我有一個用例，其中應用程序的輸入分批進入XML文件。例如，每晚的一批銀行交易。我正在嘗試查看是否可以使用事件採購創建事件日誌。根據我目前閱讀的內容，這些示例似乎基於用戶驅動的輸入（點擊流，來自用戶界面的更新等）。使用分佈式日誌機制（如Kafka）的事件採購是基於批處理/文件的輸入的有效方法嗎？事件採購是否適用於批量輸入？
下面是我想採取的方法：
如果這種方法效率不高，還有哪些其他選項可用於分佈式處理此類輸入？
您的輸入是否來自看起來像事件存儲的東西？即一個充當事實不變源的數據庫，只追加事件。
如果是這種情況，您可以使用事件源以及CQRS。 （他們不是一回事）
你必須意識到的是，所謂的寫端/命令端......已經爲你完成了。
帶有事務處理的XML文件的傳入批處理...每個事務都已經是一個事件。聽起來你不需要將這些事件轉換成事件，然後把它們放入卡夫卡。您可以將這些映射到您可以放入卡夫卡的內容中，然後所有主題的訂閱者都可以做相應的工作。
實際上，您將實施Event Sourcing + CQRS的讀取面。
實際上，除非你要在寫入側在做的事情（在XML文件生成/，其中接收用戶輸入）... 我不會太擔心的微妙之處與DDD和CQRS有關的事件採購的。我會只是想到你在做什麼，以將你的數據分發到多種服務。
並且一定要考慮緩存，搜索引擎等只有在獲取這些XML文件時纔會更新。
如果這些xml文件中的每個單獨事件都有時間戳，那麼您可以將輸出到卡夫卡的內容視爲遲到事件的蒸汽。卡夫卡允許您將這些消息的事件時間設置爲事件的時間戳，而不是卡夫卡攝入的時間。這樣，任何下游處理應用程序（如Kafka Streams）都可以將事件置於正確的時間背景下，並聚合到適當的時間窗口或會話窗口中，甚至可以與其他實時輸入結合使用。