Event Store框架探究

摘要：

　　游戏开发中，经常会越到千奇百怪的Bug。后台程序都是以demon
方式运行，要么GDB，要么Log。一些确定性的bug可以直接使用GDB调试，比如特定请求会Crash。如果是运行一段时间，Bug才会出现，无明显
规律，那么也只能使用Log了。但是从成千上万条日志中Grep、分析、定位，然后修改代码、测试，这个过程效率极其低，有的时候挫折感倍强，想骂娘都。
经过一些总结后，我们希望程序能够具有完整跟踪用户行为的功能。用户的行为被完整的记录下来，针对领域对象提供类似“快照”的功能，当程序出现问题时，我
们可以从某个正确的“快照”为起点，回放用户的操作，这样Bug可以被重现，修复bug后也可以通过回放用户操作来验证正确与否。

挑战：

event store的相关概念：

　　这样的”用户行为回放系统”以前还真没搞过，
最近对这个功能非常感兴趣，查阅了一些资料，前辈们在这方面还是有不少研究的。而且我自己也在实践DDDD，非常关注DDD社区的活动。DDD社区最近流
行的设计思想CQRS强调命令与查询分离，并且成熟的几套框架都有集成Even Store。何为Event
Store，其就是用来记录用户行为的对象。DDD强调关注点集中在和领域问题相关的几个领域对象上。用户的操作实际就对应着领域对象的修改。那么将领域
对象的每次修改抽象成一个event事件，把这些event都存储在event Store, 当需要重新构造领域对象时，
遍历相应的event增量式的构造出领域对象。

推荐：Martin Fowler 的http://martinfowler.com/bliki/CQRS.html

snapshot 快照功能：

　　如果把领域对象的所有操作都记录为event，随着时间推移，event可能积累的很多，当构造领域对象时可能需要花费较大的开
销。在领域对象修改到一定量时，snapshot
为领域对象设置快照，那么恢复领域对象时只需从最近的快照开始回放event即可。snapshot保存了领域对象关键的修改点，它是对回放event构
造领域对象的优化。

如何序列话对象：

　　主要设计到两种对象，一个是event对象，一个是领域实体entity。event记录了用户行为，被event_store按时间（又称version）顺序记录，entity序列化发生在会entity设置快照时。

　　有序列化当然有反序列化，实体对象必须能够从序列化的数据中（即snapshot数据）回建对象。并把event在实体对象上回放，也需要将event从序列化数据中回建。

详细设计：

简化模型：

　　我们用entity_user对象模拟玩家的操作，假设有两个接口，inc_gold 和 inc_level，即玩家增涨金钱、增长等级。

类设计:

序列化基类serializer_i， encode用来序列化对象，decode用于反序列化对象

 serializer_i
{
:
     ~serializer_i(){}
      decode( json_value_t& jval_) = ;
      encode()           = ;
};

领域实体对象基类 entity_i，领域实体对象必须用于唯一的id以方便进行索引，并且如前文所述，实体对象必须是可以序列化、反序列话的，当对其进行snapshot时需要对其进行序列化，当构造该对象时需要从快照数据中反序列化构建对象。
```
 entity_i:  serializer_i
{
:
    entity_i(uint64_t id_):
        m_id(id_)
    {}
     ~entity_i(){}
    uint64_t id()  {  m_id; }

:
    uint64_t m_id;
};
```

事件基类 event_i，所有对领域对象的修改都是通过Raise一个特定事件完成的，由于C++是强类型的语言并且支持重载，领域对象针对每个event都有一个特定的apply接口。event也继承自serializer_i，当其被存储到eventStore中时需要序列化，当要回放event恢复entity时需要反序列化event。
```
 event_i:  serializer_i
{
:
     ~event_i(){}
};
```

事件派发器event_dispather_i，实际上就是用来实现反射功能，反序列化event时需要根据不同类型的event调用不同的entity的apply接口，此对象能够保证event会被正确的被apply调用。
```
 event_dispather_i
{
:
    ~event_dispather_i(){}
      dispath( & json_) = ;
};
```

事件仓库基类，其提供功能有三

 event_store_i
{
:
     ~event_store_i(){}
      save_event(uint64_t entity_id_,  event_i& event_) = ;
      snapshot_entity( entity_i& entity_) = ;
      constuct_snapshot_last(entity_i& entity_, event_dispather_i& event_dispacher_,  version_ = ) = ;
};

