事件驱动架构通过使用事件作为组件之间通信的主要机制来处理数据移动。当系统中发生某个操作时（例如用户提交表单或传感器检测到温度变化），它会生成一个事件。 此事件包含有关发生情况的数据，并发送到事件路由器（例如，消息代理或事件总线）。对响应此事件感兴趣的组件（称为使用者）订阅路由器，并根据需要处理数据。 这种方法将生产者（生成事件）与使用者（对事件采取行动）分离，允许数据异步流动，而无需服务之间的直接依赖关系。
数据移动过程通常涉及三个步骤。 首先，生产者将事件发送到中央事件通道，例如 Apache Kafka 或 RabbitMQ 等系统中的主题或队列。 然后，事件路由器将此事件分发给所有订阅的使用者。 例如，在电子商务系统中，下订单可能会触发一个事件，该事件会更新库存、启动付款处理并发送确认电子邮件——所有这些都由单独的服务处理。 每个使用者都以自己的速度处理事件，从而实现并行执行并减少瓶颈。 数据通常被序列化为 JSON 或 Avro 等格式进行传输，从而确保异构系统之间的兼容性。
可扩展性和容错是此模型的关键优势。 由于生产者和使用者独立运行，因此团队可以水平扩展组件。 例如，在流量高峰期间，额外的支付处理实例可以订阅订单事件主题以处理增加的负载。 如果使用者失败，事件将保留在路由器中，直到服务恢复，从而防止数据丢失。 但是，这需要仔细的设计：使用者必须处理重复事件（幂等性）和乱序传递。 Kafka 等工具提供日志压缩和分区等功能来管理数据保留和排序，而死信队列有助于隔离有问题的事件以进行调试。 这种结构在灵活性和可靠性之间取得了平衡，使其适用于实时数据流至关重要的分布式系统。