引言 DDD是近年软件设计的热门.CQRS与Event Sourcing作为实施DDD的一种选择,也逐步进入人们的视野.围绕这两个主题,软件开发的大咖[Martin Fowler].[Greg Young].[Udi Dahan]分别有所论述,[MSDNC QRS Journey].[Implementing DDD].[Patterns, Principles, and Practices of DDD]等著述也提供了范例,国内外各大论坛的文章和DDD开源框架更是数不胜数,为学习CQRS和Ev

http://www.infoq.com/interviews/Technology-Influences-DDD# 要实现DDD(domain drive  design 领域驱动设计)原始意图,必须CQRS+Event Sourcing. CQRS+Event Sourcing其实不但是一种全新思想,将可能颠覆Java或C#现有的编程体系. 使用传统JavaEE或Spring + Hibernate这样的框架,是无法实现DDD原始意图的,这个DDD创始人Eric Vans已经说过:2012年

原文:http://www.infoq.com/interviews/Technology-Influences-DDD# 要实现DDD(domain drive  design 领域驱动设计)原始意图,必须CQRS+Event Sourcing. CQRS+Event Sourcing事实上不可是一种全新思想.将可能颠覆Java或C#现有的编程体系. 使用传统JavaEE或Spring + Hibernate这种框架,是无法实现DDD原始意图的,这个DDD创始人Eric Vans已经说过:20

什么是CQRS模式? CQRS是Command and Query Responsibility Segregation的缩写,直译就是命令与查询责任分离的意思. 命令会改变对象的状态,但不返回任何数据. 查询会返回数据,但并不改变对象的状态. 如果将查询和命令简化理解成对数据的读写操作,CQRS模式的含义就是,应用架构中负责模型读写的模块应当分离. 这里的分离,不单是程序代码或逻辑上的分离,也包括数据模型,甚至是数据存储的分离. 好处: 对于领域模型十分复杂的场景,CQRS模式可以增强架构的扩

原文地址:CQRS, Task Based UIs, Event Sourcing agh! Many people have been getting confused over what CQRS is. They look at CQRS as being an architecture; it is not. CQRS is a very simple pattern that enables many opportunities for architecture that may ot

在12月11日新的有关DDD CQRS和Event Sourcing演讲:改变心态- 以更加面向对象视角看待业务领域建模中,作者以足球比赛football Match为案例说明传统编程方法和CQRS的区别. CQRS作为DDD的最佳实践已经得到广泛承认和普及,下面摘取该文章的PPT部分图片简单讲解一下,如何使用CQRS和Event Sourcing实现DDD系统. 首先,领域专家对需求进行定义: 1. 举办一个比赛,有两个队参加 2. 比赛在某个时间开始,只能开始一次. 3. 比赛结束后,统计积

Use an append-only store to record the full series of events that describe actions taken on data in a domain, rather than storing just the current state, so that the store can be used to materialize the domain objects. This pattern can simplify tasks

引言 在<设计模式沉思录>(Pattern Hatching: Design Patterns Applied,[美]JohnVlissides著)一书的第4章中,围绕事件Message传递的推-拉模型(Push-Pull),谈到了一个最初被称为Multicast,之后被定型为Typed Message的设计模式. 该模式的初衷是希望得到一个可扩展的.类型安全的事件传递机制,并能符合两点要求: 通过推模型来将事件传递给消费者. 特有的每个事件只需要最多新增一个类,而不需要对已有代码进行修改.

Event Sourcing - ENode(二) 接上篇文章继续 http://www.cnblogs.com/dopeter/p/4899721.html 分布式系统 前篇谈到了我们为何要使用分布式系统,因为ENode本身就是一个分布式的框架.看了很多DDD.CQRS的框架,一般情况是一个上下文一个系统,可以多分系统实例进行分布式部署,但需要自己搭配分布式的基础设施.而ENode已经提供了较为完整的分布式DDD解决方案. 1. 分布式通讯基础设施 一般使用RPC.MOM.REST,不过最近R

Event Sourcing pattern Instead of storing just the current state of the data in a domain, use an append-only store to record the full series of actions taken on that data.The store acts as the system of record and can be used to materialize the domai

