去年年底，ThoughtWorks内部开展了一个研讨会，讨论“事件驱动”应用程序的性质。在过去的几年里，他们建立了许多基于事件的系统，有被称赞，也有被吐槽。ThoughtWorks的北美办公室组织了一次峰会，来自世界各地的ThoughtWorks高级开发人员在会上分享了他们的想法。 峰会的最大结果是得出这样的一个结论：当人们谈论“事件”时，他们实际上意味着一些完全不同的事情。 所以Martin Fowler花了很多时间试图从中挑出一些有用的模式， 本文就是对这些内容的简要总结。

事件通知(Event Notification)

事件通知是最基本也是最简单的模型。当一个系统发生了变更，它会通过发送事件消息的形式通知其他系统。发送消息的系统不要求接收消息的系统返回任何响应，即使有响应返回，它也不对其进行任何处理。这也就是所谓的“fire and forget”模式。

事件通知的好处在于它的简单性，并且有助于降低系统间的耦合性。不过，如果在一个复杂的生态系统里使用了太多的事件通知，可能会带来一些问题。太多的事件难以跟踪，发生问题难以调试，除非借助完善的实时监控系统。消息流错综复杂，当其规模开始膨胀开来，就会造成隐患。

通知事件不会包含太多的数据，一般只包含了一些ID或者链接之类的信息。对于接收消息的系统来说，如果它们想得到进一步的信息，或者要基于当前事件做出一些变更，那么它们就需要向源系统发起请求，以便获取更多的数据。那么问题来了，额外的请求不仅会造成延迟，而且一旦源系统宕机，后续的流程就无法继续进行。

事件传递状态转移(Event-Carried State Transfer)

事件传递状态转移模型比事件通知更进一步，可以看作是对事件通知的改进。这个模型最大的特点是，事件里包含了发生变更的数据。对于接收事件的系统来说，如果想要采取进一步措施，可以直接使用事件里的数据，而无需再次向源系统发起请求，从而降低了延迟。而且就算源系统宕机，也不会影响到后续的流程。

不过，既然把变更数据放在事件里进行传输，那么占用更多的带宽是不可避免的了。而且，如果有多个系统接收事件，那么这些数据就会有多个拷贝。

除此之外，接收事件的系统需要维护事件的状态，从而将原本存在于源系统的复杂性转移到了接收事件的系统上。