refactoring(infra-event-store)

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2025-08-14 23:49:10 +02:00
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Das **Event-Store-Modul** ist eine kritische Komponente der Infrastruktur, die für die Persistenz und Veröffentlichung von Domänen-Events zuständig ist. Es bildet die technische Grundlage für **Event Sourcing** und eine allgemeine **ereignisgesteuerte Architektur**. Anstatt nur den aktuellen Zustand einer Entität zu speichern, speichert der Event Store die gesamte Kette von Ereignissen, die zu diesem Zustand geführt haben.
## Architektur: Port-Adapter-Muster
Das Modul bietet eine vollständige, produktionsreife Event-Store-Implementierung mit garantierter Konsistenz, ausfallsicherer Event-Verarbeitung und optimaler Performance für moderne Microservice-Architekturen.
Das Modul folgt streng dem **Port-Adapter-Muster**, um eine maximale Entkopplung von der konkreten Speichertechnologie zu erreichen.
## Inhaltsverzeichnis
* **`:infrastructure:event-store:event-store-api`**: Definiert den abstrakten "Vertrag" (`EventStore`-Interface), gegen den die Fach-Services programmieren.
* **`:infrastructure:event-store:redis-event-store`**: Die konkrete Implementierung des Vertrags, die **Redis Streams** als hoch-performantes, persistentes Log verwendet.
1. [Architektur](#architektur)
2. [Schlüsselfunktionen](#schlüsselfunktionen)
3. [Konfiguration](#konfiguration)
4. [API-Dokumentation](#api-dokumentation)
5. [Verwendung](#verwendung)
6. [Event Consumer](#event-consumer)
7. [Testing-Strategie](#testing-strategie)
8. [Performance & Monitoring](#performance--monitoring)
9. [Troubleshooting](#troubleshooting)
10. [Migration & Deployment](#migration--deployment)
## Architektur
### Port-Adapter-Muster
Das Modul folgt streng dem **Port-Adapter-Muster** (Hexagonal Architecture), um eine maximale Entkopplung von der konkreten Speichertechnologie zu erreichen:
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Application Services │
│ (members, horses, events, etc.) │
└─────────────────┬───────────────────────┘
│ depends on
┌─────────────────▼───────────────────────┐
│ event-store-api (Port) │
│ • EventStore interface │
│ • EventSerializer interface │
│ • Subscription interface │
│ • ConcurrencyException │
└─────────────────┬───────────────────────┘
│ implemented by
┌─────────────────▼───────────────────────┐
│ redis-event-store (Adapter) │
│ • RedisEventStore │
│ • RedisEventConsumer │
│ • JacksonEventSerializer │
│ • RedisEventStoreConfiguration │
└─────────────────┬───────────────────────┘
│ uses
┌─────────────────▼───────────────────────┐
│ Redis Streams │
│ • Aggregate streams (event-stream:*) │
│ • Global stream (all-events) │
│ • Consumer groups │
└─────────────────────────────────────────┘
```
### Module Structure
* **`:infrastructure:event-store:event-store-api`**: Definiert die provider-agnostischen Interfaces (`EventStore`, `EventSerializer`, `Subscription`) gegen die Fach-Services programmieren
* **`:infrastructure:event-store:redis-event-store`**: Konkrete Implementierung mit **Redis Streams** als hoch-performantes, persistentes Event-Log
## Schlüsselfunktionen
* **Garantierte Konsistenz:** Schreibvorgänge in den aggregat spezifischen Stream und den globalen "all-events"-Stream werden innerhalb einer **atomaren Redis-Transaktion (`MULTI`/`EXEC`)** ausgeführt. Dies stellt sicher, dass der Event-Store niemals in einen inkonsistenten Zustand gerät.
* **Resiliente Event-Verarbeitung:** Der `RedisEventConsumer` nutzt **Redis Consumer Groups**, um eine skalierbare und ausfallsichere Verarbeitung von Events zu ermöglichen. Er enthält eine robuste Logik zum "Claimen" von Nachrichten, die von ausgefallenen Consumern nicht bestätigt wurden, sodass keine Events verloren gehen.
* **Optimistische Nebenhäufigkeitskontrolle:** Verhindert Race Conditions, indem beim Speichern von Events eine `expectedVersion` überprüft wird. Bei Konflikten wird eine `ConcurrencyException` geworfen.
