Het ontwerpen van een event-driven architectuur voor een financieel transactiesysteem dat gedistribueerde transacties ondersteunt, vereist zorgvuldig plannen rondom atomiciteit, isolatie, foutafhandeling en compensatie. Hier volgt een gestructureerde aanpak en strategieën: 1. **Architectuurprincipes en technologiegebruik** - **AWS Lambda**: Voor het uitvoeren van stateless business logica. - **DynamoDB**: Voor het opslaan van transactionele gegevens met ondersteuning voor transacties. - **SQS**: Voor asynchrone communicatie en event messaging tussen services. 2. **Beheer van atomiciteit en isolatie** Omdat DynamoDB transacties (TransactWriteItems) atomiciteit bieden binnen één regio, kun je deze gebruiken voor het verwerken van kritieke, consistente updates binnen één service. Voor transacties over meerdere services: - **Choreografie met compensatie**: Aangezien het niet mogelijk is om echte distributed transactions (2PC) te implementeren in dit scenario, ontwerp je een patroon van compensatie en idempotentie. - **Saga Pattern**: Implementeer een saga-achtige aanpak waarbij elke service een deel van de transactie verwerkt en, bij fouten, een compensatiestap uitvoert om de eerdere acties terug te draaien. 3. **Event-driven communicatie en eventual consistency** - **Eventual consistency**: Accepteer dat sommige data eventual consistent zullen zijn, en communiceer deze verwachtingen duidelijk. - **SQS en Event Sourcing**: Gebruik SQS om gebeurtenissen te sturen tussen services, zodat zij kunnen reageren en verdere acties kunnen ondernemen. Bijvoorbeeld, na een succesvolle betaling, stuurt de betalingsservice een event dat de boekingsservice kan verwerken. 4. **Foutafhandeling en compensatie** - **Idempotentie**: Zorg dat alle event handlers idempotent zijn om dubbele verwerking te voorkomen. - **Compensatieprocessen**: Bij fouten in latere stappen, activeer compensatie-acties die eerdere acties ongedaan maken (bijvoorbeeld terugbetaling bij mislukte boeking). - **Dead letter queues (DLQ)**: Gebruik DLQ's voor mislukte berichten, zodat deze later handmatig kunnen worden herzien en afhandeld. - **Timeouts en retries**: Implementeer retries met exponential backoff, en stel timeouts in om vast te stellen wanneer een service niet reageert. 5. **Praktische implementatiestrategieën** - **Transactie-initiatie**: Een initiële Lambda start de transactie en publiceert een event (bijv. `PaymentInitiated`). - **Choreografie**: Andere services luisteren naar relevante events en voeren hun deel uit, bijvoorbeeld `PaymentSucceeded`. - **Monitoring en alerts**: Monitor de status van transacties en stel alerts in voor afwijkingen. 6. **Samenvatting van de aanpak** | Stap | Techniek | Beschrijving | |---------|--------------|------------------| | Initiatie | Lambda + DynamoDB transactie | Start transactie, log initiatie | | Eventpublicatie | SQS | Verstuur event naar betrokken services | | Asynchrone verwerking | Services reageren op events | Voer betaling, boeking, etc. uit | | Foutafhandeling | Retry + DLQ + compensatie | Herhaal, of draai acties terug bij fouten | | Consistentie | Saga pattern | Beheer van uiteindelijke consistentie | --- **Kort samengevat**: Een goede aanpak is om een combinatie te gebruiken van DynamoDB transactieondersteuning voor binnen-service atomiciteit, en een saga-achtig patroon voor over services heen. Eventuele inconsistenties worden afgehandeld via compensatie-acties en idempotente handlers. Foutafhandeling en monitoring zorgen dat fouten snel worden opgespoord en hersteld. Als je verdere details of voorbeeldimplementaties wilt, help ik je daar graag mee!

