事件溯源教程 - 第6页

虽然事件确实无处不在，但受欢迎程度的增长似乎导致术语准确性的丧失。Apache Kafka 成为“事件总线”，所有异步消息都被声明为事件，使用事件流被声明为 Event Sourcing，像这样模糊不同的概念对架构讨论没有帮助。术语Event S

命令-查询职责分离 (CQRS) 是一种架构风格，用于开发易于维护并提供高性能的应用程序。CQRS 基于六边形架构，其主要特征是将域模型拆分为读取和写入操作，以最大限度地提高语义、性能和可扩展性。双方的编排采用多种策略处理，异步消息传递是最通用的一种。

Apache Kafka、Amazon Kinesis、Microsoft Event Hubs 和 Google Pub/Sub 等分布式日志技术在过去几年中已经成熟，并且在为某些用例移动数据时添加了一些很棒的新型解决方案。据

事件驱动系统有各种形状和大小。明显的共同点是；他们都使用事件来传达信息。这些事件有多种形式和大小，确定事件中的内容会对系统设计产生巨大影响。在这篇文章中，我想讨论三种不同类型的事件。我希望澄清这些类型将使您能够更好地讨论事件驱动的架构和集成。三种事件原型当我与其他开发

基于领域驱动设计、CQRS 和事件溯源的简单银行 API：写了一个由两个微服务和一个 API 网关组成的银行账户 API 。我用 TypeScript 和 NestJS 实现了微服务。但是，使用Go编写 API 网关。在这个项目中无缝地结合了 DDD、CQRS 和事件溯源。由

EventStoreDB 是事件溯源的数据库。这个GitHub存储库提供了一个使用 EventStoreDB 作为事件存储的事件源系统示例。此示例使用受

使用Spring Boot和EventStoreDB的Event Sourcing：案例展示了基本的事件追溯流程。它使用EventStoreDB进行事件存储，使用Spring Data JPA支持PostgreSQL进行读取模型。所展示的

Dewdrop 是一个自以为是的、简单而强大的框架，用于在 Java 中实现事件溯源。Dewdrop 的想法是通过将所有复杂的事件读取、写入和编组深入到框架中，使您的团队能够专注于根据 AggregateRoot 构建业务逻辑，从而轻松快速地构建事件驱动系统行为、查询逻辑和 ReadMode

这是 Python 事件源库的扩展包，它为[url=https://github.com/pyeventsourcing/eventsourcing]EventSt

事件溯源被认为是一种复杂的模式。事实上，事件源是一个相当实用和直接的概念。它有助于建立更贴近业务的可预测的应用程序。如今，存储很便宜，而信息是无价的。在事件源中，没有数据会丢失。本工具包目的是为参与者建立关于一般概念及其相关模式的知识。获得的知识

Rita 是一个构建在NATS之上的各种以事件为中心和反应式抽象的工具包。主要功能：类型注册表从字符串到类

在领域事件中，使用单独的时间戳来区分事件的发生时间和捕获时间。问题一个领域事件通常有一个时间戳。一个常见的模式是让eventstore在事件被写入时添加时间戳。例如，可以有一个名为record_at的数据库字段，其值默认为n

事件溯源是一种设计模式，其中业务操作的结果存储为一系列事件。这是持久化数据的另一种方式。与仅保留最新版本的实体状态的面向状态的持久性相比，事件溯源将每个状态更改存储为单独的事件。谢谢你，没有业务数据丢失。每个操作都会产生存储在数据库中的事件。这可以实现扩展的审计和诊断功能（技

我们正处于Atlassian有史以来最长的一次中断中。近400家公司和5万至80万用户无法访问JIRA、Confluence、OpsGenie、JIRA状态页面和其他Atlassian云服务。这次中断已经是第9天了，从4月4日星期一开始。阿特拉斯

数据审计是一个跟踪表内容随时间变化的系统。PostgreSQL 具有一组强大的功能，我们可以利用这些功能在 150 行 SQL 中创建通用审计解决方案。审计对于历史分析特别有用。为了证明这一点，设想你有一个用户表，跟踪用户何时在线。你可以

我们在临床实践中所做的一切都需要数据。基本上我们需要三件事的数据：确定患者的当前状态，即诊断。确定患者的预期状态，即预测。以及我们是否可以通过医疗干预改变患者的预期状态。导致观察到的状态，即结果。这些基本之间的关系描述如

我们并不是说事件溯源总是一个糟糕的选择。这是一个真正强大的概念。但是，您应该警惕它可能给您的项目增加的复杂性。我们的看法是你不应该用它来解决所有类型的问题，而应该将它应用到选定的业务领域（它可能对所有类型的技术和技巧都是通用的）。Kafka Streams 可能对我们来说更加陡峭的学