本文主要是介绍akka-typed(8) - CQRS读写分离模式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。akka-typed提供了新的EventSourcedBehavior-Actor，极大方便了对persistentActor的应用开发，但同时也给编程者造成了一些限制。如手工改变状态会更困难了、EventSourcedBehavior不支持多层式的persist，也就是说通过persist某些特定的event然后在event-handler程序里进行状态处理是不可能的了。我这里有个例子，是个购物车应用：当完成支付后需要取个快照(snapshot)，下面是这个snapshot的代码：
snapshotWhen {(state,evt,seqNr) => CommandHandler.takeSnapshot(state,evt,seqNr)}
...def takeSnapshot(state: Voucher, evt: Events.Action, lstSeqNr: Long)(implicit pid: PID) = {if (evt.isInstanceOf[Events.PaymentMade]|| evt.isInstanceOf[Events.VoidVoucher.type]|| evt.isInstanceOf[Events.SuspVoucher.type])if (state.items.isEmpty) {log.step(s"#${state.header.num} taking snapshot at [$lstSeqNr] ...")true} elsefalseelsefalse}判断event类型是没有问题的，因为正是当前的事件，但另一个条件是购物车必须是清空了的。这个有点为难，因为这个状态要依赖这几个event运算的结果才能确定，也就是下一步，但确定结果又需要对购物车内容进行计算，好像是个死循环。在akka-classic里我们可以在判断了event运算结果后，如果需要改变状态就再persist一个特殊的event，然后在这个event的handler进行状态处理。没办法，EventSourcedBehavior不支持多层persist，只有这样做：
case PaymentMade(acct, dpt, num, ref,amount) =>...writerInternal.lastVoucher = Voucher(vchs, vItems)endVoucher(Voucher(vchs,vItems),TXNTYPE.sales)Voucher(vchs.nextVoucher, List())... 我只能先吧当前状态保存下来、进行结单运算、然后清空购物车，这样snapshot就可以顺利进行了。
好了，akka的读方编程是通过PersistentQuery实现的。reader的作用就是把event从数据库读出来后再恢复成具体的数据格式。我们从reader的调用了解一下这个应用里reader的实现细节：
val readerShard = writerInternal.optSharding.get val readerRef = readerShard.entityRefFor(POSReader.EntityKey, s"$pid.shopId:$pid.posId")readerRef ! Messages.PerformRead(pid.shopid, pid.posid,writerInternal.lastVoucher.header.num,writerInternal.lastVoucher.header.opr,bseq,eseq,txntype,writerInternal.expurl,writerInternal.expacct,writerInternal.exppass)
可以看到这个reader是一个集群分片，sharding-entity。想法是每单完成购买后发个消息给一个entity、这个entity再完成reader功能后自动终止，立即释放出占用的资源。reader-actor的定义如下：
object POSReader extends LogSupport {val EntityKey: EntityTypeKey[Command] = EntityTypeKey[Command]("POSReader")def apply(nodeAddress: String, trace: Boolean): Behavior[Command] = {log.stepOn = traceimplicit var pid: PID = PID("","")Behaviors.supervise(Behaviors.setup[Command] { ctx =>Behaviors.withTimers { timer =>implicit val ec = ctx.executionContextBehaviors.receiveMessage {case PerformRead(shopid, posid, vchnum, opr, bseq, eseq, txntype, xurl, xacct, xpass) =>pid = PID(shopid, posid)log.step(s"POSReader: PerformRead($shopid,$posid,$vchnum,$opr,$bseq,$eseq,$txntype,$xurl,$xacct,$xpass)")(PID(shopid, posid))val futReadSaveNExport = for {txnitems <- ActionReader.readActions(ctx, vchnum, opr, bseq, eseq, trace, nodeAddress, shopid, posid, txntype)_ <- ExportTxns.exportTxns(xurl, xacct, xpass, vchnum, txntype == Events.TXNTYPE.suspend,{ if(txntype == Events.TXNTYPE.voidall)txnitems.map (_.copy(txntype=Events.TXNTYPE.voidall))else txnitems },trace)(ctx.system.toClassic, pid)} yield ()ctx.pipeToSelf(futReadSaveNExport) {case Success(_) => {timer.startSingleTimer(ReaderFinish(shopid, posid, vchnum), readInterval.seconds)StopReader}case Failure(err) =>log.error(s"POSReader: Error: ${err.getMessage}")timer.startSingleTimer(ReaderFinish(shopid, posid, vchnum), readInterval.seconds)StopReader}Behaviors.samecase StopReader =>Behaviors.samecase ReaderFinish(shopid, posid, vchnum) =>Behaviors.stopped(() => log.step(s"POSReader: {$shopid,$posid} finish reading voucher#$vchnum and stopped")(PID(shopid, posid)))}}}).onFailure(SupervisorStrategy.restart)}
reader就是一个普通的actor。值得注意的是读方程序可能是一个庞大复杂的程序，肯定需要分割成多个模块，所以我们可以按照流程顺序进行模块功能切分：这样下面的模块可能会需要上面模块产生的结果才能继续。记住，在actor中绝对避免阻塞线程，所有的模块都返回Future, 然后用for-yield串起来。上面我们用了ctx.pipeToSelf 在Future运算完成后发送ReaderFinish消息给自己，通知自己停止。
在这个例子里我们把reader任务分成：
1、从数据库读取事件
2、事件重演一次产生状态数据（购物车内容）
3、将形成的购物车内容作为交易单据项目存入数据库
4、向用户提供的restapi输出交易数据
event读取是通过cassandra-persistence-plugin实现的：
