Natuurlijk! Hier is een gestructureerd voorstel voor het ontwerpen van een hexagonale (ports en adapters) architectuur voor jouw e-commerce platform, gericht op een effectieve integratie met een event-driven systeem met Kafka en REST API’s. **1. Kernprincipes van de hexagonale architectuur:** - **Binnenste kern (Domain):** Bevat de bedrijfslogica en domeinmodellen. - **Poorten (Ports):** Interfaces die de communicatie tussen de kern en de buitenwereld definiëren. - **Adapters:** Implementaties van de poorten die communiceren met externe systemen (bijv. Kafka, REST API). --- ### Structuur van de architectuur #### a) Domeinlaag (Core) - **Domeinmodellen:** Bestelling, Betaling, Voorraad. - **Domeinservices:** Logica voor het verwerken van bestellingen, bevestigen van betalingen, bijwerken van voorraad. - **Poorten (Interfaces):** - **Input-poorten:** Bijvoorbeeld `OrderServicePort` voor het plaatsen van bestellingen. - **Output-poorten:** Bijvoorbeeld `EventPublisherPort` voor het publiceren van gebeurtenissen, `InventoryUpdatePort` voor voorraadbeheer via REST. #### b) Adapters - **Event-driven adapters (Kafka):** - **Event consumers:** Kafka-consumers die luisteren naar topics zoals `bestelling-geplaatst`, `betaling-bevestigd`, `voorraad-bijgewerkt`. - **Event producers:** Kafka-producers die gebeurtenissen publiceren vanuit de domeinlaag via de `EventPublisherPort`. - **REST API adapters:** - **Inbound:** Controllers (bijv. Spring RestController) die inkomende REST-aanroepen afhandelen. - **Outbound:** Clients die communiceren met externe systemen of microservices via REST. --- ### Aanbevelingen voor structuur en best practices #### 1. **Poorten en adapters structureren** - **Poorten (Interfaces):** Definieer ze in de domeinlaag, zonder afhankelijkheid van technologie. - Bijvoorbeeld: ```java public interface EventPublisherPort { void publishEvent(Event event); } ``` - **Adapters:** Plaats ze in een aparte infrastructuurlaag. - Kafka-telegrams (producers/consumers) implementeren deze interfaces. - REST clients voor externe communicatie implementeren ook deze interfaces. #### 2. **Event-driven interacties ondersteunen** - Gebruik Kafka-Consumers voor het ontvangen van gebeurtenissen en zet deze om in domein-commando’s of domein-waarden. - Bij het publiceren van gebeurtenissen, gebruik de `EventPublisherPort` in de domeinlaag, geïmplementeerd door Kafka-producers. - Zorg voor asynchrone verwerking en foutafhandeling (bijv. retries, dead-letter queues). #### 3. **Consistentie en foutafhandeling** - **Eventueel gebruik van een gebeurtenislog of outbox-patroon:** om te zorgen dat gebeurtenissen niet verloren gaan bij fout. - **Retries en Dead Letter Queue (DLQ):** configureer Kafka-consumers voor retries en verplaats mislukte berichten naar DLQ voor later onderzoek. - **Idempotentie:** Zorg dat eventverwerking idempotent is om duplicaten te voorkomen. - **Transactionele integratie:** Gebruik transactionele Kafka-producer en -consumer waar nodig om consistentie te waarborgen. #### 4. **Communicatiepatronen** - Voor kritische gebeurtenissen (zoals bestelling geplaatst) kan je een event-sourcing of outbox-pattern toepassen. - REST API’s kunnen dienen voor query’s en commandos die niet asynchroon afgehandeld hoeven te worden. --- ### Samenvatting voorbeeldstructuur ``` com.yourcompany.ecommerce │ ├── domain │ ├── model │ │ └── Bestelling.java │ │ └── Betaling.java │ │ └── Voorraad.java │ ├── service │ │ └── OrderService.java │ └── port │ └── EventPublisherPort.java │ └── InventoryManagementPort.java │ ├── infrastructure │ ├── kafka │ │ ├── KafkaEventPublisher.java (implementatie van EventPublisherPort) │ │ ├── BestellingConsumer.java (Kafka Consumer voor bestelling-geplaatst) │ │ └── BetalingConsumer.java │ ├── rest │ │ ├── InventoryRestClient.java │ │ └── ApiController.java │ └── config │ └── KafkaConfig.java │ └── api └── RestControllers.java ``` --- ### Conclusie - Definieer duidelijke poorten in de kern. - Implementeer adapters voor Kafka en REST buiten de kern. - Gebruik asynchrone event-verwerking voor schaalbaarheid en loskoppeling. - Besteed aandacht aan foutafhandeling, retries en idempotentie. - Overweeg patronen zoals outbox en transactionele integratie voor data-consistentie. Wil je dat ik voor een specifiek onderdeel een voorbeeldcode of meer details uitwerk?

