事件驱动微服务的用例

事件驱动架构 (EDA) 用于需要灵活性且流程可以实时响应的应用程序。我们可以使用 EDM 创建、检测和处理事件。事件 是状态的变化，例如用户输入、系统通知、数据更新等。这些事件会触发系统中的不同响应。

事件生产者生成事件并将其发送到消息代理(也称为事件路由器和事件总线)。消息代理将事件传播给消费者。

EDM 架构中的组件松散耦合。以下是 EDM 架构中的组件 –

• 事件生产者 − 它们生成事件并将其发送到事件路由器。
• 事件路由器 −它们在生产者和消费者之间进行事件路由。
• 事件消费者 − 它们接收事件并提供服务。
• 事件存储 − 它记录所有事件以用于审计、调试和重放目的。

事件驱动的微服务有几个用例，其中一些我们将在本章中重点介绍。

电子商务平台的 EDM

我们将 EDA 与微服务结合使用以进行异步通信。它具有优势，因为它是一个松散耦合的系统。因此它在独​​立的服务之间进行通信。传统的请求-响应可能会失败，但 EDM 不会失败，因为 EDM 具有松散耦合的异步系统。服务可以使用 EDM 中的发布-订阅模型独立运行。

例如，假设有一个电子商务平台，您可以在其中销售、开票和仓储服务以完成订单。我们使用 EDM 来处理销售事件，而无需等待下游服务(如计费)的可用性。我们填写服务并暂时下线。事件将进入队列并在服务恢复后进行处理。因此，它避免了对最终用户的干扰。

用于实时客户的 EDM

我们可以使用 EDA 来支持实时和面向客户的更新。我们将内部事件驱动系统连接到面向客户的界面。当事件发生时，我们会向用户提供反馈。

例如，让我们考虑一家在线商店。如果付款失败，EDA 可以向用户更新原因(例如，信用卡被拒绝、网络问题)。请求-响应调用不需要依赖关系。它改善了用户体验。因此，我们可以向用户更新重要交易的实时信息。

用于实时数据分析的 EDM

我们可以在实时数据分析中使用 EDA。我们在事件发生时处理事件。 EDM 最大限度地减少了数据处理中的延迟，因此我们可以实时分析。例如，事件驱动的仪表板可以为您提供有关包裹位置、运输延迟等的实时更新。我们可以使用车辆上的 IoT 传感器的数据并监控货运情况，以获取最新状态，并向客户和运营商提供更新。

EDM 物联网 (IoT) 应用程序

我们可以在 IoT 应用程序中使用 EDA。设备会生成事件(例如，传感器读数、状态变化)。这些设备可以使用 EDA 将数据发送给订阅的消费者，以进行实时监控和控制。

例如，让我们考虑带有 IoT 的供应链，其中传感器发送有关位置、温度等的更新。我们使用 EDA 来获取这些更新。因此，我们可以实时跟踪货运并对中断(例如温度偏差)做出响应。

EDM 用于欺诈检测和安全监控

EDA 可以检测到可疑活动和模式导致的欺诈行为。它对这些活动和模式做出响应。EDM 可防止未经授权的交易和安全漏洞。例如，在银行应用程序中，如果发生异常交易(例如，在陌生地点进行大额提款)。EDA 可以触发事件，提醒用户和银行欺诈检测团队进行验证。

EDM 用于库存和供应链管理

EDA 保持最佳库存水平，因为它会实时触发库存更新。因此，供应链运营将更加高效。

例如，在零售业，EDA 可防止缺货，因为它会实时跟踪库存。当某件商品的数量低于给定阈值时，将触发事件以订购更多库存并提醒仓库经理。

EDM 用于医疗保健监测和警报

我们可以使用 EDA 医疗保健进行监测。因此，医院可以响应关键的患者数据。例如，当生命体征超过给定阈值时，患者监测设备会发出事件。EDA 将这些警报发送给医生。因此，他们会对危急情况做出反应。

EDM 用于端到端交易跟踪

我们可以在整个生命周期内监控交易。因此，它为您提供了透明度和主动管理。例如，在支付处理系统中，交易的每个阶段(授权、捕获、结算)都会发出事件。我们可以跟踪和验证这些事件。因此，我们可以识别任何阶段的问题，例如付款失败和延迟。

EDM 用于跨区域数据同步

我们可以使用 EDM 在多个区域之间复制数据。因此，分布式系统中将具有一致性和冗余性。例如，视频流平台可以使用 EDA 跨区域同步用户监视列表和进度数据。当一个区域中的用户更新其监视列表时。然后会触发事件以在其他区域中复制此数据。

EDM 用于客户通知

EDA 在推动实时性方面发挥着重要作用。因此，它可以在有针对性的营销中响应客户的行为。

例如，在电子商务环境中，如果客户将商品添加到购物车但离开网站时没有购买。那么 EDA 可以触发后续电子邮件提醒和折扣通知。它鼓励他们完成购买。

结论

我们在各种应用程序中使用 EDA，因为它提供实时服务。它为您提供事件生产者、路由器和消费者之间的异步通信。由于服务松散耦合，每个组件都可以独立运行。

我们可以在电子商务、实时分析、物联网、欺诈检测和医疗保健监控中使用 EDA。应用程序可以在 EDA 中处理事件，因此我们可以实时跟踪交易以优化库存并响应关键患者数据。