架构模式与原则之完结篇¶

Event-Driven Microservices Architecture¶

事件驱动架构¶

• 通过事件消息与微服务通信（Communicating with microservices via event messages）
• 发布/订阅模式和Kafka消息代理系统（Publish/subscriber pattern and Kafka message broker systems）
• 异步行为和松耦合（Asynchronous behavior and loosely coupled）
• 实时消息平台、流处理、事件中心、实时处理、批处理、数据智能（Real-time messaging platforms, stream-processing, event hubs, real-timeprocessing ,batch processing, data intelligence）
• 每件事都是通过事件中心（Event-Hubs）进行沟通（Every thing is communication via Event-Hubs）
• 可以进行实时处理的大型事件存储数据库（Huge event store database that can make real-time processing）

架构设计案例¶

Microservices Distributed Caching¶

分布式缓存¶

• 缓存使应用程序更快（Caching makes application faster）
• 提高性能、可扩展性和可用性（Increase performance, scalability and availability）
• 在读取数据时使用缓存减少延迟（Reducing latency with cache when reading data）
• 避免重新计算过程（Avoid re-calculation processes）
• 分布式缓存通过返回缓存数据来提高系统响应能力（The distributed cache increases system responsiveness by returning cached data）
• 独立分离缓存服务器规模（Separating the cache server scale independently）

分布式缓存架构设计¶

Microservices Deployments with Containers and Orchestrators¶