.Net Core基于EasyCore.EventBus实现事件总线

目录

[1. CAP 理论（CAP Theorem）](#1. CAP 理论（CAP Theorem）)

[1.1 一致性（Consistency）：](#1.1 一致性（Consistency）：)

[1.2 可用性（Availability）：](#1.2 可用性（Availability）：)

[1.3 分区容忍性（Partition Tolerance）：](#1.3 分区容忍性（Partition Tolerance）：)

[1.4 CAP 定理的关键点：](#1.4 CAP 定理的关键点：)

[1.5 CAP 理论的影响：](#1.5 CAP 理论的影响：)

[2. CAP的实际应用场景](#2. CAP的实际应用场景)

[2.1 CAP 模式选择：](#2.1 CAP 模式选择：)

[3. AP 理论（Availability + Partition Tolerance）](#3. AP 理论（Availability + Partition Tolerance）)

4.EventBus与AP模型的实现

[4.1 EventBus简介](#4.1 EventBus简介)

[4.2 EventBus与AP模型的关系](#4.2 EventBus与AP模型的关系)

[4.2.1 可用性（Availability）](#4.2.1 可用性（Availability）)

[4.2.2 分区容忍性（Partition Tolerance）](#4.2.2 分区容忍性（Partition Tolerance）)

[4.2.3 EventBus的容错性与一致性](#4.2.3 EventBus的容错性与一致性)

[4.3 EventBus实现AP模型的关键技术](#4.3 EventBus实现AP模型的关键技术)

[4.3.1 使用分布式消息队列](#4.3.1 使用分布式消息队列)

[4.3.2 事件存储与持久化](#4.3.2 事件存储与持久化)

[4.3.3 消息路由与负载均衡](#4.3.3 消息路由与负载均衡)

[5. 使用EasyCore.EventBus实现事件总线](#5. 使用EasyCore.EventBus实现事件总线)

[5.1 简介](#5.1 简介)

[5.2 使用EasyCore.EventBus](#5.2 使用EasyCore.EventBus)

[5.2.1 Program](#5.2.1 Program)

[5.2.2 事件消息类](#5.2.2 事件消息类)

[5.2.3 发布事件消息](#5.2.3 发布事件消息)

[5.2.4 事件消费实现](#5.2.4 事件消费实现)

[5.2.5 运行测试](#5.2.5 运行测试)

[6. 削峰填谷](#6. 削峰填谷)

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1. CAP 理论（CAP Theorem）

CAP 理论，也叫做 布鲁尔定理（Brewer's Theorem），由计算机科学家 Eric Brewer 提出。CAP 理论指出，在分布式系统中，任何系统只能在以下三者中选取两个来优化，而不能同时保证三者的完美平衡：

• C: 一致性（Consistency）

• A: 可用性（Availability）

• P: 分区容忍性（Partition Tolerance）

1.1 一致性（Consistency）：

所有的节点在同一时刻看到的数据是相同的。

换句话说，一个系统保持一致性意味着，如果你从任何节点读取数据，你将看到最新写入的数据（或者任何其他写入操作的结果）。

1.2 可用性（Availability）：

每个请求都会在合理的时间内得到响应，不管数据是否是最新的。

即使某些节点出现故障，系统也能保证其正常工作，并返回响应。系统会尽量保证每个请求都能得到响应，哪怕是一些不一致的结果。

1.3 分区容忍性（Partition Tolerance）：

系统在发生网络分区的情况下依然能继续操作。

网络分区意味着某些节点无法与其他节点通信。在这种情况下，系统仍然应该保持操作的能力，不会完全崩溃。

1.4 CAP 定理的关键点：

• CAP 定理 认为，分布式系统不能同时做到一致性、可用性和分区容忍性三者兼得。

• 你只能选择两个属性：

  • CA（一致性 + 可用性）: 适用于网络中没有分区的系统。

  • CP（一致性 + 分区容忍性）: 即使有网络分区，系统依然保证一致性，但有可能会牺牲可用性。

  • AP（可用性 + 分区容忍性）: 系统能保证在网络分区的情况下仍然保持可用性，但可能会牺牲一致性。

1.5 CAP 理论的影响：

• 选择一个系统的设计时，我们通常需要权衡这三个属性。例如：

  • 传统的关系型数据库（如 MySQL）通常关注一致性（Consistency）和可用性（Availability），并不特别关注分区容忍性（Partition Tolerance）。

