15、事件驱动架构中的数据检索与相关模式解析

事件驱动架构中的数据检索与相关模式解析

1. 架构中的编排与协调

在架构设计中，每个有界上下文可由多个服务组成。在不同边界之间，我们采用编排（choreography）的方式；而在边界内部，则可应用协调（orchestration），如定价边界所示。对于更广泛的高级流程，使用编排；而对于较小范围和更局部的流程，可采用协调，例如定价计算。

这种设计思路的主要目的是默认在高级流程中使用编排，而在有限范围内应用协调。这样做能实现服务间的高度解耦，在涉及多个团队的高级层面赋予团队自主性；在涉及人员较少的小范围中使用协调，可让团队自主发布功能而不影响多个领域。

2. 分布式架构下的数据聚合挑战

从单体架构向分布式事件驱动的微服务架构转变后，我们面临一个挑战：如何获取数据的聚合视图？在单体架构和单体数据库中，所有数据集中在一处，获取和连接数据相对简单，通常通过同步 API（如 REST 或 SOAP）暴露信息。但这种方式存在扩展限制。

在分布式架构中，每个独立服务拥有其领域的数据，只能返回关于其领域的信息。例如，UI 可能需要列出所有可用产品及其当前库存和价格。一种可能的解决方案是 API 组合模式，即 UI 应用从每个服务获取信息，合并并显示在 UI 中。然而，这种方法存在严重局限性：
- 性能问题 ：处理大量数据时，该方法很快会遇到困难。若要显示包含数百万产品的列表页面，UI 可能需要将数千个项目加载到内存中。
- 用户体验差 ：额外的请求会增加 UI 的性能开销，导致用户体验不佳。

3. 事件驱动架构的数据检索模式