进行活动采购和域驱动的设计

Event Sourcing 和 DDD 在 Go 中的实践需要注意五个关键点。一、事件结构要清晰稳定，字段命名用过去式，包含聚合根 ID、时间戳、事件类型和载荷，并加版本号支持扩展；二、聚合根与事件存储分离，通过仓储接口抽象事件读写，聚合根仅处理命令和生成事件；三、查询模型采用 CQRS 模式，订阅事件流更新优化后的数据结构，提升查询效率；四、事件重放需保障顺序性和幂等性，建议引入快照机制加速状态重建；五、Go 实现上可用结构体和接口构建基础方案，重点在于事件设计、逻辑隔离和读写模型分离。

Event Sourcing 和 Domain-Driven Design（DDD）在 Go 中的实践，其实是一种“状态变化记录 领域建模”的组合打法。它们各自解决不同的问题，但结合使用时能带来更强的系统可维护性和可追溯性。

下面从几个关键点来聊一下实际落地中需要注意的地方。

事件结构设计要清晰且稳定

在 Event Sourcing 中，事件是核心数据结构，一旦写入就不能修改。所以事件结构的设计必须考虑清楚字段命名、版本控制和语义一致性。

• 字段名尽量用过去式，比如 OrderCreated、PaymentProcessed，这有助于明确表达“已经发生”的事实。
• 每个事件应该包含聚合根 ID、时间戳、事件类型和必要的载荷数据。
• 如果未来可能需要扩展，可以加一个 Metadata 字段用于存储非关键信息，主数据保持稳定。
• 推荐为事件引入版本号（如 Version int），这样在后续升级事件格式时更容易兼容旧数据。

举个例子：

type OrderCreated struct {
    OrderID   string
    UserID    string
    Items     []OrderItem
    Timestamp time.Time
    Version   int
}

聚合根与事件存储要分离关注点

在 DDD 中，聚合根负责业务规则的封装；而在 Event Sourcing 中，它还承担了事件应用的职责。这两者的职责容易混在一起，导致代码难以测试和维护。

建议做法：

• 把聚合根的行为逻辑和事件加载/保存分开。
• 使用仓储接口（Repository）抽象事件的读写，避免直接操作事件存储。
• 聚合根本身只处理命令、生成事件、应用事件到内部状态。

举个简单的流程示意：

1. 客户端发送创建订单命令。
2. 应用层调用 orderService.CreateOrder(...)。
3. 服务层通过 Repository 获取聚合根（从事件重建状态）。
4. 聚合根执行 .Create(...) 方法生成事件。
5. 服务层提交事件到事件存储。

这样设计后，聚合根不关心事件怎么存，也不需要知道数据库细节。

查询模型要用 CQRS 思路构建

Event Sourcing 的天然劣势是查询不便。如果你直接从事件流里查某个订单当前状态，那效率会很低。这时候推荐用 CQRS（Command Query Responsibility Segregation）模式，把读写路径拆开。

实现方式：

• 写模型：负责接收命令、生成事件、更新聚合根。
• 读模型：订阅事件流，更新专门为查询优化的数据结构（比如一张平表）。

举个简单例子：

• 每次有 OrderCreated 或 OrderShipped 事件发出时，触发一个 handler。
• 这个 handler 更新一个 orders_view 表，里面包括订单状态、用户ID、创建时间等常用字段。

这样做之后，前端查询可以直接走 view 表，速度快，也方便做缓存。

事件重放要考虑幂等与顺序

当你要基于历史事件重建状态时（比如部署新服务或修复 bug），可能会涉及事件重放。这个过程有几个坑要注意：

• 事件顺序不能乱：同一个聚合根的事件必须按时间顺序处理，否则状态就会出错。
• 事件处理要幂等：因为网络问题或重复消费，同一个事件可能被多次投递，处理函数不能出错。
• 快照机制可选但实用：如果事件太多，每次重建都从头开始太慢，可以定期保存聚合根快照，加快恢复速度。

建议做法：

• 在事件处理前检查是否已处理过该事件（可以用 event id 或业务唯一标识）。
• 快照机制可以每 N 条事件保存一次，或者根据业务重要性设定频率。

基本上就这些。Go 语言虽然没有专门的框架像 Java 的 Axon 那样成熟，但用结构体、接口和简单的事件总线就能实现一套基本可用的方案。关键是设计好事件结构、隔离领域逻辑、分清读写模型，剩下的就是工程上的取舍了。

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