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My JavaScript Journey: From Callbacks to Kafka – Embracing the Chaos of Event-Driven Systems

JavaScript:我从简单回调到 Kafka 和事件驱动架构的复杂世界的旅程。 我最初相信我在浏览器和 Node.js 中使用 console.log 的能力使我成为一名全栈开发人员 - 我后来纠正了这个天真的假设! 我的经验包括 React、Node.js、Sequelize 以及 async/await 的试验。然而,事件驱动架构带来了真正的挑战。

在好奇心(以及对更多调试的自虐渴望!)的驱使下,我投入了。

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让我们合作并创造一些令人惊奇的东西! ?

?传统系统的局限性

我过去的应用程序很大程度上遵循标准的请求响应模式:用户操作、前端请求、后端处理、数据库交互以及(希望)成功的响应。 理论上很简单。 然而,缩放暴露了它的缺陷:

  • 高请求量:如何处理每秒数千个请求?
  • 可变任务持续时间:如果某些任务比其他任务花费的时间明显长怎么办?
  • 并发操作:如何同时管理付款、通知、日志记录和整体系统稳定性?

事件驱动系统提供了一个解决方案。 它们不是顺序处理,而是支持独立组件通过事件进行通信。 想象一下熙熙攘攘的餐厅厨房——组织混乱,每个人都知道自己的角色,订单(事件)有效地流动。

⚡ 事件、队列和 Pub/Sub

考虑一个在线汽车市场。 当用户列出汽车时,后端不会处理数据库更新、通知和搜索索引更改,而是发布 car.posted 事件。 然后,不同的系统部分会异步响应此事件。

?消息队列 (BullMQ)

  • 延迟处理的理想选择。
  • 示例:高分辨率图像上传。 BullMQ 对图像压缩任务进行排队,而不是立即处理和用户等待时间。随后,工作人员会处理图像并更新列表。

?事件流 (Apache Kafka)

  • 对于每秒处理数百万个事件至关重要。
  • 示例:跟踪用户点击、搜索和购买。 无需实时数据库写入,而是将此数据流式传输到 Kafka 以进行高效处理和存储。

?发布/订阅(Redis、RabbitMQ、Kafka)

  • 非常适合实时更新。
  • 示例:买家与卖家的聊天。 聊天系统不是持续不断的服务器轮询,而是侦听新消息事件并立即更新。

?可扩展性和弹性

事件驱动的系统本质上可以更好地扩展。 您将获得模块化、容错和分布式架构,而不是在压力下容易发生故障的整体系统。 需要更多处理吗?添加更多工人!

Uber 就是一个很好的例子。 乘车请求会触发许多事件:司机匹配、票价计算、位置更新和通知。 如果没有事件驱动的架构,Uber 的系统很可能会崩溃。

?使用事件驱动系统进行扩展

<code>graph LR
  A[User Action] -->|Emit Event| B[Event Bus]
  B -->|Queue Job| C[Worker 1]
  B -->|Queue Job| D[Worker 2]
  B -->|Queue Job| E[Worker 3]
  C -->|Processes Task| F[Database Update]
  D -->|Processes Task| G[Send Notification]
  E -->|Processes Task| H[Log Activity]</code>

?我的动机

首先是好奇心。 传统的网络应用程序虽然功能强大,但遇到了扩展限制。 与长 API 请求和数据库瓶颈的持续斗争促使我寻求更好的方法。 事件驱动架构感觉就像 JavaScript 的超级力量——创建更快、更有弹性、面向未来的系统。

我的旅程涉及 Kafka、BullMQ、WebSockets,以及从基于请求到基于事件的思维的转变。 这很有挑战性,但很有回报。

如果您厌倦了后端限制,请考虑事件驱动架构。 请注意 – 它会让人上瘾!

下一步:实用的 Node.js 事件驱动系统实现。敬请期待!

以上是我的 JavaScript 之旅:从回调到 Kafka – 拥抱事件驱动系统的混乱的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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