Willkommen zum ersten Teil unserer umfassenden Blogserie über die Implementierung eines anspruchsvollen Auftragsverarbeitungssystems mit Temporal für die Microservice-Orchestrierung. In dieser Serie untersuchen wir die Feinheiten des Aufbaus eines robusten, skalierbaren und wartbaren Systems, das komplexe, lang andauernde Arbeitsabläufe bewältigen kann.
Unsere Reise beginnt mit der Schaffung des Grundsteins für unser Projekt. Am Ende dieses Beitrags verfügen Sie über eine voll funktionsfähige CRUD-REST-API, die in Golang implementiert, in Temporal für die Workflow-Orchestrierung integriert und durch eine Postgres-Datenbank gestützt ist. Wir verwenden moderne Tools und Best Practices, um sicherzustellen, dass unsere Codebasis sauber, effizient und leicht zu warten ist.
Lassen Sie uns eintauchen und mit dem Aufbau unseres Auftragsabwicklungssystems beginnen!
Bevor wir mit der Implementierung beginnen, werfen wir einen kurzen Blick auf die wichtigsten Technologien und Konzepte, die wir verwenden werden:
Go ist eine statisch typisierte, kompilierte Sprache, die für ihre Einfachheit, Effizienz und hervorragende Unterstützung für gleichzeitige Programmierung bekannt ist. Seine Standardbibliothek und sein robustes Ökosystem machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für den Aufbau von Microservices.
Temporal ist eine Microservice-Orchestrierungsplattform, die die Entwicklung verteilter Anwendungen vereinfacht. Es ermöglicht uns, komplexe, langwierige Arbeitsabläufe als einfachen prozeduralen Code zu schreiben und Fehler und Wiederholungsversuche automatisch zu behandeln.
Gin ist ein leistungsstarkes HTTP-Webframework, das in Go geschrieben wurde. Es bietet eine Martini-ähnliche API mit viel besserer Leistung und geringerer Speichernutzung.
OpenAPI (früher bekannt als Swagger) ist eine Spezifikation für maschinenlesbare Schnittstellendateien zur Beschreibung, Produktion, Nutzung und Visualisierung von RESTful-Webdiensten. oapi-codegen ist ein Tool, das Go-Code aus OpenAPI 3.0-Spezifikationen generiert, sodass wir zuerst unseren API-Vertrag definieren und Server-Stubs und Client-Code generieren können.
sqlc generiert typsicheren Go-Code aus SQL. Es ermöglicht uns, einfache SQL-Abfragen zu schreiben und vollständig typsicheren Go-Code für die Interaktion mit unserer Datenbank zu generieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Laufzeitfehlern verringert und die Wartbarkeit verbessert wird.
PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, objektrelationales Open-Source-Datenbanksystem, das für seine Zuverlässigkeit, Funktionsrobustheit und Leistung bekannt ist.
Docker ermöglicht es uns, unsere Anwendung und ihre Abhängigkeiten in Container zu packen und so die Konsistenz in verschiedenen Umgebungen sicherzustellen. docker-compose ist ein Tool zum Definieren und Ausführen von Docker-Anwendungen mit mehreren Containern, mit dem wir unsere lokale Entwicklungsumgebung einrichten.
Da wir uns nun mit den Grundlagen befasst haben, beginnen wir mit der Implementierung unseres Systems.
