Go 语言需手动实现事件驱动架构，常用 chan interface{} 构建内存内事件总线，适用于单进程轻量解耦场景；须定义统一 Event 接口、避免裸露未保护 channel 导致 panic 或 goroutine 泄漏。
Go 语言本身没有内置的事件总线或消息中间件，所谓“事件驱动架构”在 Go 中必须显式选择通信机制、定义事件契约、管理订阅生命周期——不靠框架自动装配，靠开发者对 channel、context、发布/订阅模式和外部消息系统的取舍。
用 chan interface{} 做内存内事件总线，适合单进程轻量解耦
适用于配置变更通知、健康检查触发、本地模块间低频信号传递等场景。核心是避免直接调用，改用异步通道收发结构化事件。
常见错误：把 chan *Event 直接暴露给多个 goroutine 写入而不加保护，导致 panic；或未关闭 channel 引起 goroutine 泄漏。
- 定义统一事件接口：
type Event interface{ Topic() string; Payload() interface{} } - 每个事件类型实现该接口，避免
interface{}失去类型信息 - 用
map[string][]chan 管理主题到订阅者的映射，写入前加sync.RWMutex - 订阅者必须自行启动 goroutine 从
chan Event读取，并在退出时关闭 channel
type EventBus struct {
mu sync.RWMutex
handlers map[string][]chan<- Event
}
func (eb *EventBus) Publish(e Event) {
eb.mu.RLock()
defer eb.mu.RUnlock()
for _, ch := range eb.handlers[e.Topic()] {
select {
case ch <- e:
default:
// 可选：丢弃、日志告警或阻塞等待（不推荐）
}
}
}
用 github.com/ThreeDotsLabs/watermill 对接 Kafka / RabbitMQ，处理跨服务事件
当事件需持久化、保证顺序、支持重试或跨节点分发时，必须脱离内存 channel，接入专业消息系统。Watermill 是 Go 生态中少有的专注事件驱动、明确区分 Publisher 和 Subscriber 职责的库。
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容易踩的坑：未设置 ConsumerGroup 导致所有实例重复消费；或 Ack 时机错误造成消息丢失。
- Kafka 场景下，
watermill-kafka要求显式配置topic、brokers、group.id - 每个
Subscriber必须调用handler.AddHandler绑定 topic 到具体函数，不能靠反射自动发现 - 处理函数返回
nil才会Ack；若 panic 或返回 error，watermill 默认重试（可配MaxRetries） - 务必用
context.WithTimeout包裹业务逻辑，防止 handler 卡死阻塞整个 consumer loop
用 context.Context 控制事件生命周期，避免 goroutine 泄漏
事件驱动最隐蔽的问题不是发送失败，而是监听者启动了 goroutine 却没随服务退出而停止——尤其在热更新、测试重启、K8s Pod 重建时。
典型现象：net/http 服务已停，但后台仍有 goroutine 在 for range chan 中空转，pprof 显示大量 runtime.gopark。
- 所有长期运行的事件监听 goroutine 必须接收
context.Context参数 - 在
select中监听ctx.Done()，收到后清理资源（如关闭 channel、取消数据库连接） - 启动监听器时用
context.WithCancel(parentCtx)，并在服务Shutdown阶段调用cancel() - 不要在
init()或包级变量中启动监听 goroutine——无法绑定生命周期
事件序列化选型：优先 json.RawMessage，慎用 gob
跨服务事件必须考虑序列化兼容性。Go 的 gob 虽高效但仅限 Go 生态，且结构体字段增删会导致反序列化失败；JSON 更通用但需处理字段名大小写、空值语义。
真实踩坑点：用 json.Marshal(event) 后直接发 Kafka，但消费者端因字段类型不匹配（如 int64 vs float64）解析出错，日志只显示 “invalid character”。
- 对外发布的事件结构体字段一律加
json:tag，且用omitempty控制零值行为 - 若需保留原始 payload 不解析（例如做路由判断），用
json.RawMessage字段接收，延迟解码 - 避免在事件中嵌套
time.Time，统一转为 RFC3339 字符串；避免map[string]interface{}，定义明确 struct - 测试阶段用
json.Compact格式化输出，比对生产环境事件体是否一致
事件驱动不是加个 channel 就算解耦，真正的分界线在于：事件发布者是否完全不知道谁会处理它、处理是否成功、处理耗时多久。只要还依赖同步返回值、共享内存状态或强类型回调函数，就只是披着事件外衣的过程调用。
