我的 JavaScript 之旅：從回調到 Kafka – 擁抱事件驅動系統的混亂

JavaScript：我從簡單回調到 Kafka 和事件驅動架構的複雜世界的旅程。 我最初相信我在瀏覽器和 Node.js 中使用 console.log 的能力使我成為全端開發人員 - 我後來糾正了這個天真的假設！ 我的經驗包括 React、Node.js、Sequelize 以及 async/await 的試驗。然而，事件驅動架構帶來了真正的挑戰。

在好奇心（以及對更多調試的自虐渴望！）的驅使下，我投入了。

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？傳統系統的限制

我過去的應用程式很大程度上遵循標準的請求回應模式：使用者操作、前端請求、後端處理、資料庫互動以及（希望）成功的回應。 理論上很簡單。 然而，縮放暴露了它的缺陷：

• 高請求量：如何處理每秒數千個請求？
• 可變任務持續時間：如果某些任務比其他任務花費的時間明顯長怎麼辦？
• 並發操作：如何同時管理付款、通知、日誌記錄和整體系統穩定性？

事件驅動系統提供了一個解決方案。 它們不是順序處理，而是支援獨立組件透過事件進行通訊。 想像一下熙熙攘攘的餐廳廚房——組織混亂，每個人都知道自己的角色，訂單（事件）有效地流動。

⚡ 事件、隊列與 Pub/Sub

考慮一個線上汽車市場。 當使用者列出汽車時，後端不會處理資料庫更新、通知和搜尋索引更改，而是發布 car.posted 事件。 然後，不同的系統部分會非同步回應此事件。

？訊息佇列 (BullMQ)

• 延遲處理的理想選擇。
• 範例：高解析度影像上傳。 BullMQ 對影像壓縮任務進行排隊，而不是立即處理和使用者等待時間。隨後，工作人員會處理影像並更新清單。

？事件流 (Apache Kafka)

• 對於每秒處理數百萬個事件至關重要。
• 範例：追蹤使用者點擊、搜尋和購買。 無需即時資料庫寫入，而是將此資料串流傳輸到 Kafka 以進行高效處理和儲存。

？發布/訂閱（Redis、RabbitMQ、Kafka）

• 非常適合即時更新。
• 範例：買家與賣家的聊天。 聊天系統不是持續不斷的伺服器輪詢，而是偵聽新訊息事件並立即更新。

？可擴充性和彈性

事件驅動的系統本質上可以更好地擴展。 您將獲得模組化、容錯和分散式架構，而不是在壓力下容易發生故障的整體系統。 需要更多處理嗎？增加更多工人！

Uber 就是一個很好的例子。 乘車請求會觸發許多事件：司機匹配、票價計算、位置更新和通知。 如果沒有事件驅動的架構，Uber 的系統很可能會崩潰。

？使用事件驅動系統進行擴充

<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>

？我的動機

首先是好奇心。 傳統的網路應用程式雖然功能強大，但遇到了擴展限制。 與長 API 請求和資料庫瓶頸的持續鬥爭促使我尋求更好的方法。 事件驅動架構感覺就像 JavaScript 的超級力量——創造更快、更有彈性、面向未來的系統。

我的旅程涉及 Kafka、BullMQ、WebSockets，以及從基於請求到基於事件的思維的轉變。 這很有挑戰性，但很有回報。

如果您厭倦了後端限制，請考慮事件驅動架構。 請注意 – 它會讓人上癮！

？ 下一步：實用的 Node.js 事件驅動系統實作。敬請期待！

以上是我的 JavaScript 之旅：從回調到 Kafka – 擁抱事件驅動系統的混亂的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！