Absoluut. Laten we een robuust, event-driven ontwerp opbouwen dat voldoet aan uw strenge eisen voor het financiële domein, gebruikmakend van de gespecificeerde AWS-services. ### Kernuitdaging: Eventual Consistency vs. ACID-transacties In een gedistribueerd, event-driven systeem is een traditionele, synchrone 2-fase commit (2PC) voor cross-service ACID-transacties vaak een anti-patroon. Het creëert sterke coupling, is een bottleneck voor schaalbaarheid en faalt slecht. In plaats daarvan omarmen we eventual consistency als een feit, maar **beheersen** we het via een reeks patronen die **semantische atomiciteit** en **compensatie** bieden, wat leidt tot een resultaat dat even betrouwbaar is als een ACID-transactie. --- ### Voorgesteld Architectuurontwerp Dit ontwerp is gebaseerd op het **Saga-patronen**. Een Saga is een reeks gerelateerde stappen, waarbij elke stap een lokale transactie in een service is. Als een stap faalt, worden er compenserende acties (rollbacks) uitgevoerd voor alle voorgaande stappen. We gebruiken een **Orchestration-based Saga**, waarbij een centrale orchestrator de volgorde van stappen aanstuurt en verantwoordelijk is voor het aanroepen van compensatie indien nodig. **Deelnemende Services (Voorbeeld):** 1. **Order Service:** Initieert het betalingsproces. 2. **Saldo Service:** Beheert het saldo van klanten, trekt geld af. 3. **Ledger Service:** Maakt de financiële boekingsentry in het grootboek. 4. **Notificatie Service:** Stuurt een bevestiging naar de gebruiker. **Gebruikte AWS Services:** * **AWS Lambda:** Voor alle business logic (de stappen en compensaties van de Saga). * **Amazon DynamoDB:** Als primaire gegevensopslag voor elke service (bijv. `SaldoTable`, `OrderTable`). * **Amazon SQS:** Voor betrouwbare, asynchrone communicatie tussen de services en de orchestrator. * **Amazon DynamoDB Streams:** (Optioneel, maar aanbevolen) Om state changes in een service lokaal te publiceren naar andere geïnteresseerde services. **Het Orchestratieproces:** 1. **Initiatie:** * Een client doet een verzoek tot betaling bij de **Order Service** (een API Gateway -> Lambda). * De Order Service Lambda: * Schrijft de order met status `AANGEMAAKT` naar zijn eigen DynamoDB `OrderTable`. * Plaatst een **`StartBetalingSaga`** event/bericht op een specifieke SQS-wachtrij: de **`Saga-Orchestrator-Queue`**. 2. **Orchestrator Lambda:** * Een Lambda-functie is getriggerd door de `Saga-Orchestrator-Queue`. * Deze functie bevat de hardcoded stroom van de Saga. * **Stap 1: Saldo Reservatie.** * De orchestrator roept de **Saldo Service** Lambda aan via een synchrone API (bijv. via HTTP) of plaatst een commando in de `Saldo-Service-Queue`. * De Saldo Service Lambda: * Voert een conditiecheck uit (voldoende saldo?). * Voert een **lokale transactie** uit in zijn `SaldoTable`: het saldo wordt aangepast en een `reservatieId` wordt vastgelegd. *(Atomiciteit en isolatie zijn hier gewaarborgd door DynamoDB transacties!)* * Retourneert succes naar de orchestrator. * Bij succes gaat de orchestrator naar stap 2. Bij een fout start hij de compensatie. 3. **Stap 2: Grootboek Boeking.** * De orchestrator roept de **Ledger Service** aan. * De Ledger Service Lambda: * Schrijft de boekingsentry met status `INITIEEL` naar de `LedgerTable` (middels een DynamoDB transactie). * Retourneert succes. 4. **Finalisatie:** * Na alle succesvolle stappen: * De orchestrator roept de **Order Service** terug om de orderstatus naar `VOLTOOID` bij te werken. * De orchestrator kan de **Notificatie Service** activeren voor een bevestiging. --- ### Balanceren van Eventual Consistency met Transactievereisten U bereikt geen *instantane* globale consistentie, maar wel een *voorspelbare en betrouwbare* globale consistentie. 