
我有一个结构性的问题,我不知道要解决什么解决方案.
想像下面的例子:
发送一份指令,其中包含银行客户存入一定金额的信息(DepositCommand).
在命令处理程序/ Entity / Aggregate(对于讨论来说不重要)必须应用业务规则;
如果客户是前10%的客户之一,赢得一些奖金.
问题是如何获得最新,一致的数据,以了解客户在存款之后是否在前10%.
>我不能使用事件存储,因为不可能进行这样的查询;
>我不知道如果我可以使用阅读模型,因为不是100%
确定是最新的.
如果您需要数据库中的数据来应用业务规则,您该怎么做?如果我不注意最新的数据,我遇到了可能性
给两个不同的客户奖
期待听到你的意见.
解决方法 汇总要求作出业务决策的任何信息应作为汇总状态的一部分存储.因此,当收到命令以将钱存入客户的帐户时,您应该已经拥有该客户端的当前/更新状态,该状态可以包含其每个帐户的当前余额.我也建议一个汇总不应该去阅读模型来提取信息.根据您尝试实现的内容,您可以从读取模型(状态不重要)中增加详细信息来丰富命令,但聚合本身应该从自己已知的状态中拉出.
编辑
重读了这个问题后,我意识到你正在谈论跨多个聚合的跟踪状态.这属于传奇的境界.您可以创建一个追踪门槛需要达到前10%的传奇.因此,每当客户进行存款时,传奇都可以跟踪排名的位置.如果该客户端跨越了线程,您可以从saga发布一个命令,以表明它们符合所需的标准.
在您的情况下,您的传奇可能会追踪所有存款的总额,所以在进行存款时,可以决定客户现在是否处于前10%.其他问题你可能会问自己…如果客户存入$X的金额,并立即宽幅$Y下降在threashold之下;应该发生什么等等.
非常粗糙的聚集/传奇手柄方法…
public class ClIEnt : Aggregate{ public voID Handle(DepositMoney command) { // What if the account is not kNown? Has insufficIEnt funds? Is locked? etc... // Track the minimum amount of state required to make whatever choice is required. var account = State.Accounts[command.AccountID]; // Balance here would reflect a point in time,and should not be directly persisted to the read model; // use an atomic update to increment the balance for the read-model in your denormalizer. Raise(new MoneyDeposited { Amount = command.Amount,Balance = account.Balance + command.Amount }); } public voID Handle(ElevateClIEntStatus command) { // you are Now a VIP... raise event to update state accordingly... }}public class topClIEntSaga : Saga{ public voID Handle(MoneyDeposited e) { // Increment the total deposits... sagas need to be thread-safe (i.e.,locked while state is changing). State.TotalDeposits += e.Amount; //Todo: Check if clIEnt is already a VIP; if yes,nothing needs to happen... // Depositing money itself changes the 10% threshold; what happens to clIEnts that are no longer in the top 10%? if (e.Balance > State.TotalDeposits * 0.10) { // you are a top 10% clIEnt... publish some command to do whatever needs to be done. Publish(new ElevateClIEntStatus { ClIEntID = e.ClIEntID,... }); } } // handle withdrawls,money tranfers etc?} 总结 以上是内存溢出为你收集整理的领域驱动设计 – CQRS /事件采购,如何获得一致的数据应用业务规则?全部内容,希望文章能够帮你解决领域驱动设计 – CQRS /事件采购,如何获得一致的数据应用业务规则?所遇到的程序开发问题。
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