  • 分布式系统 如 Cassandra 或 Couchbase 可能会选择牺牲部分一致性以确保更高的可用性和分区容忍性。

2. CAP的实际应用场景

2.1 CAP 模式选择：

• CA（Consistency + Availability）：

  • 场景：适用于不涉及网络分区的分布式系统，或者在网络分区的情况下可以关闭部分服务（例如，一些小型数据库系统）。比如单一数据中心的传统关系型数据库可以选择一致性和可用性。

• CP（Consistency + Partition tolerance）：

  • 场景 ：适用于网络分区的情况下，一致性是首要考虑的场景。这类系统不会在网络分区的情况下牺牲一致性，通常会在分区时选择暂停服务。比如 Zookeeper 和 HBase 是一致性和分区容忍的代表。

• AP（Availability + Partition tolerance）：

  • 场景 ：适用于需要高可用性和分区容忍性，同时可以容忍某些程度的不一致性。比如 Cassandra 、MongoDB 、Couchbase 等系统，它们选择了可用性和分区容忍性，但会牺牲数据的一致性，特别是在高并发的情况下。

3. AP 理论（Availability + Partition Tolerance）

AP 理论 是 CAP 理论的一部分，指的是 在分布式系统中，系统选择了可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance），并牺牲了数据一致性（Consistency）。

解释：

• 可用性：系统保证每次请求都会返回一个响应。

• 分区容忍性：即使系统出现网络分区，依然可以继续提供服务。

在 AP 模式 下，系统会尽力保证可用性 和分区容忍性 ，而可能会牺牲一致性。这意味着，在某些情况下，系统中的节点可能不会看到相同的数据。

示例：

一个典型的 AP 系统 就是 Cassandra。Cassandra 在设计上优先保证可用性和分区容忍性，特别是在分布式环境中，系统容忍某些节点暂时不可用而继续提供服务，但在这个过程中可能会有部分数据的不一致。

优点：

• 高可用性：即使某些节点不可用，系统依然能保证服务不宕机，尽量返回响应。

• 容忍网络分区：系统能容忍网络分区，继续提供服务。

缺点：

• 可能的不一致性：由于不同节点的数据可能不同步，可能会读取到过期的数据，导致一致性问题。数据更新和同步可能会发生延迟。

4.EventBus与AP模型的实现

在分布式系统的设计中，EventBus （事件总线）是一个重要的组件，它允许不同的服务或模块之间通过事件进行异步通信。在微服务架构中，EventBus通常用于解耦和简化系统的模块化和扩展。然而，EventBus的设计和实现与分布式系统中的一致性、可用性和分区容忍性（即CAP理论）有着紧密的关系。在本文中，我们将深入探讨EventBus的概念、它是如何实现AP（Availability and Partition tolerance）模型的，及其在分布式系统中的重要性。

4.1 EventBus简介

EventBus是一个用于实现事件驱动架构（EDA）的机制，它允许不同组件之间基于事件进行通信。它通常遵循发布/订阅模式，其中：

• 发布者（Publisher）发布事件。

• 订阅者（Subscriber）接收并处理事件。

这种模式确保了松耦合的通信模型。发布者无需了解谁是事件的接收者，而订阅者也不需要知道事件的源头。事件总线充当了事件传播的中介角色，确保事件从发布者传递到所有相关订阅者。

EventBus在微服务架构中尤为重要，因为它允许跨服务的异步通信，避免了服务之间的紧密耦合。在分布式系统中，EventBus通常会与消息中间件（如Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等）结合使用，实现可靠的消息传递

4.2 EventBus与AP模型的关系

EventBus通常被设计为支持AP模型的系统。以下是EventBus如何实现AP模型的原因：

4.2.1 可用性（Availability）

EventBus通常是基于消息队列实现的，消息队列系统的一个重要特点就是高可用性。在AP模型下，EventBus保证每次事件的发布都会有响应，不会因为网络或其他故障导致系统停滞。以下是EventBus实现可用性的一些关键特性：

