在开发微服务的过程中，分布式数据管理是必须解决的问题。不同服务数据库选择的多样性，事务问题及跨服务的数据查询都是我们要面对的挑战。
对于大多数应用而言，要实现微服务和管理分布数据，都需要采用事件驱动架构。在事件驱动架构中，某个服务在发生重要事情的时候，比如，创建一个订单会发布一个事件，而其他服务订阅这些事件。作为对事件的回应，接收事件的服务通常会更新自身的状态，或许会发布更多事件，让其他服务进行更新。
我们分析一下上述用例，我的的业务代码必需完成在MySQL数据库中加入订单相关数据并将事件发布到Kafka中。如何避免不一致性发生，保证这两个操作在同一个事务中呢？
传统方法中，我们可以使用包含数据库和消息代理的分布式事务，但我们都知道分布式事务带来的诸多问题与限制，。然而，事件溯源（Event Sourcing）也是一个不错的办法。它已经存在了几十年，直到Greg Young用于DDD中后，逐步流行了起来。
这里我们借助Martin Fowler对事件溯源给出的一些解释：
事件溯源的核心理念是说，在对系统的状态做出变更时，把每次变更记录为一个事件，在未来的任何时刻，都可以通过重新处理这些事件来重建系统的状态。事件存储是主要的事件来源，可以从事件存储中重建系统的状态。对于程序员来说，版本控制系统是一个最好的例子。提交日志就是事件存储，而代码工作副本就是系统状态。在某个指定的工作副本上重播提交日志就可以创建另一个工作副本，也就是重建了某个时刻的系统状态。
拿订单为例，在整个订单的生命周期中所发生的重要的事情，都会记录在事件存储中。
再看看事件事件溯源是如何工作的：
这里的订单是订单服务中的订单聚合，可能有的读者会问，这样的架构怎样解决订单更新与保存的一致性呢？其实订单没有对应的MySQL数据库，只存在于内存中，需要持久化的只有订单业务过程中的领域事件，保存在了事件存储中，单一的存储类型，这样就不存在一致性问题了。
关于不同服务的joins问题，事件溯源推荐使用CQRS架构，将查询与事件处理分离，在DDD中我们会定义成领域报告。详细内容后续文章会有处理。
