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Martin Fowler谈如何理解事件驱动和CQRS

当人们谈到“事件驱动”,他们所说的“事件驱动”可能指的是其他东西。为了帮助读者理解“事件驱动”的含义,软件大师Martin Fowler在他的博客上总结出了四种基于事件驱动的模型。

去年年底,我与ThoughtWorks的同事们一起参加了一个研讨会,讨论“事件驱动”应用程序的性质。 在过去的几年里,我们通过使用大量的事件建立了许多系统,常被称赞,也常诅咒。我们的北美办公室组织了一次峰会,来自世界各地的ThoughtWorks高级开发人员分享了想法。

峰会的最大结果是认识到当人们谈论“事件”时,他们实际上意味着一些完全不同的事情。 所以我们花了很多时间试图从中挑出一些有用的模式。 本文就是我们确定的主要内容的简要总结。

事件通知(Event Notification)

事件通知是最基本也是最简单的模型。当一个系统发生了变更,它会通过发送事件消息的形式通知其他系统。发送消息的系统不要求接收消息的系统返回任何响应,即使有响应返回,它也不对其进行任何处理。这也就是所谓的“fire and forget”模式。

事件通知的好处在于它的简单性,并且有助于降低系统间的耦合性。不过,如果在一个复杂的生态系统里使用了太多的事件通知,可能会带来一些问题。太多的事件难以跟踪,发生问题难以调试,除非借助完善的实时监控系统。消息流错综复杂,当其规模开始膨胀开来,就会造成隐患。

通知事件不会包含太多的数据,一般只包含了一些ID或者链接之类的信息。对于接收消息的系统来说,如果它们想得到进一步的信息,或者要基于当前事件做出一些变更,那么它们就需要向源系统发起请求,以便获取更多的数据。那么问题来了,额外的请求不仅会造成延迟,而且一旦源系统宕机,后续的流程就无法继续进行。

事件传递状态转移(Event-Carried State Transfer)

事件传递状态转移模型比事件通知更进一步,可以看作是对事件通知的改进。这个模型最大的特点是,事件里包含了发生变更的数据。对于接收事件的系统来说,如果想要采取进一步措施,可以直接使用事件里的数据,而无需再次向源系统发起请求,从而降低了延迟。而且就算源系统宕机,也不会影响到后续的流程。

不过,既然把变更数据放在事件里进行传输,那么占用更多的带宽是不可避免的了。而且,如果有多个系统接收事件,那么这些数据就会有多个拷贝。

除此之外,接收事件的系统需要维护事件的状态,从而将原本存在于源系统的复杂性转移到了接收事件的系统上。

事件溯源(Event-Sourcing)

事件溯源的核心理念是说,在对系统的状态做出变更时,把每次变更记录为一个事件,在未来的任何时刻,都可以通过重新处理这些事件来重建系统的状态。事件存储是主要的事件来源,可以从事件存储中重建系统的状态。对于程序员来说,版本控制系统是一个最好的例子。提交日志就是事件存储,而代码工作副本就是系统状态。在某个指定的工作副本上重播提交日志就可以创建另一个工作副本,也就是重建了某个时刻的系统状态。

使用事件溯源的系统有哪些好处?首先,事件存储结构简单,易于存储,它们可以被存储在数据库里、文件系统或者其他任意的存储引擎里。因为记录事件是插入操作,没有修改也没有删除,就不需要用到事务控制,这也意味着可以避免使用锁。所以,使用事件溯源可以提升系统的性能。其次,事件本身可以充当审计日志的作用。如果不使用事件溯源,那么就需要为系统维护单独的审计日志。使用单独的审计日志就意味着有存在两个“真相源”,如果审计日志发生丢失,那么通过审计日志重建的状态与真实的系统状态会不一致。

不过,事件溯源也存在一些不足。如果事件很多,重放事件是一个耗时的过程,而且在重放过程中可能会涉及与第三方外部系统发生交互,所以需要做一些额外的操作。查询某个时刻的状态会变得很麻烦,因为需要通过重播事件来重建当时的状态。解决办法是使用快照。不过,系统没有必要为每次变更都创建快照,而是阶段性地创建快照。在查询状态时,通过在临近的快照上重放少量的事件就可以获得想要查询的状态。

CQRS

CQRS是Command Query Resposibility Segregation(命令查询职责分离)的缩写,它将读操作(查询)和写操作(增、删、改命令)进行分离,不仅让逻辑更清晰,而且可以各自进行优化。对于读多写少的系统来说,就特别适合使用CQRS,因为可以针对读性能和写性能进行优化,而且可以进行横向扩展。

不过CQRS的概念虽然简单,但是实现起来相对复杂,而且涉及到很多领域驱动设计的(DDD)概念,最好结合事件溯源一起使用。

聊聊架构.png

原文来自:聊聊架构

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Martin Fowler谈如何理解事件驱动和CQRS
发布:2017-03-08 11:44:41

当人们谈到“事件驱动”,他们所说的“事件驱动”可能指的是其他东西。为了帮助读者理解“事件驱动”的含义,软件大师Martin Fowler在他的博客上总结出了四种基于事件驱动的模型。

去年年底,我与ThoughtWorks的同事们一起参加了一个研讨会,讨论“事件驱动”应用程序的性质。 在过去的几年里,我们通过使用大量的事件建立了许多系统,常被称赞,也常诅咒。我们的北美办公室组织了一次峰会,来自世界各地的ThoughtWorks高级开发人员分享了想法。

峰会的最大结果是认识到当人们谈论“事件”时,他们实际上意味着一些完全不同的事情。 所以我们花了很多时间试图从中挑出一些有用的模式。 本文就是我们确定的主要内容的简要总结。

事件通知(Event Notification)

事件通知是最基本也是最简单的模型。当一个系统发生了变更,它会通过发送事件消息的形式通知其他系统。发送消息的系统不要求接收消息的系统返回任何响应,即使有响应返回,它也不对其进行任何处理。这也就是所谓的“fire and forget”模式。

事件通知的好处在于它的简单性,并且有助于降低系统间的耦合性。不过,如果在一个复杂的生态系统里使用了太多的事件通知,可能会带来一些问题。太多的事件难以跟踪,发生问题难以调试,除非借助完善的实时监控系统。消息流错综复杂,当其规模开始膨胀开来,就会造成隐患。

通知事件不会包含太多的数据,一般只包含了一些ID或者链接之类的信息。对于接收消息的系统来说,如果它们想得到进一步的信息,或者要基于当前事件做出一些变更,那么它们就需要向源系统发起请求,以便获取更多的数据。那么问题来了,额外的请求不仅会造成延迟,而且一旦源系统宕机,后续的流程就无法继续进行。

事件传递状态转移(Event-Carried State Transfer)

事件传递状态转移模型比事件通知更进一步,可以看作是对事件通知的改进。这个模型最大的特点是,事件里包含了发生变更的数据。对于接收事件的系统来说,如果想要采取进一步措施,可以直接使用事件里的数据,而无需再次向源系统发起请求,从而降低了延迟。而且就算源系统宕机,也不会影响到后续的流程。

不过,既然把变更数据放在事件里进行传输,那么占用更多的带宽是不可避免的了。而且,如果有多个系统接收事件,那么这些数据就会有多个拷贝。

除此之外,接收事件的系统需要维护事件的状态,从而将原本存在于源系统的复杂性转移到了接收事件的系统上。

事件溯源(Event-Sourcing)

事件溯源的核心理念是说,在对系统的状态做出变更时,把每次变更记录为一个事件,在未来的任何时刻,都可以通过重新处理这些事件来重建系统的状态。事件存储是主要的事件来源,可以从事件存储中重建系统的状态。对于程序员来说,版本控制系统是一个最好的例子。提交日志就是事件存储,而代码工作副本就是系统状态。在某个指定的工作副本上重播提交日志就可以创建另一个工作副本,也就是重建了某个时刻的系统状态。

使用事件溯源的系统有哪些好处?首先,事件存储结构简单,易于存储,它们可以被存储在数据库里、文件系统或者其他任意的存储引擎里。因为记录事件是插入操作,没有修改也没有删除,就不需要用到事务控制,这也意味着可以避免使用锁。所以,使用事件溯源可以提升系统的性能。其次,事件本身可以充当审计日志的作用。如果不使用事件溯源,那么就需要为系统维护单独的审计日志。使用单独的审计日志就意味着有存在两个“真相源”,如果审计日志发生丢失,那么通过审计日志重建的状态与真实的系统状态会不一致。

不过,事件溯源也存在一些不足。如果事件很多,重放事件是一个耗时的过程,而且在重放过程中可能会涉及与第三方外部系统发生交互,所以需要做一些额外的操作。查询某个时刻的状态会变得很麻烦,因为需要通过重播事件来重建当时的状态。解决办法是使用快照。不过,系统没有必要为每次变更都创建快照,而是阶段性地创建快照。在查询状态时,通过在临近的快照上重放少量的事件就可以获得想要查询的状态。

CQRS

CQRS是Command Query Resposibility Segregation(命令查询职责分离)的缩写,它将读操作(查询)和写操作(增、删、改命令)进行分离,不仅让逻辑更清晰,而且可以各自进行优化。对于读多写少的系统来说,就特别适合使用CQRS,因为可以针对读性能和写性能进行优化,而且可以进行横向扩展。

不过CQRS的概念虽然简单,但是实现起来相对复杂,而且涉及到很多领域驱动设计的(DDD)概念,最好结合事件溯源一起使用。

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