"Modelling Reactive Systems with Event Storming and Domain-Driven Design"
- https://blog.redelastic.com/corporate-arts-crafts-modelling-reactive-systems-with-event-storming-73c6236f5dd7

#DistributedSystems #DDD #Microservices #EDA

Vaughn Vernon подготовил ряд демонстрационных приложений с использованием VLINGO XOOM. Там же есть широко-известные примеры из Красной Книги "Implementing Domain-Driven Design".

xoom-examples
The VLINGO XOOM examples demonstrating features and functionality available in the reactive components.
- https://github.com/vlingo/xoom-examples

Если кто-то помнит, еще год назад активно обсуждалась тема, почему бы не генерировать автоматически код DDD-приложения по модели? Похоже, что Vaughn Vernon неплохо продвинулся в этом направлении:
- https://github.com/vlingo/xoom-designer/blob/master/README.md#project-generation

#DDD #SoftwareArchitecture #SoftwareDesign #Microservices #ActorModel #DistributedSystems #CQRS #EventSourcing

Перевод мини-курса Брайана Кукси "Введение в API", выполненный коллегами из Systems Education
- https://systems.education/api-intro

Оригинал:
- https://zapier.com/learn/apis/

Местами нужно вносить поправки на возраст материала.

#SoftwareArchitecure #DistributedSystems #Integration

Proto.Actor's Realtime-Map demo has been ported to Golang.

Learn how to build real-time visualizations using the actor model with Proto.Actor
https://twitter.com/ProtoActor/status/1452306575733964808?t=JYHHNKiQifzn2kFRrUuPCw&s=19

Real-time Map displays real-time positions of public transport vehicles in Helsinki. It's a showcase for Proto.Actor - an ultra-fast distributed actors solution for Go, C#, and Java/Kotlin.
- https://github.com/asynkron/realtimemap-go

#DDD #SoftwareArchitecture #SoftwareDesign #Microservices #ActorModel #DistributedSystems #CQRS #EventSourcing

Нужно было, наверное, немного прокомментировать предыдущий пост, судя по недооцененной статистике.

Actor Model - чрезвычайно мощный механизм в DDD. Vaughn Vernon написал даже отдельную книгу "Reactive Messaging Patterns with the Actor Model: Applications and Integration in Scala and Akka", и создал несколько примеров:
- https://github.com/VaughnVernon/DDDwithActors

А сейчас Vaughn Vernon работает над xoom-actors:
- https://github.com/vlingo/xoom-actors

Proto.Actor разрабатывается автором Akka.NET. Здесь он пишет почему он начал новый проект:
- https://github.com/asynkron/protoactor-go#history

Причем, начал он писать его на Golang, хотя при этом поддерживаются языки Golang, C# and Java/Kotlin.

Для меня лично реализация на Golang имеет важное значение с точки зрения сертификации. Мы присматриваемся к Proto.Actor, и при удобном случае намерены попробовать его в действии.

Ребята так же создали демонстрационное приложение на Golang с использованием Proto.Actor, которое является аналогом real-time отображения общественного транспорта на Яндекс.Картах.

Кстати, это - клон. Оригинал написан на .NET.

В век, когда даже обычных DDD reference applications на Golang можно наскрести всего пару штук, reference application от создателей Proto.Actor с использованием Actor Model представляет собою определенный интерес.

Ну и еще это событие показывает, что Golang повзрослел, и практики проектирования вошли в Golang серьезно и надолго. Времена спагетти-кода и фраз “Don’t do Java in Golang!" остались в истории.

#DDD #SoftwareArchitecture #SoftwareDesign #Microservices #ActorModel #DistributedSystems #CQRS #EventSourcing

Интересные рассуждения на тему, должна ли гарантия доставки возлагаться на инфраструктуру, или же в этом должна быть заинтересована логика более высокого уровня политики? В последнем случае становится возможным существенно снизить накладные расходы на инфраструктуру и повысить performance.

"Nobody Needs Reliable Messaging" by Marc de Graauw
- https://www.infoq.com/articles/no-reliable-messaging/

Отдельный интерес вызвал описанный в статье кейс с нарушением согласованности (нарушением очередности доставки сообщений). Я встречал эту проблему в некоторых российских банках и брокерах, когда событие расходной операции успевает обработаться раньше, чем событие приходной операции, что вызывает превышение лимита технического овердрафта - все как в статье.

Конечно, тут речь идет уже о другой проблеме - выбор и достижение правильной модели согласованности:
- https://jepsen.io/consistency

В статье эта тема затронута, но не раскрыта.

Небольшую сложность в понимание статьи вносит тот факт, что в ней не делается четкого различия между Командой (когда отправитель осведомлен о получателе) и Событием. И не хватает взгляда с позиции достижения Low Coupling.

Но в целом, статья заслуживает внимания.

