使用Kafka Streams构建事件溯源系统
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.36M时长：02:58
最近，在乌克兰基辅举行的 JEEConf 大会上，Wix 的软件工程师阿米泰·霍维茨（Amitay Horwitz），介绍了他的团队是如何实现一个事件溯源的发票系统，以及团队是如何使用 Kafka Streams 实现新的设计。
在设计新服务时，霍维茨和他的团队想要创建一种小规模的简单软件库，具有非侵入式的、能维护数据的完整性、易于添加客户视图等能力。为了实现这个目标，团队决定使用事件溯源架构实现服务。
在霍维茨看来，Kafka 是一种有副本的、容错的、分布式的只添加日志，经常被用于“发布者 - 订阅者”模式，或者是作为队列使用。Kafka 的基本结构为主题（Topic），它是一种分区的逻辑队列。事件溯源系统具有两个重要的关键特性，分别是使用单一分区维护消息的顺序，以及消息在被消费后得到存储。
据介绍，Kafka Streams 为 Kafka 添加了流处理的能力。它提供了两种抽象：
数据流（Streams）：霍维茨认为，数据流是流动的数据，是一种无限、有序、可以重放的不可变数据序列，适用于事件源系统。
表（Tables）：它是静止的数据，存储了聚合数据在某个时间点的视图，并在接收到新消息时更新。
在使用 Kafka 的发票系统新设计中，团队实现了一个快照状态存储，用于保存每个聚合的当前状态。当从命令流中接收到一个命令后，命令处理器从状态存储中读取相应聚合的当前状态。进而处理器可以决定命令状态是成功还是失败。如果命令处理成功，那么系统将会创建事件，推送到事件存储并读取新事件的数据流，然后更新状态存储中的聚合状态。
Kafka 是新架构的核心，其中微服务可以与 Kafka 通信，而且微服务之间也是通过 Kafka 通信的。系统还可以推送信息到 Kafka，或者是在创建分析报告实例时，从 Kafka 获取信息。
霍维茨表示，尽管他们已经在生产中大量地使用了 Kafka，但是新设计依然处于评估阶段。有人认为 Kafka 并不适用于 CQRS 和事件溯源系统，但是，霍维茨认为，可以在明确权衡考虑的情况下充分使用 Kafka。如果用户希望能够保存具有客户各种属性的页面浏览事件，那么就可以轻易地根据这些信息创建聚合。这样做符合事件溯源的形式，而且 Kafka 非常适用于此。
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