CQRS/ES com Lagom
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O documento discute arquitetura de microsserviços usando CQRS/ES e Lagom. Aborda três principais tópicos: 1) as vantagens dos microsserviços sobre arquiteturas monolíticas, 2) os princípios do CQRS/ES e 3) os passos para implementar um serviço usando a framework Lagom em Java/Scala.
CQRS/ES com Lagom
- 1. CQRS/ES Lagom Não mais do que o suficiente
- 2. Microservices • Mais usuários • Dados exigidos quase a tempo real • Dados em movimento • Abordagem poliglota • Ciclos de interação com usuários mais curtos
- 3. Microservices • Programação reativa • Responsividade - baixa latência • Resiliência - capacidade de se recuperar de falhas • Elasticidade - estabilidade sob carga • Orientado a mensagens - comunicação assíncrona
- 4. Microservices Antes Cada vez mais Máquina Isolada Em clusters Processador Núcleo único Múltiplos núcleos RAM Cara Barata Disco Caro Barato Rede Lenta Rápida Usuários simultâneos Poucos Muitos Dados Pouca quantidade Grande quantidade Latência Segundos Milisegundos
- 5. CQRS/ES • Uma raiz de agregado (aggregate root) recebe uma série de comandos; note que os comandos não são entidades persistentes. • Como resultado, são gerados eventos que são persistidos em um armazém de eventos. • Imediatamente após a persistência, os eventos são aplicados na raiz de agregado, atualizando seu estado - é a única maneira de modificar este estado.
- 6. Passos • Linguagem: Java+Scala • Ferramental: Intellij Idea+Activator/Sbt • Definir um serviço (descritor e métodos) • Implementar serviço
- 7. Partes importantes • Dependency Injection: Lagom faz uso de Google Guice para construir ‘grafos’ de serviços.
- 9. Scala, o básico • Simplificações da linguagem • Construtores • Import tem escopo - implícitos. • Case classes • Genéricos • Options • Pattern matching • Funções anônimas • Futures
- 10. CQRS/ES • Checklist: • Definir agregados • Definir comandos • Definir eventos • Etiquetar eventos
- 12. Implementar serviço • A interface (trait) de serviço definida pela API será implementada, assim como cada um de seus métodos.
- 13. Cassandra Read Side • Não pense como em um BD relacional • Modele a partir das perguntas (queries) • Denormalize e duplique para melhorar o desempenho de leitura • Não deixe para pensar nos índices depois • Pense na estrutura física do armazenamento
- 14. Próximas versões • Conteiners Docker • Orquestração com Kubernetes • Service Location com Zookeeper
- 15. Kubernetes • Pods • Replication • Labels • Services
- 16. – Maurício Fernandes de Castro mauricio@iservport.com Dúvidas?