每篇文章都有屬於它自己的故事，沒有故事的文章是沒有靈魂的文章。而我就是這個靈魂擺渡人。
主人公張某某，這邊不方便透露姓名，就叫小張吧。小張在一家小型的互聯網創業團隊中就職。
職位是Java後端開發，所以整體和業務代碼打交道在所難免。
之前有個搜索相關的需求，而且數量量也算比較大，就採用了ElasticSearch來做搜索。第一版由於時間比較趕，做的比較粗糙。越到後面發現代碼越難寫下去了，主要是在更新索引數據的場景沒處理好，才有了今天的故事。
基礎入門
Spring Event
Spring的事件就是觀察者設計模式，一個任務結束後需要通知任務進行下一步的操作，就可以使用事件來驅動。
在Spring中使用事件機制的步驟如下：
- 自定義事件對象，繼承 ApplicationEvent
- 自定義事件監聽器，實現 ApplicationListener 或者通過 @EventListener 註解到方法上實現監聽
- 自定義發佈者，通過 applicationContext.publishEvent()發佈事件
Spring Event在很多開源框架中都有使用案例，比如Spring Cloud中的Eureka裡面就有使用
event包
定義Event
發佈Event
Guava EventBus
EventBus是Guava的事件處理機制，在使用層面和Spring Event差不多。這裡不做過多講解，今天主要講Spring Event。
業務背景
所有的數據都會有一個定時任務去同步數據到ElasticSearch中，業務中直接從ElasticSearch查詢數據返回給調用方。
之所以把所有數據都存入ElasticSearch是為了方便，如果只存儲搜索的字段，那麼搜索出來後就還需要去數據庫查詢其他信息進行組裝。
就是由於所有數據都會存儲ElasticSearch中，所以當這些數據發生變更的時候我們需要去刷新ElasticSearch中的數據，這個就是我們今天文章的核心背景。
假設我們ElasticSearch中的數據是文章信息，也就是我們經常看的技術文章，這個文章中存儲了訪問量，點贊量，評論量等信息。
當這些動作發生的時候，都需要去更新ElasticSearch的數據才行，我們默認的操作都是更新數據庫中的數據，ElasticSearch是由定時任務去同步的，同步會有周期，做不到毫秒別更新。
實現方案-倔強青銅
倔強青銅就是在每個會涉及到數據變更的地方，去手動調用代碼進行數據的刷新操作，弊端在於每個地方都要去調用，這還是簡單的場景，有複雜的業務場景，一個業務操作可能會涉及到很多數據的刷新，也就是需要調用很多次，模擬代碼如下：
<code>// 瀏覽
public void visit() {
articleIndexService.reIndex(articleId);
XXXIndexService.reIndex(articleId);
........
}
// 評論
public void comment() {
articleIndexService.reIndex(articleId);
}
/<code> 實現方案-秩序白銀
倔強青銅的弊端在於不解耦，而且是同步調用，如果在事務中會加長事務的時間。所以我們需要一個異步的方案來執行重建索引的邏輯。
經過大家激烈的討論，而項目也是以Spring Boot為主，所以選擇了Spring Event來作為異步方案。
定義一個重建文章索引的Event，代碼如下：
<code>public class ArticleReIndexEvent extends ApplicationEvent {
private String id;
public ArticleReIndexEvent(Object source, String id) {
super(source);
this.id = id;
}
public String getId() {
return id;
}
}
/<code>然後寫一個EventListener來監聽事件，進行業務邏輯處理，代碼如下：
<code>@Component
public class MyEventListener {
@EventListener
public void onEvent(ArticleReIndexEvent event) {
System.out.println(event.getId());
}
}
/<code>使用的地方只需要發佈一個Event就可以，這個動作默認是同步的，如果我們想讓這個操作不會阻塞，變成異步只需要在@EventListener上面再增加一個@Async註解。
<code>// 瀏覽
public void visit() {
applicationContext.publishEvent(new ArticleReIndexEvent(this, articleId));
applicationContext.publishEvent(new XXXReIndexEvent(this, articleId));
}
// 評論
public void comment() {
