Architecture CQR/事件源架构的最佳实践/存储选择

任务。使用CQRS/事件源架构构建可扩展的高负载应用程序

让我们假设这是一个有很多在线用户的免费广告牌。因此，用户应该能够：

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一段时间后分析广告/从事件存储中复制每个应用程序状态

我的想法。

我会考虑使用类似于：

卡桑德拉/蒙哥达…-存储事件

卡夫卡/Redis/Hazelcast/RabbitMQ…-事件队列

弹性搜索+缓存（如Redis）-用于查看

问题。

在每一步中使用一个与另一个相对的方法有什么利弊？或者将事件存储与队列相结合（例如，使用Kafka作为队列和长期事件存储）

是否有人拥有经过验证的堆栈，可以分享CQRS/事件源架构的经验

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这是一个比较宽泛的问题，它可以归结为您对技术的满意程度

我的选择是：
1.卡桑德拉（你有没有尝试过扩展MongoDB？
2.卡夫卡+Redis（如果需要缓存，则使用Redis）
3.弹性搜索

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这三种技术可以为您提供所需的一切。

对于我当前的项目，一个基于web的CRM应用程序，我使用以下堆栈：

MongoDB作为事件存储

我不使用事件队列；我不需要它，因为我使用的是来自事件存储的池；每个消费者管理自己的状态

查看MongoDB

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PHP

count吗？Constantin GALBENU，这个问题与编程语言无关，更多的是关于队列/存储堆栈。在我以前的项目中，我使用了4个mongo碎片，我们遇到了一些问题（行数、数据中心之间在高延迟情况下的不同步），但无论如何，它都很正常。现在我不确定我是否需要Cassandra或者配置为巨大的TTL Kafka作为存储和队列……这是一个很好的例子，但似乎它远没有高负载，而且我不确定它是100%CQRS体系结构，因为您每次都在为用户创建视图。在这种情况下，“删除”或“更新”是如何发生的？在复制状态之前是否检查相应的事件？它是100%CQRS+事件源。您正在运行多少MongoDB实例，每秒有多少事件，以及延迟的类型？事件池是处理和响应事件的可怕方式。@MatijaGobec每秒写入12000个事件，每秒读取35000个事件。如果您出于正确的原因使用池，那么池不是一种可怕的方式。微服务中的池是对事件做出反应的一种好方法，因为微服务以自己的速度（由硬件决定）做出反应，并且系统非常被动/有弹性。如果微服务出现故障，则系统的其余部分不受影响。