ViennaNET: raamatukogude kogum backend’ile. Osa 2

Rahaiffeisenpanga .NET-arendajate kogukond jätkab ViennaNETi sisu lühivaatlust. Kuidas ja miks me selle juurde jõudsime, saab lugeda esimeses osas..

Selles artiklis käsitleme veel mitteoodatud raamatukogusid, mis on seotud hajutatud tehingute, järjekordade ja andmebaasidega, mida leiate meie GitHubi hoidlast (allikakoodid asuvad siin), ja Nuget-paketid siin.

ViennaNET.Sagas

Kui projektis toimub üleminek DDD-le ja mikroteenuste arhitektuurile, siis äriloogika jagamisel erinevatesse teenustesse tekib probleem, mis on seotud hajutatud tehingute mehhanismi rakendamisega, kuna paljud stsenaariumid hõlmavad sageli mitu domeeni. Sellest mehhanismist võib lähemalt tutvuda näiteks raamatus "Microservices Patterns", Chris Richardson.

Meie projektides oleme rakendanud lihtsa, kuid kasuliku mehhanismi: saga, täpsemalt orkestreerimise põhine saga. Selle olemus on järgmine: on olemas äristsenaarium, kus on vaja järjestikku teostada toiminguid erinevates teenustes, samas, kui igal sammul tekib mingeid probleeme, tuleb kutsuda kõigi eelnevate sammude tagasivõtmise protseduur, kus see on ette nähtud. Seega, sagi lõpus, sõltumata edust, saame kõikides domeenides järjepidevad andmed.

Meie rakendus on seni tehtud baasversioonis ja ei ole seotud teiste teenustega suhtlemiseks. Selle rakendamine ei ole keeruline: piisab, kui luua pärija baasabstraktsest klassist SagaBase<T>, kus T on teie konteksti klass, milles saab hoida algandmeid, mis on vajalikud sagi toimimiseks ning mõned vahe- tulemused. Konteksti eksemplar edastatakse kõikidesse sammudesse täitmise ajal. Ise saga on staateless klass, seetõttu saab eksemplari DI-s asetada kui Singleton, et saada vajalikud sõltuvused.

Näidisdeklaratsioon:

public class ExampleSaga : SagaBase<ExampleContext>
{
  public ExampleSaga()
  {
    Step("Step 1")
      .WithAction(c => ...)
      .WithCompensation(c => ...);
	
    AsyncStep("Step 2")
      .WithAction(async c => ...);
  }
}

Kutsumise näide:

var saga = new ExampleSaga();
var context = new ExampleContext();
await saga.Execute(context);

Erinevate rakenduste täielikke näiteid saab vaadata siin ka kogumis koos testidega.

ViennaNET.Orm.*

Raamatukogude komplekt, et töötada erinevate andmebaasidega Nhibernate'i kaudu. Me kasutame DB-First lähenemist koos Liquibase'iga, seetõttu on siin esindatud ainult andmete töötlemise funktsionaalsus valmis andmebaasis.

ViennaNET.Orm.Seedwork ja ViennaNET.Orm on peamised kogud, mis sisaldavad vastavalt põhiliideseid ja nende rakendusi. Uurime nende sisu lähemalt.

Liides IEntityFactoryService ja selle rakendus EntityFactoryService on põhipunkt andmebaasiga töötamiseks, kuna siin luuakse Unit of Work, spetsiaalsete entiteetide reposiitoreid ning käsud ja otsesed SQL-päringud. Mõnikord on mugav piirata klassi andmebaasiga töötamise võimalusi, näiteks lubada ainult andmete lugemist. Sellisteks juhtudeks on IEntityFactoryService oma eelkäija – liides IEntityRepositoryFactory, kus on deklareeritud ainult meetod reposte loomise jaoks.

Otsese andmebaasi kõnetamiseks kasutatakse pakkujate mehhanismi. Iga meie meeskondades kasutatava DBMS-i jaoks on oma rakendus: ViennaNET.Orm.MSSQL, ViennaNET.Orm.Oracle, ViennaNET.Orm.SQLite, ViennaNET.Orm.PostgreSql.

Samas võib ühes rakenduses olla samal ajal registreeritud mitu pakkujat, mis võimaldab, näiteks, ühes teenuses ilma infrastruktuuri muutmiseks kulusid kandmata teostada järkjärgulist migratsiooni ühelt DBMS-ilt teisele. Vajaduse korral vajaliku ühenduse ja seega pakkuja valimise mehhanism konkreetse klassi entiteedi jaoks (kellele kirjutatakse andmebaasi tabelite mapp) on rakendatud entiteedi registreerimise kaudu BoundedContext klassis (mis sisaldab meetodit domeeni entiteetide registreerimiseks) või selle järglases ApplicationContextis (mis sisaldab meetodeid rakenduslike entiteetide, otseste päringute ja käskude registreerimiseks), kus argumendina võetakse ühenduse identifikaator konfiguratsioonist:

"db": [
  {
    "nick": "mssql_connection",
    "dbServerType": "MSSQL",
    "ConnectionString": "...",
    "useCallContext": true
  },
  {
    "nick": "oracle_connection",
    "dbServerType": "Oracle",
    "ConnectionString": "..."
  }
],

ApplicationContexti näide:

internal sealed class DbContext : ApplicationContext
{
  public DbContext()
  {
    AddEntity("mssql_connection");
    AddEntity("oracle_connection");
    AddEntity("oracle_connection");
  }
}

Kui ühenduse identifikaatorit ei ole määratud, kasutatakse ühendust nimega «default».