Zeker, ik help je graag met het ontwerpen van een hexagonale architectuur voor je e-commerce platform. Hier is een gedetailleerd ontwerp met focus op event-driven integratie: ## Architectuur Overzicht ### Core Domein (Binnenste Hexagoon) - **Entities**: Klant, Product, Bestelling, Betaling, Voorraad - **Use Cases**: - PlaatsBestellingUseCase - BevestigBetalingUseCase - WerkVoorraadBijUseCase - **Domain Events**: - BestellingGeplaatstEvent - BetalingBevestigdEvent - VoorraadBijgewerktEvent ## Poorten (Ports) - Interface Definitions ### Inkomende Poorten ```java public interface BestellingService { Bestelling plaatsBestelling(BestellingCommand command); void bevestigBetaling(BetalingBevestigingCommand command); } public interface VoorraadService { void werkVoorraadBij(VoorraadUpdateCommand command); } ``` ### Uitgaande Poorten ```java public interface EventPublisher { void publish(String topic, DomainEvent event); } public interface BestellingRepository { Bestelling opslaan(Bestelling bestelling); Bestelling vindById(String id); } public interface BetalingService { boolean verwerkBetaling(BetalingCommand command); } public interface ProductCatalogus { Product vindProduct(String productId); boolean isOpVoorraad(String productId, int aantal); } ``` ## Adapters (Adapteerlaag) ### Inkomende Adapters **REST API Adapter:** ```java @RestController public class BestellingController { private final BestellingService bestellingService; @PostMapping("/bestellingen") public ResponseEntity<Bestelling> plaatsBestelling(@RequestBody BestellingRequest request) { // Validatie en mapping naar domain command Bestelling bestelling = bestellingService.plaatsBestelling(toCommand(request)); return ResponseEntity.ok(bestelling); } } ``` **Kafka Consumer Adapters:** ```java @Component public class BetalingEventConsumer { @KafkaListener(topics = "betaling-bevestigd") public void consumeBetalingBevestigd(BetalingBevestigdEvent event) { try { betalingService.bevestigBetaling(toCommand(event)); } catch (Exception e) { // Dead letter queue handling deadLetterService.verwerkFout(event, e); } } } ``` ### Uitgaande Adapters **Kafka Producer Adapter:** ```java @Component public class KafkaEventPublisher implements EventPublisher { private final KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate; @Override public void publish(String topic, DomainEvent event) { try { kafkaTemplate.send(topic, event.getKey(), event) .addCallback( result -> log.info("Event gepubliceerd: {}", event), failure -> { log.error("Event publicatie gefaald: {}", event, failure); // Retry mechanisme retryService.scheduleRetry(event, topic); } ); } catch (Exception e) { log.error("Kafka publicatie fout", e); throw new EventPublishingException("Publicatie gefaald", e); } } } ``` ## Event-Driven Interactie Flow ### 1. Bestelling Geplaatst Flow: ``` REST API → BestellingController → PlaatsBestellingUseCase → BestellingGeplaatstEvent → KafkaEventPublisher → Kafka Topic ``` ### 2. Betaling Bevestigd Flow: ``` Kafka Consumer → BetalingEventConsumer → BevestigBetalingUseCase → BetalingBevestigdEvent → KafkaEventPublisher → Kafka Topic ``` ### 3. Voorraad Bijgewerkt Flow: ``` Kafka Consumer → VoorraadEventConsumer → WerkVoorraadBijUseCase → VoorraadBijgewerktEvent → KafkaEventPublisher → Kafka Topic ``` ## Best Practices Implementatie ### 1. Event Sourcing & CQRS ```java @Component public class BestellingProjectie { @EventListener public void projectBestellingGeplaatst(BestellingGeplaatstEvent event) { // Update read model voor queries bestellingReadRepository.bijwerken(event.getBestellingId(), event.getGegevens()); } } ``` ### 2. Transaction Management ```java @Transactional public class PlaatsBestellingUseCase { public Bestelling plaatsBestelling(BestellingCommand command) { // 