事件驱动微服务的集成

我们可以将现有系统用于事件驱动架构 (EDA)。我们可以构建系统来处理不可预测的工作负载。因此，它可以更快地响应客户互动。它还为您提供数据驱动决策的实时见解。

为什么要将系统集成到事件驱动模型中?

传统架构以请求-响应为基础运行。它需要服务之间的直接和同步通信。因此，这种结构存在局限性和可扩展性问题。它增加了停机时间并延迟了数据处理。而 EDA 异步运行。它实时广播和处理事件。例如，当零售商从请求驱动系统转移到 EDA 时。然后，其销售、库存和客户服务功能将实时保持最新状态，而不会使任何单个系统组件过载。

EDA 还提高了可扩展性，因为它在架构内具有解耦的组件。这种松散耦合意味着系统某个部分的故障不会导致级联故障。因此系统的其余部分继续运行。系统获得异步数据流。EDA 还减少了依赖性。

EDA 与现有系统集成的关键组件

在将 EDA 与现有系统集成时，我们需要引入/更新各种组件。这些是一些重要组件 −

• 事件代理(消息代理) − 事件代理充当中央枢纽。系统中可以进行异步通信。代理的示例包括:Apache Kafka、AWS EventBridge 和 RabbitMQ。它们将传统架构与事件驱动的工作流连接起来。
• 事件路由器 − 这会根据定义的条件将事件路由到其消费者。它可以防止数据拥塞，因为它将事件定向到正确的系统，同时过滤掉不相关的事件。
• 事件消费者和生产者 − 现有系统和新应用程序通过将事件发布到代理或订阅接收事件来充当消费者和生产者。我们需要自定义适配器将数据转换为现代 EDA 的事件格式。
• 事件存储 − 它保留事件的历史记录以供追溯、审计和调试。事件存储，如 Kafka。系统可以根据需要重播事件。它支持数据完整性和恢复。
• 数据同步服务 − 为了在传统系统和现代系统之间实现实时数据一致性，这些服务从现有数据库更改并将其推送到事件总线。因此所有系统都保持最新状态。

将 EDM 与现有系统集成的步骤

以下是将 EDM 与现有系统集成的步骤 −

• 确定集成点 − 首先，我们找到实时数据可以改善业务流程的领域。我们寻找重复性任务和延迟影响客户体验的领域。
• 设置事件代理 − 我们实施事件代理来处理来自数据流的负载。它充当通往新架构的桥梁。我们使用 Kafka 等平台。我们使用连接器与旧系统集成。
• 定义事件和数据模型 − 我们发现哪些事件将被发布并标准化数据模型。我们可以为旧版和现代应用程序创建模式。我们使用 Confluent Schema Registry for Kafka 或 AWS Schema Registry 等工具。
• 解耦旧版流程 − 我们从非关键功能开始，以生成和使用事件。例如，零售公司可能先从异步销售交易开始，然后再完全过渡库存和供应链系统。
• 实施幂等性和重复数据删除 − 我们管理重复事件。消费者应该是幂等的。因此，多次处理同一事件会产生相同的输出。
• 监控和优化 − 我们使用监控工具来跟踪事件流、延迟和错误率。我们设置指标来衡量集成成功与否。它会根据需要改进流程。

EDA-传统集成的示例

下面给出了一些 EDA-传统集成的示例 −

• 电子商务平台(销售和库存管理) − Shopify 和 Amazon 等零售商使用 EDA 将库存和销售服务与订购系统分离。因此，销售交易可以异步触发实时库存更新，而无需同步依赖。
• 银行和支付系统 − 花旗商业卡采用 EDA 作为其 API 平台。因此，交易会触发账户余额、报表和欺诈警报的异步更新。
• 物流和供应链 − EDA 支持 UPS 等物流公司管理复杂的供应链。我们可以使用事件驱动的方法集成现有的跟踪系统。

EDA 集成的优势和挑战

以下是 EDA 集成的优势 −

• 提高可扩展性 − 我们可以扩展单个组件而不会影响整个系统。
• 实时响应 − 系统响应数据变化。它改善了客户体验和服务交付。
• 增强弹性 − 解耦服务有助于隔离故障并保持系统稳定性。
• 降低操作复杂性 − 我们可以使用 EDA 替换同步流程。因此它改善了服务交互。

以下是 EDA 集成的挑战 −

• 过渡的复杂性 − 我们将 EDA 与旧系统集成。但这需要架构更改和谨慎的数据治理。
• 测试和验证 − 我们可以测试异步交互和事件流。但这些比传统的请求驱动方法更难。
• 可靠性和顺序一致性 − 事件应按正确的顺序处理，并且只处理一次。因此它需要配置和错误处理。

结论

我们可以将现有系统与事件驱动架构集成。EDA 是实现此目的的最佳选择。我们可以将旧系统集成到现代事件驱动框架中。但这需要规划、战略组件选择和分阶段方法。