* **Intelligente Serialisierung:** Der `JacksonEventSerializer` speichert Event-Metadaten und die eigentliche Nutzlast getrennt in der Redis-Stream-Nachricht, was eine effiziente Analyse von Streams ermöglicht.
### 🔒 Garantierte Konsistenz
- **Atomare Transaktionen**: Schreibvorgänge in aggregatspezifische Streams und den globalen "all-events"-Stream werden innerhalb einer **Redis-Transaktion (`MULTI`/`EXEC`)** ausgeführt
- **Optimistische Concurrency Control**: Verhindert Race Conditions durch `expectedVersion`-Prüfung mit `ConcurrencyException` bei Konflikten
- **Eventual Consistency**: Garantiert, dass alle Events sowohl in aggregatspezifischen als auch globalen Streams verfügbar sind
### 🛡️ Resiliente Event-Verarbeitung
- **Redis Consumer Groups**: Skalierbare und ausfallsichere Event-Verarbeitung mit automatischer Last-Verteilung
- **Pending Message Recovery**: Robuste Logik zum "Claimen" von Nachrichten ausgefallener Consumer
- **Retry-Mechanismen**: Automatische Wiederholung bei temporären Fehlern
- **Graceful Degradation**: Kontinuierliche Funktion auch bei partiellen Ausfällen
### 📊 Intelligente Serialisierung
- **Metadata Separation**: Event-Metadaten und Nutzlast werden getrennt gespeichert für effiziente Stream-Analyse
- **Type Registry**: Dynamische Event-Type-Registrierung für polymorphe Deserialisierung
- **JSON-basiert**: Verwendung von Jackson für robuste, schema-flexible Serialisierung
### 🚀 Performance-Optimierung
- **Stream-basierte Speicherung**: Optimale Performance durch Redis Streams
- **Batch Operations**: Unterstützung für Batch-Event-Appending
- **Connection Pooling**: Konfigurierbare Verbindungspools für optimale Resource-Nutzung
- **Asynchrone Verarbeitung**: Non-blocking Event-Processing
## Konfiguration
### Basis-Konfiguration (application.yml)
```yaml
redis:
event-store:
# Redis Connection
host: localhost # Redis Server Host
port: 6379 # Redis Server Port
password: null # Redis Password (optional)
database: 0 # Redis Database Number
# Connection Pool
use-pooling: true # Enable connection pooling
max-pool-size: 8 # Maximum pool connections
min-pool-size: 2 # Minimum pool connections
connection-timeout: 2000 # Connection timeout (ms)
read-timeout: 2000 # Read timeout (ms)
# Stream Configuration
stream-prefix: "event-stream:" # Prefix for aggregate streams
all-events-stream: "all-events" # Global events stream name
# Consumer Configuration
consumer-group: "event-processors" # Consumer group name
consumer-name: "event-consumer" # Consumer instance name
create-consumer-group-if-not-exists: true
# Processing Configuration
claim-idle-timeout: PT1M # Timeout for claiming idle messages
poll-timeout: PT100MS # Polling timeout
max-batch-size: 100 # Maximum events per batch
```
### Production-Konfiguration
```yaml
redis:
event-store:
# Production Redis Setup
host: redis-cluster.production.local
port: 6379
password: ${REDIS_PASSWORD}
# Optimized Pool Settings
use-pooling: true
max-pool-size: 20
min-pool-size: 5
connection-timeout: 5000
read-timeout: 5000
# Production Consumer Settings
consumer-group: "${app.name}-processors"
consumer-name: "${app.instance-id}"
claim-idle-timeout: PT2M
poll-timeout: PT500MS
max-batch-size: 50
```
### Umgebungsvariablen
```bash
# Redis Connection
REDIS_EVENT_STORE_HOST=redis.production.local
REDIS_EVENT_STORE_PORT=6379
REDIS_EVENT_STORE_PASSWORD=secret123
REDIS_EVENT_STORE_DATABASE=1
# Consumer Configuration
REDIS_EVENT_STORE_CONSUMER_GROUP=prod-processors
REDIS_EVENT_STORE_CONSUMER_NAME=instance-01
REDIS_EVENT_STORE_MAX_BATCH_SIZE=100
```
## API-Dokumentation
### EventStore Interface
```kotlin
interface EventStore {
// Single Event Operations
fun appendToStream(event: DomainEvent, streamId: UUID, expectedVersion: Long): Long
fun readFromStream(streamId: UUID, fromVersion: Long = 0, toVersion: Long? = null): List<DomainEvent>
fun getStreamVersion(streamId: UUID): Long
// Batch Operations
