Marten项目中的聚合删除事件与RaiseSideEffects问题解析
2025-06-26 23:06:45作者:何将鹤
问题背景
在Marten这个.NET平台上的事件溯源和文档数据库库中,开发人员发现了一个关于聚合删除事件处理的重要问题。当使用TrackedSingleStreamProjection进行投影处理时,如果聚合文档被删除,RaiseSideEffects方法不会被触发执行。
技术细节分析
Marten的投影机制允许开发人员定义如何处理事件流并更新相应的文档状态。TrackedSingleStreamProjection是一个基类,提供了对单个流事件的处理能力。RaiseSideEffects方法是其中一个关键扩展点,允许开发人员在处理事件后执行额外的操作,如发布通知消息等。
在当前的实现中,当处理删除事件时(通过DeleteEvent方法配置),虽然聚合文档会被正确删除,但RaiseSideEffects方法却被跳过不执行。这与开发人员的预期不符,特别是当他们需要在删除操作后执行一些清理或通知逻辑时。
影响范围
这个问题会影响所有需要以下功能的场景:
- 在聚合删除后需要发布通知消息
- 需要记录删除操作的审计日志
- 需要触发与删除相关的后续业务流程
- 需要清理与已删除聚合相关的其他资源
解决方案
Marten团队已经修复了这个问题,现在RaiseSideEffects方法会在删除事件处理后正常触发。开发人员可以像处理其他事件类型一样,在删除事件后执行必要的副作用操作。
最佳实践
基于这个问题的解决,建议开发人员在使用TrackedSingleStreamProjection时:
- 明确区分业务逻辑和副作用操作,将副作用集中在RaiseSideEffects方法中
- 对于删除操作,确保所有必要的清理逻辑都在RaiseSideEffects中实现
- 考虑使用消息模式来解耦删除操作和后续处理
- 在测试中特别验证删除场景下的副作用是否按预期执行
实现示例
修复后的代码可以这样使用:
[RegisterAsAsyncProjection]
public class EntityAssociationStateProjection : TrackedSingleStreamProjection<EntityAssociationState>
{
public EntityAssociationStateProjection()
{
this.DeleteEvent<EntityUnassignedEvent>();
}
public override ValueTask RaiseSideEffects(IDocumentOperations operations, IEventSlice<EntityAssociationState> slice)
{
// 现在无论是创建、更新还是删除事件,都会执行到这里
var tenantId = operations.TenantId;
// 可以检查slice.Aggregate是否存在来判断是否是删除操作
if(slice.Aggregate == null)
{
// 处理删除后的逻辑
}
// 发布通知消息
slice.PublishMessage(new EntityAssociationSubscriptionMessageDto
{
EntityAssociationId = slice.Aggregate?.Id, // 注意null检查
TenantId = tenantId,
Kind = slice.Aggregate == null ? EventKind.Deleted : EventKind.Updated,
});
return ValueTask.CompletedTask;
}
}
总结
Marten对删除事件处理的这一改进,使得事件溯源系统在处理聚合生命周期完整事件时更加一致和可靠。开发人员现在可以放心地在RaiseSideEffects中实现所有必要的后续处理逻辑,而不必担心删除事件被特殊对待。这一变化也体现了Marten项目对开发者体验的持续关注和改进。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219