Natuurlijk! Hier is een overzichtelijk advies voor het ontwerpen van een microservices-architectuur gericht op data-consistentie en event sourcing, passend bij jouw domein en huidige database-opzet: 1. **Architectuurprincipes en patronen** - **Event Sourcing (ES):** Gebruik event sourcing om de volledige geschiedenis van wijzigingen in je domein vast te leggen. Elke verandering wordt vastgelegd als een gebeurtenis (event). Dit maakt audit trails, herstel en replicatie eenvoudiger. - **CQRS (Command Query Responsibility Segregation):** Scheid command- en query-interfaces. Commands muteren de state via events, terwijl queries lezen uit denormalized read-sets die specifiek voor performantie zijn ontworpen. 2. **Domeinen en microservices** - **Productcatalogus:** Beheer van productinformatie. Events: ProductCreated, ProductUpdated, etc. - **Winkelwagen:** Beheer van winkelwagenactiviteiten. Events: ProductAdded, ProductRemoved. - **Bestellingen:** Creatie en beheer van orders. Events: OrderPlaced, OrderConfirmed. - **Betalingen:** Verwerking van betalingen. Events: PaymentInitiated, PaymentSucceeded, PaymentFailed. 3. **Data- en eventstromen** - **Event store:** Een centrale event store (bijvoorbeeld EventStoreDB, Apache Kafka, of een gedistribueerde Kafka-achtige broker) waarin alle events worden vastgelegd. - **Projections/read models:** Voor snelle leesoperaties en denormalisatie, bouw je read models die worden geüpdatet door events via projections. 4. **Implementatie van data-consistentie** - **Eventually Consistentie:** Aangezien je microservices losgekoppeld zijn, zal data meestal eventual consistent zijn. Gebruik events om data synchroon te houden. - **Compensaties en sagas:** Voor complexe transactiepatronen en het handhaven van data-integriteit over meerdere microservices, gebruik je saga patronen (bijvoorbeeld met choreografie of orchestratie). 5. **Tools en technologieën** - **Event Store:** - *EventStoreDB* voor event sourcing. - *Apache Kafka* voor event streaming en decoupling. - **CQRS en Projections:** - Gebruik bijvoorbeeld *Axon Framework* (Java), *NServiceBus* (C#), of *MassTransit* voor event handling. - Voor read models: NoSQL-databases zoals MongoDB of Elasticsearch voor snelle zoekopdrachten. - **Database integratie:** - Je huidige PostgreSQL schema's kunnen dienen voor de command-side (write model), maar voor event sourcing gebruik je een dedicated event store. 6. **Samenhang en dataconsistentie over services** - **Event-driven communicatie:** Laat services communiceren via events en niet via directe synchronisatie. - **Distributed transactions:** Vermijd traditionele transactiepatronen over meerdere services. Gebruik in plaats daarvan sagas voor het orchestreren van lange transacties. - **Idempotentie en foutafhandeling:** Zorg dat event handlers idempotent zijn om dubbele verwerking te voorkomen. 7. **Samenvatting van aanbevolen aanpak** - Implementeer in elke service een eigen command- en event-handler. - Leg alle domeinwijzigingen vast in een centraal event store. - Bouw read-only projection services die de denormalized data bijwerken op basis van events. - Gebruik sagas voor het coördineren van consistente workflows (bijvoorbeeld bij order en betaling). 8. **Voorbeeldworkflow** - Klant plaatst een bestelling → Order service ontvangt command → creëert order en publiceert OrderPlaced event → Payment service ontvangt event en start betaling → bij betaling voltooiing publiceert PaymentSucceeded event → Order service ontvangt betaling event en voltooit order → Read models worden geüpdatet via projection services. --- **Kort samengevat:** Gebruik event sourcing met een dedicated event store voor volledige historisering, scheid command- en query-modellen via CQRS, en beheer data-consistentie door events en sagas. Combineer tools zoals EventStoreDB, Kafka, en projectie-frameworks om een robuuste en schaalbare microservices-architectuur te bouwen. Als je meer specifieke implementatievoorbeelden of tools wilt, laat het gerust weten!