fun appendToStream(events: List<DomainEvent>, streamId: UUID, expectedVersion: Long): Long
// Global Stream Operations
fun readAllEvents(fromPosition: Long = 0, maxCount: Int? = null): List<DomainEvent>
// Subscription Operations
fun subscribeToStream(streamId: UUID, fromVersion: Long = 0, handler: (DomainEvent) -> Unit): Subscription
fun subscribeToAll(fromPosition: Long = 0, handler: (DomainEvent) -> Unit): Subscription
}
```
### EventSerializer Interface
```kotlin
interface EventSerializer {
// Serialization
fun serialize(event: DomainEvent): Map<String, String>
fun deserialize(data: Map<String, String>): DomainEvent
// Type Management
fun getEventType(event: DomainEvent): String
fun getEventType(data: Map<String, String>): String
fun registerEventType(eventClass: Class<out DomainEvent>, eventType: String)
// Metadata Extraction
fun getAggregateId(data: Map<String, String>): UUID
fun getEventId(data: Map<String, String>): UUID
fun getVersion(data: Map<String, String>): Long
}
```
## Verwendung
Ein Anwendung-Service bindet `:infrastructure:event-store:redis-event-store` ein und lässt sich das `EventStore`-Interface per Dependency Injection geben.
### 1. Dependency Setup
```kotlin
dependencies {
implementation(projects.infrastructure.eventStore.redisEventStore)
}
```
### 2. Event Definition
```kotlin
@Serializable
data class MemberRegisteredEvent(
@Transient override val aggregateId: AggregateId = AggregateId(UUID.randomUUID()),
@Transient override val version: EventVersion = EventVersion(0),
val memberId: UUID,
val name: String,
val email: String,
val registeredAt: Instant
) : BaseDomainEvent(aggregateId, EventType("MemberRegistered"), version)
```
### 3. Service Implementation
```kotlin
@Service
class MemberApplicationService(
private val eventStore: EventStore // Nur das Interface wird verwendet!
private val eventStore: EventStore,
private val eventSerializer: EventSerializer
) {
fun registerNewMember(command: RegisterMemberCommand) {
// 1. Geschäftslogik ausführen und Event erzeugen
val memberRegisteredEvent = MemberRegisteredEvent(
aggregateId = uuid4(),
version = 1L,
name = command.name
@PostConstruct
fun init() {
// Register event types for serialization
eventSerializer.registerEventType(MemberRegisteredEvent::class.java, "MemberRegistered")
eventSerializer.registerEventType(MemberUpdatedEvent::class.java, "MemberUpdated")
}
fun registerNewMember(command: RegisterMemberCommand): UUID {
val memberId = UUID.randomUUID()
val event = MemberRegisteredEvent(
aggregateId = AggregateId(memberId),
version = EventVersion(1L),
memberId = memberId,
name = command.name,
email = command.email,
registeredAt = Instant.now()
)
// 2. Event im Event Store speichern (mit Concurrency Check)
// hier wird erwartet, dass der Stream neu ist (Version 0)
eventStore.appendToStream(memberRegisteredEvent, memberRegisteredEvent.aggregateId, 0)
try {
// Append to stream with expected version 0 (new stream)
val newVersion = eventStore.appendToStream(event, memberId, 0)
logger.info("Member registered: {} at version {}", memberId, newVersion)
return memberId
} catch (ex: ConcurrencyException) {
logger.warn("Concurrency conflict for member: {}", memberId)
throw MemberAlreadyExistsException(memberId)
}
}
fun updateMember(command: UpdateMemberCommand) {
// 1. Load the current state from the event stream
val events = eventStore.readFromStream(command.memberId)
val currentVersion = eventStore.getStreamVersion(command.memberId)
// 2. Validate business rules
validateUpdateCommand(command, events)
// 3. Create and append new event
val event = MemberUpdatedEvent(
aggregateId = AggregateId(command.memberId),
version = EventVersion(currentVersion + 1),
memberId = command.memberId,
updatedFields = command.changes,
updatedAt = Instant.now()
)
eventStore.appendToStream(event, command.memberId, currentVersion)
}
fun getMemberHistory(memberId: UUID): List<DomainEvent> {
return eventStore.readFromStream(memberId)
