FRP-EventSourcing: 功能响应式编程与事件溯源的完美结合
2024-09-25 05:13:57作者:盛欣凯Ernestine
项目介绍
FRP-EventSourcing 是一个专为Ruby社区设计的开源库,旨在融合功能反应式编程(FRP)的强大与事件溯源(Event Sourcing)的高效数据管理理念。此库允许开发者构建既能够详尽记录历史事件又能对实时变动做出迅速响应的应用。事件溯源通过保存应用程序状态变迁的每一个事件来实现状态的重构,而FRP则促进了一个声明式编程风格,使开发者能以更清晰的方式组合、处理数据流。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你的环境中已安装Ruby,并通过以下命令添加FRP-EventSourcing到你的项目中:
# 在Gemfile中加入以下行
gem 'frp-eventsourcing'
# 然后运行 bundler 来安装
bundle install
创建事件模型
接下来,通过提供的任务生成数据库迁移文件,以便存储事件:
rails generate frp_eventsourcing:migration
rake db:migrate
定义事件,例如账户相关活动:
# 使用类定义事件
class AccountCreated < FrpEventsourcing::Event; end
class MoneyDeposited < FrpEventsourcing::Event; end
class MoneyWithdrawn < FrpEventsourcing::Event; end
实现事件流
创建一个处理账户操作的流:
account_stream = FrpEventsourcing::Stream.new(
AccountCreated, MoneyDeposited, MoneyWithdrawn
).as_persistent_type(Account, [:account_id])
.init(->(state) { [state, balance: 0] })
.when(MoneyDeposited, ->(state, event) { [state, state.balance + event[:data][:amount]] })
.when(MoneyWithdrawn, ->(state, event) { [state, state.balance - event[:data][:amount]] })
发布和处理事件
实例化并发布事件到指定流,例如存款和取款操作:
event_repo = FrpEventsourcing::EventRepository.new
stream_name = "account"
# 存入100$
event_repo.create(MoneyDeposited.new(data: { account_id: 'LT121000011101001000', amount: 100 }), stream_name)
# 提现25$
event_repo.create(MoneyWithdrawn.new(data: { account_id: 'LT121000011101001000', amount: 25 }), stream_name)
查询账户余额:
account = Account.find_by(account_id: 'LT121000011101001000')
puts account.balance # 输出最终的账户余额
应用案例和最佳实践
- 金融服务: 利用FRP-EventSourcing进行高频交易系统的开发,确保每笔交易都能被准确记录和追溯。
- 物联网(IoT): 监控设备状态的变化,及时响应并积累设备行为的历史数据。
- 游戏开发: 实现实时的游戏状态同步和游戏历史回放功能,增强用户体验的一致性和公正性。
典型生态项目
虽然特定于FRP-EventSourcing的生态项目未明确列出,但其设计理念可以与其他采用类似架构的系统相结合,比如结合CQRS(命令查询职责分离)进行大型应用的架构设计,或者通过集成特定的数据持久层适配器来优化存储性能。
通过以上步骤和说明,你可以开始利用FRP-EventSourcing在你的Ruby应用中实现实时响应与事件驱动的数据管理策略。不断探索和实验,以找到适合你应用场景的最佳实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
211
287

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

暂无简介
Dart
526
116

🎉 (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
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
45
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44