Документ обсуждает создание моделей чтения с использованием потоков событий и различных бизнес-доменов, включая сотрудников и продажи. Рассматриваются ограничения классического подхода и преимущества подхода CQRS, включая использование системы Nuclear River для повышения согласованности и производительности. Автор подчеркивает важность выбора правильного решения на основе бизнес-кейсов и контекстов.

1. Построение Read Model-ей
с использованием потоков
событий
https://github.com/denisivan0v
@denisivanov

2. Бизнес домен
Продажи

3. Бизнес домен
- Сотрудники с разными потребностями

4. Бизнес домен
- Сотрудники с разными потребностями
- Много бизнес-процессов и сценариев

5. Бизнес домен
- Сотрудники с разными потребностями
- Много бизнес-процессов и сценариев
- Частые проверки целостности

6. Бизнес домен
- Сотрудники с разными потребностями
- Много бизнес-процессов и сценариев
- Частые проверки целостности
- Отчеты

7. Классический подход
User Interface
Business Logic
Database

8. Классический подход
User Interface
Business Logic
Database
SQL Server

9. Классический подход
User Interface
Business Logic
Database
SQL Server
ORM

10. Классический подход
User Interface
Business Logic
Database
SQL Server
Repositories
Services
ORM

11. Классический подход
User Interface
Business Logic
Database
SQL Server
Repositories
Services
ASP.NET MVC
+ JS
ORM

12. Ограничения
- Потеря бизнес-смысла при работе на
уровне данных

13. Ограничения
- Потеря бизнес-смысла при работе на
уровне данных
- Баланс между кейсами чтения и записи

14. Ограничения
- Потеря бизнес-смысла при работе на
уровне данных
- Баланс между кейсами чтения и записи
- Изменения схемы данных

15. Ограничения
- Много параметризованных запросов

16. Ограничения
- Много параметризованных запросов
- Обобщенный API

17. Ограничения
- Много параметризованных запросов
- Обобщенный API
- Запросы данных из многих систем

18. Ограничения
- Много параметризованных запросов
- Обобщенный API
- Запросы данных из многих систем
- Запросы вычисляемых данных

19. Другой подход
Command and Query
Responsibility Segregation

20. CQRS-подход
User Interface
Business Logic
Database
Thin Read Layer

21. CQRS-подход
Bounded context

22. CQRS-подход
User Interface
Business Logic
Database
Thin Read Layer

23. CQRS-подход
User Interface
Business Logic
Database
Thin Read Layer
Database

24. CQRS-подход
User Interface
Business Logic
Database
Thin Read Layer
Database

25. CQRS-подход
User Interface
Domain Model
Event Store
Thin Read Layer
Database

26. CQRS-подход
Eventual consistency

27. CQRS-подход
User Interface
Business Logic
Database
Thin Read Layer
Database
Read Model

28. CQRS-подход
User Interface
Write Model Read Model

29. CQRS-подход
User Interface
Write Model Read Model
Read Model
Read Model

30. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database

31. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database
Events

33. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database
Events
Observer

35. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database
Events
Database
Observer

37. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database
Events
Database
Observer

38. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database
Events
Querying API
Database
Observer

39. Построение Read Model
User Interface
Business Logic
Database
Events
Querying API
Database
Observer

40. Построение Read Model
NuClear River
https://github.com/2gis/nuclear-river

41. NuClear River
User Interface
Business Logic
Database
Events
Querying API
Database
Observer

42. NuClear River
User Interface
Business Logic
Database
Querying API

43. NuClear River. Querying
- REST API на основе протокола OData

44. NuClear River. Querying
- REST API на основе протокола OData
- WebAPI + OData libs + EF stack

45. NuClear River. Querying
- REST API на основе протокола OData
- WebAPI + OData libs + EF stack
- Кастомизация из коробки (DSL)

46. NuClear River. Querying
Demo

47. NuClear River. Querying

48. NuClear River. Observer
- Pipeline-based

49. NuClear River. Observer
- Pipeline-based
- Отдельное хранилище «фактов»

51. NuClear River. Observer
- Pipeline-based
- Отдельное хранилище «фактов»
- Обеспечивает согласованность агрегатов в
модели чтения

56. NuClear River. Observer
- Pipeline-based
- Отдельное хранилище «фактов»
- Обеспечивает согласованность агрегатов в
модели чтения
- Кастомизация из коробки (DSL)

57. NuClear River. Telemetry
- Использует ELK stack

58. NuClear River. Telemetry
- Использует ELK stack
- Позволяет хранить и анализировать любою
информацию о работе системы

59. NuClear River. Telemetry
Demo

60. NuClear River. Telemetry

61. Profits

62. Profits
- Высокая согласованность с бизнесом

63. Profits
- Высокая согласованность с бизнесом
- Выбор уровня связанности моделей чтения

64. Profits
- Высокая согласованность с бизнесом
- Выбор уровня связанности моделей чтения
- API на основе открытого стандарта

65. Profits
- Высокая согласованность с бизнесом
- Выбор уровня связанности моделей чтения
- API на основе открытого стандарта
- Производительность

66. Summary
- Классический подход работает, но не всегда

67. Summary
- Классический подход работает, но не всегда
- Начинайте с бизнес-кейсов, определите
bounded context

68. Summary
- Классический подход работает, но не всегда
- Начинайте с бизнес-кейсов, определите
bounded context
- Выбирайте подходящий способ решения
задач

69. Summary
- Классический подход работает, но не всегда
- Начинайте с бизнес-кейсов, определите
bounded context
- Выбирайте подходящий способ решения
задач
- Используйте NuClear River для экономии

70. Вопросы?
Денис Иванов
https://github.com/denisivan0v
@denisivanov

71. Join NuClear River!
https://github.com/2gis/nuclear-river
https://2gis.gitbooks.io/nuclear-
river/content/en/index.html