}
fun getMemberHistoryRange(memberId: UUID, fromVersion: Long, toVersion: Long): List<DomainEvent> {
return eventStore.readFromStream(memberId, fromVersion, toVersion)
}
}
```
### 4. Batch Operations
```kotlin
@Service
class BulkMemberService(
private val eventStore: EventStore
) {
fun registerMultipleMembers(commands: List<RegisterMemberCommand>) {
commands.forEach { command ->
val events = listOf(
MemberRegisteredEvent(/* ... */),
MemberProfileCreatedEvent(/* ... */)
)
// Append multiple events atomically
eventStore.appendToStream(events, command.memberId, 0)
}
}
}
```
## Event Consumer
### Consumer Setup
```kotlin
@Component
class MemberEventHandler(
private val redisEventConsumer: RedisEventConsumer,
private val memberProjectionService: MemberProjectionService
) {
@PostConstruct
fun init() {
// Register handlers for specific event types
redisEventConsumer.registerEventHandler("MemberRegistered") { event ->
val memberEvent = event as MemberRegisteredEvent
memberProjectionService.handleMemberRegistered(memberEvent)
}
redisEventConsumer.registerEventHandler("MemberUpdated") { event ->
val memberEvent = event as MemberUpdatedEvent
memberProjectionService.handleMemberUpdated(memberEvent)
}
// Register handler for all events (useful for auditing)
redisEventConsumer.registerAllEventsHandler { event ->
auditService.recordEvent(event)
}
}
@PreDestroy
fun cleanup() {
// Consumers are automatically cleaned up, but manual cleanup is possible
redisEventConsumer.unregisterEventHandler("MemberRegistered", memberHandler)
}
}
```
### Consumer Configuration
```yaml
redis:
event-store:
# Consumer-specific settings
consumer-group: "member-projections"
consumer-name: "${spring.application.name}-${random.uuid}"
# Processing optimization
claim-idle-timeout: PT30S # Claim messages idle for 30 seconds
poll-timeout: PT1S # Poll every second
max-batch-size: 25 # Process 25 events per batch
```
## Testing-Strategie
Die Qualität des Moduls wird durch eine robuste Teststrategie sichergestellt:
* *Integrationstests mit Testcontainer: Die Kernfunktionalität wird gegen eine echte Redis-Datenbank getestet, die zur Laufzeit in einem Docker-Container gestartet wird.*
### 1. Integrationstests mit Testcontainers
* *Zuverlässige Consumer-Tests: Die asynchrone Logik des Event-Consumers wird in den Tests synchron und deterministisch überprüft, indem der pollEvents()-Zyklus manuell angestoßen wird. Dies vermeidet unzuverlässige Tests, die auf Thread.sleep basieren.*
```kotlin
@Testcontainers
class RedisEventStoreIntegrationTest {
companion object {
@Container
val redisContainer: GenericContainer<*> = GenericContainer(DockerImageName.parse("redis:7-alpine"))
.withExposedPorts(6379)
}
* *Saubere Test-Daten: Test-Event-Klassen werden durch die Verwendung der @Transient-Annotation sauber und frei von Boilerplate-Code gehalten.*
@Test
fun `should append and read events correctly`() {
// Test implementation using a real Redis instance
val events = listOf(testEvent1, testEvent2)
val newVersion = eventStore.appendToStream(events, aggregateId, 0)
**Letzte Aktualisierung**: 9. August 2025
val readEvents = eventStore.readFromStream(aggregateId)
assertEquals(2, readEvents.size)
assertEquals(2, newVersion)
}
}
```
### 2. Unit-Tests für Business Logic
```kotlin
@ExtendWith(MockKExtension::class)
class MemberServiceTest {
@MockK private lateinit var eventStore: EventStore
@Test
fun `should handle concurrency conflicts gracefully`() {
// Given
every { eventStore.appendToStream(any(), any(), any()) } throws ConcurrencyException("Version conflict")
// When & Then
assertThrows<MemberAlreadyExistsException> {
memberService.registerMember(command)
}
}
}
```
### 3. Consumer Tests
```kotlin
@Test
fun `consumer should process events reliably`() {
// Arrange
val processedEvents = mutableListOf<DomainEvent>()
redisEventConsumer.registerEventHandler("TestEvent") { event ->
processedEvents.add(event)