Erstens erstellen wir unser Projektverzeichnis und richten die Grundstruktur ein:
mkdir order-processing-system
cd order-processing-system
# Create directory structure
mkdir -p cmd/api \
internal/api \
internal/db \
internal/models \
internal/service \
internal/workflow \
migrations \
pkg/logger \
scripts
# Initialize Go module
go mod init github.com/yourusername/order-processing-system
# Create main.go file
touch cmd/api/main.go
Diese Struktur folgt dem Standard-Go-Projektlayout:
Lassen Sie uns ein Makefile erstellen, um häufige Aufgaben zu vereinfachen:
touch Makefile
Fügen Sie den folgenden Inhalt zum Makefile hinzu:
.PHONY: generate build run test clean
generate:
@echo "Generating code..."
go generate ./...
build:
@echo "Building..."
go build -o bin/api cmd/api/main.go
run:
@echo "Running..."
go run cmd/api/main.go
test:
@echo "Running tests..."
go test -v ./...
clean:
@echo "Cleaning..."
rm -rf bin
.DEFAULT_GOAL := build
Dieses Makefile bietet Ziele zum Generieren von Code, zum Erstellen der Anwendung, zum Ausführen, zum Ausführen von Tests und zum Bereinigen von Build-Artefakten.
Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen api/openapi.yaml und definieren Sie unsere API-Spezifikation:
openapi: 3.0.0
info:
title: Order Processing API
version: 1.0.0
description: API for managing orders in our processing system
paths:
/orders:
get:
summary: List all orders
responses:
'200':
description: Successful response
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
$ref: '#/components/schemas/Order'
post:
summary: Create a new order
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/CreateOrderRequest'
responses:
'201':
description: Created
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/Order'
/orders/{id}:
get:
summary: Get an order by ID
parameters:
- name: id
in: path
required: true
schema:
type: integer
responses:
'200':
description: Successful response
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/Order'
'404':
description: Order not found
put:
summary: Update an order
parameters:
- name: id
in: path
required: true
schema:
type: integer
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/UpdateOrderRequest'
responses:
'200':
description: Successful response
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/Order'
'404':
description: Order not found
delete:
summary: Delete an order
parameters:
- name: id
in: path
required: true
schema:
type: integer
responses:
'204':
description: Successful response
'404':
description: Order not found
components:
schemas:
Order:
type: object
properties:
id:
type: integer
customer_id:
type: integer
status:
type: string
enum: [pending, processing, completed, cancelled]
total_amount:
type: number
created_at:
type: string
format: date-time
updated_at:
type: string
format: date-time
CreateOrderRequest:
type: object
required:
- customer_id
- total_amount
properties:
customer_id:
type: integer
total_amount:
type: number
UpdateOrderRequest:
type: object
properties:
status:
type: string
enum: [pending, processing, completed, cancelled]
total_amount:
type: number
Diese Spezifikation definiert unsere grundlegenden CRUD-Operationen für Bestellungen.
OAPI-Codegen installieren:
go install github.com/deepmap/oapi-codegen/cmd/oapi-codegen@latest
Generate the server code:
oapi-codegen -package api -generate types,server,spec api/openapi.yaml > internal/api/api.gen.go
This command generates the Go code for our API, including types, server interfaces, and the OpenAPI specification.
Create a new file internal/api/handler.go:
package api
import (
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
)
type Handler struct {
// We'll add dependencies here later
}
func NewHandler() *Handler {
return &Handler{}
}
func (h *Handler) RegisterRoutes(r *gin.Engine) {
RegisterHandlers(r, h)
}
// Implement the ServerInterface methods
func (h *Handler) GetOrders(c *gin.Context) {
// TODO: Implement
c.JSON(http.StatusOK, []Order{})
}
func (h *Handler) CreateOrder(c *gin.Context) {
var req CreateOrderRequest
if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
// TODO: Implement order creation logic
order := Order{
Id: 1,
CustomerId: req.CustomerId,
Status: "pending",
TotalAmount: req.TotalAmount,
}
c.JSON(http.StatusCreated, order)
}
func (h *Handler) GetOrder(c *gin.Context, id int) {
// TODO: Implement
c.JSON(http.StatusOK, Order{Id: id})
}
func (h *Handler) UpdateOrder(c *gin.Context, id int) {
var req UpdateOrderRequest
if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
// TODO: Implement order update logic
order := Order{
Id: id,
Status: *req.Status,
}
c.JSON(http.StatusOK, order)
}
func (h *Handler) DeleteOrder(c *gin.Context, id int) {
// TODO: Implement
c.Status(http.StatusNoContent)
}
This implementation provides a basic structure for our API handlers. We’ll flesh out the actual logic when we integrate with the database and Temporal workflows.