1. Valideer business rules // 2. Persist bestelling Bestelling bestelling = bestellingRepository.opslaan(createBestelling(command)); // 3. Publish event (na succesvolle persist) eventPublisher.publish("bestelling-geplaatst", new BestellingGeplaatstEvent(bestelling)); return bestelling; } } ``` ### 3. Idempotentie Handling ```java @Component public class IdempotentieService { public boolean isVerwerkt(String eventId) { return eventRepository.existsById(eventId); } public void markeerAlsVerwerkt(String eventId) { eventRepository.opslaan(new VerwerktEvent(eventId)); } } ``` ### 4. Foutafhandeling & Retry Mechanismen **Dead Letter Queue Configuratie:** ```java @Configuration public class KafkaConfig { @Bean public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, Object> kafkaListenerContainerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, Object> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>(); factory.setErrorHandler(new SeekToCurrentErrorHandler( new DeadLetterPublishingRecoverer(kafkaTemplate), new FixedBackOff(1000L, 3L) // 3 retries met 1 seconde interval )); return factory; } } ``` **Circuit Breaker Pattern:** ```java @Component public class BetalingServiceAdapter implements BetalingService { @CircuitBreaker(name = "betalingService", fallbackMethod = "fallbackVerwerking") public boolean verwerkBetaling(BetalingCommand command) { // Externe betaling service aanroep return externeBetalingClient.verwerk(command); } public boolean fallbackVerwerking(BetalingCommand command, Exception e) { // Fallback: plaats betaling in pending state betalingRepository.opslaanPending(command); return false; } } ``` ### 5. Consistentie & Saga Pattern ```java @Component public class BestellingSaga { @EventListener public void startSaga(BestellingGeplaatstEvent event) { // Start betalingsproces betalingService.startBetaling(event.getBestellingId(), event.getTotaalBedrag()); } @EventListener public void handleBetalingBevestigd(BetalingBevestigdEvent event) { // Update bestelling status bestellingService.markeerAlsBetaald(event.getBestellingId()); // Trigger voorraad update voorraadService.reserveerVoorraad(event.getBestellingId()); } } ``` ## Configuratie Voorbeelden ### application.yml ```yaml spring: kafka: bootstrap-servers: localhost:9092 producer: key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer consumer: group-id: ecommerce-service auto-offset-reset: earliest key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer properties: spring.json.trusted.packages: "com.ecommerce.events" ``` ### Dependency Injection Config ```java @Configuration public class HexagonConfig { @Bean public BestellingService bestellingService(BestellingRepository repository, EventPublisher publisher) { return new BestellingServiceImpl(repository, publisher); } @Bean public EventPublisher eventPublisher(KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate) { return new KafkaEventPublisher(kafkaTemplate); } } ``` ## Monitoring & Observability ```java @Component public class EventMetrics { private final MeterRegistry meterRegistry; private final Counter succesvolleEvents; private final Counter gefaaldeEvents; public void recordSuccesvolEvent(String eventType) { succesvolleEvents.increment(); } public void recordGefaaldEvent(String eventType, String reden) { gefaaldeEvents.increment(); // Logging en alerting log.warn("Event verwerking gefaald: {} - {}", eventType, reden); } } ``` Dit ontwerp biedt een robuuste foundation voor je e-commerce platform met: - Duidelijke scheiding van concerns - Schaalbare event-driven communicatie - Robuuste foutafhandeling - Consistente data management - Eenvoudige testbaarheid door dependency injection Je kunt de adapters eenvoudig vervangen of uitbreiden zonder de core domeinlogica aan te passen.