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事件驱动架构不仅用于（微）服务解耦，还可应用于下面的场景中：
增强服务韧性：由于服务间是异步集成的，也就是下游的任何处理失败甚至宕机都不会被上游感知，自然也就不会对上游带来影响；
CQRS（Command Query Responsibility Segregation）：把对服务状态有影响的命令用事件来发起，而对服务状态没有影响的查询才使用同步调用的API 接口；结合 EDA 中的 Event Sourcing 可以用于维护数据变更的一致性，当需要重新构建服务状态时，把EDA 中的事件重新“播放”一遍即可；
数据变化通知：在服务架构下，往往一个服务中的数据发生变化，另外的服务会感兴趣，比如用户订单完成后，积分服务、信用服务等都需要得到事件通知并更新用户积分和信用等级；
构建开放式接口：在 EDA 下，事件的提供者并不用关心有哪些订阅者，不像服务调用的场景 —— 数据的产生者需要知道数据的消费者在哪里并调用它，因此保持了接口的开放性；
事件流处理：应用于大量事件流（而非离散事件）的数据分析场景，典型应用是基于 Kafka 的日志处理；
基于事件触发的响应：在 IoT 时代大量传感器产生的数据，不会像人机交互一样需要等待处理结果的返回，天然适合用 EDA 来构建数据处理应用。
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