何为EDA

• 事件驱动架构是一种异步分发事件的架构模式
• 用于高扩展且低耦合的系统
• 以事件为核心，一系列解耦的、单一功能的事件处理器

Notification

• 源系统发送消息通知其他系统状态改变
• 接收方响应非必须
• 发送 Event 逻辑与处理 Event 逻辑无依赖，独立变化
• 解耦，各自扩展

Carried State Transfer

• 源系统推送消息及变化
  • 依赖者生成信息副本
• 容错（fault tolerance）
  • 源系统不可用时，依赖者可以使用副本
• 依赖者维护信息副本和变化
  • 数据冗余
  • 数据一致性
• 提高整体性能
  • 依赖者直接使用信息副本

经典应用 NIO

• 针对不同的 IO Event 分配不同的 handler
• Selector：监控那些Channel 有 IO Event
• SelectionKey：维护 IO Event 的状态和绑定的 handler
  

经典应用 Nginx

• Nginx 的工作进程一直监听端口并等待 Event
• Event 是由新建立的连接所触发
• 所有的连接都会被分配到一个对应的状态及
• Non-blocking
  

EDA：两种Topology

Mediactor中介模式

• 存在业务流程
• 多步骤
• 统一协调，居中调度
• 事件分层次
  

Event Queue

• 源系统将 event 发送到 queue
• event 处理系统从 queue 中消费 event
• 源系统和事件处理系统的连接点
• queue 只关心事件的传输

Event Mediactor

• 中介从 queue 中消费原始事件，并分配、协调各个执行步骤
• 对应业务处理的每个步骤，产生待处理事件（业务事件）
• 将待处理事件异步分发到不同的通道（channel）
• 无具体业务逻辑，只知道有哪些步骤

Event Channel

• Mediator 向 channel 发送消息，processor从channel读取
• 某种业务事件（消息）的聚合
• 多个processor可以监听同一个channel

Event Processor

• 监听channel的event
• 具体的、单一功能的业务逻辑单元
• 处理器之间无关联性
• 所有处理器合作形成完整的业务流程

Mediactor模式应用场景

Broker代理模式

• 无中心控制器
• 轻量的消息代理将消息串联成链状
• 分发至事件处理器组件
• 事件处理器独立运作
  

Broker

• 轻量级的代理
• 无业务逻辑的简单消息分发
• 源系统将event发送至代理（通道）供processor消费
• 事件通道可以是queue，topic或两者的组合

Event Processor

• 监听channel的event，判断是否处理
• 处理一个事件，发送一个事件，标明其行为
• 事件处理器，单一业务逻辑
• 处理器无关联性，不构成业务逻辑链

应用：订单状态日志记录

EDA模式优缺点

优点

• 灵活性
  • 架构能在不断改变的使用场景下快速响应
  • 事件处理器组件目的单一、高度解耦，可以独立变化
  • 代理拓扑结构比中介拓扑结构调度更容易
• 可扩展性

  • 高度解耦，独立变化

  • 横向扩展

    • 不同组件的运行结点数可自行调整
    • 组件本身可以自行决定是否再拆分实现

  • 纵向扩展

    • 计算密集型还是内存密集型，按需调整
• 性能
  • 细粒度的事件处理器有利于提高性能
  • 整体架构是异步并行有利于提高性能
• 易于部署：高度解耦的事件处理器组件让整体部署相对容易

缺点

• 可测试性
  • 单元测试无差异
  • 集成测试难
    • 组件众多
    • 异步
• 可维护性
  • 分布式部署
  • 异步：对程序员要求高一些
  • 异常处理难
  • 代码可读性
• 性能：分布式消息（事件）传递会降低性能

真实案例分析

短信验证码

电商订单生命周期管理

数据同步消息广播

面试

电商系统下单成功，如果有风控问题，需要客服接入，如何设计

思考深度和实现层面：考虑未来可能出现的问题，留下可扩展的接口

• 目前提出的是风控问题，后续还有可能有其他问题，包装成一个事件，广播出去，只要是需要处理这个事件的都可介入处理，保障系统的可扩展性和灵活性

淘汰老系统，如何实现双写

• 把所有涉及到更新和添加的操作封装成一个事件，广播出去
• 任何一个通过网络传输的东西都有丢失的风险，分布式系统下的一致性问题需要考虑，有可能发送源失效；也有可能发送成功但是没有收到广播；也有可能收到广播，但是还没有做操作，系统挂了。
• 还需要考虑后续需要有一个类似于对账的系统，对比两个数据的一致性问题