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Jonas Boner谈Events将如何重塑现代系统

责任编辑:editor004 作者: Srini Penchikala |来源:企业网D1Net  2017-11-17 11:35:28 本文摘自:INFOQ

Lightbend的创始人兼首席技术官Jonas Boner在最近的Reactive Summit 2017 会议上做了主题发言,谈到了事件驱动型服务(event driven services)、以及事件驱动架构(EDA)和事件流处理(ESP)技术将会给基于分布式系统的现代应用程序的设计带来哪些帮助。

Boner的演讲一开始以Tuxedo、Terracotta和多阶段的事件驱动构架(SEDA)为例,讲述了事件驱动系统历史演变的相关背景。了解事件驱动的本质很重要,因为事件代表着事实。

事件给了系统服务自主性,并帮助系统降低了风险。它们还降低了系统的耦合性(loose coupling),增加了系统的可伸缩性、弹性和可追溯性。事件驱动的服务基本上反转了系统中的控制流程,这有助于系统最小化耦合和增加自主性。事件驱动的解决方案更关注于系统的行为而不是系统的结构。

他建议开发人员不要只关注系统中的“领域对象”(Domain Objects),而应关注事件(Events)。他谈到了Mark Burgess提出的Promise Theory,并通过利用promise来使用事件加以界定Bounded Context(跨边界上下文)。

Boner还表示,事件使我们能够管理时间,并引用了Greg Young的话:

建模事件迫使我们暂时关注系统中正在发生的事情。时间成为系统的关键因素。

事件记录(Event Logging )允许我们通过将事件视为时间快照(snapshot),并且将事件日志作为我们的完整历史记录来建立时间微缩模型。通过重播用于调试、审计和跟踪的历史日志事件,我们就可以恢复到不同时间段的系统状态。这样的话,发生系统故障和进行数据复制时,我们就可以重现当时的状况。

Boner讨论了事件驱动架构的以下模式:

Event Loop Event Stream Event SourcingCQRS for temporal decoupling (用于临时解耦的CQRS) Event Stream Processing(事件流处理)

像Apache Flink、Spark Streaming、Kafka Streams、Apache Gearpump和Apache Beam这样的事件流处理技术可以用来实现这些设计模式。

查看英文原文:Jonas Boner on How Events Are Reshaping Modern Systems

关键字:BonerJonas事件驱动

本文摘自:INFOQ

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Jonas Boner谈Events将如何重塑现代系统

责任编辑:editor004 作者: Srini Penchikala |来源:企业网D1Net  2017-11-17 11:35:28 本文摘自:INFOQ

Lightbend的创始人兼首席技术官Jonas Boner在最近的Reactive Summit 2017 会议上做了主题发言,谈到了事件驱动型服务(event driven services)、以及事件驱动架构(EDA)和事件流处理(ESP)技术将会给基于分布式系统的现代应用程序的设计带来哪些帮助。

Boner的演讲一开始以Tuxedo、Terracotta和多阶段的事件驱动构架(SEDA)为例,讲述了事件驱动系统历史演变的相关背景。了解事件驱动的本质很重要,因为事件代表着事实。

事件给了系统服务自主性,并帮助系统降低了风险。它们还降低了系统的耦合性(loose coupling),增加了系统的可伸缩性、弹性和可追溯性。事件驱动的服务基本上反转了系统中的控制流程,这有助于系统最小化耦合和增加自主性。事件驱动的解决方案更关注于系统的行为而不是系统的结构。

他建议开发人员不要只关注系统中的“领域对象”(Domain Objects),而应关注事件(Events)。他谈到了Mark Burgess提出的Promise Theory,并通过利用promise来使用事件加以界定Bounded Context(跨边界上下文)。

Boner还表示,事件使我们能够管理时间,并引用了Greg Young的话:

建模事件迫使我们暂时关注系统中正在发生的事情。时间成为系统的关键因素。

事件记录(Event Logging )允许我们通过将事件视为时间快照(snapshot),并且将事件日志作为我们的完整历史记录来建立时间微缩模型。通过重播用于调试、审计和跟踪的历史日志事件,我们就可以恢复到不同时间段的系统状态。这样的话,发生系统故障和进行数据复制时,我们就可以重现当时的状况。

Boner讨论了事件驱动架构的以下模式:

Event Loop Event Stream Event SourcingCQRS for temporal decoupling (用于临时解耦的CQRS) Event Stream Processing(事件流处理)

像Apache Flink、Spark Streaming、Kafka Streams、Apache Gearpump和Apache Beam这样的事件流处理技术可以用来实现这些设计模式。

查看英文原文:Jonas Boner on How Events Are Reshaping Modern Systems

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