1、事件驱动架构
事件驱动模型，观察者模式，或者称为基于发布-订阅模式的编程模式。
事件驱动架构模型如下：
包含：
事件生产者：产生一连串的事件，也叫事件源；如界面上的按钮是一个事件源，能够产生点击事件；事件消费者：监听并且消费事件，也叫事件监听器；事件：或者成为事件对象，是事件源和事件监听器之间的信息桥梁，整个事件模型驱动的核心；
事件近乎实时的投递，因此消费者能够立刻对事件作出响应。生产者和消费者互相解耦，不同的消费者也是相互解耦的，每个消费者都监听所有与之关联的事件(广播消费)，这与消费者竞争模式(集群消费)不太一样：
这种模式消费者从一个消息队列中拉取消息，并且一个消息只会被其中一个消费者消费一次。
1.1、事件驱动架构实现方式
Pub/sub模型
消息组件记录所有的订阅者，当时一个事件发布的时候，消息组件把事件发送给每个订阅者。当一个事件接收之后，后续新加进来的订阅者不能消费之前的事件；
事件流模型
事件被写到了一个日志中。此时事件按照顺序持久化。客户端可以读取这个事件流的任何一部分，一般情况下是检索定位到事件流的具体位置，来进行消息消费，这意味着客户端可以在任何事件加入进来，并且能够重做事件。
1.2、消费端的一些变种
简单事件处理
一个事件立刻触发消费者的行为。
复杂事件处理
消费者处理一系列列的事件时，通过如Azure Stream Analytics或者Apache Storm等技术在事件数据中查找特定的模式。
是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测规则，持续地从事件流中查询出符合要求的事件序列，最终分析得到更复杂的复合事件，主要用于网络诈欺识别等防止犯罪，银行等金融行业防止，以及风险规避和营销决策等。see 复杂事件处理
事件流处理
使用一个类似Azure IoT Hub或者Apache Kafka的数据流平台作为一个管道，接收事件并且让流处理器进行处理，流处理器主要负责处理或者转换流。应用中不同的子系统有各种各样的流处理器。这种模式能够很好的适配IoT工作量。
1.3、使用场景
- 多个子系统需要处理相同的事件；
- 实时处理，保证最小的延迟；
- 复杂事件处理，如在一个时间窗口内进行聚合或者模式匹配；
- 高吞吐量和告诉传输的数据，如IoT。
1.4、优点
- 生产者与消费者解耦；
- 非点对点的对接模式，这很容易在系统中添加新的消费者；
- 消费者能够在接收到事件之后快速响应；
- 高可扩展性，分布式支持；
- 子系统各自的事件源视图；
1.5、挑战
- 消息不丢失，保证投递；
- 消息的有序性以及确保消费一次。
2、观察者模型
观察者模式即是pub/sub模型，简单事件处理。
详细介绍：设计模式笔记 - Observer 观察者模式 (Design Pattern)
Watcher观察者，也叫消费者；notifyWatchers()方法的参数即是事件(消息)；Subject主题角色，即是广播事件发布器。
3、JDK中的观察者模式
如上图，JDK观察者模式关键的是Observable类，被观察者，也叫事件源，事件生产者；Observer是观察者，也叫事件消费者。
详细介绍：Java基础笔记 - JDK中提供的观察者模式支持