Absoluut. Laten we een robuuste, event-driven microservices architectuur ontwerpen die perfect aansluit bij jouw vereisten voor data-consistentie en event sourcing. ### Overkoepelende Architectuur & Principes We gaan uit van een **Event-Driven Architecture** met **Event Sourcing** en **CQRS** als kernpatronen. Elke service is verantwoordelijk voor zijn eigen gegevens en communiceert asynchroon via events. Dit bevordert losse koppeling, schaalbaarheid en betrouwbaarheid. **Belangrijkste Principes:** 1. **Single Source of Truth:** De reeks van events is de bron van waarheid. 2. **Eventuele Consistentie:** We accepteren dat consistentie niet onmiddellijk is, maar gegarandeerd wordt via de stroom van events. 3. **Service Autonomie:** Elke service beheert zijn eigen database en is verantwoordelijk voor zijn domein. --- ### Service Breakdown & Event Sourcing Implementatie Laten we elke service onder de loep nemen en zien hoe Event Sourcing wordt toegepast. #### 1. Productcatalogus Service * **Verantwoordelijkheid:** Beheer van productinformatie (aanmaken, bijwerken, uitschakelen). * **Event Sourcing:** Wijzigingen worden opgeslagen als een reeks events. * `ProductAangemaaktEvent` (id, naam, beschrijving, prijs) * `ProductPrijsGewijzigdEvent` (id, nieuwePrijs) * `ProductUitCatalogusGehaaldEvent` (id) * **Database:** Je kunt **PostgreSQL** blijven gebruiken. Sla de events op in een `events` tabel (`event_id`, `aggregate_id` (productId), `type`, `data` (JSONB), `version`, `timestamp`). De huidige staat (Read Model) kan in een aparte `products` tabel worden bijgehouden voor snelle queries. #### 2. Winkelwagen Service * **Verantwoordelijkheid:** Beheer van de klantensessie en de items in de winkelwagen. * **Event Sourcing:** Elke interactie is een event. * `WinkelwagenAangemaaktEvent` (wagenId, klantId) * `ItemAanWinkelwagenToegevoegdEvent` (wagenId, productId, hoeveelheid, prijs*) * `ItemVanWinkelwagenVerwijderdEvent` (wagenId, productId) * `WinkelwagenGeleegdEvent` (wagenId) * `WinkelwagenAfgerekendEvent` (wagenId) // Leidt tot een `BestellingAangevraagdEvent` * **Opmerking:** De `prijs` die hier wordt vastgelegd is de prijs *op dat moment*. Dit is cruciaal voor data-integriteit. #### 3. Bestellingen Service (Het Hart van de Transactie) * **Verantwoordelijkheid:** Het coördineren van het bestelproces (Saga Pattern), definitieve vastlegging van de bestelling. * **Event Sourcing:** * `BestellingAangevraagdEvent` (orderId, klantId, items, totaalBedrag) // Van Winkelwagen Service * `BestellingGeverifieerdEvent` (orderId) // Na betalingssucces * `BestellingAfgewezenEvent` (orderId, reden) // Bij falen van betaling of voorraad * **Saga:** Deze service start een **Saga** (een gecoördineerde reeks transacties) voor elke nieuwe bestelling. #### 4. Betalingen Service * **Verantwoordelijkheid:** Afhandelen van betalingstransacties (integreren met PSP zoals Stripe/Adyen). * **Event Sourcing:** * `BetalingGeïnitieerdEvent` (paymentId, orderId, bedrag) * `BetalingVoltooidEvent` (paymentId, orderId) * `BetalingMisluktEvent` (paymentId, orderId, reden) --- ### Handhaven van Data-Consistentie: Patronen & Tools #### 1. Saga Pattern (Voor Transactionele Consistentie) Het "Afrekenproces" is een transactionele flow over meerdere services. Een **Saga** coördineert deze stappen. * **Hoe het werkt:** 1. De **Bestellingen Service** ontvangt een `BestellingAangevraagdEvent`. 2. Het start een **Saga** en publiceert een `BetalingsVerzoekEvent`. 3. De **Betalingen Service** verwerkt dit. Bij succes publiceert het een `BetalingVoltooidEvent`. 4. De **Bestellingen Service** ontvangt dit event en markeert de bestelling als betaald (`BestellingGeverifieerdEvent`). 