近年来，无状态中间层被吹捧为实现水平可伸缩性的简单方法。但是，微服务的兴起推动了无状态体系结构模式的局限性，大数据什么意思，导致开发人员寻找替代方案。

无状态中间层一直是首选的体系结构模式，因为它们通过减少对服务器相关性（又称粘滞会话）的需要，帮助实现了横向扩展。服务器相关性使得在中间层保存数据变得容易，从而实现低延迟访问和缓存失效。无状态模型将所有"状态"从中间层推送到备份数据存储中。实际上，大数据分析网站，无状态模式只是将复杂性和瓶颈转移到了支持数据层。微服务体系结构的增长加剧了中间层的压力，因为从技术上讲，微服务应该只与其他服务对话，而不共享数据层。为了克服这些模式带来的挑战，采用了各种形式的捞砂钢丝和管道胶带。新的模式正在出现，它从根本上改变了我们如何由运行在许多机器上的许多服务组成一个系统。传统上，事务将存储在一个巨大的数据库中，对数据执行某些分析的唯一方法是定期查询数据库，将必要的记录拉入应用程序并执行分析。但这些系统不容易划分或扩展。而且，他们缺乏实时分析的能力。因此，体系结构转向了更多的事件驱动方法，即将事务放在总线上，在总线上可扩展的事件消耗节点组可以完成它们。这种方法使分区更容易，但它仍然依赖于接收大量查询的大型数据库。因此，事件驱动架构经常遇到挑战，多个系统使用相同的事件，但速率不同。

另一种（我们认为更好）方法是构建一个事件驱动系统，在应用层中共同定位分区数据，建站论坛，同时在持久的外部存储中备份事件日志。以欺诈检测为例，这意味着消费者可以接收给定客户的交易，根据需要将这些交易保存在内存中，并执行实时分析，而无需执行外部查询。每个使用者实例接收命令的子集（即，添加事务），并维护其自己的累积状态的"查询"/投影。例如：

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