流式事件和基于规则的触发器
Streaming events and rule based trigger
鉴于 Event-A、Event-B、Event-C 在几天之内到达（可能出现故障），我想触发处理以生成导数 Event-ABC一旦我知道我拥有所有事件。
事件按 userId/sessionId
分组
目前我从一个队列中读取所有事件，写入数据库，并更新元数据以说明哪些事件已被写入。一旦元数据包含基于规则的所有事件，我就会触发聚合处理。这种方法存在一些性能问题，因为队列工作人员在处理属于同一组的事件时可能会敲击相同的键，因此我正在寻找替代方案。
我想要的是基于 userId/sessionId 处理的更细粒度的软件定义路由和排队事件。我认为我正在尝试做的事情有点类似于事件溯源。
我正在研究 Akka 是否可以帮助解决此类问题。对于每个 userId/sessionId 一个 actor，它将减少不需要的并发并在 actor 中包含触发逻辑。我担心的是使用如此多的 Actors 时可能需要大量内存。
与事件溯源相比，您所描述的更类似于 Saga 或流程管理器。您需要能够处理多条消息然后在满足规范后做出反应的东西。
Akka 完全可以应对。使用 Akka，您可以为每个键创建一个 actor，然后在收到消息时将消息路由到各个 actor。我不会太担心内存问题，因为 Actor 系统应该可以处理成千上万的 Actor。我认为您需要衡量您获得的任何解决方案的性能。
您还需要考虑如何处理服务器崩溃 - 如果您将所有内容都保存在内存中，那么当服务器崩溃时您很容易丢失您的 sagas。这可能是也可能不是问题，具体取决于您的要求（即，如果您可以从中恢复）。如果考虑到这一点很重要，您可以查看 Akka Persistence。
This approach has some performance issues due to queue workers potentially hammering the same key when processing events that belong to the same group, so I am looking for alternatives.
免责声明：我不确定我是否理解您在这里描述的内容，因此下面的解决方案可能不合适。
I think what I am trying to do is somewhat similar to event sourcing.
是的，您的描述听起来很像事件来源 process manager。
事件处理程序（您可能对每种事件类型都有一个处理程序，或者一个订阅所有这三种事件的处理程序）接收一个事件。
根据 userId/userSession 信息，它会为您的进程的这个实例计算一个唯一标识符。想想哈希，或命名为 uuid，从进程的唯一标识符构建。
加载与标识符匹配的进程的当前状态。这是一个数据结构，用于跟踪以前见过哪些事件。它可能只是一个事件流。
apply当前事件到进程状态。如果已经看到此事件，"apply" 应该是空操作 -- 您的事件消息确实具有唯一标识符，对吗？
保存更新的进程状态。交易结束。
现在观察进程状态 -- 您可以在事件处理程序或异步进程中立即执行此操作。如果过程是"ready"，那么产生Event-ABC的动词。
上面的概述遵循常见模式，其中流程管理器跟踪 运行 流程的状态，但通过针对适当聚合的 运行 命令触发业务逻辑。
在更简单的设计中，您可以组合使用 "the aggregate" 和 "the process"。基本模式是相同的——事件处理程序计算聚合的 id，加载它，并调用处理事件命令。聚合使用事件中包含的信息更新自己的状态，并将该状态更改写入自己的历史记录。如果考虑了所有必需的事件，聚合也会将事件 ABC 写入其自己的历史记录中。
鉴于 Event-A、Event-B、Event-C 在几天之内到达（可能出现故障），我想触发处理以生成导数 Event-ABC一旦我知道我拥有所有事件。
事件按 userId/sessionId
分组目前我从一个队列中读取所有事件，写入数据库，并更新元数据以说明哪些事件已被写入。一旦元数据包含基于规则的所有事件，我就会触发聚合处理。这种方法存在一些性能问题，因为队列工作人员在处理属于同一组的事件时可能会敲击相同的键，因此我正在寻找替代方案。
我想要的是基于 userId/sessionId 处理的更细粒度的软件定义路由和排队事件。我认为我正在尝试做的事情有点类似于事件溯源。
我正在研究 Akka 是否可以帮助解决此类问题。对于每个 userId/sessionId 一个 actor，它将减少不需要的并发并在 actor 中包含触发逻辑。我担心的是使用如此多的 Actors 时可能需要大量内存。
与事件溯源相比，您所描述的更类似于 Saga 或流程管理器。您需要能够处理多条消息然后在满足规范后做出反应的东西。
Akka 完全可以应对。使用 Akka，您可以为每个键创建一个 actor，然后在收到消息时将消息路由到各个 actor。我不会太担心内存问题，因为 Actor 系统应该可以处理成千上万的 Actor。我认为您需要衡量您获得的任何解决方案的性能。
您还需要考虑如何处理服务器崩溃 - 如果您将所有内容都保存在内存中，那么当服务器崩溃时您很容易丢失您的 sagas。这可能是也可能不是问题，具体取决于您的要求（即，如果您可以从中恢复）。如果考虑到这一点很重要，您可以查看 Akka Persistence。
This approach has some performance issues due to queue workers potentially hammering the same key when processing events that belong to the same group, so I am looking for alternatives.
免责声明：我不确定我是否理解您在这里描述的内容，因此下面的解决方案可能不合适。
I think what I am trying to do is somewhat similar to event sourcing.
是的，您的描述听起来很像事件来源 process manager。
事件处理程序（您可能对每种事件类型都有一个处理程序，或者一个订阅所有这三种事件的处理程序）接收一个事件。
根据 userId/userSession 信息，它会为您的进程的这个实例计算一个唯一标识符。想想哈希，或命名为 uuid，从进程的唯一标识符构建。
加载与标识符匹配的进程的当前状态。这是一个数据结构，用于跟踪以前见过哪些事件。它可能只是一个事件流。
apply当前事件到进程状态。如果已经看到此事件，"apply" 应该是空操作 -- 您的事件消息确实具有唯一标识符，对吗？
保存更新的进程状态。交易结束。
现在观察进程状态 -- 您可以在事件处理程序或异步进程中立即执行此操作。如果过程是"ready"，那么产生Event-ABC的动词。
上面的概述遵循常见模式，其中流程管理器跟踪 运行 流程的状态，但通过针对适当聚合的 运行 命令触发业务逻辑。
在更简单的设计中，您可以组合使用 "the aggregate" 和 "the process"。基本模式是相同的——事件处理程序计算聚合的 id，加载它，并调用处理事件命令。聚合使用事件中包含的信息更新自己的状态，并将该状态更改写入自己的历史记录。如果考虑了所有必需的事件，聚合也会将事件 ABC 写入其自己的历史记录中。