Otsene entiteetide mappimine andmebaasi tabelitesse teostatakse standardsete NHibernate vahenditega. Kirjeldust saab kasutada nii xml-failide kaudu kui ka klasside kaudu. Mugavaks repo-zitavate stubide kirjutamiseks Unit-testides on saadaval raamatukogu ViennaNET.TestUtils.Orm.

Täielikke näiteid ViennaNET.Orm.* kasutamisest võib leida siin.

ViennaNET.Messaging.*

Raamatukogude komplekt järjekordadega töötamiseks.

Järjekordade töötlemisel valiti sama lähenemine kui erinevate andmebaaside puhul, st võimalikult ühtne lähenemine raamatukoguga töötamiseks, sõltumata kasutatavast järjekorra haldurist. Raamatukogu ViennaNET.Messaging kannab vastutust selle ühtsuse eest, ning ViennaNET.Messaging.MQSeriesQueue, ViennaNET.Messaging.RabbitMQQueue ja ViennaNET.Messaging.KafkaQueue sisaldavad adapterite rakendusi vastavalt IBM MQ, RabbitMQ ja Kafka jaoks.

Järjekordade töötlemisel on kaks protsessi: sõnumi vastuvõtt ja saatmine.

Kaalume vastuvõttu. Siin on 2 varianti: pidev kuulamine ja üksiku sõnumi vastuvõtt. Pideva kuulamise jaoks tuleb esmalt kirjeldada töötlemisklass, mis on pärinud klassist IMessageProcessor, mis vastutab sissetuleva sõnumi töötlemise eest. Seejärel tuleb see "siduda" kindla järjekorraga, registreerimise teel IQueueReactorFactory konfiguratsioonis määratud järjekorra ID-ga:

"messaging": {
    "ApplicationName": "MyApplication"
},
"rabbitmq": {
    "queues": [
      {
        "id": "myQueue",
        "queuename": "lalala",
        ...
      }
    ]
},

Näide kuulamise käivitamisest:

_queueReactorFactory.Register<MyMessageProcessor>("myQueue");
var queueReactor = queueReactorFactory.CreateQueueReactor("myQueue");
queueReactor.StartProcessing();

Seejärel, kui teenus käivitub ja kutsuda meetod kuulamise alustamiseks, jõuavad kõik sõnumid määratud järjekorrast vastavasse töötlejasse.

Üksiku sõnumi vastuvõtmiseks interfääri tehase IMessagingComponentFactory on meetod CreateMessageReceiver, mis loob vastuvõtja, kes ootab sõnumit antud järjekorrast:

using (var receiver = _messagingComponentFactory.CreateMessageReceiver<TestMessage>("myQueue"))
{
    var message = receiver.Receive();
}

Sõnumi saatmiseks tuleb kasutada sama IMessagingComponentFactory ja luua sõnumi saatja:

using (var sender = _messagingComponentFactory.CreateMessageSender<MyMessage>("myQueue"))
{
    sender.SendMessage(new MyMessage { Value = ...});
}

Sõnumite serialiseerimiseks ja deserialiseerimiseks on kolm valmidust: lihttekst, XML ja JSON, kuid vajadusel on rahulikult võimalik luua oma rakendused liideste jaoks. IMessageSerializer ja IMessageDeserializer.

Oleme püüdnud säilitada iga sõnumihalduri unikaalsed võimalused, näiteks ViennaNET.Messaging.MQSeriesQueue võimaldab saata mitte ainult tekstilisi, vaid ka bait-sõnumeid, ja ViennaNET.Messaging.RabbitMQQueue toetab reitingut ja järjekordade loomist “ühe õhust”. Meie RabbitMQ adapteri ümber on ka rakendatud mingi sarnane RPC: saatke sõnum ja oodake vastust erilise ajutise järjekorra kaudu, mis luuakse ainult ühe vastussõnumi jaoks.

Siin näide järjekordade kasutamisest koos peamiste ühendusnurkadega.

ViennaNET.CallContext

Kasutame järjekordi mitte ainult erinevate süsteemide integreerimiseks, vaid ka mikroteenuste suhtlemiseks ühe rakenduse sees, näiteks sagade raames. See tõi kaasa vajaduse edastada koos sõnumiga selliseid abiteateid nagu kasutaja sisselogimise, päringu identifikaator pidevaks logimiseks, lähte IP-aadress ja autoriseerimisandmed. Nende andmete edastamiseks arendasime välja teegi ViennaNET.CallContext, mis võimaldab salvestada teenuse sissetuleva päringu andmed. Sel juhul pole oluline, kuidas päring tehti, kas järjekorra kaudu või Http kaudu. Seejärel, enne väljamineva päringu või sõnumi saatmist, võetakse kontekstist andmed ja paigutatakse päistesse. Seega saab järgmine teenus abiteateid ja käsitleb neid vastavalt.

Aitäh tähelepanu eest, ootame teie kommentaare ja pull request'e!

Allikas: habr.com