val query =PersistenceQuery(classicSystem).readJournalFor[CassandraReadJournal](CassandraReadJournal.Identifier)// issue query to journalval source: Source[EventEnvelope, NotUsed] =query.currentEventsByPersistenceId(s"${pid.shopid}:${pid.posid}", startSeq, endSeq)// materialize stream, consuming eventsval readActions: Future[List[Any]] = source.runFold(List[Any]()) { (lstAny, evl) => evl.event :: lstAny }
这部分比较简单：定义一个PersistenceQuery，用它产生一个Source，然后run这个Source获取Future[List[Any]]。
重演事件产生交易数据：
def buildVoucher(actions: List[Any]): List[TxnItem] = {log.step(s"POSReader: read actions: $actions")val (voidtxns,onlytxns) = actions.asInstanceOf[Seq[Action]].pickOut(_.isInstanceOf[Voided])val listOfActions = onlytxns.reverse zip (LazyList from 1) //zipWithIndexlistOfActions.foreach { case (txn,idx) =>txn.asInstanceOf[Action] match {case Voided(_) =>case ti@_ =>curTxnItem = EventHandlers.buildTxnItem(ti.asInstanceOf[Action],vchState).copy(opr=cshr)if(voidtxns.exists(a => a.asInstanceOf[Voided].seq == idx)) {curTxnItem = curTxnItem.copy(txntype = TXNTYPE.voided, opr=cshr)log.step(s"POSReader: voided txnitem: $curTxnItem")}val vch = EventHandlers.updateState(ti.asInstanceOf[Action],vchState,vchItems,curTxnItem,true)vchState = vch.headervchItems = vch.txnItemslog.step(s"POSReader: built txnitem: ${vchItems.txnitems.head}")}}log.step(s"POSReader: voucher built with state: $vchState, items: ${vchItems.txnitems}")vchItems.txnitems}重演List[Event]，产生了List[TxnItem]。
向数据库里写List[TxnItem]：
def writeTxnsToDB(vchnum: Int, txntype: Int, bseq: Long, eseq: Long, txns: List[TxnItem])(implicit system: akka.actor.ActorSystem, session: CassandraSession, pid: PID): Future[Seq[TxnItem]] = ???
注意返回结果类型Future[Seq[TxnItem]]。我们用for-yield把这几个动作串起来：
val txnitems: Future[List[Events.TxnItem]] = for {lst1 <- readActions //read list from SourcelstTxns <- if (lst1.length < (endSeq -startSeq)) //if imcomplete list read againreadActionselse FastFuture.successful(lst1)items <- FastFuture.successful( buildVoucher(lstTxns) )_ <- JournalTxns.writeTxnsToDB(vchnum,txntype,startSeq,endSeq,items)_ <- session.close(ec)} yield items注意：这个for返回的Future[List[TxnItem]]，是提供给restapi输出功能的。在那里List[TxnItem]会被转换成json作为post的包嵌数据。
现在所有子任务的返回结果类型都是Future了。我们可以再用for来把它们串起来：
val futReadSaveNExport = for {txnitems <- ActionReader.readActions(ctx, vchnum, opr, bseq, eseq, trace, nodeAddress, shopid, posid, txntype)_ <- ExportTxns.exportTxns(xurl, xacct, xpass, vchnum, txntype == Events.TXNTYPE.suspend,{ if(txntype == Events.TXNTYPE.voidall)txnitems.map (_.copy(txntype=Events.TXNTYPE.voidall))else txnitems },trace)(ctx.system.toClassic, pid)} yield ()
说到EventSourcedBehavior，因为用了cassandra-plugin，忽然想起配置文件里新旧有很大区别。现在这个application.conf是这样的：
akka {loglevel = INFOactor {provider = clusterserialization-bindings {"com.datatech.pos.cloud.CborSerializable" = jackson-cbor}}remote {artery {canonical.hostname = "192.168.11.189"canonical.port = 0}}cluster {seed-nodes = ["akka://cloud-pos-server@192.168.11.189:2551"]sharding {passivate-idle-entity-after = 5 m}}# use Cassandra to store both snapshots and the events of the persistent actorspersistence {journal.plugin = "akka.persistence.cassandra.journal"snapshot-store.plugin = "akka.persistence.cassandra.snapshot"}
}
akka.persistence.cassandra {# don't use autocreate in productionjournal.keyspace = "poc2g"journal.keyspace-autocreate = onjournal.tables-autocreate = onsnapshot.keyspace = "poc2g_snapshot"snapshot.keyspace-autocreate = onsnapshot.tables-autocreate = on
}datastax-java-driver {basic.contact-points = ["192.168.11.189:9042"]basic.load-balancing-policy.local-datacenter = "datacenter1"
}
akka.persitence.cassandra段落里可以定义keyspace名称，这样新旧版本应用可以共用一个cassandra,同时在线。
这篇关于akka-typed(8) - CQRS读写分离模式的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
