确保您不会使用 EventSourcing 两次添加同一个人数据
Making sure you don't add same person data twice using EventSourcing
我想知道您如何确保不会在 EventStore 中添加同一个人两次？
假设您在应用程序中添加了人员数据，但您希望确保不会在不同的流中两次添加相同的人名和生日。
你是问 ReadModels 还是在你的 Evenstore 里做？
I am wondering how you make sure you are not adding the same person twice in your EventStore?
您要解决的问题的一般形式是 set validation。
第 1 步是非常努力地推迟确保数据始终唯一的要求 - 如果它不必始终唯一，那么您可以使用检测和纠正方法。参见 Pat Helland 的 Memories, Guesses, and Apologies。粗略地翻译一下，你会尽你所能地利用你所拥有的信息，如果事实证明你必须恢复错误，请备份。
如果违反唯一性会让您面临无法接受table的风险（例如，因为复制违反了政府规定的隐私要求而被起诉破产），那么您必须工作。
要验证集合的唯一性，您需要锁定整个集合；这个锁在实现中可以是悲观的或乐观的。当整个集合存储在一个地方（也就是说，在一个锁下）时，这是相对简单的，但是当集合被分布式（也称为多个数据库）时，这就是一场噩梦。
如果您的集合是 聚合（这意味着为了更新目的，集合的成员被视为一个整体），那么 DDD 的机制很简单。将集合从 "repository" 加载到内存中，对集合进行更改，保留更改。
这种设计适用于每个聚合都有一个流的事件源——您可以通过锁定 "the" 流来防止竞争。
大多数人不想要这种设计，因为集合的成员很大，对于大多数数据，您只需要该数据的一小部分，所以 loading/storing 工作内存中的整个集合是浪费。
因此，他们所做的是将维护唯一性 属性 的责任从域模型转移到存储。 RDBMS 解决方案 非常擅长集合 。您定义维护 属性 的约束，数据库确保不允许任何违反约束的写入。
如果您的事件存储是关系数据库，您可以做同样的事情——事件流和 table 维护您的集合不变量在同一个事务中一起更新。
如果您的事件存储不是关系数据库？好吧，再一次，你必须看看钱——如果风险足够高，那么你 必须 丢弃不能让你解决问题的管道，而用能解决问题的管道。
在某些情况下，还有另一种方法：将需要唯一的信息编码到流标识符中。流来表示 "All users named Bob"，然后您的域模型可以确保 Bob 流一次最多包含一个活跃用户。
然后你开始需要考虑 Bob 这个名字是不是 stable，当一个 unstable 名称更改。
人名是一个特别痛苦的问题，因为none of the things we believe about names are true。因此，您会遇到所有常见的唯一性问题，最多拨到 11 个。
如果你要验证这种事情，那么它应该在 IMO 本身的聚合中完成，你必须像你一样使用读取模型说。但是你最终将基础设施 code/dependencies 发送到你的 aggregates/passed 到你的方法中。
在这种情况下，我建议创建 Person.Id、Person.Name、Person.Birthday 的读取模型，然后创建一些服务而不是直接创建 Person它使用读取模型 table 来查找一行是否存在，然后将聚合返回给您，或者创建一个新的聚合并将其返回。然后你根本不需要验证，只要所有的 Person-creation 都是通过这个服务完成的。
我想知道您如何确保不会在 EventStore 中添加同一个人两次？
假设您在应用程序中添加了人员数据，但您希望确保不会在不同的流中两次添加相同的人名和生日。
你是问 ReadModels 还是在你的 Evenstore 里做？
I am wondering how you make sure you are not adding the same person twice in your EventStore?
您要解决的问题的一般形式是 set validation。
第 1 步是非常努力地推迟确保数据始终唯一的要求 - 如果它不必始终唯一，那么您可以使用检测和纠正方法。参见 Pat Helland 的 Memories, Guesses, and Apologies。粗略地翻译一下，你会尽你所能地利用你所拥有的信息，如果事实证明你必须恢复错误，请备份。
如果违反唯一性会让您面临无法接受table的风险（例如，因为复制违反了政府规定的隐私要求而被起诉破产），那么您必须工作。
要验证集合的唯一性，您需要锁定整个集合；这个锁在实现中可以是悲观的或乐观的。当整个集合存储在一个地方（也就是说，在一个锁下）时，这是相对简单的，但是当集合被分布式（也称为多个数据库）时，这就是一场噩梦。
如果您的集合是 聚合（这意味着为了更新目的，集合的成员被视为一个整体），那么 DDD 的机制很简单。将集合从 "repository" 加载到内存中，对集合进行更改，保留更改。
这种设计适用于每个聚合都有一个流的事件源——您可以通过锁定 "the" 流来防止竞争。
大多数人不想要这种设计，因为集合的成员很大，对于大多数数据，您只需要该数据的一小部分，所以 loading/storing 工作内存中的整个集合是浪费。
因此，他们所做的是将维护唯一性 属性 的责任从域模型转移到存储。 RDBMS 解决方案 非常擅长集合 。您定义维护 属性 的约束，数据库确保不允许任何违反约束的写入。
如果您的事件存储是关系数据库，您可以做同样的事情——事件流和 table 维护您的集合不变量在同一个事务中一起更新。
如果您的事件存储不是关系数据库？好吧，再一次，你必须看看钱——如果风险足够高，那么你 必须 丢弃不能让你解决问题的管道，而用能解决问题的管道。
在某些情况下，还有另一种方法：将需要唯一的信息编码到流标识符中。流来表示 "All users named Bob"，然后您的域模型可以确保 Bob 流一次最多包含一个活跃用户。
然后你开始需要考虑 Bob 这个名字是不是 stable，当一个 unstable 名称更改。
人名是一个特别痛苦的问题，因为none of the things we believe about names are true。因此，您会遇到所有常见的唯一性问题，最多拨到 11 个。
如果你要验证这种事情，那么它应该在 IMO 本身的聚合中完成，你必须像你一样使用读取模型说。但是你最终将基础设施 code/dependencies 发送到你的 aggregates/passed 到你的方法中。
在这种情况下，我建议创建 Person.Id、Person.Name、Person.Birthday 的读取模型，然后创建一些服务而不是直接创建 Person它使用读取模型 table 来查找一行是否存在，然后将聚合返回给您，或者创建一个新的聚合并将其返回。然后你根本不需要验证，只要所有的 Person-creation 都是通过这个服务完成的。