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temp--ddd-es-cqrs's Introduction

CQRS, Event-Sourcing und Domain-Driven Design (DDD)

Domain-Driven Design

  • Test-Driven Design
  • Model-Driven Design
  • Behavior-Driven Design
  • ...-Driven Design

=> Entwurf von Software, mit Fokus auf X

  • Domain-Driven Design = Softwareentwurf / -entwicklung, die die Domain in den Vordergrund rückt

    • Domain? .com, .net, .org, … => Nicht gemeint
    • Domain = Fachbereich, Fachsprache, Fachthematik, Fachlichkeit, …
  • Softwareentwicklung ist kein Selbstzweck

    • Das Ziel von Softwareentwicklung ist, fachliche Probleme aus der realen Welt zu lösen.
  • Eric Evans, 2004, "Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software"

    • Hilfsmittel, Werkzeuge, Leitplanken, …
    • "Blue Book"
  • Vaughn Vernon, "Implementing Domain-Driven Design"

    • "Red Book"

Zwei Aspekte

  • Kunde (fachlich: was) <-> Entwickler (technisch: wie)

    • Weitere Rollen: Designer, Marketing, Sales, Tester, …
    • Interdisziplinäres Teams
  • Unterschiedliche Begriffs / unterschiedliche Interpretationen

    • regelmäßig: stetig wiederkehrend (Alltag), gemäß einer Regel (Jura)
    • Reichweite: Kilometerzahl (Automobil), Follower (Social-Media)

=> Missverständnisse

  • "Language Gap"

    • Neugier, Interesse, Empathie, Reflektion => untechnisch
    • Ziel: Gemeinsames Verständnis, gemeinsame Sprache
    • => Menschliche, fachliche Ansatz
  • Patterns, Artefakten, Prinzipien, Bausteinen, …

    • Entity, Value Object, Aggregate, Aggregate Root, Shared Kernel, Bounded Context, Subdomain, Core-Domain, Supporting Domains, Anti-Corruption Layer, Domain, Repository, Factory, …
    • => Technische Ansatz
  • Singleton = Einzelstück

    • Idee: Klasse, von der nur genau eine einzige Instanz existiert
    • Beispielcode
public class MyValue
{
  private MyValue _instance;

  private string value;

  private MyValue ()
  {
    this.value = '';
  }

  public static MyValue getInstance ()
  {
    if (this._instance == null)
    {
      this._instance = new MyValue();
    }

    return this._instance;
  }
}

Wie kommt man zu einer gemeinsamen Sprache?

  • Raus aus der Komfortzone

    • Begriffe suchen, die einen Sachverhalt passend und treffend beschreiben
    • In 99,9% der Fälle NICHT Create, Update oder Delete
  • Wie nennt man den Vorgang im Schach, eine Figur zu bewegen?

    • Move piece
    • Move figure
    • Make move
  • Fachsprachen

    • Vorgegeben: Rechtliche Gründe, Regelwerk, Fachbereich, …
    • Selbst finden: Never completed game, …

Command

  • Anwender haben Intentionen, Ziele, Absichten, …
    • Nicht technisch, sondern fachlich!
  • Befehl (Wunsch) => Befehlsform, Imperativ
    • Verb (Imperativ) + Substantiv
TodoMVC
  • Aufgabe löschen

  • Aufgabe hinzufügen

  • Aufgabe bearbeiten

  • Aufgabe als erledigt markieren

  • Aufgabe filtern

  • Zeige nur aktive oder nicht-abgeschlossene oder abgeschlossene an

  • Lösche alle fertigen

  • Lösche alle abgeschlossenen

  • Lösche eine Aufgabe

  • Aktualisiere eine Aufgabe

  • Add todo to list => speichern => merken / nicht vergessen / erinnern

  • Create todo at list

  • Remind me for todo => impliziert Erinnerung, die mich proaktiv benachrichtigt

  • Memorize => sich merken => eher bei sich selbst verortet

  • Note todo => notieren => wie auf einem Post-It

  • Create reminder / not todo ;-)

  • Delete todo

  • Remove todo from list

  • Edit todo

  • Modify todo

  • Update todo

  • Mark todo as completed

  • Mark todo as finished

  • Check it

  • Set todo as completed

  • Did todo

  • Mark todo as done

  • Strike through todo

  • Check off todo

  • Cross out todo

  • Tick off todo

  • ...

