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akka-typed(10) - event-sourcing, CQRS实战
EventSourcedBehaviro是akka-typed为event-sourcing事件源模式提供的开发支持。具体的原理和使用方法在前面的博客里都介绍过了，在这篇就不再重复。 我们把时间精力放到对event-sourcing的了解和应用上。 可以说，event-sourcing是一种数据库操作的模式。 event-sourcing与传统数据库操作模式的最大分别就是：event-sourcing对数据库的更新过程可以重复，在一个既定的原点开始重演所有动作可以得出同样的结果，即同样的数据库状态。 event-sourcing恰恰就能有针对性的解决这些问题。 感觉到，event-sourcing模式应该可以避免对“锁”的使用：在高并发环境里，event-sourcing系统的每个用户在任何时间都有可能对数据库进行操作。
62430发布于 2020-08-17 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka-CQRS（0）- 基于akka-cluster的读写分离框架，构建gRPC移动应用后端架构
akka-CQRS大约是由event-sourcing、persistenceActor、persistenceQuery三个部分组成。 而event-sourcing模式是把所有更该数据的事件（events）或者说是动作都存放在一个log（journal）表里。 在下面跟着的几篇博客里我们会分别讨论event-sourcing,persistenceActor,persistenceQuery和gRPC。
78520发布于 2019-05-25 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（0）：聊聊对Akka的初步了解和想法
其中persistenceActor很有吸引力，它可以通过CQRS模式帮助实现新的数据库操作模式ES（Event-Sourcing）。 当然，从另一个方面来讲，Event-Sourcing作为一种新的数据库操作模式，应该能解决任何数据库应用软件所普遍面对的数据重演功能缺失，以及数据库使用压力等问题。
1.3K80发布于 2018-01-05 - 来自专栏温安适的blog
保证MQ消息传递的一致性
2.1什么是Event-Sourcing？ 它是一种基于事件回溯的解决方案，一般将它应用在领域对象模型中。事件不可枚举，事件类型可以枚举。 本文3中模式， 定时补偿+幂等消费 推拉结合 Event-Sourcing和MQ，实现RPC式分布式事务，（来自@黄勇 ，老师）
2.7K70发布于 2018-05-17 - 来自专栏函数式编程语言及工具
alpakka-kafka(6)-kafka应用案例，用户接口
而且kafka的消息是持久性的，有重复消费控制机制可以实现数据状态的重新计算，是事件源event-sourcing模式的一项理想工具选择。这就是我选择kafka的原因。 高并发、高频率的数据录入部分（特别是收银终端商品条码扫描销售）已经通过event-sourcing,CQRS等模式实现了。接着需要后端的数据处理部分，特别是当前库存状态更新。
68920发布于 2021-08-12 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka-CQRS（6）- read-side
因为业务逻辑中一个动作的发生时间顺序往往会对周围业务数据产生不同的影响，所以现在只能考虑事件源event-sourcing这种模式了。
80030发布于 2019-05-25 - 来自专栏函数式编程语言及工具
SDP（0）：Streaming-Data-Processor - Data Processing with Akka-Stream
第一部分可以用CQRS（Command-Query-Responsibility-Separation）即读写分离架构和事件记录（event-sourcing）模式来实现一种高效快速响应、安全稳定运行的数据采集体系
67510编辑于 2022-05-10 - 来自专栏方丈的寺院
为什么微服务应该是事件驱动？
建立微服务的真正道路是事件驱动，这是一个有着DDD, CQRS, Event-sourcing, event streaming, complex-event processing(CEP) 等背景以及丰富
95720发布于 2019-08-05 - 来自专栏超级架构师
【领域驱动设计】Redux 和领域驱动设计
如果您听说过 Event-Sourcing 或 CQRS，那么您已经与 DDD 擦肩而过。 我们可以将 DDD 分为两个领域：战略和战术。该策略引入了泛在语言和限界上下文。
2K30编辑于 2022-05-11 - 来自专栏函数式编程语言及工具
akka-typed(9) - 业务分片、整合，谈谈lagom, 需要吗？
最让我感到失望的是lagom的服务分片（service-sharding）直接就是akka-cluster那一套：cluster、event-sourcing、CQRS什么的都需要自己从头到尾重新编写。
1.1K20发布于 2020-08-11 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（16）： 持久化模式：PersistentFSM-可以自动修复的状态机器
在FSM结构基础上，PersistentFSM又增加了领域事件（domain-event）这一元素，也就是事件来源（event-sourcing）模式里持久化的目标。 PersistentFSM继承了PersistentActor事件来源（event-sourcing）模式。
1.2K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（14）： 持久化模式：PersistentActor
PersistentActor是一种特殊的带有内部状态的Actor，它是以事件来源模式（event-sourcing）来进行内部状态持久化的。持久化是指存入由文件或数据库形成的日志。 persistenceId: String, criteria: SnapshotSelectionCriteria) extends Request } 好了，下面我们再分析一下这个事件来源模式（event-sourcing
1.8K80发布于 2018-01-05 - 来自专栏ThoughtWorks
Thoughtworks第26期技术雷达——平台象限
作为 Uber 开源项目（OOS）Cadence 的衍生项目，Temporal 对于长期运行的工作流采用了事件溯源 (event-sourcing) 模式，因此它们可以在进程或主机的崩溃后恢复。
3.4K50编辑于 2022-04-15 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka-CQRS（5）- CQRS Writer Actor 部署和测试
上篇我们做了一个WriterActor的例子，主要目的是示范WriterActor如何作为集群分片用persistentActor特性及event-sourcing模式实现CQRS的写功能。
1.1K30发布于 2019-05-25 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka-CQRS（1）- Write-side, Persisting event sources：CQRS存写端操作方式
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）。
57710发布于 2019-05-25 - 来自专栏PhpZendo
事件驱动架构设计
事件溯源（Event-Sourcing） 假设，现在有一个刚刚初始化的实体（Entity）。作为实体，它有自己的标识（identity），它对应现实世界中的某一事物，在程序中就是模型。
3.5K21发布于 2018-09-17 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka-Cluster（6）- Cluster-Sharding：集群分片，分布式交互程序核心方式
为了更贴近现实，在例子使用了event-sourcing,persistentActor等尚未完整介绍的技术和工具。我会在接着的讨论里介绍它们的原理和使用方式。
1.7K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏黑光技术
微服务架构设计和其设计模式介绍
patterns/cqrs#event-sourcing-and-cqrs [8] https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/event-sourcing
1.2K10编辑于 2023-02-23 - 来自专栏EAWorld
微服务数据一致性的演进：SAGA，CQRS，Event Sourcing的由来和局限
这将是一种 event-sourcing的形态，在这种情况下，服务状态实际上变成了一个读模型，而每个事件都是一个写模型。 ?
2.7K50发布于 2018-11-30 - 来自专栏JAVA技术zhai
架构的本质是管理复杂性，微服务本身也是架构演化的结果
Richardson 微服务系列之「最佳实例：Eventuate」 http://blog.daocloud.io/chris-richardson-3/ Chris Richardson在他的GitHub上还做了一个event-sourcing
1K30发布于 2019-02-15
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