EventFlow 入门指南:构建事件溯源应用的基础
前言
EventFlow 是一个基于.NET平台的事件溯源(Event Sourcing)框架,它提供了一套完整的工具集来帮助开发者构建基于领域驱动设计(DDD)的应用程序。本文将深入讲解如何使用EventFlow构建一个完整的事件溯源应用。
核心概念
在开始使用EventFlow之前,我们需要了解几个核心概念:
- 事件溯源(Event Sourcing):一种持久化模式,只存储状态变化的事件而非当前状态
- 聚合(Aggregate):领域模型的核心,负责维护业务规则和一致性边界
- 命令(Command):表示用户或系统想要执行的操作
- 事件(Event):表示已经发生的事实
初始化配置
使用EventFlow的第一步是初始化配置。最基本的初始化代码如下:
var services = new ServiceCollection();
services.AddEventFlow(ef => ef.AddDefaults(typeof(Startup).Assembly));
using var serviceProvider = services.BuildServiceProvider();
这段代码配置了EventFlow的几个重要默认值:
- 内存事件存储(适合开发和测试)
- 空快照存储(如果使用会发出警告)
- EventFlow内部组件的默认实现
领域模型构建
一个完整的EventFlow领域模型通常包含以下组件:
1. 聚合标识(Aggregate Identity)
聚合标识是聚合的唯一标识符。在EventFlow中,我们可以这样定义一个简单的聚合ID:
public class ExampleId : Identity<ExampleId>
{
public ExampleId(string value) : base(value) { }
}
2. 聚合根(Aggregate Root)
聚合根是领域模型的核心,负责维护业务规则。以下是一个简单的聚合实现:
public class ExampleAggregate : AggregateRoot<ExampleAggregate, ExampleId>,
IEmit<ExampleEvent>
{
private int? _magicNumber;
public ExampleAggregate(ExampleId id) : base(id) { }
public IExecutionResult SetMagicNumber(int magicNumber)
{
if (_magicNumber.HasValue)
return ExecutionResult.Failed("Magic number already set");
Emit(new ExampleEvent(magicNumber));
return ExecutionResult.Success();
}
public void Apply(ExampleEvent aggregateEvent)
{
_magicNumber = aggregateEvent.MagicNumber;
}
}
关键点:
- 状态变更发生在
Apply
方法中 Emit
方法用于发布新事件- 业务规则在
SetMagicNumber
方法中实现
3. 领域事件(Domain Event)
领域事件表示系统中已经发生的事实:
[EventVersion("example", 1)]
public class ExampleEvent : AggregateEvent<ExampleAggregate, ExampleId>
{
public ExampleEvent(int magicNumber)
{
MagicNumber = magicNumber;
}
public int MagicNumber { get; }
}
重要提示:
- 使用
EventVersion
属性标记事件版本 - 事件一旦发布,其结构就不应再改变
- 如需修改事件结构,应使用事件升级器
4. 命令(Command)和命令处理器(Command Handler)
命令表示用户或系统想要执行的操作:
public class ExampleCommand : Command<ExampleAggregate, ExampleId>
{
public ExampleCommand(ExampleId aggregateId, int magicNumber)
: base(aggregateId)
{
MagicNumber = magicNumber;
}
public int MagicNumber { get; }
}
对应的命令处理器:
public class ExampleCommandHandler :
CommandHandler<ExampleAggregate, ExampleId, ExampleCommand>
{
public override Task<IExecutionResult> ExecuteCommandAsync(
ExampleAggregate aggregate,
ExampleCommand command,
CancellationToken cancellationToken)
{
return Task.FromResult(aggregate.SetMagicNumber(command.MagicNumber));
}
}
查询模型(Read Model)
为了高效查询聚合数据,我们需要创建查询模型:
public class ExampleReadModel : IReadModel,
IAmReadModelFor<ExampleAggregate, ExampleId, ExampleEvent>
{
public int MagicNumber { get; private set; }
public Task ApplyAsync(
IReadModelContext context,
IDomainEvent<ExampleAggregate, ExampleId, ExampleEvent> domainEvent,
CancellationToken cancellationToken)
{
MagicNumber = domainEvent.AggregateEvent.MagicNumber;
return Task.CompletedTask;
}
}
查询模型的特点:
- 专为查询优化而设计
- 可以从多个聚合投影数据
- 支持多种存储后端(内存、数据库等)
完整示例
下面是一个完整的测试用例,展示了如何使用上述组件:
public class ExampleTests
{
[Test]
public async Task ExampleTest()
{
// 初始化服务容器
var services = new ServiceCollection();
services.AddEventFlow(ef => ef
.AddDefaults(typeof(ExampleAggregate).Assembly)
.UseInMemoryReadStoreFor<ExampleReadModel>());
using var serviceProvider = services.BuildServiceProvider();
// 获取必要服务
var commandBus = serviceProvider.GetRequiredService<ICommandBus>();
var queryProcessor = serviceProvider.GetRequiredService<IQueryProcessor>();
var exampleId = ExampleId.New;
// 执行命令并查询结果
await commandBus.PublishAsync(new ExampleCommand(exampleId, 42), CancellationToken.None);
var exampleReadModel = await queryProcessor.ProcessAsync(
new ReadModelByIdQuery<ExampleReadModel>(exampleId),
CancellationToken.None);
// 验证结果
exampleReadModel.MagicNumber.Should().Be(42);
}
}
进阶主题
掌握了基础知识后,可以进一步探索以下高级主题:
- 持久化事件存储:将内存事件存储替换为SQL Server、MongoDB等持久化存储
- 事件升级器:在不破坏现有数据的情况下修改事件结构
- Saga模式:实现跨聚合的复杂业务流程
- 值对象:创建更清晰的领域模型
- 规范模式:简化业务规则的创建和维护
最佳实践
- 命令处理器应保持简单,避免副作用
- 领域事件一旦发布就不可更改
- 使用查询模型来优化读取性能
- 考虑使用快照来优化大型聚合的加载性能
- 为事件添加明确的版本信息
总结
EventFlow提供了一个强大的框架来构建基于事件溯源的应用程序。通过本文的指南,您已经了解了如何创建基本的聚合、命令、事件和查询模型。这些基础组件可以组合起来构建复杂的领域模型,同时保持代码的清晰和可维护性。
记住,事件溯源是一种不同于传统CRUD的思维方式,需要时间来适应。但随着实践的深入,您会发现它在复杂业务场景中的独特优势。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考