运行 生产事件处理程序如何完成？
How can running event handlers on production be done?
在生产环境中，事件数量会大量增加，在紧急情况下，您如何重新 运行 所有处理程序，如果处理程序太多可能需要几天时间？
取决于您描述的是哪种紧急情况
如果您的紧急情况的性质是您的事件处理程序严重落后于编写者（例如：您的消息消费者被阻止，并且您现在有 48 小时的积压等待您）- 不多。如果您的消费者是可并行的，您可以通过使用像 LMAX Disruptor 这样的数据结构来支持并行恢复来加快速度。
(模拟：你决定引入一个新的读取模型，它需要处理大量积压的数据以达到正确的状态。没有任何"answer"，除了咀嚼它们。在一些在某些情况下，您可以根据一些可管理的事件数量创建一个近似值，同时等待真正的答案完成，但没有处理所有事件的捷径。
另一方面，在历史记录很大但积压是可管理的情况下（即 - 写入模型未产生新事件），您通常可以避免需要完全重播。
在写模型中：大多数事件源解决方案利用支持多个事件流的事件存储 - 写模型中的每个聚合都有一个专用流。大量事件数通常意味着大量可管理的流。如果确实如此，您可以单独保留写入模型——按需加载整个历史记录。
如果该假设不成立——写入模型的一部分具有非常大的流，或者读取模型的一部分组成多个流的事件，通常的答案是快照。
也就是说，在健康的系统中，处理程序会按一定的时间表保留它们的状态，并在元数据中包含一个标识符，该标识符跟踪快照在历史记录中的位置。
要恢复，您需要重新加载快照和标识符。然后您从该点开始重播（假设您有一个事件存储，允许您从历史中的任意点开始重播）。
因此，管理恢复时间只是调整快照间隔的问题，这样您就永远不会落后于恢复 SLA "latest"。快照的创建可以在一个完全独立的过程中进行。 （事实上，您的持久快照存储看起来很像持久读取模型）。
在生产环境中，事件数量会大量增加，在紧急情况下，您如何重新 运行 所有处理程序，如果处理程序太多可能需要几天时间？
取决于您描述的是哪种紧急情况
如果您的紧急情况的性质是您的事件处理程序严重落后于编写者（例如：您的消息消费者被阻止，并且您现在有 48 小时的积压等待您）- 不多。如果您的消费者是可并行的，您可以通过使用像 LMAX Disruptor 这样的数据结构来支持并行恢复来加快速度。
(模拟：你决定引入一个新的读取模型，它需要处理大量积压的数据以达到正确的状态。没有任何"answer"，除了咀嚼它们。在一些在某些情况下，您可以根据一些可管理的事件数量创建一个近似值，同时等待真正的答案完成，但没有处理所有事件的捷径。
另一方面，在历史记录很大但积压是可管理的情况下（即 - 写入模型未产生新事件），您通常可以避免需要完全重播。
在写模型中：大多数事件源解决方案利用支持多个事件流的事件存储 - 写模型中的每个聚合都有一个专用流。大量事件数通常意味着大量可管理的流。如果确实如此，您可以单独保留写入模型——按需加载整个历史记录。
如果该假设不成立——写入模型的一部分具有非常大的流，或者读取模型的一部分组成多个流的事件，通常的答案是快照。
也就是说，在健康的系统中，处理程序会按一定的时间表保留它们的状态，并在元数据中包含一个标识符，该标识符跟踪快照在历史记录中的位置。
要恢复，您需要重新加载快照和标识符。然后您从该点开始重播（假设您有一个事件存储，允许您从历史中的任意点开始重播）。
因此，管理恢复时间只是调整快照间隔的问题，这样您就永远不会落后于恢复 SLA "latest"。快照的创建可以在一个完全独立的过程中进行。 （事实上，您的持久快照存储看起来很像持久读取模型）。