=> CRUD, unterschiedliche Wörter für (gleiche?) Bedeutung

  • Gleiche Wörter für unterschiedliche Konstrukte

  • Unterschiedliche Wörter für identische Konstrukte

  • Vorschlag

    • note todo
    • edit todo
    • mark todo as done
    • revert mark todo as done
    • drop todo
  • Commands können ausgeführt oder abgelehnt werden

  • Commands folgen gewissen Regeln

Domain-events

  • Beschreibt einen historischen und stattgefundenen Fakt

    • Kann nicht rückgängig gemacht werden
    • Effekt kann kompensiert werden
  • Ereignis => Vergangenheitsform

    • Substantiv + Verb (Vergangenheitsform)
  • note todo => todo noted

  • edit todo => todo edited

  • mark todo as done => todo marked as done

  • revert mark todo as done => mark todo as done reverted

  • drop todo => todo dropped

  • Command - Domain-Event = Request - Response = Aktion = Reaktion

  • Verhältnis

    • 1 Command => 1 Domain-Event
    • 1 Command => n Domain-Events
    • m Commands => 1 Domain-Event
    • m Commands => n Domain-Events
  • Beispiel für m:n

    • Start group => Group started + Group joined
    • Join group => Group joined
    • Switch group => Group left + Group joined
    • Leave group => Group left

Commands und Domain-Events: State

  • Struktur

    • name ("Note todo")
    • data (welches Todo)
    • metadata (Zeitpunkt, ID)
  • Logik, die Commands verarbeitet

    • Greift auf Parameter (data, metadata) von Command zu
    • State / Zustand => Überdauert einzelne Commands, existiert unabhängig

Commands => State => Domain-Events

  • Anforderungen an State
    • Konsistenz, Integrität
  • Anforderungen an Commands
    • Atomar
    • Konsistent
    • Isoliert
    • Dauerhaft
    • => ACID-Kriterien, wie bei Transaktionen in SQL
+----------------------------+
|         State              |  Transaktionsgrenze
|        /     \             |  = Aggregate
|       /       \            |  = Hülle, innerhalb der Konsistenz geschützt wird
| Commands     Domain-Events |
+----------------------------+
  • Wie groß sind denn Aggregates?
    • Größere Aggregates: Konsistenz für große Bereiche gegeben, Nebenläufigkeit leidet
    • Kleine Aggregates: Hervorragende Nebenläufigkeit, Konsistenz für kleine Bereiche gewährleisten

=> Aggregates sollten so groß wie nötig sein, aber so klein wie möglich.

Sprache in DDD

  • Ziel: Gemeinsames Verständnis, gemeinsame Sprache

  • Was nicht gemeint ist

    • Universal language
    • Global eineindeutig
  • Was gewünscht ist

    • Eindeutige Sprache in einem gewissen Bereich / Kontext
  • Bounded Context

    • Bounded = eingegrenzt, weil dieser Kontext/Bereich eine Sprachgrenze darstellt
    • Sprache innerhalb eines solchen Kontexts nennt man "Ubiquitous Language"
  • Domain

    • TodoMVC
    • Bounded Context
      • organizing
      • Aggregate
        • todo list
        • State
          • todos
        • Commands / Domain-Events
          • note todo / todo noted
          • edit todo / todo edited

Event-Sourcing

  • Mechanismus, um Daten zu speichern (Persistenzstrategie)

  • CRUD SQL REST Bewertung

    • Create INSERT POST unkritisch
    • Read SELECT GET unkritisch
    • Update UPDATE PUT kritisch, da Daten zerstört werden
    • Delete DELETE DELETE kritisch, da Daten zerstört werden
login | secret   | isDisabled | lastUpdatedAt | aBSLastUpdatAt | prevSecret | prevSecret2 | value1 | value2 | value3 |
------|----------|------------|---------------|----------------|------------|-------------|--------|--------|--------|
jane  | password | false      | 202012141421  | 202012141421   | oldpass    | foobar      |        |        |        |
  • Herausforderungen
    • Verlieren Daten bei UPDATE und DELETE
    • Keine historischen Daten
    • Keine Information, wann was geändert wurde
    • Eventuell wenig aussagekräftige Spaltennamen

Append-Only Log

  • INSERT + SELECT
  • Kein UPDATE oder DELETE
Datum   Event-Name         Event-Data
----------------------------------------------
01.12.  Konto eröffnet              0   |
03.12.  Gehalt eingegangen      +3000   |
04.12.  Miete abgebucht         -2000   |
             -----------------> +1000 <------ Snapshot
05.12.  Essen gegangen           -250   | Replay
07.12.  Lotto gespielt            -10   |
08.12.  Essen gegangen            -30   |
             ----------------->  +710 <------ Snapshot
11.12.  Lotto gewonnen             +5   v

=> Kontostand am 11.12. beträgt: 715

  • Datenbank, die so arbeitet, ist ein Event-Store

  • Event-Sourcing

    • Nicht den Status-Quo speichern (den müsste man immer wieder mit UPDATE / DELETE verändern)
    • Sondern die Deltas speichern, die zum Status Quo geführt haben
  • Vorteile

    • Historische Daten
    • Reporting
    • Analyse
    • Semantik
    • Ad-hoc-Abfragen auf die Vergangenheit
    • Alternative Realitäten
  • Nachteile

