При разработке высоконагруженных веб-приложений для лучшего масштабирования часто применяется такой принцип, как CQRS. Он гласит, что метод должен быть либо командой, выполняющей какое-то действие, либо запросом, возвращающим данные, но не одновременно и тем, и другим. Другими словами, вопрос к системе не должен менять ответ. Более формально, возвращать значение можно только чистым, не имеющим побочных эффектов методам.
Но для хорошего масштабирования разделения API на чтение/запись недостаточно. Нужно разделить и базы данных, с которыми это API работает. Тут нам на помощь приходит EventSourcing. Он предлагает нам хранить всем события системы в одной базе данных, назовем ее EventStore, а все остальные базы данных и таблицы строить уже на ее основе.
Сочетание CQRS и EventSourcing очень сильно развязывает нам руки в плане балансировки нагрузки внутри системы, количестве ее узлов, количестве вспомогательных баз данных, использовании кеширования и прочего, но одновременно усложняет логику работы приложения и привносит множество ограничений.
В этой статье мы рассмотрим один из нюансов проектирования клиентской части для такой системы — оптимистические обновления в UI.
Для фронтенда возьмем модные React и Redux. Кстати, Redux и EventSourcing — очень близкие по духу технологии.
Оптимистичные обновления пользовательского интерфейса и так непросто реализовать, а CQRS и EventSourcing еще сильнее усложняют задачу.
Как же это должно работать? Давайте разберемся пошагово.
Отправляем команду и, не дожидаясь ответа, диспатчим оптимистичный event в Redux Store. Оптимистичный event будет содержать ожидаемые результаты сервера. Также на этом шаге мы запоминаем текущее состояние данных, которые event будет менять.
Ждем результата отправки команды. Если команда не прошла, диспатчим event, откатывающий оптимистичное обновление, на основе данных, которые запомнили на первом шаге. Если все хорошо, то ничего не делаем.
- Ждем, когда на клиент из шины прилетит настоящий event. Когда это случилось, откатываем оптимистическое обновление и применяем настоящий event.
Как это будет выглядеть на практике:
Успех | Провал |
---|---|
Код оптимистического обновления опишем как Middleware к Redux Store:
const optimisticCalculateNextHashMiddleware = (store) => {
const tempHashes = {};
const api = createApi(store);
return next => action => {
switch (action.type) {
case SEND_COMMAND_UPDATE_HASH_REQUEST: {
const { aggregateId, hash } = action;
// Save the previous data
const { hashes } = store.getState()
const prevHash = hashes[aggregateId].hash;
tempHashes[aggregateId] = prevHash
// Dispatch an optimistic action
store.dispatch({
type: OPTIMISTIC_HASH_UPDATED,
aggregateId,
hash
});
// Send a command
api.sendCommandCalculateNextHash(aggregateId, hash)
.then(
() => store.dispatch({
type: SEND_COMMAND_UPDATE_HASH_SUCCESS,
aggregateId,
hash
})
)
.catch(
(err) => store.dispatch({
type: SEND_COMMAND_UPDATE_HASH_FAILURE,
aggregateId,
hash
})
);
break;
}
case SEND_COMMAND_UPDATE_HASH_FAILURE: {
const { aggregateId } = action;
const hash = tempHashes[aggregateId];
delete tempHashes[aggregateId];
store.dispatch({
type: OPTIMISTIC_ROLLBACK_HASH_UPDATED,
aggregateId,
hash
});
break;
}
case HASH_UPDATED: {
const { aggregateId } = action;
const hash = tempHashes[aggregateId];
delete tempHashes[aggregateId];
store.dispatch({
type: OPTIMISTIC_ROLLBACK_HASH_UPDATED,
aggregateId,
hash
});
break;
}
}
next(action);
}
}
Вживую, как всё работает, можно посмотреть тут:
Заключение
Оптимистичные обновления в UI могут сильно улучшить отзывчивость вашего приложения. Хотя использовать их нужно с умом и большой осторожностью. В ряде случаев они могу привести к потере данных и усложнить понимание пользовательского интерфейса. Например, оптимистичный лайк под фотографией это хорошо, а оптимистичная форма оплаты — плохо. Так что не наломайте дров. Удачи!
Комментарии (10)
VolCh
27.02.2018 20:48Справедливости ради, CQRS и ES ортогональны друг другу, не нуждаются друг в друге.
А описывается вообще обычная работса с асинхронными запросами, не важно что там у сервера под капотом, хоть баш-скрипты.
zloyusr
timbset Автор
У CQS и CQRS, разумеется, есть различия. При этом они крайне схожи между собой. И там, и там есть разделение на выполнение команд без запроса данных и выполнение запросов без модификации состояния. При этом разница в том, что в CQS разделение находится внутри типа, а в CQRS команды и запросы выполняются в рамках разных объектов.
vassabi
А можете рассказать об этом поподробнее, а то википедия тоже не понимает.
UPD: пока писал вопрос, приехал ответ. Как оказалось, отличие меньше, чем я думал. (А если все методы — это объекты, то и совсем нет)
timbset Автор
На самом деле, я бы не стал полностью доверять Википедии. Есть официальный источник, в котором это различие описано. Третий пункт сверху.
zloyusr
С каких это пор cqrs.nu стал официальным источником? Где об этом говорит Грег Янг?
zloyusr
Ради интереса переключите википедию на английский язык в этой статье и поймете в чем ошибка. Не стоит верить рускоязычным источникам.
vassabi
zloyusr
Пример неплох. CQS это действительно фундаментальное «транспортное средство», он применим к почти любым приложениям. CQRS же «машина», которая едет только по определенным дорогам и не пройдет по болотам и лесам. Очень советую посмотреть доклады и видео Greg Young и Udi Dahan по теме.