最终一致性 - Axon 冲突解决器
Eventual consistency - Axon conflict resolver
我正在研究 PoC 以评估使用 Axon 框架开发新应用程序。
我担心的是与 CQRS 模式的最终一致性，因为一致性是我们的要求。
有很多关于这个主题的文章和话题，所以如果我创建了一个重复的话题，我深表歉意。
Axon 提供 conflict resolver 但我不确定它是如何工作的。
我在 open source project 上找到了一个例子。
此解决方案将聚合版本存储在事件存储和读取模型中。然后客户端将从读取模型中读取版本。
如果我有不同的读取模型，会不会有版本冲突呢？
Axon 如何解决冲突？
谢谢
在我们深入探讨 Axon 如何处理一致性之前，我想在 CQRS 作为一个概念的上下文中指出一些事情。
对于与 CQRS 相结合的一致性存在很多误解。最终一致性的概念适用于您在应用程序中定义的不同模型。例如，命令模型最近可能更改了状态，但查询模型尚未反映该状态。查询模型最终与命令模型一致。但是，该查询模型中的信息本身仍然是一致的。
更重要的是，这使您可以围绕一致性重要的地方和可以放松的地方做出有意识的选择。通常，命令模型做出一致性很重要的决策。您希望确保每个决定都是根据最近更改的相关知识做出的。这就是聚合的目的。聚合将始终做出与其状态一致的决策。
我建议阅读 Reactive Principles 文档 [1]，即第 V [2] 节。
然后是轴突。 Axon 非常严格地实现了 DDD 和 CQRS 的概念。一致性在聚合中是神圣的。例如，当使用事件溯源时，具有聚合流的事件保证是基于包含该流中所有先前事件的状态生成的。换句话说，流中的事件编号 9 是在知道事件编号 0 到 8 的情况下创建的。保证。
事件发布后，并不意味着任何预测都已经是最新的。这可能需要几毫秒。放松一致性允许我们扩展我们的系统。唯一的缺点是用户可能会执行命令、执行查询但还看不到结果。实际上，这在系统中比您想象的要普遍得多。有很多方法可以防止这成为一个问题。实时更新用户界面是一种强大的处理方式。那么哪个用户进行了更改并不重要；他们几乎立即就能看到它。
反过来可能会带来挑战。用户通过查询观察系统状态。这可能（并且 总是 会，即使没有 CQRS）提供过时的数据；数据可能在用户观看时已被更改。用户决定进行更改。但是，与此同时，信息已经更改。这个其他更改可能是这样的，如果用户知道，它就永远不会提交该命令。
在 Axon 中，您可以使用冲突解决器来检测这些“看不见的”并行操作。您可以使用来自传入事件的“聚合序列”并将它们与您的投影一起存储。如果用户操作导致针对该聚合的命令，则将聚合序列作为预期聚合版本传递。如果实际聚合的版本与此不匹配（因为它同时已被更改），您将决定这是否有问题。参考指南 [3] 中有一个简短的解释。
我希望这能阐明 CQRS 和 Axon 上下文中的一致性。
[1] https://principles.reactive.foundation
[2]https://principles.reactive.foundation/principles/tailor-consistency.html
我正在研究 PoC 以评估使用 Axon 框架开发新应用程序。
我担心的是与 CQRS 模式的最终一致性，因为一致性是我们的要求。
有很多关于这个主题的文章和话题，所以如果我创建了一个重复的话题，我深表歉意。
Axon 提供 conflict resolver 但我不确定它是如何工作的。
我在 open source project 上找到了一个例子。
此解决方案将聚合版本存储在事件存储和读取模型中。然后客户端将从读取模型中读取版本。 如果我有不同的读取模型，会不会有版本冲突呢？
Axon 如何解决冲突？
谢谢
在我们深入探讨 Axon 如何处理一致性之前，我想在 CQRS 作为一个概念的上下文中指出一些事情。
对于与 CQRS 相结合的一致性存在很多误解。最终一致性的概念适用于您在应用程序中定义的不同模型。例如，命令模型最近可能更改了状态，但查询模型尚未反映该状态。查询模型最终与命令模型一致。但是，该查询模型中的信息本身仍然是一致的。
更重要的是，这使您可以围绕一致性重要的地方和可以放松的地方做出有意识的选择。通常，命令模型做出一致性很重要的决策。您希望确保每个决定都是根据最近更改的相关知识做出的。这就是聚合的目的。聚合将始终做出与其状态一致的决策。
我建议阅读 Reactive Principles 文档 [1]，即第 V [2] 节。
然后是轴突。 Axon 非常严格地实现了 DDD 和 CQRS 的概念。一致性在聚合中是神圣的。例如，当使用事件溯源时，具有聚合流的事件保证是基于包含该流中所有先前事件的状态生成的。换句话说，流中的事件编号 9 是在知道事件编号 0 到 8 的情况下创建的。保证。
事件发布后，并不意味着任何预测都已经是最新的。这可能需要几毫秒。放松一致性允许我们扩展我们的系统。唯一的缺点是用户可能会执行命令、执行查询但还看不到结果。实际上，这在系统中比您想象的要普遍得多。有很多方法可以防止这成为一个问题。实时更新用户界面是一种强大的处理方式。那么哪个用户进行了更改并不重要；他们几乎立即就能看到它。
反过来可能会带来挑战。用户通过查询观察系统状态。这可能（并且 总是 会，即使没有 CQRS）提供过时的数据；数据可能在用户观看时已被更改。用户决定进行更改。但是，与此同时，信息已经更改。这个其他更改可能是这样的，如果用户知道，它就永远不会提交该命令。
在 Axon 中，您可以使用冲突解决器来检测这些“看不见的”并行操作。您可以使用来自传入事件的“聚合序列”并将它们与您的投影一起存储。如果用户操作导致针对该聚合的命令，则将聚合序列作为预期聚合版本传递。如果实际聚合的版本与此不匹配（因为它同时已被更改），您将决定这是否有问题。参考指南 [3] 中有一个简短的解释。
我希望这能阐明 CQRS 和 Axon 上下文中的一致性。
[1] https://principles.reactive.foundation
[2]https://principles.reactive.foundation/principles/tailor-consistency.html