Кстати, по поводу моделей согласованности - одной из оптимальных и часто используемых моделей согласованности, которая позволяет достигнуть наибольшего уровня параллелизма при наименьших последствиях нарушения последовательности обработки, является Causal Consistency:
- https://t.me/emacsway_log/562

Vaughn Vernon тоже не обошел эту проблему стороной:
- https://t.me/emacsway_log/62

У меня по этой теме в свое время набралось материала на целую статью:
- https://emacsway.github.io/ru/message-ordering-in-competing-consumers/

#DDD #Microservices #DistributedSystems #SoftwareArchitecture

Довольно неплохая библиотека от Nginx со свободным доступом:
https://www.nginx.com/resources/library/

#Microservices #SoftwareArchitecture #DistributedSystems

Сравнение брокеров сообщений
- https://docs.nats.io/compare-nats

#DistributedSystems #SoftwareArchitecture #Microservices #DDD

"REST, что же ты такое? Понятное введение в технологию для ИТ-аналитиков"
- https://habr.com/ru/post/590679/

-https://systems.education/what-is-rest

#SoftwareArchitecure #DistributedSystems #Integration

Process Manager (Orchestration-based Saga) implementation with Watermill (Golang)
- https://github.com/czeslavo/process-manager
- https://github.com/ThreeDotsLabs/watermill/issues/7#issuecomment-753450071

#DistributedSystems #EIP #EDA #DDD #Microservices #Golang #SoftwareArchitecture #SoftwareDesign

Martin Fowler говорит о подготовке книги по распределенным паттернам:
https://youtu.be/0TwoubGSXpc

Thanks to @adzeitor

#DistributedSystems #SoftwareArchitecture #DDD #Microservices

Что-то я упустил новые статьи в "Patterns of Distributed Systems":

Paxos:
- https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/paxos.html

Two Phase Commit:
- https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/two-phase-commit.html

И новые статьи в "Patterns of Legacy Displacement":

Legacy Mimic:
- https://martinfowler.com/articles/patterns-legacy-displacement/legacy-mimic.html

Critical Aggregator:
- https://martinfowler.com/articles/patterns-legacy-displacement/critical-aggregator.html

Replicated Log:
- https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/replicated-log.html

Divert the Flow:
- https://martinfowler.com/articles/patterns-legacy-displacement/divert-the-flow.html

#DistributedSystems #SoftwareArchitecture

"Error Handling Patterns for Apache Kafka Applications" by Gerardo Villeda
- https://www.confluent.io/blog/error-handling-patterns-in-kafka/

Неплохая статья, которая затрагивает в т.ч. и проблему очередности доставки сообщений.

#DistributedSystems #SoftwareArchitecture #Microservices #DDD

Две статьи о том, что проблема гонки сообщений в шине может решаться на уровне бизнес-логики. Одна из них - от Vaughn Vernon. Он даже видит в этом превосходство DDD.

1. "Modeling Uncertainty with Reactive DDD" by Vaughn Vernon reviewed by Thomas Betts
2. "Nobody Needs Reliable Messaging" by Marc de Graauw

#DDD #Microservices #DistributedSystems

Список решений для реализации CRDT / Offline-First от Martin Kleppmann:

- https://crdt.tech/implementations

#DistributedSystems #DDD #Microservices #CRDT

🔷 "Big Data is Dead" by Jordan Tigani
- https://motherduck.com/blog/big-data-is-dead/

#DistributedSystems

Не призываю, но на безрыбье... Django + Transactional Outbox: https://medium.com/@antunesleo/ensuring-data-consistency-in-microservices-using-django-jaiminho-and-transaction-outbox-to-avoid-e9fbc21e2dcc

Исходный код: https://github.com/loadsmart/django-jaiminho

Параллельно подвернулась неплохая статейка "Event Sourcing vs. Change Data Capture" by Eric Murphy:
- https://debezium.io/blog/2020/02/10/event-sourcing-vs-cdc/

See also: https://github.com/juntossomosmais/django-outbox-pattern

#DistributedSystems

Статья уже трехлетней давности, но приводятся методика и средства тестирования - при необходимости можно актуализировать своими силами: "Benchmarking Apache Kafka, Apache Pulsar, and RabbitMQ: Which is the Fastest?"
- https://www.confluent.io/blog/kafka-fastest-messaging-system/

[UPDATE]: Отчеты посвежее, средства тестирования те же:

- "A Comparison of Messaging Platforms: Apache Pulsar vs. RabbitMQ vs. NATS JetStream" https://streamnative.io/blog/comparison-of-messaging-platforms-apache-pulsar-vs-rabbitmq-vs-nats-jetstream

"Apache Pulsar vs. Apache Kafka 2022 Benchmark"
- https://streamnative.io/blog/apache-pulsar-vs-apache-kafka-2022-benchmark

#DistributedSystems

По результатам опроса большинство предпочитает инкрементировать версию Агрегата единожды на транзакцию, а не на Доменное Событие (на факт изменения состояния).

Хочу поделиться результатом своих двухдневных размышлений по этому поводу, которые вынудили меня изменить эту точку зрения:
- https://dckms.github.io/system-architecture/emacsway/it/ddd/tactical-design/repository/causal-consistency.html

А какие у вас соображения по этому поводу?

#DDD #DistributedSystems #Microservices #CausalConsistency