applicationContext.publishEvent(new ArticleReIndexEvent(this, articleId));
}
/<code>實現方案-榮耀黃金
秩序白銀的方案在代碼層面確實解耦了，但是使用者發佈事件需要關注的點太多了，也就是我改了某個表的數據，我得知道有哪些索引會用到這張表的數據，我得把這些相關的事件都發送出去，這樣數據才會異步進行刷新。
當業務複雜後或者有新來的同事，不是那麼的瞭解業務，壓根不可能知道說我改了這個數據對其他那些索引有影響，所以這個方案還是有優化的空間。
榮耀黃金的方案是將所有的事件都統一為一個，然後在事件里加屬性來區分修改的數據是哪裡的。每個數據需要同步變更的索引都有自己的監聽器，去監聽這個統一的事件，這樣對於發佈者來說我只需要發送一個事件告訴你，我這邊改數據了，你要不要消費，要不要更新索引我並不關心。
定義一個數據表發生修改的事件，代碼如下：
<code>public class TableUpdateEvent extends ApplicationEvent {
private String table;
private String id;
public TableUpdateEvent(Object source, String id, String table) {
super(source);
this.id = id;
this.table = table;
}
public String getId() {
return id;
}
public String getTable() {
return table;
}
}
/<code>然後每個索引都需要消費這個事件，只需要關注這個索引中數據的來源表有沒有變動，如果有變動則去刷新索引。
比如索引A的數據都是article表中過來的，所以只要是article表中的數據發生了變更，索引A都要做對應的處理，所以索引A的監聽器只需要關注article表有沒有修改即可。
<code>@Component
public class MyEventListener {
private List consumerTables = Arrays.asList("article");
@Async
@EventListener
public void onEvent(TableUpdateEvent event) {
System.out.println(event.getId() + "\t" + event.getTable());
if (consumerTables.contains(event.getTable())) {
System.out.println("消費自己關注的表數據變動，然後處理。。。");
}
}
}
/<code>比如索引B的數據是從comment和comment_reply兩個表中過來的，所以只要是comment和comment_reply兩個表的數據發生了變更，索引B都需要做對應的處理，所以索引B的監聽器只需要關注comment和comment_reply兩個表有沒有修改即可。
<code>@Component
public class MyEventListener2 {
private List consumerTables = Arrays.asList("comment", "comment_replay");
@Async
@EventListener
public void onEvent(TableUpdateEvent event) {
System.out.println(event.getId() + "\t" + event.getTable());
if (consumerTables.contains(event.getTable())) {
System.out.println("消費自己關注的表數據變動，然後處理。。。");
}
}
}
/<code>實現方案-尊貴鉑金
榮耀黃金的方案已經很完美了，代碼解耦不說，使用者關注點也少了，不容易出錯。
但還有一個致命的問題就是所有涉及到業務修改的方法中，得手動往外發送一個事件，從代碼解耦的場景來說還殘留了一點瑕疵，至少還是有那麼一行代碼來發送事件。
尊貴鉑金的方案將完全解耦，不需要寫代碼的時候手動去發送事件。我們將通過訂閱MySql的binlog來統一發送事件。
binlog是MySQL數據庫的二進制日誌，用於記錄用戶對數據庫操作的SQL語句信息，MySQL的主從同步也是基於binlog來實現的，對於我們這種數據異構的場景再合適不過了。
binlog訂閱的方式有很多種，開源的框架一般都是用canal來實現。
canal：https://github.com/alibaba/canal
如果你買的雲數據庫，像阿里雲就有dts數據訂閱服務，跟canal一樣。
之後的方案圖如下：
實現方案-永恆鑽石
沒有什麼方案和架構是永恆的，跟著業務的變更而演進，符合當前業務的需求才是王道。越後面考慮的東西越多，畢竟最後是要升級到最強王者的，哈哈。
關於作者：尹吉歡，簡單的技術愛好者，《Spring Cloud微服務-全棧技術與案例解析》, 《Spring Cloud微服務 入門 實戰與進階》作者, 公眾號
猿天地 發起人。