5. Als de betaling faalt, publiceert de Betalingen Service een `BetalingMisluktEvent` en de Saga roept compenserende acties aan (bijv. het publiceren van een `BestellingAfgewezenEvent` en mogelijk het vrijgeven van gereserveerde voorraad in de toekomst). * **Tools voor Saga Implementatie:** * **Zeebe:** Een krachtige workflow-engine voor microservices orchestration. * **Temporal.io / Camunda:** Alternatieven voor complexe, betrouwbare workflows. * **Eigen implementatie:** Je kunt het zelf coderen door Saga-status in de Bestellingen Service bij te houden en events te gebruiken. #### 2. Event Sourcing & CQRS (Voor Query Performance en State Reconstructie) * **CQRS (Command Query Responsibility Segregation):** * **Command Side:** Verwerkt `Create`, `Update`, `Delete` opdrachten. Schrijft *events* naar de event store. * **Query Side:** Luistert naar events en projecteert de data naar lees-geoptimaliseerde tabellen (zoals je bestaande PostgreSQL-schema's). Dit is waar je complexe queries uitvoert. * **Hoe het samenwerkt:** Een `ProductPrijsGewijzigdEvent` wordt geschreven op de Command Side. Een achtergrondproces (een **Projection**) in dezelfde service luistert naar dit event en update de `products` tabel in het read model. #### 3. Event Streaming Platform (De Ruggengraat) Je hebt een betrouwbaar medium nodig om events te publiceren en te consumeren. Dit is de sleutel tot losse koppeling. * **Apache Kafka:** **De aanbevolen keuze.** Het is een gedistribueerd, fault-tolerant, en hoogperformant event streaming platform. Services publiceren events naar Kafka topics. Andere services subscriben aan deze topics. * **Voordelen:** Hoge doorvoer, persistentie van events, mogelijkheid tot herspelen (replay) van events (perfect voor Event Sourcing en het opnieuw opbouwen van read models). * **Alternatief (eenvoudiger, maar minder krachtig):** RabbitMQ (maar dit is een message broker, geen event log zoals Kafka). #### 4. Outbox Pattern (Voor Betrouwbare Event Publishing) Hoe garandeer je dat een database-transactie *en* het publiceren van een event beide slagen of beide falen? Het **Transactional Outbox Pattern** is de oplossing. * **Hoe het werkt:** 1. Binnen een DB-transactie schrijft je service zowel de statewijziging (of het event bij Event Sourcing) **als** het event naar een speciale `outbox` tabel. 2. Een separate **CDC (Change Data Capture)** tool leest nieuwe records uit de `outbox` tabel en publiceert deze naar Kafka. 3. Na succesvol publiceren wordt het record uit de `outbox` tabel verwijderd. * **Tools voor CDC:** * **Debezium:** **Perfecte keuze.** Het plugt rechtstreeks in de PostgreSQL write-ahead log (WAL) en streamt changes in real-time naar Kafka. Het is betrouwbaar en voegt weinig overhead toe. --- ### Concreet Technologiestack Advies * **Event Streaming / Message Bus:** **Apache Kafka** (met Schema Registry voor contract management). * **CDC / Outbox Pattern:** **Debezium** + PostgreSQL. * **Saga Orchestration:** **Zeebe** of **Temporal.io** voor de meest robuuste implementatie. Start eventueel met een eenvoudigere eigen implementatie op basis van events. * **Database:** **Blijf bij PostgreSQL.** Het is meer dan capabel. Gebruik voor elke microservice een *dedicated database* of *dedicated schema* (isoleert data en voorkomt tight coupling). Event Sourcing tabellen en read model tabellen kunnen binnen hetzelfde schema leven. * **Framework:** Overweeg een framework dat CQRS en Event Sourcing natuurlijk ondersteunt, zoals **Axon Framework** (Java/Kotlin) of **EventFlow** (.NET). Dit versnelt ontwikkeling aanzienlijk. ### Samenvatting van de Dataflow (Happy Path) 1. Een gebruiker rekent af. 2. **Winkelwagen Service:** Publiceert `WinkelwagenAfgerekendEvent` -> `BestellingAangevraagdEvent`. 3. **Bestellingen Service:** Start Saga op basis van dit event. Publiceert `BetalingsVerzoekEvent`. 4. **Betalingen Service:** Verwerkt betaling. Publiceert bij succes `BetalingVoltooidEvent`. 5. **Bestellingen Service:** Ontvangt event, voltooit de Saga en publiceert `BestellingGeverifieerdEvent`. 6. **Andere services (bv. Voorraad, Logistiek):** Luisteren naar `BestellingGeverifieerdEvent` om hun processen te starten. Door deze architectuur te volgen, bouw je een systeem dat uitzonderlijk schaalbaar, fouttolerant en auditabel is, precies zoals je voor ogen had. Succes met de bouw