Create a docker-compose.yml file in the project root:
version: '3.8'
services:
postgres:
image: postgres:13
environment:
POSTGRES_USER: orderuser
POSTGRES_PASSWORD: orderpass
POSTGRES_DB: orderdb
ports:
- "5432:5432"
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
volumes:
postgres_data:
This sets up a Postgres container for our local development environment.
Install golang-migrate:
go install -tags 'postgres' github.com/golang-migrate/migrate/v4/cmd/migrate@latest
Create our first migration:
migrate create -ext sql -dir migrations -seq create_orders_table
Edit the migrations/000001_create_orders_table.up.sql file:
CREATE TABLE orders (
id SERIAL PRIMARY KEY,
customer_id INTEGER NOT NULL,
status VARCHAR(20) NOT NULL,
total_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON orders(customer_id);
CREATE INDEX idx_orders_status ON orders(status);
Edit the migrations/000001_create_orders_table.down.sql file:
DROP TABLE IF EXISTS orders;
Add a new target to our Makefile:
migrate-up:
@echo "Running migrations..."
migrate -path migrations -database "postgresql://orderuser:orderpass@localhost:5432/orderdb?sslmode=disable" up
migrate-down:
@echo "Reverting migrations..."
migrate -path migrations -database "postgresql://orderuser:orderpass@localhost:5432/orderdb?sslmode=disable" down
Now we can run migrations with:
make migrate-up
go install github.com/kyleconroy/sqlc/cmd/sqlc@latest
Create a sqlc.yaml file in the project root:
version: "2"
sql:
- engine: "postgresql"
queries: "internal/db/queries.sql"
schema: "migrations"
gen:
go:
package: "db"
out: "internal/db"
emit_json_tags: true
emit_prepared_queries: false
emit_interface: true
emit_exact_table_names: false
Create a file internal/db/queries.sql:
-- name: GetOrder :one SELECT * FROM orders WHERE id = $1 LIMIT 1; -- name: ListOrders :many SELECT * FROM orders ORDER BY id; -- name: CreateOrder :one INSERT INTO orders ( customer_id, status, total_amount ) VALUES ( $1, $2, $3 ) RETURNING *; -- name: UpdateOrder :one UPDATE orders SET status = $2, total_amount = $3, updated_at = CURRENT_TIMESTAMP WHERE id = $1 RETURNING *; -- name: DeleteOrder :exec DELETE FROM orders WHERE id = $1;
Add a new target to our Makefile:
generate-sqlc:
@echo "Generating sqlc code..."
sqlc generate
Run the code generation:
make generate-sqlc
This will generate Go code for interacting with our database in the internal/db directory.
Add Temporal to our docker-compose.yml:
temporal:
image: temporalio/auto-setup:1.13.0
ports:
- "7233:7233"
environment:
- DB=postgresql
- DB_PORT=5432
- POSTGRES_USER=orderuser
- POSTGRES_PWD=orderpass
- POSTGRES_SEEDS=postgres
depends_on:
- postgres
temporal-admin-tools:
image: temporalio/admin-tools:1.13.0
depends_on:
- temporal
Create a file internal/workflow/order_workflow.go:
package workflow
import (
"time"
"go.temporal.io/sdk/workflow"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/db"
)
func OrderWorkflow(ctx workflow.Context, order db.Order) error {
logger := workflow.GetLogger(ctx)
logger.Info("OrderWorkflow started", "OrderID", order.ID)
// Simulate order processing
err := workflow.Sleep(ctx, 5*time.Second)
if err != nil {
return err
}
// Update order status
err = workflow.ExecuteActivity(ctx, UpdateOrderStatus, workflow.ActivityOptions{
StartToCloseTimeout: time.Minute,
}, order.ID, "completed").Get(ctx, nil)
if err != nil {
return err
}
logger.Info("OrderWorkflow completed", "OrderID", order.ID)
return nil
}
func UpdateOrderStatus(ctx workflow.Context, orderID int64, status string) error {
// TODO: Implement database update
return nil
}
This basic workflow simulates order processing by waiting for 5 seconds and then updating the order status to “completed”.
