2天时间,聊今年最热的 Agent、上下文工程、AI 产品创新等话题。2025 年最后一场~ 了解详情
写点什么

基于 DDD、CQRS、微服务和事件溯源构建系统

  • 2019-11-03
  • 本文字数:1769 字

    阅读完需:约 6 分钟

基于DDD、CQRS、微服务和事件溯源构建系统

对于构建系统来说,模块化是至关重要的,但实现模块化需要应对一些反模块化的做法。两种典型的反模块化做法就是在不考虑业务领域的情况下走捷径和拆分微服务,这会增加技术债务。最近,在由AxonIQ举办的阿姆斯特丹事件驱动微服务大会上,Allard Buijze分享了他的一些想法,以及基于DDDCQRS、微服务和事件溯源构建系统的亲身经验。


Buijze 是 AxonIQ 的 CTO。他指出,另一个反模块化做法就是名词驱动设计(noun-driven design)。名词驱动设计用于发现应用程序中的对象,通常是通过查找应用程序中出现的名词,而非采用那些用于创建服务的对象。如果开发人员需要一次性重新部署多个服务,或是某个服务需要依赖于其他服务,就会从单体应用转为分布式单体应用,但潜在的问题并没有得到解决,这并不是微服务架构。


Buijze 认为,转向微服务需要一个过程,无法一步将业务模型转为微服务。反之,我们应该从那些具有良好结构和模块化的单体应用着手,根据需求逐步拆分出新的微服务。他强调,创建微服务的需求应该是非功能性需求。


Buijze 指出,将组件抽取成微服务的重点在于实现位置透明性。组件不应该知道或者假定知道与之交互的其他组件的位置。这意味着当组件可被抽取为微服务时就无需重写现有组件与新服务之间的通信。


解决位置透明性问题的通常做法是使用事件。一个服务无需直接调用与之通信的其他服务,而是通过发布事件并设置服务去监听事件。Buijze 指出,使用事件的一个重要特点是实现了依赖关系的转置,即订阅事件的组件或服务可以直接监听发送的事件。


Buijze 介绍了只使用事件会出现的一个常见错误,即事件也会被用于间接请求发生于其他服务中的操作,这会增加服务间的耦合度,可能导致双向依赖,使得服务间依赖关系难以编排。如下例,图中没有负责业务流程的服务:



组件间会因为不同的原因发起通信。除了使用事件之外,还存在另外两种消息,一种是用于表示改变事物的“命令”(Command),另一是用于获取信息的“查询”(Query)。在上例中,订单服务(Order)可使用“命令”去请求支付(Payment)和交货(Shipping)服务,交货服务可使用“查询”去请求订单服务细节。Buijze 建议我们应该像使用事件那样同等使用命令和查询。


事件溯源是另一个与事件相关的概念。在使用事件溯源时,组件中存储的并非实体的具体状态,而是导致每个实体状态发生变更的事件。Buijze 认为,事件源就是获取所有的事实,并且只关心事实。但他也指出,事件溯源必须被正确实现,否则就无法确保事实的完整性。要验证事件溯源是否被正确实现,可以试着抛开事件存储以外的东西。如果应用程序的状态可重现,说明事件溯源做对了。Buijze 进一步指出,要在服务中使用事件溯源,服务必须使用自己发布的事件来保持一致的状态。


从业务和技术方面来看,事件溯源都有一些优势,审计和单一数据源就是两个很好的例子。 事件溯源同样存在一些挑战,例如增加了存储规模、实现复杂度高。但 Buijze 认为,这些问题现已不复存在,目前最大的挑战在于事件思维(event thinking)。在 Buijze 看来,事件是一种更为自然的理解应用程序行为的思维方式。他建议,我们应该将注意力放在行为上,而非状态上。事件和命令描述了应用程序的功能,因此让应用程序的行为变得更容易理解。但他并不建议对所有应用程序使用事件溯源。与其他工具一样,事件溯源仅在合适的场景才能发挥作用。


