Event Sourcing与大数据

最近瞅了瞅Event Sourcing这样的一个模式，发现跟自己潜在的目标有不少的吻合之处。

在软件开发中，对象通常都是在内存中完成逻辑运算，然后我们将对象的最终状态持久化到数据库。如果在这个过程中，代码执行出错，那么我们通常只能根据最终的结果来逆推为什么会出错。但是，这样做通常的结果就是根本找不出为什么会出现这样的情况，尤其是在高并发的时候！

通常针对上面的这类问题，解决起来就特别繁琐。因为这个错误是在特定的时候触发的，重现不出来的话你可能根本想不出代码的执行顺序。而event sourcing可以协助解决这类问题。event sourcing是指创建跟踪应用程序状态的事件，然后将这些事件按顺序进行持久化。可以预见，当有这些应用程序状态改变的事件，就可以根据这个已经排序的事件重新对应用程序从初始状态进行跟踪，进而进行定位错误的原因。

而我最近遇到的问题，便是跟这有点类似：一些用户反应登录的时候用户名或密码错误，这类的错误，无法定位到底是用户输入错误，还是程序中有点问题。所以针对登录的应用程序，为其引入event sourcing，这样便能通过用户名和时间跟踪到用户的登录执行顺序。而针对互联网应用，这样每天产生的数据应该会有很大，很自然的便想引入Hadoop来进行大数据量的查询。

嗯，这，便是最近要做的事情了~