我有一个用例，其中应用程序的输入分批进入XML文件。例如，每晚的一批银行交易。我正在尝试查看是否可以使用事件采购创建事件日志。根据我目前阅读的内容，这些示例似乎基于用户驱动的输入（点击流，来自用户界面的更新等）。使用分布式日志机制（如Kafka）的事件采购是基于批处理/文件的输入的有效方法吗？事件采购是否适用于批量输入？
下面是我想采取的方法：
如果这种方法效率不高，还有哪些其他选项可用于分布式处理此类输入？
您的输入是否来自看起来像事件存储的东西？即一个充当事实不变源的数据库，只追加事件。
如果是这种情况，您可以使用事件源以及CQRS。 （他们不是一回事）
你必须意识到的是，所谓的写端/命令端......已经为你完成了。
带有事务处理的XML文件的传入批处理...每个事务都已经是一个事件。听起来你不需要将这些事件转换成事件，然后把它们放入卡夫卡。您可以将这些映射到您可以放入卡夫卡的内容中，然后所有主题的订阅者都可以做相应的工作。
实际上，您将实施Event Sourcing + CQRS的读取面。
实际上，除非你要在写入侧在做的事情（在XML文件生成/，其中接收用户输入）... 我不会太担心的微妙之处与DDD和CQRS有关的事件采购的。我会只是想到你在做什么，以将你的数据分发到多种服务。
并且一定要考虑缓存，搜索引擎等只有在获取这些XML文件时才会更新。
如果这些xml文件中的每个单独事件都有时间戳，那么您可以将输出到卡夫卡的内容视为迟到事件的蒸汽。卡夫卡允许您将这些消息的事件时间设置为事件的时间戳，而不是卡夫卡摄入的时间。这样，任何下游处理应用程序（如Kafka Streams）都可以将事件置于正确的时间背景下，并聚合到适当的时间窗口或会话窗口中，甚至可以与其他实时输入结合使用。