基於Spring Cloud Stream事件驅動實現微服務最終一致性
我們結合實際的業務場景使用Spring Cloud Stream驗證了微服務的最終一致性
具體的業務場景是倉儲業務的出庫操作，流程圖如下：
為了簡化業務處理，這裡只針對第6，第7 和第8步做最終一致性的事件驅動設計， 效果如下：
以上方式由於是基於事件驅動的，如果一個節點操作耗費時間很長，
那麼在資料最終一致性得到保障之前的這段真空時間也越長，那麼就有可能暴露給使用者不一致的資料，
因為事件驅動完全是非同步模式的。
Kafka本身的特性可以避免資料重複，可以實現資料時間旅行或者說歷史資料的replay，
也不用擔心分散式環境中Kafka佇列訊息的一致性，
Kafka
這些高階特性還需要在實際業務中進行不斷的調優，驗證。
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