特点
即时性
既然是预警功能，时间应当越是即时越好。
进多出少
需要分析的数据量很大，但是实际上分析出的结果却很少，分析数十万个库存数据，可能输出的就不到十条，甚至没有。
计算规则复杂
计算某个货品是否缺货，需要根据最近一周的销量，甚至参考去年，前年同时间段的数据来判断，或者调用更为复杂的算法。
思考
最容易想到的
做一个定时任务来跑这些库存数据，那么定时任务的时间间隔是多少？
- 缺点显而易见，不能保证即时性。
基于事件来处理
未了保证及时性，那么基于事件来处理，每个导致库存变得的地方，都注入一个事件，触发预警分析计算。
- 缺点也是显而易见，由于计算规则复杂，触发频繁，会导致效率问题。
定时任务+ 事件
想想触发预警的情况，肯定是库存数量少于或者高于某个值，才预警。这个值虽然很难确定，且随着季节等原因在变化，但是这个值在几个小时，甚至几天内应该变化不大。对于这个值的计算，我们用定时任务计算出来。那么定时任务的频率一天一次应该足够。
预警功能则采用事件来触发，每次触发需要运算的量就只是当前库存与上面值之间的大小比较。运算量基本可以忽略掉。
扯皮
如果事件使用消息队列来处理，对于同一种商品的库存处理，消息队列里同时存在几万条，那么处理一次即可，想想都很激动。
