Microservices 事件源整个系统都坏了

我正在学习使用CQRS、MassTransit和不同类型的读端存储的适当微服务体系结构。CQR中经常出现的一件事是事件来源。我知道这根本不是强制性的。然而，我想不出为什么在整个系统上使用它真的是一种反模式

将所有事件的存储作为真相的单一来源可以帮助您随时动态构建/重建读取存储

您未锁定到任何供应商（事件存储除外）

对我来说，问题更像是不从事件源开始（根据微服务的不同，仍然有单独的数据存储，例如：elasticsearch、mongodb等）和在需要时进行迁移/资源调配更容易还是相反，从事件源开始寻找一切，这样以后就不必处理迁移

我想不出为什么在整个系统上使用它真的是一种反模式

我同意——称之为“反模式”是言过其实

我相信的拼写？今天，在整个系统上使用事件源并没有成本效益

它可能是明天，因为我们有了更多的实践，设计这些系统的成本降低了，我们学会了从中获取更多的好处

同时，您从事件源获取的时态查询有多大价值？在你的核心领域，在那里你可以获得竞争优势，他们可能是非常有价值的。在你只是对外界提供给你的信息进行簿记的地方？没有那么多——你可能从只关注“现在”的简单解决方案中获得了你所需要的一切

我想不出为什么在整个系统上使用它真的是一种反模式

我同意——称之为“反模式”是言过其实

我相信的拼写？今天，在整个系统上使用事件源并没有成本效益

它可能是明天，因为我们有了更多的实践，设计这些系统的成本降低了，我们学会了从中获取更多的好处

同时，您从事件源获取的时态查询有多大价值？在你的核心领域，在那里你可以获得竞争优势，他们可能是非常有价值的。在你只是对外界提供给你的信息进行簿记的地方？没有那么多-您可能从只记录“现在”的简单解决方案中获得了所需的一切。

我最近发表了一篇关于这个问题的文章。它解释了为什么事件源是一种持久性策略，不应该在全球范围内使用

总结一下：事件源强制您为每个更改的数据发出一个事件。这会导致非常细粒度的事件。如果您使用事件源进行跨微服务通信，则会将这些事件暴露给外部世界

最后，您公开了持久性层，这与在基于CRUD的持久性策略中公开（关系）数据库模式相当。

我最近发表了一篇关于这个问题的文章。它解释了为什么事件源是一种持久性策略，不应该在全球范围内使用

总结一下：事件源强制您为每个更改的数据发出一个事件。这会导致非常细粒度的事件。如果您使用事件源进行跨微服务通信，则会将这些事件暴露给外部世界

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最后，您公开了持久性层，这与在基于CRUD的持久性策略中公开（关系）数据库模式相当。

我在这里可能太天真了。与其考虑未来，不如考虑在开始一个项目时做“正确”或在过程中改变它之间什么更容易。对我来说，如果将来。。。当开始一个项目的范围将是小的，我相信…有一个事件的历史，肯定是一个大的优势，事件采购。但另一个问题是，您不依赖于供应商或任何类型的存储，因为您可以从事件存储中调配任何存储。例如，如果你从dynamodb改为cosmosdb，你就没有那么多问题了……你只有电子商务平台的文档库，你需要graphdb？没问题，您可以使用事件存储设置它。我对单一真相来源的真正担忧是，这是一个单一的失败点，也是不可扩展的。我在这里可能太天真了。与其考虑未来，不如考虑在开始一个项目时做“正确”或在过程中改变它之间什么更容易。对我来说，如果将来。。。当开始一个项目的范围将是小的，我相信…有一个事件的历史，肯定是一个大的优势，事件采购。但另一个问题是，您不依赖于供应商或任何类型的存储，因为您可以从事件存储中调配任何存储。例如，如果你从dynamodb改为cosmosdb，你就没有那么多问题了……你只有电子商务平台的文档库，你需要graphdb？没问题，您可以使用事件存储设置它。我对单一真相来源的真正担忧是，这是一个单一的失败点，而且不可扩展。对于这样的辩论问题，DDD-CQRS-ES松弛是一个可以去的地方——这是一个微妙的事情，从不同角度的往返中受益，也就是说，不可能有官方的最佳实践。反模式格言是一条经验法则，80/20规则-事件源化您的核心域比其他任何事情都更划算。对于类似这样的辩论问题，DDD-CQRS-ES slack是一个好去处-这是一个细微差别的事情，它将受益于to和