1. 事件的异步处理：

   • 事件的发布和处理通常是异步的，即使某个订阅者没有及时处理事件，其他订阅者仍然可以处理。即使部分订阅者因为故障无法处理事件，事件发布者依然可以继续发布事件，这保证了系统的可用性。

2. 事件队列与消费者：

   • 在使用消息队列的系统中，事件会被写入队列，消费者从队列中读取并处理事件。即使某些消费者失败或无法及时处理，消息队列仍然会保存事件，直到消费者能够恢复并消费事件。

3. 事件的缓存和重试机制：

   • 在高可用的EventBus中，消息可能会被缓存，直到它们被成功处理。若消息处理失败，EventBus可能会启用重试机制，确保事件最终被处理。

4.2.2 分区容忍性（Partition Tolerance）

分区容忍性是分布式系统中非常重要的一个特性。在分布式环境中，网络分区是不可避免的，EventBus的设计必须保证即使在分区的情况下，系统仍能继续运行。以下是EventBus如何实现分区容忍性的几个关键特性：

1. 分布式架构：

   • EventBus通常是基于分布式消息中间件实现的，消息可以在多个节点之间传递。在Kafka、RabbitMQ等消息队列系统中，事件被分发到多个节点，确保即使部分节点不可用，其他节点仍能继续工作。这保证了即使出现网络分区，EventBus也能继续提供服务。

2. 消息持久化：

   • 消息队列系统会将消息持久化到磁盘中，即使发生网络分区，消息依然能够被保存在磁盘中，待网络恢复后再进行处理。这样，EventBus能够容忍网络分区并保证事件不会丢失。

3. 冗余和副本机制：

   • 许多消息队列系统（例如Kafka）使用冗余和副本机制来确保事件数据的可靠性。当分区中的某个副本不可用时，其他副本会继续工作，保证了分区容忍性。

4. 消息路由与负载均衡：

   • EventBus能够动态调整消息的路由和负载均衡策略，确保即使某些节点因分区不可用，其他节点仍然能够处理消息。这是通过消息队列系统中的分区 和复制机制实现的。

4.2.3 EventBus的容错性与一致性

虽然EventBus通常设计为支持AP模型，但它并不意味着放弃一致性。在分布式环境中，EventBus系统可能会根据不同场景选择不同的一致性策略：

1. 最终一致性：

   • 在AP模型下，一致性通常是最终一致性，即系统中的数据可能在短时间内出现不一致，但最终会达到一致状态。这意味着，即使某个订阅者未能及时消费某个事件，其他订阅者仍然会处理事件，而事件最终会被所有订阅者处理。

2. 事务性消息：

   • 在一些高可靠性要求的场景中，EventBus可以结合事务机制来确保消息的一致性。例如，Kafka支持事务性消息，可以保证一组消息要么全部成功，要么全部失败，确保消息的原子性。

3. 消息幂等性：

   • 在EventBus系统中，订阅者通常需要处理幂等性的问题。即使同一个事件被多次消费，订阅者应该保证事件的处理结果一致。许多消息队列系统提供了幂等性机制，以确保事件的处理不会造成副作用。

4.3 EventBus实现AP模型的关键技术

4.3.1 使用分布式消息队列

分布式消息队列是实现EventBus的关键技术，它提供了可靠的消息传递机制，保证了事件的异步处理、重试机制和分区容忍性。常见的分布式消息队列有：

• Kafka：Kafka采用了分区和副本机制来实现高可用和分区容忍，适合大规模的分布式事件传递。

• RabbitMQ：RabbitMQ通过集群和镜像队列实现高可用，并且支持消息的持久化和重试。

4.3.2 事件存储与持久化

事件存储是EventBus系统中不可或缺的一部分。为了保证分区容忍性，事件需要被持久化，以防止消息丢失。消息队列系统通常提供持久化机制，将消息保存在磁盘或数据库中，直到被消费者处理。

4.3.3 消息路由与负载均衡

EventBus通过智能的消息路由和负载均衡策略，将事件分发到合适的消费者。通过这种方式，即使某些消费者因故障无法处理消息，其他消费者仍然能够继续处理。消息队列系统通常提供自动分区和分片机制，支持动态的负载均衡。

