主要观点：

• 事件驱动架构（EDA）在理论上很好，但实际系统更复杂，会出现各种问题如流量激增导致的服务故障等。
• 构建有弹性和可扩展的事件处理系统需考虑多方面，如应对压力时的模式、常见陷阱及应对方法等。
• 弹性系统并非避免失败，而是能承受打击并继续运行，构建时可从小规模开始逐步扩展。

关键信息：

• 以黑色星期五活动为例，说明实际系统在流量激增时会出现多种问题，如 Lambda 函数冷启动、SQS 队列堵塞、DynamoDB 节流等。
• 系统可分为生产者、中间缓冲区和消费者三部分，在讨论弹性时，不仅要保持可用，还要在压力下保持可预测。
• 除了关注延迟，还应重视系统吞吐量、资源利用和组件间数据流动等。
• 介绍了多种在压力下可扩展的模式，如分片和随机分片、为延迟敏感工作负载配置资源、使用队列和缓冲区解耦、快速失败等。
• 指出了构建弹性系统的常见陷阱，如过度关注平均负载、将重试视为万能药、不重视可观测性、对所有事件同等对待等，并给出了相应的应对方法。

重要细节：

• 在广告技术平台的实时竞价系统中，通过 Kinesis 对高容量点击流数据进行解耦，通过 FIFO 队列处理计费事件以保证顺序和避免重复收费。
• 介绍了关于元稳定系统的论文，强调系统从稳定到脆弱再到亚稳定状态的转变及手动干预的需求。
• 以 AWS Lambda 函数处理延迟敏感工作负载为例，说明可通过 CloudWatch 指标设置自动缩放策略。
• 提到在一个客户系统中，因未对死信队列大小设置警报而导致问题发现延迟。
• 建议从使用 Amazon SQS 和 AWS Lambda 构建简单事件驱动应用开始，逐步探索其他功能和技术。