Update the internal/api/handler.go file to include Temporal client and start the workflow:
package api
import (
"context"
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
"go.temporal.io/sdk/client"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/db"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/workflow"
)
type Handler struct {
queries *db.Queries
temporalClient client.Client
}
func NewHandler(queries *db.Queries, temporalClient client.Client) *Handler {
return &Handler{
queries: queries,
temporalClient: temporalClient,
}
}
// ... (previous handler methods)
func (h *Handler) CreateOrder(c *gin.Context) {
var req CreateOrderRequest
if err := c.ShouldBindJSON(&req); err != nil {
c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
order, err := h.queries.CreateOrder(c, db.CreateOrderParams{
CustomerID: req.CustomerId,
Status: "pending",
TotalAmount: req.TotalAmount,
})
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": err.Error()})
return
}
// Start Temporal workflow
workflowOptions := client.StartWorkflowOptions{
ID: "order-" + order.ID,
TaskQueue: "order-processing",
}
_, err = h.temporalClient.ExecuteWorkflow(context.Background(), workflowOptions, workflow.OrderWorkflow, order)
if err != nil {
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": "Failed to start workflow"})
return
}
c.JSON(http.StatusCreated, order)
}
// ... (implement other handler methods)
Create a new file internal/service/service.go:
package service
import (
"database/sql"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/api"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/db"
"go.temporal.io/sdk/client"
)
type Service struct {
DB *sql.DB
Queries *db.Queries
TemporalClient client.Client
Handler *api.Handler
}
func NewService() (*Service, error) {
// Initialize database connection
db, err := sql.Open("postgres", "postgresql://orderuser:orderpass@localhost:5432/orderdb?sslmode=disable")
if err != nil {
return nil, err
}
// Initialize Temporal client
temporalClient, err := client.NewClient(client.Options{
HostPort: "localhost:7233",
})
if err != nil {
return nil, err
}
// Initialize queries
queries := db.New(db)
// Initialize handler
handler := api.NewHandler(queries, temporalClient)
return &Service{
DB: db,
Queries: queries,
TemporalClient: temporalClient,
Handler: handler,
}, nil
}
func (s *Service) Close() {
s.DB.Close()
s.TemporalClient.Close()
}
Update the cmd/api/main.go file:
package main
import (
"log"
"github.com/gin-gonic/gin"
_ "github.com/lib/pq"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/service"
)
func main() {
svc, err := service.NewService()
if err != nil {
log.Fatalf("Failed to initialize service: %v", err)
}
defer svc.Close()
r := gin.Default()
svc.Handler.RegisterRoutes(r)
if err := r.Run(":8080"); err != nil {
log.Fatalf("Failed to run server: %v", err)
}
}
Create a Dockerfile in the project root:
# Build stage FROM golang:1.17-alpine AS build WORKDIR /app COPY go.mod go.sum ./ RUN go mod download COPY . . RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -o /order-processing-system ./cmd/api # Run stage FROM alpine:latest WORKDIR / COPY --from=build /order-processing-system /order-processing-system EXPOSE 8080 ENTRYPOINT ["/order-processing-system"]
Update the docker-compose.yml file to include our application:
version: '3.8'
services:
postgres:
# ... (previous postgres configuration)
temporal:
# ... (previous temporal configuration)
temporal-admin-tools:
# ... (previous temporal-admin-tools configuration)
app:
build: .