5. 使用EasyCore.EventBus实现事件总线

5.1 简介

EasyCore.EventBus提供了多个消息队列支持包

EasyCore.EventBus
EasyCore.EventBus.Kafka
EasyCore.EventBus.Pulsar
EasyCore.EventBus.RabbitMQ
EasyCore.EventBus.RedisStreams

可根据需要下载对应的支持包，支持的队列有Kafka、Pulsar、RabbitMQ、RedisStreams。支持本地EventBus和分布式EventBus，本地EventBus只需要引用EventBus包即可。分布式EventBus引用对应消息队列的支持包。

5.2 使用EasyCore.EventBus

5.2.1 Program

nuget引入EasyCore.EventBus支持包

Program中注册EasyCore.EventBus（本文使用的是基于RabbitMQ）

using EasyCore.EventBus;
using EasyCore.EventBus.RabbitMQ;

namespace Web.RabbitMQ
{
    public class Program
    {
        public static void Main(string[] args)
        {
            var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

            builder.Services.AddControllers();
            builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
            builder.Services.AddSwaggerGen();

            builder.Services.EasyCoreEventBus(options =>
            {
                options.RabbitMQ("localhost");
            });

            var app = builder.Build();

            if (app.Environment.IsDevelopment())
            {
                app.UseSwagger();
                app.UseSwaggerUI();
            }

            app.UseAuthorization();

            app.MapControllers();

            app.Run();
        }
    }
}

5.2.2 事件消息类

using EasyCore.EventBus.Event;

namespace Web.RabbitMQ.Publish
{
    public class WebEventMessage : IEvent
    {
        public string? Message { get; set; }
    }
}

事件消息类需要继承IEvent接口。

5.2.3 发布事件消息

using EasyCore.EventBus.Distributed;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;

namespace Web.RabbitMQ.Publish.Controllers
{
    [Route("api/[controller]")]
    [ApiController]
    public class PublishController : ControllerBase
    {
        private readonly IDistributedEventBus _distributedEventBus;

        public PublishController(IDistributedEventBus distributedEventBus)
        {
            _distributedEventBus = distributedEventBus;
        }

        [HttpPost]
        public async Task Publish()
        {
            var em = new WebEventMessage()
            {
                Message = "Hello, world!"
            };

            await _distributedEventBus.PublishAsync(em);
        }
    }
}

依赖注入传入IDistributedEventBus接口，IDistributedEventBus接口提供了两个消息发布方法。

using System.Threading.Tasks;
using EasyCore.EventBus.Event;

namespace EasyCore.EventBus.Distributed;

public interface IDistributedEventBus
{
    Task<bool> PublishAsync<TEvent>(TEvent eventMessage) where TEvent : IEvent;

    bool Publish<TEvent>(TEvent eventMessage) where TEvent : IEvent;
}

5.2.4 事件消费实现

using EasyCore.EventBus.Event;

namespace Web.RabbitMQ.Publish
{
    public class MyEventMessage : IDistributedEventHandler<WebEventMessage>
    {
        private readonly ILogger<MyEventMessage> _logger;

        public MyEventMessage(ILogger<MyEventMessage> logger)
        {
            _logger = logger;
        }

        public async Task HandleAsync(WebEventMessage eventMessage)
        {
            _logger.LogInformation($"Received event message: {eventMessage.Message}--{Guid.NewGuid()}");

            await Task.CompletedTask;
        }
    }
}

事件消费类需要继承IDistributedEventHandler<T>接口，泛型T就是我们要消费的消息。并实现继承接口的方法。

5.2.5 运行测试

docker启动一个RabbitMQ

docker run -d  --name rabbitmq -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=guest -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=guest -p 15672:15672 -p 5672:5672 rabbitmq:3-management

访问 http://localhost:15672 验证RabbitMQ是否成功启动，输入账号密码均是 guest

启动运行项目

此时我们可以看到，消息已经发送成功，并且被成功消费。

6. 削峰填谷

EasyCore.EventBus其中的EasyCore.EventBus.RabbitMQ还可以当做削峰填谷来处理并发请求。

EasyCore.EventBus还支持多种队列，可根据自身需求进行选择下载。