Natuurlijk! Hieronder vind je een overzicht van een hexagonale architectuur voor je real-time financiële transactieverwerkingsapplicatie, inclusief componenten, verantwoordelijkheden en structuur van adapters en poorten. 1. Kern (Domain) - **Verantwoordelijkheden:** - Beheren van bedrijfslogica voor transactieverwerking. - Validatie en businessregels voor transacties en prijsupdates. - Coördinatie van verwerkte data en event handling. 2. Application Layer (Use Cases) - **Verantwoordelijkheden:** - Implementeren van use cases zoals 'verwerkTransactie' en 'updatePrijs'. - Orkestratie van gegevensstromen tussen kern en externe interfaces. - Aanroepen van domain-modellen en businessregels. 3. Adapters (Ports & Adapters Pattern) **a. Inbound Adapters (Poorten: Input)** - **Kafka Consumer Adapter:** - Verantwoordelijk voor het ontvangen van transacties en prijsupdates via Kafka. - Adapter implementeert een poort (interface) voor het ontvangen van data. - **REST API Adapter:** - Externe systemen kunnen transacties of status opvragen via REST. - Adapter verwerkt HTTP-verzoeken en vertaalt naar interne use cases. **b. Outbound Adapters (Poorten: Output)** - **Kafka Producer Adapter:** - Voor het publiceren van verwerkte transacties of event-notificaties. - **Redis Adapter:** - Voor snelle caching en real-time prijsupdates. - Voor het bewaren van actuele statusinformatie. 4. Technologiecomponenten (voor implementatie) - **Java + Spring Boot:** - Framework voor het bouwen van adapters en businesslogica. - **Apache Kafka:** - Voor streaming van transacties en prijsgegevens. - **Redis:** - Voor caching en snelle data-access. 5. Structuur van Adapters en Poorten voor optimale real-time verwerking - **Poorten (Interfaces):** - Definieer interfaces voor inkomende data (bijvoorbeeld `TransactieListener`, `PrijsUpdateListener`) en uitgaande data (`TransactiePublisher`, `PrijsUpdatePublisher`). - **Adapters:** - Kafka Consumer/Producer implementaties die deze interfaces gebruiken. - REST Controller implementaties die inkomende HTTP-verzoeken afhandelen en vertalen naar use case-aanroepen. - Redis clients voor snelle opslag en retrieval. 6. Data Flow en Optimalisatie - Streaming data wordt via Kafka binnengehaald door Kafka Consumer adapters. - In de use case wordt data gevalideerd en verwerkt met minimale latency. - Verwerkte data wordt via Kafka Producer of Redis naar andere componenten gestuurd, afhankelijk van de behoefte. - REST API biedt synchronisatie en monitoring. **Samenvatting:** - De kern bevat de businesslogica en use cases. - Poorten definiëren interfaces voor binnenkomende en uitgaande data. - Adapters (Kafka, Redis, REST) implementeren deze interfaces en zorgen voor communicatie met externe systemen. - Technologieën zoals Java, Spring Boot, Kafka en Redis worden gebruikt om lage latency en hoge throughput te realiseren. Wil je een voorbeeld van code snippets of een diagram voor verdere visualisatie?

Hier is een hexagonale architectuurontwerp voor uw real-time financiële transactieverwerkingsapplicatie: ## Overzicht Componenten ### Domeinkern (Hexagon) **TransactieVerwerkingsDomain** - Verantwoordelijkheden: - Valideer transacties volgens bedrijfsregels - Bereken risicoscores in real-time - Voer fraudedetectie algoritmes uit - Update portefeuille posities - Handeleer prijsupdates en herbereken waarden **Domain Entities:** - `FinanciëleTransactie` (ID, bedrag, valuta, timestamp, partijen) - `PrijsUpdate` (instrument, bid/ask, timestamp) - `Portefeuille` (posities, totale waarde) - `RisicoScore` (niveau, redenen) ## Poorten (Interfaces) ### Inkomende Poorten ```java public interface TransactieOntvanger { void verwerkTransactie(TransactieCommand command); } public interface PrijsUpdateOntvanger { void verwerkPrijsUpdate(PrijsUpdate update); } public interface QueryService { PortefeuilleStatus haalPortefeuilleOp(String portefeuilleId); RisicoRapport genereerRisicoRapport(String clientId); } ``` ### Uitgaande Poorten ```java public interface TransactieRepository { void slaTransactieOp(FinanciëleTransactie transactie); List<FinanciëleTransactie> zoekTransacties(TransactieCriteria criteria); } public interface PrijsRepository { void slaPrijsUpdateOp(PrijsUpdate update); PrijsInfo