Event-Driven Mimari: Outbox, Saga ve Mesaj Kuyruğu

Bu rehberde ne öğreneceksiniz?

Bu yazı bir haber özeti değil; adım adım uygulayabileceğiniz bir öğretici makale (tutorial) formatındadır. Her bölümün sonunda pratik çıkarımlar ve üretim ortamında karşılaşacağınız senaryolar yer alır.

• Event ve command ayrımını yapmak
• Outbox pattern ile güvenilir publish
• Saga ile dağıtık iş akışı yönetmek
• DLQ ve replay operasyonu tasarlamak

Ön koşullar

Rehberi verimli takip etmek için aşağıdaki bilgilere aşina olmanız önerilir. Eksik hissettiğiniz konularda ilgili bölümde ek kaynak ipuçları bulacaksınız.

• REST ve DB transaction bilgisi
• Async messaging temel kavramı
• En az bir monolit proje deneyimi

Güncellik ve teknoloji yığını

Makale 2026 itibarıyla güncellenmiştir. Örnekler ve API referansları şu yığınla uyumludur: Transactional outbox, Kafka/RabbitMQ kavramları, idempotent consumer. Eski sürüm dokümantasyonu ile karıştırmamak için major versiyon farklarını özellikle belirttik.

Framework sürümleri hızla değişir; kalıcı olan prensipler (güvenlik, katman ayrımı, ölçüm) bu rehberin omurgasını oluşturur.

Bölüm 1: Olay modelleme

Event geçmiş zaman: BlogPublished, CommentApproved. Command emir: SendNewsletter. İsimlendirme past tense.

{ "type": "BlogPublished", "payload": { "blogId": "...", "authorId": "..." }, "occurredAt": "2026-06-02T10:00:00Z" }

Bölüm 2: Transactional outbox

DB commit ve mesaj publish atomik olmalı. Outbox tablosuna yaz → worker publish → işaretle.

Adım adım uygulama

Aşağıdaki sırayı takip edin. Her adımı tamamlamadan bir sonrakine geçmeyin; özellikle güvenlik ve veri katmanı adımları atlanmamalıdır.

1. Outbox tablosu ekleyin.
2. Blog create transaction içinde outbox row insert edin.
3. Background worker ile Kafka/Rabbit'a gönderin.

Dikkat: En az bir kez delivery varsayın; consumer idempotent olmalı.

Bölüm 3: Saga ve DLQ

Çok adımlı iş: publish → index → notify. Her adım başarısızsa compensating action. DLQ'ya düşen mesajlar manuel replay edilir.

Derinlemesine: Senaryo çalışması

Gerçek bir ekip senaryosu: Cuma akşamı deploy sonrası hata oranı yükseldi. Aşağıdaki kontrol listesi ile kök nedeni daraltın.

Son deploy diff'ine bakın: şema migration, env değişikliği, feature flag açılışı.

Trace id ile tek bir başarısız isteği uçtan uca izleyin (edge → server → DB).

Gerekirse kill switch veya önceki imaja rollback; veri migration geri alınamazsa kod rollback yeterli olmayabilir.

Adım adım uygulama

Aşağıdaki sırayı takip edin. Her adımı tamamlamadan bir sonrakine geçmeyin; özellikle güvenlik ve veri katmanı adımları atlanmamalıdır.

1. Metrik panosunda hata oranı ve p95 latency
2. Log'da son 15 dakika exception grupları
3. Son başarılı deploy tag'ine dönüş kararı

Production checklist

Canlıya çıkmadan önce bu maddeleri review edin.

Production ortamında üretim ortamı ile ilgili en sık görülen sorun, geliştirme ortamındaki varsayımların (küçük veri seti, tek kullanıcı, sıcak cache) canlı trafikte çökmemesidir. Bu yüzden her değişiklikten önce yük testi veya en azından p95 latency ölçümü yapın.

Structured logging (request id, route, süre, kullanıcı id’si — PII olmadan) ve hata oranı alarmları, sorunları kullanıcı şikayetinden önce yakalamanızı sağlar. Log’da stack trace tutun; kullanıcıya generic mesaj gösterin.

Dokümantasyonu kod ile birlikte güncelleyin: README, ADR (Architecture Decision Record) veya ekip wiki’sinde “neden bu kararı aldık?” sorusunun cevabı gelecekteki sizin en büyük yardımcınızdır.

• Rate limit ve timeout tanımlı
• Secret'lar secret manager'da
• Health check ve readiness probe çalışıyor
• Alarm eşikleri tanımlı (5xx, latency)

Sık yapılan hatalar

Aşağıdaki tuzaklar eğitim ortamlarında nadiren, production'da ise pahalıya mal olur. Code review checklist'inize eklemenizi öneririz.

• Ordering garantisi olmadan varsayım yapmak
• Idempotency key olmadan consumer
• Event şemasını versiyonsuz bırakmak

Pratik alıştırmalar

Okumak yeterli değildir; öğrenmeyi pekiştirmek için küçük bir side-project veya mevcut kod tabanınızda şu görevleri uygulayın:

1. Outbox worker için integration test yazın
2. Aynı event'i iki kez işleyince tek sonuç alındığını doğrulayın

Özet ve sonraki adımlar

Bu rehberdeki prensipleri tek seferde tüm projeye uygulamaya çalışmayın. Önce tek bir route veya modül seçin, ölçün, sonra yaygınlaştırın.

• CloudEvents spec
• CQRS okuma modeli