1. **Semantische Atomiciteit:** Het hele proces (Saga) is atomair: het slaagt volledig of wordt volledig teruggedraaid via compensaties. Dit voldoet aan de bedoeling van de "atomicity"-eis. 2. **Isolatie via Compensatie en Design:** "Isolatie" tussen simultane Sagas is lastig (bijv. dirty reads). Dit moet u afhandelen via uw business logic: * **Pessimistische locking:** Niet ideaal voor hoog volume. * **Optimistische concurrency control:** Gebruik een `version` attribuut in uw DynamoDB items. Bij het updaten, controleer of de versie nog steeds dezelfde is. Als iemand anders het saldo tussentijds heeft gewijzigd, faalt de transactie en moet de Saga gecompenseerd worden. Dit is de aanbevolen aanpak. * **Idempotentie:** Zorg dat alle operaties idempotent zijn. Gebruik een `SagaId` en `StapId` in alle berichten. Voordat een service een actie uitvoert, controleert hij of hij deze `(SagaId, StapId)` combinatie al eerder heeft verwerkt. Dit voorkomt dubbele verwerking bij retries. --- ### Beste Strategieën voor Foutafhandeling en Compensatie Dit is het hart van een robuust Saga-ontwerp. **1. Retry met Backoff:** * Voor tijdelijke fouten (netwerktime-outs, throttling) moet uw orchestrator Lambdas en SQS **automatisch retries** uitvoeren met een exponentieel toenemende vertraging (backoff). SQS doet dit standaard. **2. Compenserende Transacties (Rollbacks):** * Voor elke stap in de Saga moet u een **exact tegenovergestelde compenserende actie** definiëren. * Stap: `SaldoService.verlaagSaldo(bedrag)` * Compensatie: `SaldoService.verhoogSaldo(bedrag)` (gebruik dezelfde `reservatieId` om het precies terug te draaien). * De orchestrator is verantwoordelijk voor het aanroepen van deze compensaties in **omgekeerde volgorde** zodra een stap faalt. * Compensaties moeten ook idempotent zijn! **3. Dead Letter Queues (DLQs) - Voor Onherstelbare Fouten:** * Configureer voor elke SQS-wachtrij een gekoppelde DLQ. * Als een bericht反复 mislukt (bijv. na een vooraf ingesteld aantal retries), wordt het automatisch naar de DLQ verplaatst. * **Een bericht in de DLQ betekent een gefaalde Saga die menselijke interventie vereist.** U heeft een mechanisme nodig (een monitoring dashboard, een andere Lambda) om DLQs te bewaken en alerts te sturen. Een operator moet de exacte staat van de systemen onderzoeken en de Saga handmatig compenseren of voltooien. **4. Statusbijhouden:** * De orchestrator zelf moet zijn status (bijv., `LOPEND`, `VOLTOOID`, `GEFAALD_AF_TE_HANDELEN`) en de voortgang van de Saga bijhouden. U kunt dit doen in een aparte `SagaStatusTable` in DynamoDB. * Dit is cruciaal voor debuggen, monitoring en voor het handmatig afhandelen van DLQ-incidenten. ### Samenvatting van de stroom bij een fout: 1. Saldo Service stap succes. 2. Ledger Service stap **faalt** (bijv., validatiefout). 3. Orchestrator krijgt de foutmelding. 4. Orchestrator **start compensatie**: a. Roept `LedgerService.compensate(...)` aan (indien nodig, bv. status op `GEANNULEERD` zetten). b. Roept `SaldoService.compensate(...)` aan om het gereserveerde saldo terug te storten. 5. Orchestrator werkt de orderstatus bij naar `MISLUKT` en zijn eigen status naar `GECOMPENSEERD`. 6. Als Stap 4b herhaaldelijk faalt, belandt het compensatiebericht in de DLQ voor menselijke interventie. Dit ontwerp biedt de hoogste mate van betrouwbaarheid en data-integriteit die haalbaar is in een gedistribueerd, event-driven systeem met de door u gekozen technologieën.