ports:
- "8080:8080"
depends_on:
- postgres
- temporal
environment:
- DB_HOST=postgres
- DB_USER=orderuser
- DB_PASSWORD=orderpass
- DB_NAME=orderdb
- TEMPORAL_HOST=temporal:7233
Throughout the implementation guide, we’ve provided code snippets with explanations. Here’s a more detailed look at a key part of our system: the Order Workflow.
package workflow
import (
"time"
"go.temporal.io/sdk/workflow"
"github.com/yourusername/order-processing-system/internal/db"
)
// OrderWorkflow defines the workflow for processing an order
func OrderWorkflow(ctx workflow.Context, order db.Order) error {
logger := workflow.GetLogger(ctx)
logger.Info("OrderWorkflow started", "OrderID", order.ID)
// Simulate order processing
// In a real-world scenario, this could involve multiple activities such as
// inventory check, payment processing, shipping arrangement, etc.
err := workflow.Sleep(ctx, 5*time.Second)
if err != nil {
return err
}
// Update order status
// We use ExecuteActivity to run the status update as an activity
// This allows for automatic retries and error handling
err = workflow.ExecuteActivity(ctx, UpdateOrderStatus, workflow.ActivityOptions{
StartToCloseTimeout: time.Minute,
}, order.ID, "completed").Get(ctx, nil)
if err != nil {
return err
}
logger.Info("OrderWorkflow completed", "OrderID", order.ID)
return nil
}
// UpdateOrderStatus is an activity that updates the status of an order
func UpdateOrderStatus(ctx workflow.Context, orderID int64, status string) error {
// TODO: Implement database update
// In a real implementation, this would use the db.Queries to update the order status
return nil
}
This workflow demonstrates several key concepts:
For this initial setup, we’ll focus on manual testing to ensure our system is working as expected. In future posts, we’ll dive into unit testing, integration testing, and end-to-end testing strategies.
To manually test our system:
docker-compose up
Use a tool like cURL or Postman to send requests to our API:
Check the logs to ensure the Temporal workflow is being triggered and completed successfully.
While setting up this initial version of our order processing system, we encountered several challenges and considerations:
Database Schema Design : Designing a flexible yet efficient schema for orders is crucial. We kept it simple for now, but in a real-world scenario, we might need to consider additional tables for order items, customer information, etc.
Error Handling : Our current implementation has basic error handling. In a production system, we’d need more robust error handling and logging, especially for the Temporal workflows.
Configuration Management : We hardcoded configuration values for simplicity. In a real-world scenario, we’d use environment variables or a configuration management system.
Sicherheit: Unser aktuelles Setup beinhaltet keine Authentifizierung oder Autorisierung. In einem Produktionssystem müssten wir geeignete Sicherheitsmaßnahmen implementieren.
Skalierbarkeit: Während Temporal bei der Skalierbarkeit des Workflows hilft, müssen wir die Datenbankskalierbarkeit und die API-Leistung für ein System mit hohem Datenverkehr berücksichtigen.
Überwachung und Beobachtbarkeit: Wir haben noch keine Überwachungs- oder Beobachtbarkeitstools implementiert. In einem Produktionssystem wären diese für die Wartung und Fehlerbehebung der Anwendung von entscheidender Bedeutung.
In diesem ersten Teil unserer Serie haben wir den Grundstein für unser Auftragsabwicklungssystem gelegt. Wir verfügen über eine grundlegende CRUD-API, Datenbankintegration und einen einfachen zeitlichen Workflow.
Im nächsten Teil werden wir uns eingehender mit zeitlichen Arbeitsabläufen und Aktivitäten befassen. Wir werden Folgendes erkunden:
Wir werden außerdem damit beginnen, unsere API mit einer realistischeren Auftragsabwicklungslogik zu ergänzen und Muster für die Beibehaltung sauberen, wartbaren Codes zu untersuchen, wenn unser System immer komplexer wird.
Bleiben Sie gespannt auf Teil 2, in dem wir unser Auftragsabwicklungssystem auf die nächste Stufe bringen!
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