    • Replay wird aufwändiger im Lauf der Zeit
      • Aber: Snapshots können die Performance beliebig verbessern
      • Performance wird dann ein deterministischer Sägezahn, keine linear steigende Gerade
    • Speicherbedarf
      • 1 TByte (Notebook) = 1.000.000.000.000 = 1 Billion
      • Speicherplatz kostet nichts
      • Daten vor (altem) Snapshot löschen / auslagern
    • DSGVO anyone?
      • a) Persönliche Daten verschlüsseln (?)
      • b) Persönliche Daten auslagern, Eventstore nur Referenz ablegen
      • c) Event-Store neu schreiben (Event-Store löschen)
    • Events versionieren
      • Event anpassen
        • Gehalt eingegangen: Betrag (+ Währung)
        • Unglücklich, insbesondere wenn sich die Semantik verändert
      • Versionen durchnummerieren
        • Gehalt eingegangen: Betrag
        • Gehalt eingegangen V2: Betrag + Währung
      • Fachliche Namen neu vergeben
        • Gehalt eingegangen: Betrag
        • Gehalt eingegangen nach Währungsumstellung: Betrag + Währung
      • Event-Upcasting
        • Adapter f(v1) => v2
        • Zur Laufzeit / im Event-Store (Event-Store aktualisieren)

Datenbank-Layout

TABLE Events
  Timestamp   DATETIME
  ObjectID    UUID
  ObjectOrder BIGINT
  Name        VARCHAR
  Data        JSON / BLOB / TEXT
  ...

TABLE Snapshots
  ObjectID    UUID
  Revision    BIGINT
  Data        JSON / BLOB / TEXT


# Event speichern

INSERT INTO Events (
  Timestamp,
  ObjectID,
  ObjectOrder,
  Name,
  Data
) VALUES (
  202012141512,
  'c76b276b-8a70-4de7-80b8-44800492bd0b',
  1,
  'Gehalt eingegangen',
  { amount: 3000, currency: 'EUR' }
)


# Events auslesen für ein bestimmtes Objekt

SELECT * FROM Snapshots WHERE ObjectID = ?
=> snapshot (objectId, revision: 100, data: { balance: 3000, currency: 'EUR' })
SELECT * FROM Events WHERE ObjectID = ? AND ObjectOrder > snapshot.revision ORDER BY ObjectOrder
=> [ e1, e2, e3, ... ]

snapshot + e1 + e2 + e3 + ... => Status Quo

CQRS

CQRS = CQS auf Anwendungsebene

CQS?

  • Design-Pattern, Bertrand Meyer ~2010
  • Command Query Separation
    • "Eine Frage zu stellen sollte die Antwort nicht verändern."
const stack = new Stack();

// Command (schreiben) = Verändert Zustand, gibt nichts zurück
stack.push(23);

// Query (lesen) = Gibt etwas zurück, verändert nicht den Zustand
console.log(stack.isEmpty());

// Query
console.log(stack.top());

// Command + Query: CQS verletzt!
console.log(stack.pop());

Auf Anwendungsebene

CQRS = Command Query Responsibility Segregation

       API (Write) --- Database (Write, 5NF)
     /                    |
 Command                  |
   /                      |
UI                        | Synchronisation, CAP-Theorem => Eventual Consistency
   \                      |
  Query                   |
     \                    v
       API (Read) ---- Database (Read, 1NF)
  • Normalformen

    • 5 NF: Grandios zum Schreiben (Konsistenz, Integrität, …), katastrophal zum Lesen
    • 1 NF: Grandios zum Lesen (SELECT * FROM Table), katastrophal zum Schreiben
    • 3 NF: Schlecht für beides ;-)
  • CAP-Theorem

    • Verteiltes System (Teilweiser Ausfall => Partition)
    • Konsistenz: Alle Knoten liefern stets die gleiche Antwort => Preis: Verfügbarkeit nicht gegeben
    • Verfügbarkeit: Alle Knoten können speichern => Preis: Sofortige Konsistenz ist nicht gegeben
    P - Partition Tolerance
   / \
  /   \
 /     \
C ----- A - Availability
|
Consistency
  • Eventual Consistency
    • Zeitlicher Versatz, Asynchronität
    • Abwägen von geschäftlichem Risiko und Wahrscheinlichkeit

CQRS, Event-Sourcing und DDD

       +-> API (Command) ---> Aggregate(State)
      +--> API (Command) ---> Aggregate(State) <-- Events <- Event-Store
     /                             |                              ^
  Commands                         v                              |
   /                             Events --------------------------+
UI <------ API (Events) -----------+
   \                               v
  Queries                       Projektion
     \                             |
      \                            v
       +--> API (Query) ---> View-Database
        +-> API (Query) ---> View-Database
         +> API (Query) ---> View-Database
  • API HTTP GraphQL
    • Command POST Mutation
    • Query GET Query
    • Events WS Subscription

Beispiele

  • Facebook, Twitter, Amazon, …

Drill-Down API(Command)-Aggregate

           -> API(Command) ->       -> Worker
-> Command -> API(Command) -> Queue -> Worker
           -> API(Command) ->       -> Worker

Code

Um die Anwendung zu starten:

$ npm run dev

Command senden:

$ curl -i -X POST -H 'content-type:application/json' -d '{"...":"..."}' http://localhost:3000/command/<context>/<aggregate>

Events abonnieren:

$ curl -i http://localhost:3000/events

Query ausführen:

$ curl -i http://localhost:3000/query/<query-name>

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