芯片|复杂任务中，流程的解耦设计( 二 )

事件和异步在模式上很类似，事件驱动在设计上更加精细，例如在订单场景中：将订单的状态变化作为一个事件，服务间通过消息传递的方式，依次处理库存服务、物流服务等；由于事件携带了一定的业务信息和状态，流程解耦更加彻底的同时复杂度也会更高。
四、实践总结1、结构设计在结构设计中围绕任务、节点、数据三个核心要素，以确保对任务的执行过程有完整的跟踪和管理，实现对任务的节点及相关的操作，具备执行重试或者直接取消撤回的控制；

状态管理是一项很复杂的工作，要衡量任务中各个状态标识是否合理，就要实时监控状态的变化，并且基于各种极端情况去验证流程，例如：重试设计、任务取消、任务暂停。
2、高并发管理任务型的场景加上复杂的管理流程，执行时间自然也很长，如果场景中涉及到大文件的解析、或者数据调度，自然会引入任务分割与并发执行的机制；
比较常用的思路：根据任务调度的集群数，对数据核心编号进行哈希计算，可以采用取模和分段两种算法，然后基于多线程的方式并发处理各自服务内的分管任务。
3、管理模型不管是观察者模式，或者发布订阅模型，又或者说事件驱动设计，都可以理解为生产/消费的关系模型，围绕生产、存储、消费三个节点做管理；

生产端：负责创建具体的消息主体，在总线模式中，通常将消息进行入库存储，然后再执行队列推送，并跟踪该过程的状态变化，保证库和队列的一致性；
消息体：描述动作的发布方和消费方，关键的状态信息变化，唯一标识和创建时间及版本，其余则根据场景需要定义即可；
消费端：在消费时要关注的核心问题就是失败重试，要避免重试机制引起数据不一致的问题，可以对消费进行加锁或者消息状态校验，以实现幂等的效果；
存储端：通常采用数据库和消息中间件双存储的模式，并且需要保证二者动作的同时成功或者失败，顺序为先入库再执行队列推送；

整个模型在设计思路上比较合理，但是架构的复杂性也变得很高，比如数据一致性问题、状态机制、事务、幂等性、流程中断等；整个链路需要详细的追踪记录并且可视化管理，开发补偿动作的接口，用来及时解决可能出现的突发问题。
4、组件案例Spring框架本身就极具复杂度，这里单看事件模型的设计，包含三个核心角色：事件、发布、监听；与观察者设计模式在理念上相同；

事件：ApplicationEvent基础抽象类继承自JDK中EventObject类，具体事件要继承该类；source事件源， timestamp发生的系统时间；
发布者：Spring定义的顶级接口ApplicationEventPublisher ，提供事件发布的能力；
监听者：实现JDK中顶级接口EventListener ， Spring扩展了多种事件监听器，以实现各种场景的需求，例如：有序无序、同步异步等；