14、事件溯源与 CQRS 实战：从汽车到无人机的应用探索

事件溯源与 CQRS 实战：从汽车到无人机的应用探索

在当今数字化时代，处理大规模数据和复杂业务逻辑成为了技术领域的关键挑战。事件溯源（Event Sourcing）和命令查询职责分离（CQRS）模式应运而生，为解决这些问题提供了有效的方案。本文将通过特斯拉自动驾驶、社交媒体动态处理以及无人机集群管理等实际场景，深入探讨事件溯源和 CQRS 的应用，并详细介绍如何构建相关服务。

事件溯源与 CQRS 的应用场景

• 特斯拉自动驾驶系统 ：较新的特斯拉车辆支持自动驾驶功能，车辆通过各种传感器收集周围环境信息，帮助驾驶员保持车道、与前车保持安全距离，甚至能识别路边的限速标志。整个特斯拉车队会不断将数据传回特斯拉，用于学习和改进自动驾驶功能，再将优化后的算法反馈给车辆，形成良性循环。考虑到全球数十万辆车不断发送大量传感器数据，传统的单体架构难以应对如此高的交易量，而事件溯源和 CQRS 模式则能高效处理这些数据，确保系统的可扩展性和稳定性。
• 社交媒体动态处理 ：社交媒体动态可以看作是一个事件流，新帖子、新评论、点赞、好友请求等都是事件。基于事件溯源的应用可以消费这些事件流，记录所需数据，并进行处理，以提供聚合或计算后的信息，用于查询特定话题的情感倾向或基于活动流生成推荐和预测。

无人机集群管理应用

为了更好地理解事件溯源和 CQRS 模式，我们将构建一个管理无人机集群的应用。在这个应用中，命令处理程序接收命令并生成对应事件，如无人机的位置、速度变化和剩余电量等事件。这些事件将被存入事件存储，由无人机事件处理器异步处理，最终处理结果存储在视图