事件溯源是构建业务逻辑和持久化聚合的另一种选择，它将聚合以一系列的方式持久化保存，每个事件代表聚合的一次状态变化。应用通过重放事件来重新创建聚合的当前状态。
经常会有A.getb().getc().d()的方法调用，有没有什么方法将调用链变短比呢，联想到操作系统是通过消息触发一系列操作，我们也可以模仿这一操作，用事件的方式调用方法，当然也有弊端会让事件到处跑，不知道有哪些方法被调用了，我在写代码的时候就喜欢事件的方式（不过聚合根还是设计的简单一些，不要嵌套太深，从根源上避免这种太深的设计）
这是“领域驱动设计实践之路”系列的第二篇文章，分析了如何应用事件来分离软件核心复杂度。探究CQRS为什么广泛应用于DDD项目中，以及如何落地实现CQRS框架。当然我们也要警惕一些失败的教训，利弊分析以后再去抉择正确的应对之道。
微服务架构，独享数据库、事件驱动、CQRS、Saga、BFF、API 网关、Strangler、断路器、外部化配置、消费端驱动的契约测试
从软件开发早期（1960 年代）开始，应对大型软件系统中的复杂性一直是一项令人生畏的任务。多年来为了应对软件系统的复杂性，软件工程师和架构师们做了许多尝试：David Parnas 的模块化和封装 （1972）， Edsger W. Dijkstra （1974）的关注点分离以及 SOA（1988）。
saga这个名词通常被用在CQRS的讨论中，它是指一段在限定上下文（bounded contexts ）和聚合（aggregates）之间起协作和路由（coordinates and routes ）消息作用的代码。然而，在这个指南中我们更喜欢用Process manager这个词语去表示saga。有两个原因： 之前已经有了一个广泛被熟知的名词saga，这个saga和CQRS中的saga有着不同的含义。 process manager 是一个更合适用来描述saga在这里扮演角色的名词。 虽然saga经常在C
微服务设计模式是一种指导微服务架构设计和开发的一系列原则和实践。微服务设计模式的目的是为了解决微服务架构中遇到的一些常见的问题和挑战，比如服务划分、服务通信、服务治理、服务测试等。微服务设计模式可以帮助我们构建出高效、可靠、可扩展、可维护的微服务系统。
微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
自从软件开发的早期(1960年代)以来，解决大型软件系统中的复杂性一直是一项艰巨的任务。多年来，软件工程师和架构师为解决软件系统的复杂性进行了许多尝试：David Parnas的模块化和信息隐藏(1972)，Edsger W. Dijkstra的关注分离(1974)，面向服务的体系结构(1998)。
现代机器学习算法在实际应用场景中可能会受到各种对抗性攻击，包括数据和模型更新过程中中毒（ Data and Model Update Poisoning）、模型规避（Model Evasion）、模型窃取（Model Stealing）和对用户的私人训练数据的数据推理性攻击（Data Inference Attacks）等等。在联邦学习的应用场景中，训练数据集被分散在多个客户端设备（如桌面、手机、IoT 设备）之间，这些设备可能属于不同的用户 / 组织。这些用户 / 组织虽然不想分享他们的本地训练数据集，但希望共同学习得到一个全局最优的机器学习模型。由于联邦学习框架的这种分布式性质，在使用安全聚合协议（Secure Aggregation）的情况下，针对机器学习算法的故障和攻击的检测纠正更加困难。
原题：Data consistency in microservices architecture
在开发简单的业务逻辑时，可编写面向过程的代码，使用事务脚本模式，即一组类实现行为，另一组类负责存储状态。事务脚本通常是没有状态的类，它访问没有行为的数据类以完成持久化任务。
今年 4 月，Meta 发布「分割一切（SAM）」AI 模型，这项成果不仅成为很多 CV 研究者心中的年度论文，更是在 ICCV 2023 上斩获最佳论文提名 。
在前面文章《分布式事务》中介绍了几种分布式事务，其中Saga介绍了相关的概念，接下来介绍Saga使用案例，案例来源《微服务架构设计模式》。
作者 | Rajesh Bhojwani 译者 | 明知山 策划 | 褚杏娟 几十年来，应用程序一直使用单体架构构建。现在，许多应用程序正在转向微服务架构。微服务架构为我们提供了更快的开发速度、可伸缩性、可靠性，以及使用最佳技术栈开发每个组件的灵活性，等等。微服务架构依赖独立部署的微服务，每个微服务都有自己的业务逻辑和数据库，它们由特定的领域上下文组成。每个服务的测试、增强和伸缩都独立于其他微服务。 然而，微服务架构也有其自身的挑战和复杂性。为了解决最常见的挑战和问题，已经发展出了一些设计模式。在本
applyMiddleware 是一个辅助函数，为 redux 的 dispatch 函数添加了功能。