haalLaatstePrijs(String instrument); } public interface NotificatieService { void stuurRisicoWaarschuwing(RisicoWaarschuwing waarschuwing); void stuurVerwerkingsBevestiging(VerwerkingsResultaat resultaat); } ``` ## Adapters ### Inkomende Adapters **Kafka Transactie Consumer Adapter** ```java @Component public class KafkaTransactieAdapter implements TransactieOntvanger { @KafkaListener(topics = "transacties") public void consumeTransactie(TransactieMessage message) { // Converteer Kafka message naar domain command TransactieCommand command = convertToCommand(message); verwerkTransactie(command); } } ``` **Kafka Prijs Update Adapter** ```java @Component public class KafkaPrijsAdapter implements PrijsUpdateOntvanger { @KafkaListener(topics = "prijs-updates") public void consumePrijsUpdate(PrijsMessage message) { PrijsUpdate update = convertToDomain(message); verwerkPrijsUpdate(update); } } ``` **REST API Adapter** ```java @RestController public class TransactieController { @PostMapping("/transacties") public ResponseEntity<?> createTransactie(@RequestBody TransactieRequest request) { TransactieCommand command = mapToCommand(request); transactieOntvanger.verwerkTransactie(command); return ResponseEntity.accepted().build(); } @GetMapping("/portefeuilles/{id}") public PortefeuilleStatus getPortefeuille(@PathVariable String id) { return queryService.haalPortefeuilleOp(id); } } ``` ### Uitgaande Adapters **Redis Repository Adapter** ```java @Component public class RedisTransactieAdapter implements TransactieRepository { private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate; @Override public void slaTransactieOp(FinanciëleTransactie transactie) { // Gebruik Redis streams voor real-time opslag redisTemplate.opsForStream().add(transactie); } } ``` **Redis Prijs Cache Adapter** ```java @Component public class RedisPrijsAdapter implements PrijsRepository { @Override public void slaPrijsUpdateOp(PrijsUpdate update) { // Opslag in Redis met TTL voor real-time toegang redisTemplate.opsForValue().set( "prijs:" + update.getInstrument(), update, Duration.ofSeconds(5) ); } } ``` ## Optimalisaties voor Real-time Verwerking ### 1. In-Memory Verwerking ```java @Component public class InMemoryTransactieProcessor { private final ConcurrentHashMap<String, Portefeuille> portefeuilleCache; @Async("transactieExecutor") public CompletableFuture<VerwerkingsResultaat> verwerkAsync(TransactieCommand command) { // Real-time in-memory verwerking return CompletableFuture.supplyAsync(() -> { return domeinService.verwerkTransactie(command); }); } } ``` ### 2. Batch Verwerking voor Throughput ```java @Component public class BatchPrijsVerwerker { private final BatchProcessor<PrijsUpdate> batchProcessor; @PostConstruct public void init() { batchProcessor = BatchProcessor.create( updates -> domeinService.verwerkPrijsBatch(updates), BatchConfig.builder() .batchSize(100) .timeout(1, TimeUnit.MILLISECONDS) .build() ); } } ``` ### 3. Low-Latency Configuratie **Spring Boot Configuratie:** ```yaml spring: kafka: consumer: auto-offset-reset: latest fetch-min-size: 1 fetch-max-wait-ms: 1 producer: batch-size: 16384 linger-ms: 0 buffer-memory: 33554432 server: tomcat: threads: max: 200 min-spare: 50 ``` ## Service Laag ```java @Service public class TransactieVerwerkingsService { public VerwerkingsResultaat verwerkTransactie(TransactieCommand command) { // 1. Valideer transactie ValidatieResultaat validatie = validatieService.valideer(command); // 2. Bereken risico RisicoScore risico = risicoService.berekenRisico(command); // 3. Update portefeuille (in-memory) Portefeuille portefeuille = portefeuilleService.update(command); // 4. Persist resultaten transactieRepository.slaTransactieOp(command.toEntity()); return new VerwerkingsResultaat(SUCCESS, portefeuille, risico); } } ``` ## Performance Garanties - **Latency**: <10ms door in-memory verwerking en directe Kafka consumptie - **Throughput**: Gebruik van batch processing en async verwerking - **Schaalbaarheid**: Horizontale schaling van domeinservices - **Resilience**: Circuit breakers en retry mechanismen voor externe dependencies Deze architectuur garandeert isolatie van de domeinlogica terwijl optimale real-time prestaties worden behaald door slimme adapter implementaties.