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DDD-CQRS的落地案例

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方丈的寺院
发布2020-02-18 23:27:13
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发布2020-02-18 23:27:13
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文章被收录于专栏:方丈的寺院

摘要

在之前的文章DDD-CQRS能解什么问题中,阐述了什么是CQRS。但是并没有业务需求可以应用CQRS。最近需要处理一个文本增量更新的业务,经过需求分析后,尝试使用CQRS来解这个问题

问题分析

一个文本页面编辑,对象很大,之前是全量保存。涉及到的网络传输对象比较大,经常超时OOM,所以交互改成,只保存修改的部分,也就是增量更新。

之前业务中没法使用CQRS,在于使用CQRS后,数据的维护变得异常麻烦。比如我对一个表单进行了反复修改,生成了N份历史修改数据,获取最新数据时需要对这些历史数据进行合并,变得异常麻烦。这次业务能够使用在于,

  1. 拆分写,能够有效的减少数据传输。
  2. 读写可以分离,分别扩展
  3. 通过事件溯源,可以恢复数据到任意编辑的版本

具体设计

系统整体采用CQRS+Event-Sourcing来实现

CQRS

CQRS模式通过使用不同的接口来分离读取数据和更新数据的操作。CQRS模式可以最大化性能,扩展性以及安全性, 还会为系统的持续演化提供更多的弹性,防止Update命令在域模型Level发生冲突。

文本编辑这块领域模型很薄,没有什么领域校验与约束,按读取数据/更新数据分离,当读写压力不同时,以后可以拆分成不同的服务,分别扩展。

Event Sourcing(事件溯源)

a.不保存对象的最新状态,而是保存对象产生的所有事件 b.通过事件溯源(Event Sourcing,ES)得到对象最新状态;

系统整体分为三大部分

一. command

所有数据修改命令,更新Command、撤销Command、覆盖Command 会持久化存储到CommitRepository中。然后发出事件消息

二. event-handle

对于文本编辑这个case,事件处理主要是合并提交的command event。否则事件溯源时,需要处理的数据更新事件太多,耗时太长。

三. query

查询数据,能够根据修改记录获取任意commit的数据。

三大部分分离,可以部署为单个服务,也可以解耦为多个服务,便于扩展。

需要解决的问题

  1. 如何保证事件的有序性

CQRS的一个典型问题就是生产端的事件顺序和消费端的事件顺序不一致,导致数据不一致的问题。如何去解决呢?

Command处理部分处理所有的数据更新部分,会生成一个全局有序的commitid,代表着更新的顺序。也就是生产端的事件顺序,但是到达我们消费端的顺序却不一定是这个顺序。所以消费端,事件处理完成后,会更新消费的最新commitid。如果当前事件的commitid小于最新的commitid,事件遗弃。

  1. 如何保证读数据性能 event handle部分会去合并commit,所以读数据不是从所有的修改数据commit中合并数据。数据已经预先处理了,所以会大大加快读取效率,可以控制待合并的数据在5~10commits范围之内。
  2. 数据会丢失吗

系统分离后,没有事务保证,数据的完整性如何保证。

当数据更新Command写入成功后,代表这条数据更新成功,这个数据就不会丢失。因为这些数据都已经被持久化了,剩下的问题就是读取这些提交的Command Commit。我们可以通过合并这些commit,得到最新的完整数据。所以即使event-handle部分宕机了,仍然可以读取到最新的数据。

说明

这个案例还是没有应用框架,调研过axon,评估目前还不是太适合用,代码可读性不强,带来的好处不明显。后续再考虑是否需要引入框架。

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原始发表:2020-02-11,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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    • 一. command
      • 二. event-handle
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