在微服务中，一个逻辑上原子操作可以经常跨越多个微服务。即使是单片系统也可能使用多个数据库或消息传递解决方案。使用多个独立的数据存储解决方案，如果其中一个分布式流程参与者出现故障，我们就会面临数据不一致的风险 - 例如在未下订单的情况下向客户收费或未通知客户订单成功。在本文中，我想分享一些我为使微服务之间的数据最终保持一致而学到的技术。
如果redux需要用到 side effect 异步操作,redux-thunk 和 redux-saga 绝对是目前两个最受欢迎的中间件插件。
微服务架构（MSA）已经变得非常流行。但是，一个常见问题是如何跨多个微服务管理分布式事务。当微服务架构将单体系统分解为自封装服务时，意味着单体系统中的本地事务现在分布到将按顺序调用的多个服务中。
使用 dispatch 往 store 发送 action 的这个过程是可以被拦截的, 自然而然地就可以在这里增加各种中间件Middleware。redux-saga是redux的中间件，主要负责从action派发到更新store中间具有副作用行为的处理。
consumer saga是一个由CorrelationId标识的类，它定义了由saga repository持久化的状态。除了状态之外，还可以向saga类添加接口，定义由saga处理的事件。这种状态和行为在单个类中的组合就是一个consumer saga。在下面的示例中，定义了由SubmitOrder消息发起的order saga。
redux官方中文文档：https://www.redux.org.cn/docs/introduction/CoreConcepts.html
该文是基于《微服务模式》作者Chris Richardson的QCONSF 2017会议上的PPT文章(这里)和其 Eventuate Tram Saga框架之上，对Saga模式进行的原理性解说，其中包含banq个人经验总结和见解，请从批判性视角看待。Chris Richardson的另外一本书籍《POJO in Action》曾经是帮助Spring成功挑战了EJB2。 在微服务环境下为什么不能使用ACID事务？因为每个微服务都拥有自己的私有数据库，比如订单服务有自己的订单数据库，而客户服务有自己的客户数据
GNN（图神经网络）代表了一种新兴的计算模型，这自然地产生了对在大型graph上应用神经网络模型的需求。
在上一篇文章中，我们看到了实现分布式事务的一些挑战，以及如何使用Event / Choreography方法实现Saga的模式。在本文中，我们将讨论如何通过使用另一种类型的Saga实现（称为Command或Orchestration）来解决一些问题，如复杂事务或事件的循环依赖性。
Saga模型起源于1987年 Hector Garcia-Molina，Kenneth Salem 发表的论文《Sagas》，是分布式事务相关概念最早出现的。
如上自定义函数已经获取到了网络数据，添加到 Redux 中保存是通过 Saga 提供的 put 方法进行添加即可，在更改 store.js 告诉 saga 中间件的生成器哪些通过 dispatch 派发的 action 需要进行拦截, 在 run 方法进行指定：
React的作用View层次的前端框架，自然少不了很多中间件（Redux Middleware）做数据处理, 而redux-saga就是其中之一，目前这个中间件在网上的资料还是比较少，估计应用的不是很广泛，但是如果使用得当，将会事半功倍的效果，下面仔细介绍一个这个中间件的具体使用流程和应用场景。
最近的工作主要是微服务框架的设计与开发，期间要解决多个微服务的分布式事务问题，由于要解决的主要场景是用spring boot写的java项目，最终选择了业界成熟的servicecomb-saga方案，这里稍微记录下以备忘。
微服务架构下的事务往往需要横跨多个服务，每个服务都有属于自己的私有数据库。传统的分布式事务管理并不是合适选择，需要使用Saga机制。
Saga模型起源于1987年 Hector Garcia-Molina，Kenneth Salem 发表的论文《Sagas》，是分布式事务相关概念最早出现的。
随着微服务架构的兴起，越来越多的公司会在实际场景中遇到分布式事务的问题。特别是在金融应用场景，几个跨进程的应用共同完成一个任务，就更离不开分布式事务的参与。而对于分布式事务而言，2PC、TCC也是经常被提到了，不过在面对长业务流程，并且很难进行TCC改造的场景，会选择使用Saga分布式事务。今天会给大家介绍Saga实现分布式事务的内容：
作者 | Gunnar Morling 译者 | 张卫滨 核心要点 Saga 能够实现长时间运行的、分布式的业务事务，这样的事务会跨多个微服务执行一组操作，实现一致的全有或全无的语义。 为了实现解耦，微服务之间的通信最好按照异步的方式来进行，比如借助 Apache Kafka 使用分布式的提交日志。 发件箱模式为服务作者提供了一种解决方案，能够让他们在本地数据库执行写入，同时通过 Apache Kafka 发送消息，避免依赖不安全的“双重写入（dual writes）”。 Debezium 是一个分布式