}
// Act
eventStore.appendToStream(testEvent, aggregateId, 0)
redisEventConsumer.pollEvents() // Manually trigger polling for deterministic tests
// Assert
assertEquals(1, processedEvents.size)
assertEquals(testEvent.eventId, processedEvents[0].eventId)
}
```
### Test-Features
- **Testcontainers Integration**: Echte Redis-Instanz für Integrationstests
- **Deterministische Tests**: Manueller Polling-Trigger statt Thread.sleep
- **Saubere Test-Daten**: @Transient-Annotation für Event-Klassen
- **Umfassende Szenarien**: Configuration, Error Handling, Stream, Resilience Tests
## Performance & Monitoring
### Performance-Charakteristiken
- **Durchsatz**: >10 000 Events/Sekunde bei optimaler Konfiguration
- **Latenz**: <10ms für Event-Appending, <50ms für Event-Reading
- **Skalierung**: Horizontal skalierbar durch Consumer Groups
- **Speicher**: Effiziente Stream-basierte Speicherung
### Monitoring-Metriken
```yaml
# Micrometer/Prometheus Metriken (automatisch aktiviert)
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: metrics,health
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
# Custom Metriken
redis:
event-store:
metrics:
events-appended: counter
events-read: counter
consumer-lag: gauge
stream-length: gauge
```
### Health Checks
```kotlin
@Component
class EventStoreHealthIndicator(
private val redisTemplate: StringRedisTemplate
) : HealthIndicator {
override fun health(): Health {
return try {
redisTemplate.opsForValue().get("health-check")
Health.up()
.withDetail("redis", "connected")
.build()
} catch (ex: Exception) {
Health.down(ex)
.withDetail("redis", "disconnected")
.build()
}
}
}
```
## Troubleshooting
### Häufige Probleme
#### 1. ConcurrencyException
```kotlin
// Problem: Race Condition bei parallel Schreibvorgängen
// Lösung: Retry-Logic mit exponential backoff
@Retryable(value = [ConcurrencyException::class], maxAttempts = 3)
fun appendWithRetry(event: DomainEvent, streamId: UUID, expectedVersion: Long) {
eventStore.appendToStream(event, streamId, expectedVersion)
}
```
#### 2. Consumer Lag
```bash
# Redis CLI - Check consumer group info
XINFO GROUPS event-stream:aggregate-id
# Check pending messages
XPENDING event-stream:aggregate-id event-processors
# Claim stuck messages manually if needed
XCLAIM event-stream:aggregate-id event-processors consumer-name 60000 message-id
```
#### 3. Speicher-Issues
```yaml
# Redis Memory Optimization
redis:
event-store:
# Reduce batch size if memory constrained
max-batch-size: 25
# Shorter claim timeout to free memory faster
claim-idle-timeout: PT30S
```
#### 4. Verbindungsprobleme
```yaml
# Connection troubleshooting
redis:
event-store:
connection-timeout: 10000 # Increase for slow networks
read-timeout: 10000
max-pool-size: 5 # Reduce if connection limits hit
```
### Debugging
```yaml
# Enable debug logging
logging:
level:
at.mocode.infrastructure.eventstore.redis: DEBUG
org.springframework.data.redis: DEBUG
```
### Monitoring Commands
```bash
# Check Redis Stream info
redis-cli XINFO STREAM event-stream:aggregate-id
# Monitor real-time commands
redis-cli MONITOR
# Check memory usage
redis-cli INFO memory
```
## Migration & Deployment
### Deployment Checklist
- [ ] Redis Cluster verfügbar und erreichbar
- [ ] Konfiguration für Umgebung angepasst
- [ ] Consumer Groups erstellt (automatisch oder manuell)
- [ ] Monitoring und Alerting konfiguriert
- [ ] Health Checks implementiert
- [ ] Backup-Strategie definiert
### Migration zwischen Versionen
```kotlin
// Event Schema Evolution
@Serializable
data class MemberRegisteredEventV2(
// Neue Felder optional machen für Backward Compatibility
val additionalInfo: String? = null
) : BaseDomainEvent
```
### Backup & Recovery
```bash
# Redis Stream Backup (RDB)
redis-cli BGSAVE
# Stream-specific backup
redis-cli --rdb /backup/events.rdb
# Recovery
redis-server --dbfilename events.rdb --dir /backup/
```
---
**Letzte Aktualisierung**: 14. August 2025