最后,Buijze 强调,所有的通信都是某种形式的合约。基于事件架构的一个缺点是需要对很多未知的组件建立合约。因此,我们要对事件和合约的范围加以约束,避免各个有界上下文之间存在耦合。在同一上下文中,所有服务使用同一种语言,并且能理解所有的事件。但是很多事件,尤其是事件溯源中的事件,只在特定的上下文中是有用的,不应该被发布到上下文之外。对于一些公共事件,一种好的做法是将事件转换为公共 API。


Martin Fowler 在 2015 年发表的一篇博文中提到,他已经注意到乎所有成功的微服务均源于单体应用。但此后不久,Stefan Tilkov 在其博客中提出了不同的看法,即如果目标是实现微服务架构,那么从单体应用着手是完全错误的做法


欧洲2019 DDD大会的一个演讲中,Eric Evans 介绍了各种类型的“有界上下文”,其中一些类型尤其适用于基于事件的系统。


大会演讲全程录像,并将于近几周内公开发布。


原文链接:


Sense and Nonsense in Event Thinking and Microservices


2019-11-03 08:003935

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

敏感信息泄漏怎么破?来试试极狐GitLab 的密钥检测吧

极狐GitLab

DevOps 安全 DevSecOps 安全左移 密钥检测

Spring Cloud Netflix移除后,我们又该何去何从?

木风mind

云原生 spring cloud alibaba java‘ spring cloud

避坑指南之财务共享中心建设项目团队搭建

用友BIP

财务共享

探秘AI赋能的未来世界:CyberAI深度学习技术助力变革

数新网络官方账号

人工智能 大数据

活动预告| 字节跳动基于DataLeap的DataOps最佳实践

字节跳动数据平台

大数据 数据治理 数据安全 数据研发 企业号12月PK榜

基于STM32的物联网节点设计与实现-传感器数据采集与无线通信

申公豹

嵌入式

基于Vue.js和Spring Boot的口罩自助售卖系统:设计、实现与技术深度解析

申公豹

系统

「智造」第15期:十问用友TimensionDB时序数据库

用友BIP

时序数据库

用友BIP数智干部管理,落实国有企业人才强企战略

用友BIP

干部管理

49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能

鲁米

2024年企业堡垒机采购要考虑因素详解

行云管家

网络安全 堡垒机 企业堡垒机

数智时代,业财融合如何助力企业数智化转型?

用友BIP

业财融合

新一代“垫图”神器,IP-Adapter的完整应用解读

京东科技技术说

人工智能

深入探索嵌入式系统开发:从LED控制到物联网集成

申公豹

嵌入式

拆解 2 篇文章

6点无痛早起学习的和尚

写作 21 天技术人写作行动营

JS获取当前系统电量情况

南城FE

JavaScript 前端 电量计算

【腾讯云 HAI域探秘】体验大模型的多种业务应用

Hanson

火眼金睛破局ES伪慢查询 | 京东物流技术团队

京东科技开发者

数据库 慢查询 Elastic Search

48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的

鲁米

计算机设计大赛信息可视化设计的获奖经验剖析解读—4C大赛【全网最全万字攻略-获奖必读】

申公豹

可视化

app开发

Geek_8da502

华秋DFM荣获第三届智能制造创新大赛全国总决赛-新技术应用赛道三等奖

华秋电子

HTML5+Canvas数字孪生智慧机房可视化系统

2D3D前端可视化开发

物联网 数字孪生 三维可视化 智慧机房 智慧数据中心

DFM引领电子产业变革,智能制造助力高效生产

华秋电子

深入理解嵌入式系统中的GPIO控制与应用

申公豹

嵌入式

防御性编程?这不就来了

越长大越悲伤

前端 后端 防御性编程

华秋荣获亿邦动力2023产业互联网千峰奖,引领电子产业数字化变革

华秋电子

数字化商品计划已经Out啦 揭秘哪些国际⼤牌⽤了AI智能商品计划?

第七在线

嵌入式系统中的低功耗定时器应用与优化实战

申公豹

嵌入式

第七在线引领零售供应链智能化,助力企业实现效能提升

第七在线

基于Raft算法的DLedger-Library分析 | 京东物流技术团队

京东科技开发者

算法 分布式系统 raft DLedger

基于DDD、CQRS、微服务和事件溯源构建系统_研发效能_Jan Stenberg_InfoQ精选文章