Automatonymous是.Net的State Machines(状态机)类库，它提供了一种C#语法来定义State Machines，包括状态、事件和行为。MassTransit包括Automatonymous，并添加了实例存储、事件关联、消息绑定、请求和响应支持以及调度。
状态机作为一种程序开发范例，在实际的应用开发中有很多的应用场景，其中.NET 中的async/await 的核心底层实现就是基于状态机机制。状态机分为两种：有限状态机和无限状态机，本文介绍的就是有限状态机，有限状态机在任何时候都可以准确地处于有限状态中的一种，其可以根据一些输入从一个状态转换到另一个状态。一个有限状态机是由其状态列表、初始状态和触发每个转换的输入来定义的。如下图展示的就是一个闸机的状态机示意图：
推上看到这个图，也感觉总结梳理的还挺不错的。这类梳理主要针对已经有微服务实践的同学，回头再来看的时候就有点感觉了；如果你是刚开始做微服务，那这个图也就是看看，无法深入的理解。
越是用来解决具体问题的技术，使用起来越容易，越高效，学习成本越低；越是用来解决宽泛问题的技术，使用起来越难，学习成本越高。
Saga模式使用一系列本地事务来提供事务管理，而一个本地事务对应一个Saga参与者，在Saga流程里面每一个本地事务只操作本地数据库，然后通过消息或事件来触发下一个本地事务，如果其中一个本地事务失败了，Saga就会执行一系列补偿事务来实现回滚操作。（补偿事务简单来讲就是对之前本地事务做的修改导致不一致的情况执行反向操作来消除掉不一致的状态）。
Saga 最初出现在1987年Hector Garcaa-Molrna & Kenneth Salem发表的一篇名为《Sagas》的论文里。其核心思想是将长事务拆分为多个短事务，借助Saga事务协调器的协调，来保证要么所有操作都成功完成，要么运行相应的补偿事务以撤消先前完成的工作，从而维护多个服务之间的数据一致性。举例而言，假设有个在线购物网站，其后端服务划分为订单服务、支付服务和库存服务。那么一次下订单的Saga流程如下图所示：
随着云原生与微服务技术的逐步发展，业界也逐步构建出一整套比较完整的微服务技术体系。 面向云原生时代，微服务架构是从业人员绕不开的一个话题，腾讯云AI&腾讯优图的内容风控安全审核能力也与微服务技术息息相关。 本文总结了业内最新的技术沉淀，从相对宏观的角度去讲述微服务的问题域与挑战点，并深入细节讲述一些微服务关键技术，包括微服务拆分微服务间通信机制，分布式事务微服务，可观测安全性等。 目前微服务还在不断发展中，有很多技术还未发展到成熟阶段，希望本文能够帮助大家拥有基本的了解。 01.什么是云原生 上图是CNC
看到博客园一位园友写了一篇文章，其中的观点是，要想高性能，需要尽量：避开网络开销（IO），避开海量数据，避开资源争夺。对于这3点，我觉得很有道理。所以也想谈一下，CQRS架构下是如何实现高性能的。
saga是分布式事务领域里一个非常重要的事务模式，特别适合解决出行订票这类的长事务，本文将深度剖析saga事务的设计原理，以及在解决订票问题上的最佳实践
项目链接： https://github.com/fanxiao168/React-todoList 什么是Redux Saga
随着软件系统从单体应用迈向微服务架构以及数据库选型去中心化、异构化的趋势，传统的 ACID 事务在分布式系统上能否延续，如何落地，有哪些注意事项？本文将围绕分布式事务这一技术议题，介绍 FreeWheel 核心业务系统在相关领域的业务需求、技术决策和线上实践。
Saga事务模型又叫做长时间运行的事务（Long-running-transaction）, 它是由普林斯顿大学的H.Garcia-Molina等人提出，它描述的是另外一种在没有两阶段提交的的情况下解决分布式系统中复杂的业务事务问题。
如果你敲到这里，会发现我们之后的内容都是纯前端（小程序端）的逻辑，一个完整的可上线小程序应用应该还要有后端，在这篇文章中，我们将使用微信小程序云作为我们的后台，接着我们会引进 redux-saga 来帮助 Redux 优雅的处理异步流程，本文最终的实现效果如下：
编排一系列事件的能力是一个强大的功能，而MassTransit使这成为可能。 saga是由协调器管理的长期事务。saga是由事件发起的，saga编排事件，saga维护整个事务的状态。saga旨在管理分布式事务的复杂性，而不需要锁定和一致性。它们管理状态并跟踪发生部分故障时所需的任何补偿。
今天是 520，这是本系列最后一篇文章，主要涵盖 React 状态管理的相关方案。
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