบให้แน่ใจว่า event เวอร์ชันเก่าสามารถประมวลผลได้อย่างถูกต้อง
• Event Migration: ย้าย event เก่าไปยัง schema เวอร์ชันล่าสุด สามารถทำได้เป็นกระบวนการเบื้องหลัง

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง

Event Sourcing ถูกใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชัน นี่คือตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง:

• E-commerce: การติดตามประวัติคำสั่งซื้อ การเปลี่ยนแปลงสินค้าคงคลัง และกิจกรรมของลูกค้า ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระดับโลกอาจใช้ Event Sourcing เพื่อติดตามคำสั่งซื้อจากประเทศต่างๆ จัดการการแปลงสกุลเงิน และจัดการสินค้าคงคลังในคลังสินค้าหลายแห่ง
• Banking: การบันทึกธุรกรรม การติดตามยอดคงเหลือในบัญชี และการตรวจสอบกิจกรรมทางการเงิน ธนาคารข้ามชาติสามารถใช้ Event Sourcing เพื่อติดตามธุรกรรมในสาขาและสกุลเงินต่างๆ เพื่อให้มั่นใจถึง audit trail ที่สมบูรณ์
• Gaming: การติดตามการกระทำของผู้เล่น การเปลี่ยนแปลงสถานะเกม และประวัติเหตุการณ์ เกมออนไลน์แบบผู้เล่นหลายคนมักใช้ Event Sourcing เพื่อรักษาสถานะเกมที่สอดคล้องกันในผู้เล่นและเซิร์ฟเวอร์หลายราย
• Supply Chain Management: การติดตามการเคลื่อนย้ายผลิตภัณฑ์ ระดับสินค้าคงคลัง และกำหนดการจัดส่ง บริษัทโลจิสติกส์ระดับโลกสามารถใช้ Event Sourcing เพื่อติดตามการจัดส่งในประเทศต่างๆ จัดการการเคลียร์ศุลกากร และจัดการกำหนดการจัดส่ง

การเลือกระบบจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม: Decision Matrix

เพื่อช่วยคุณตัดสินใจว่าระบบจัดเก็บข้อมูล domain event ใดที่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ ให้พิจารณา decision matrix ต่อไปนี้:

Actionable Insights

นี่คือ actionable insights บางส่วนสำหรับการใช้งาน Event Sourcing:

• Start Small: เริ่มต้นด้วยโดเมนขนาดเล็กที่กำหนดไว้อย่างดีเพื่อรับประสบการณ์กับ Event Sourcing ก่อนที่จะนำไปใช้กับโดเมนที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนกว่า
• Focus on the Domain: สร้างแบบจำลองโดเมนของคุณอย่างระมัดระวังและระบุ domain event หลัก
• Choose the Right Storage System: เลือกระบบจัดเก็บ event ที่ตรงตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความสอดคล้องของข้อมูลของแอปพลิเคชันของคุณ
• Implement Event Versioning: วางแผนสำหรับ event versioning ตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อให้แน่ใจถึงความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง
• Monitor Performance: ตรวจสอบประสิทธิภาพของ event store และ event handlers ของคุณเพื่อระบุคอขวดที่อาจเกิดขึ้น
• Automate Deployment: ทำให้การปรับใช้และการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน Event Sourcing ของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติ
• Consider the Trade-offs: Event Sourcing เกี่ยวข้องกับ trade-offs ทำความเข้าใจว่าความซับซ้อนเกิดขึ้นจากประโยชน์ที่ได้รับจากรูปแบบ

บทสรุป

Event Sourcing เป็นรูปแบบสถาปัตยกรรมที่ทรงพลังซึ่งมีประโยชน์มากมาย รวมถึง audit trail ที่สมบูรณ์, temporal queries และประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสำหรับการดำเนินการบางอย่าง อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เช่น ความซับซ้อน, ความสอดคล้องในที่สุด และ event versioning โดยการเลือกระบบจัดเก็บข้อมูล domain event อย่างระมัดระวังและการใช้งานแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก Event Sourcing ได้สำเร็จเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น และตรวจสอบได้

คู่มือนี้ให้ภาพรวมของ Event Sourcing และระบบจัดเก็บข้อมูล domain event ที่ได้รับความนิยมหลายระบบ เลือกระบบที่ดีที่สุดเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะของข้อกำหนดของโครงการของคุณ

โปรดจำไว้ว่าเนื้อหานี้มีไว้สำหรับผู้ชมทั่วโลก ดังนั้นปรับและใช้แนวคิดต่างๆ ให้เข้ากับสถานการณ์เฉพาะและบริบททางวัฒนธรรมของคุณ หลักการของ Event Sourcing เป็นสากล แต่การใช้งานอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการและทรัพยากรเฉพาะของคุณ