Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Саги о хореографии в DDD - Цепочка интеграционных событий?

Я сейчас изучаю паттерн Саги. Большинство примеров, похоже, сосредоточено на сагах об оркестровке, где у нас есть одна центральная служба координатора выполнения саг, которая отправляет и принимает сообщения / события. К сожалению, информации о том, как реализовать саги о хореографии, кажется, немного не хватает.

В дизайне, управляемом предметной областью, в идеале у нас есть несколько ограниченных контекстов, где каждый ограниченный контекст является автономным микросервисом. Если микросервис A хочет взаимодействовать с другим микросервисом B, мы используем события интеграции. События интеграции публикуются и подписываются с использованием некоторой асинхронной связи - RabbitMQ, служебная шина Azure.

Предположим, мы хотим запустить какую-то сагу, например, где нам нужно выполнять транзакции в Службе заказов и Службе поддержки клиентов - как именно службы взаимодействуют друг с другом? Это просто обычные интеграционные события или что-то совсем другое?

Как я это вижу и как показано на рисунке ниже (исходный код), Saga будет выполнена так способ:

  1. Создан новый заказ. Статус имеет значение Pending, и генерируется событие домена OrderSubmittedDomainEvent.
  2. Обработчик событий домена получает событие домена OrderSubmittedDomainEvent, затем создает и отправляет событие интеграции ReserveCreditIntegrationEvent.
  3. Служба поддержки клиентов получает событие интеграции ReserveCreditIntegrationEvent.
  4. Он пытается зарезервировать кредит клиента.
  5. Если кредит успешно зарезервирован, генерируется событие домена CustomerCreditReservedDomainEvent.
  6. Обработчик событий домена получил событие домена CustomerCreditReservedDomainEvent, он создает и отправляет событие интеграции CreditReservedIntegrationEvent.
  7. Служба заказов получает событие интеграции CreditReservedIntegrationEvent и устанавливает для статуса заказа значение Подтверждено.
  8. сага завершена.

Это правильный подход?

Сага


  • Я нашел этот доклад полезным: youtube.com/watch?v=YPbGW3Fnmbc. Подробностей не помню, но похоже, что данный пример был хореографической сагой. 26.08.2020

Ответы:


1

Я думаю, что использование Хореографии, а не Оркестрации для распределенных транзакций имеет смысл, если вы выбрали это по правильным причинам. Например, если вам нужно сэкономить обычно более высокие усилия по реализации центральной хореографии, поскольку вам не нужно знать, в каком состоянии находится транзакция, пока она не будет завершена. Или потому, что вы знаете, что порядок рабочего процесса транзакции стабильный и вряд ли изменится, что также было бы положительной стороной хореографии. Но для Хореографии будет недостатком, если порядок будет часто меняться, потому что в этом случае вам нужно будет адаптировать все микросервисы ...

Итак, вам нужно знать преимущества и недостатки двух подходов.

Если вы выбрали хореографию по правильным причинам, я бы сказал, что мне не хватает логики компенсации в ваших соображениях. Что, если кредит был зарезервирован, но затем заказ не прошел в службе заказов? В таких случаях также необходимо учитывать компенсационные мероприятия ...

Кроме этого, есть обычные подозреваемые:

  • например, убедиться, что каждая служба надежно отправит следующее событие после обработки полученного события. Для этого вы можете заглянуть в Transactional Outbox < / strong> узор.
  • или убедитесь, что у вас есть дедупликация событий, реализованная в каждой из служб, поскольку для надежной отправки событий через распределенные транзакции вы не можете быть на сто процентов уверены, что событие будет отправлено только один раз.

А если вас даже интересует альтернатива паттерну «Сага», вы можете заглянуть в шаблон проброса маршрутизации. Он хорошо подходит для рабочих процессов распределенных транзакций, которые будут отличаться в зависимости от текущего варианта использования, так как каждая служба не должна знать каждый маршрут. Последовательность рабочего процесса прикрепляется к начальному сообщению транзакции и всем последующим сообщениям. Затем каждая служба, получающая сообщение с маршрутной квитанцией, выполняет свои задачи и передает следующее сообщение, включая маршрутную квитанцию, следующей станции (службе) в списке.

Примечание. Я не уверен, что именно вы подразумеваете под ... IntegrationEvent. Я бы не стал различать события домена и интеграции, все события в вашем примере актуальны с точки зрения бизнеса, иначе они не будут иметь отношения к другим микросервисам.

31.08.2020
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..


© 2024 nano-hash.ru, Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование