我正在推理事件溯源，并且经常遇到先有鸡还是先有蛋的问题。将不胜感激有关如何对此进行推理的一些提示。
如果我执行所有 I/O 绑定处理异步（即写入事件日志），那么我如何处理，有时甚至检测失败？
我正在使用 Akka Actors，因此每个事件/消息的处理都是顺序的。我目前没有任何数据库，而是将所有事件保存在事件日志中，然后将所有事件的聚合状态保存在内存中的模型中。查询都是针对这个模型的，你可以认为它是一个缓存。
例子
创建新用户：
- 验证用户在模型中不存在
- 将事件持久化到日志
- 更新模型（在内存中）
如果第 3 步中断，我仍然坚持我的活动，以便以后重播。如果第 2 步中断，我也可以优雅地处理它。
这很好，但是由于第 2 步是 I/O 绑定的，我认为我应该在单独的参与者中执行 I/O 以释放第一个参与者进行查询：
在允许查询的同时更新用户（A0 = 前端/GUI 参与者，A1 = 处理器参与者，A2 = IO 参与者，E = 事件总线）。
- (A0->E->A1) 发布事件以更新用户“U1”。验证用户“U1”是否存在于模型中
- （A1->A2）将事件持久化到日志（单独的参与者）
- (A0->E->A1->A0) 查询用户 'U1' 个人资料
- (A2->A1) 事件现在持续更新模型
- (A0->E->A1->A0) 查询用户“U1”个人资料（现在返回新数据）
这很吸引人，因为查询可以在 I/O 以自己的节奏进行的同时进行处理。
但是现在我可以给自己造成各种问题，我可以将两个不兼容的命令（删除然后更新）持久化到事件日志中，并在以后重播时崩溃，因为我在持久化事件之前进行了验证然后更新模型。
我的目标是围绕我的模型进行简单的推理（因为 Actor 按单线程顺序处理消息），但在查询时不等待 I/O 绑定更新。我觉得我正在建模一个数据库，这本身可能是一个问题。
如果事情不清楚，请写评论。