打破了讀寫的效能瓶頸；
有sql經驗的朋友都會知道，資料庫的讀寫調優是無法同時完成的，在資源限定的情況下，提公升讀取的效能一定是以犧牲寫入效能為代價的。而在事件驅動的資料模型中，寫入端會始終匹配讀取端的速度，達到最終的一致性，在有訊息匯流排的情況下，事件會快取在訊息匯流排中。
提高請求併發量限制；
同樣的，傳統資料庫在處理高併發時，會將處理不過來的請求任務在應用端排隊，因此我們往往可以看到在每天上下午的高峰時刻，服務響應很慢的情況。
而每個事件由於是鍵值對的形式傳輸的，沒有預定義的事務日誌格式，因此通常情況下資料量非常小，在同樣的頻寬和磁碟io情況下，提公升了處理併發請求數的能力。當然這種模式下同樣可以設立多個唯讀節點以提高資料讀取的吞吐量。
簡化了複雜資訊的傳輸；
這點也是顯而易見的，傳統結構化資料庫只接收定義好的字段及字段型別，需要接收新屬性只有修改表結構，而鍵值對的錄入形式更加靈活。
Axon參考指南 2 事件驅動的微服務
在設計和建立 事件驅動的 微服務系統時，ddd和cqrs概念一章中描述的概念非常適用。在本章中，我們將明確列出在此類環境中應用axon的幾種常見策略。在axoniq，我們相信系統會逐漸發展為微服務，而不是嘗試從頭開始構建微服務系統。主要原因是探索合理的上下文邊界 請參閱 邊界上下文 和模型需要時間。...
微服務架構的疑問
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微服務架構的安全
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