此文翻译自msdn,侵删. 原文地址:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn589792.aspx 本文介绍了一种有利于物化(materialize)领域内的模型数据的持久化方式,这种方式记录领域中已经发生的所有一系列事件,而不是仅仅记录数据最终的状态.这种模式通过避免同步数据模型和业务领域来简化领域中的复杂业务:增强了系统的性能,可伸缩性和响应性:保证了业务数据的一致性:并且可以支持审计流程和历史回溯来实现修正操作(compensating ac

不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Event Sourcing 事件采集 Event sourcing is a style of application design where state changes are logged as a time-ordered sequence of records. Kafka's support for very large stored log data makes i

jsoncat:https://github.com/Snailclimb/jsoncat (仿 Spring Boot 但不同于 Spring Boot 的一个轻量级的 HTTP 框架) 高内聚低耦合一直是程序设计提倡的方式,但是很多人在实际项目中一直再使用面向过程的编码,导致代码臃肿不堪,项目维护难度日益增加,在我接触的初中高级程序员中,很多人曾问我如何从设计阶段初期尽量避免日后带来维护难度,今天就从Event Soucing(事件溯源)模式聊聊如何优化我们的业务系统. 枯燥的理论知识避不可

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; namespace CQRS { public class EventBroker { public List<Event> AllEvents = new List<Event>(); public EventHandler<Command> Commands; public EventHandler<Query> Quer

接上篇文章继续 http://www.cnblogs.com/dopeter/p/4899721.html 分布式系统 前篇谈到了我们为何要使用分布式系统,因为ENode本身就是一个分布式的框架.看了很多DDD.CQRS的框架,一般情况是一个上下文一个系统,可以多分系统实例进行分布式部署,但需要自己搭配分布式的基础设施.而ENode已经提供了较为完整的分布式DDD解决方案. 1. 分布式通讯基础设施 一般使用RPC.MOM.REST,不过最近REST已经逐渐弱化特别是在一个大系统的内部,或者是对

分布式系统 摩尔定律如果一直能实现,不管是涉及或者实现一个OLTP的系统,我们是不是都会轻松点,用硬件堆就可以了.但是现在硬件已经在求变了,那么我们也得求变,云的概念如此之火,本质就是设施虚拟化,也可以认为是逻辑化,那么我们做软件是不是也要来虚拟化一下呢,当然,软件本身就是虚拟逻辑化. 如果摩尔定律继续支持IO设备性能往上走,那就皆大欢喜,可惜不是这样.于是我们将系统做成多个实例,也许一个系统中还有很多子系统,全部实例化,一股脑扔进一个大的“计算机”里面,这个“计算机”是逻辑的,物理上就有太多组

接上一篇 http://www.cnblogs.com/dopeter/p/4903328.html 老板昨天在第二篇介绍中回复代码和文字无法一一对应.为了更好的让老板为大家解惑,把第二篇最后的猜测的问题搞清楚后,就补上其他文字说明的代码图. 在上篇中泛泛介绍了Commanding,比较跳跃,目前是想到哪写到哪,后续分门别类的整理. 在后续中会补全ENode框架的装配关系,其实作者的接口命名已经非常清楚了. 无论作者使用了什么样的装配的设计模式,目的都是为了更好的扩展与维护.一般能直接组合的就直

上篇我们提到CQRS是一种读写分离式高并发.大流量数据录入体系,其中存写部分是通过event-sourcing+akka-persistence实现的.也可以这样理解:event-sourcing(事件源)是一种特殊数据录入模式,akka-persistence是这种模式的具体实现方式.事件源的核心思想是把某写发生的事件写入log(journal).这些事件是能成功改变系统状态,并且时已经发生的事情.一开始我常常把事件源和命令源(command-sourcing)混为一谈.它们根本的区别事件ev

Segregate operations that read data from operations that update data by using separate interfaces. This pattern can maximize performance, scalability, and security; support evolution of the system over time through higher flexibility; and prevent upd

此文翻译自msdn,侵删. 原文地址:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/dn568103.aspx 通过使用不同的接口来分离读和写操作,这种模式最大化了系统的性能,伸缩性和安全性:能够提供更大的灵活性以支持系统的扩展升级:并且能够防止领域内的更新操作造成的冲突. 实际情况和问题 在传统的数据管理系统中,commands (更新数据)和queries (查询数据)都依赖仓储(repository)中的一些相同实体.在传统的数据库,例如SQL Serv