　　1. 存储event事件

　　2. 保存领域对象实体的快照数据

　　3. 通过某个版本的快照，回建领域对象

结构图如下

7. 示例代码

User实体对象：User维护两个成员变量gold和level，用来表示当前用户的金钱和等级，inc_gold和inc_level是两个Cmd接口，验证参数有效Raise一个inc_gold_event事件，参见示例代码：

 event_store_i
{
:
     ~event_store_i(){}
      save_event(uint64_t entity_id_,  event_i& event_) = ;
      snapshot_entity( entity_i& entity_) = ;
      constuct_snapshot_last(entity_i& entity_, event_dispather_i& event_dispacher_,  version_ = ) = ;
};

　　为简化操作，我们假设金钱是经常变更的，而等级变化较慢，level变化为关键变化，每当level改变我们都会为实体建立新的快照：

 entity_user_t::inc_level(int32_t level_)
{
     (level_ <= )
         -;
    inc_level_event_t (level_);
    apply();
    m_event_store->save_event(->id(), );
    m_event_store->snapshot_entity(*);
     ;
}

而对应的apply接口则非常的简单，因为参数已经进过验证，apply是实实在在的改变对象状态的内部方法：

 entity_user_t::apply( inc_level_event_t& event_)
{
    m_level += event_.level;
}

event 对象除了用于特定的数据字段，最主要的当属decode和encode接口。这里为了方便调试我使用了json序列化和反序列化方式，json的decode和encode有不小的开销，基于二进制的序列化和反序列化可以达到很高的实时性，存在很大的优化空间。

 inc_level_event_t:  event_i
{
    inc_level_event_t():
        level()
    {}
    inc_level_event_t(int32_t level_):
    level(level_)
    {}
     decode( json_value_t& jval_)
    {
        json_instream_t ();
        .decode(, jval_[], level);
         ;
    }
     encode() 
    {
        rapidjson::Document::AllocatorType allocator;
        rapidjson::StringBuffer            str_buff;
        json_value_t                       ibj_json(rapidjson::kObjectType);
        json_value_t                       ret_json(rapidjson::kObjectType);
        
        json_outstream_t (allocator);
        .encode(, ibj_json, level);
        ret_json.AddMember(, ibj_json, allocator);
        
        rapidjson::Writer<rapidjson::StringBuffer> writer(str_buff, &allocator);
        ret_json.Accept(writer);
         output(str_buff.GetString(), str_buff.GetSize());
         output;
    }
    int32_t level;
};

event store 的实现，为了简便起见，本示例框架并没有将序列化的数据落盘，而是直接存储在内存中。真是的eventStore可以采用写文件的方式或者Sqlite也是很好的方案。

 event_store_mem_t:  event_store_i
{
    typedef vector<>                event_record_t;
    typedef map<uint64_t, event_record_t> entity_event_map_t;
    
      snapshot_info_t
    {
           event_version;
         data;
    };
    typedef vector<snapshot_info_t>       entity_record_t;
    typedef map<uint64_t, entity_record_t>entity_snapshot_map_t;
:
    event_store_mem_t();
    ~ event_store_mem_t();
    
     save_event(uint64_t entity_id_,  event_i& event_);
     snapshot_entity( entity_i& entity_);
     constuct_snapshot_last(entity_i& entity_, event_dispather_i& event_dispacher_,  version_ = );

:
    entity_event_map_t    m_entity_events;
    entity_snapshot_map_t m_entity_snapshot;
};

下面时基于内存的eventStore的实现：

 event_store_mem_t::save_event(uint64_t entity_id_,  event_i& event_)
{
    m_entity_events[entity_id_].push_back(event_.encode());
     ;
}

 event_store_mem_t::snapshot_entity( entity_i& entity_)
{
    snapshot_info_t info;
    info.event_version = m_entity_events[entity_.id()].size();
    info.data          = entity_.encode();
    m_entity_snapshot[entity_.id()].push_back(info);
     ;
}

 event_store_mem_t::constuct_snapshot_last(entity_i& entity_, event_dispather_i& event_dispacher_,  version_)
{
     index = m_entity_snapshot.size() - version_;
     (index >= && index < ()m_entity_snapshot.size())
    {
        snapshot_info_t& info = m_entity_snapshot[entity_.id()][index];
        
        json_dom_t document;
         (document.Parse<>(info.data.c_str()).HasParseError())
        {
             msg_exception_t();
        }
         ( == document.IsObject() &&  == document.Empty())
        {
             msg_exception_t();
        }

        entity_.decode(document.MemberBegin()->value);
        
         (size_t i = info.event_version; i < m_entity_events[entity_.id()].size(); ++i)
        {
            event_dispacher_.dispath(m_entity_events[entity_.id()][i]);
        }
    }
     ;
}