Marten项目中的多流投影并发问题解析
2025-06-26 05:52:41作者:平淮齐Percy
概述
在使用Marten这个.NET事件溯源和文档数据库库时,开发者在7.29和7.30.2版本中遇到了一个关于多流投影(Multi-Stream Projection)的重要问题。当多流投影被注册为内联(Inline)模式并在高并发环境下运行时,会出现事件丢失的情况。
问题现象
开发者发现,当通过API并行启动多个新流时,内联模式的多流投影无法正确处理所有触发新流的事件。具体表现为:
- 在并行请求场景下,部分事件未被投影应用
- 当使用异步守护进程重建投影时,事件能够正确应用
- 将多流投影注册为异步模式时,事件也能正确应用
- 问题仅出现在内联多流投影且并行请求的情况下
技术背景
Marten中的投影分为几种模式:
- 内联(Inline)投影:在事件被持久化的同一事务中执行投影更新,保证强一致性
- 异步(Async)投影:通过后台守护进程处理事件,提供最终一致性
多流投影是指一个投影可以处理来自多个不同流的事件,并将它们聚合到同一个文档中。
问题根源
问题的本质在于内联多流投影在高并发环境下的锁竞争问题。当多个线程同时尝试更新同一个投影文档时:
- 事务隔离级别导致锁等待
- 部分事务可能因超时或其他并发控制机制而失败
- 失败的事务导致相关事件未被投影处理
解决方案
Marten核心团队确认这不是一个bug,而是内联多流投影的固有局限性。推荐解决方案包括:
- 使用异步投影模式:这是官方推荐的做法,特别适合多流投影
- 避免高并发更新同一投影文档:如果必须使用内联模式,应控制并发度
- 使用WaitForNonStaleDataAsync:在需要强一致性的场景下,可以使用此方法等待投影更新
最佳实践建议
- 对于多流投影,优先考虑异步模式
- 如果必须使用内联模式,确保了解其在高并发下的风险
- 在设计领域模型时,考虑投影的更新频率和并发需求
- 对于关键业务场景,考虑添加适当的监控和重试机制
结论
Marten中的内联多流投影不适合高并发场景,这是框架的固有设计限制而非缺陷。开发者应根据业务需求选择合适的投影模式,并在架构设计阶段充分考虑一致性需求与性能之间的平衡。对于大多数多流投影场景,异步模式是更可靠和可扩展的选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
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++
876
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136