你这个问题已经进入 **“事件系统语义设计”**层面了，而不是简单并发问题了 👍

你问的是：

为了确保订阅者数据完整性，Publish 时是否不应该丢数据？

答案是：

❗ 取决于你想实现的语义
不是“应不应该”，而是“你要什么保证”

我们拆开讲清楚。

一、你现在的语义是什么？

for _, sub := range b.subs {
    select {
    case sub.Ch <- event:
    default:
        // 丢弃
    }
}

这代表：

当前语义是：

at-most-once delivery
best-effort
允许丢数据
慢消费者自动丢弃

这是一种合法的设计。

二、如果你想“数据完整性”

那你要的是：

at-least-once
或 exactly-once

那 Publish 不能丢数据。

但代价是什么？

三、不丢数据的代价

如果你改成：

sub.Ch <- event

那语义变成：

强一致广播
所有订阅者必须接收

但问题来了：

❗ 一个慢消费者会拖死整个系统

Publish 阻塞
→ 整个系统背压
→ 所有生产者停住

这在高并发系统里是灾难。

四、真正的生产级做法

生产系统通常是：

方案 1️⃣：RingBuffer + Offset 消费（推荐）

不要往 subscriber channel 推。

改成：

Publish 只写 RingBuffer
Subscriber 自己拉

也就是：

类似 Kafka 模型

五、为什么 Kafka 不会丢数据？

因为：

1️⃣ 所有数据只写入 Log（RingBuffer）
2️⃣ Consumer 自己维护 offset
3️⃣ Publish 不关心 consumer

Publish 永远不阻塞。

六、你当前模型的问题

现在你的模型是：

Push 模型

问题是：

Channel 满 = 数据丢失

Replay 只能补订阅前的历史

但订阅之后：

实时数据丢失

Replay 无法补救。

七、如果你想“数据完整”

推荐架构：

✅ 生产级模型（真正完整）

1️⃣ Publish 只写 RingBuffer

func (b *EventBus) Publish(content string) {
    b.ring.Add(content)
}

2️⃣ Subscriber 自己消费

type Subscriber struct {
    offset int64
    ...
}

订阅后：

go func() {
    for {
        events := b.ring.Replay(sub.offset)
        for _, e := range events {
            sub.Ch <- e
            sub.offset = e.ID + 1
        }
        time.Sleep(10 * time.Millisecond)
    }
}()

八、这样有什么好处？

1️⃣ 永不丢数据

2️⃣ 慢消费者不会影响别人

3️⃣ Publish 永远 O(1)

4️⃣ 支持 backpressure

5️⃣ 支持重连恢复

这才是：

真正的生产级流式架构

九、你现在模型适合什么场景？

你的模型适合：

LLM streaming
日志广播
UI 实时刷新
弱一致通知

不适合：

金融
交易
任务状态可靠投递
审计日志

十、总结对比

模型是否丢数据是否阻塞适合场景
你当前（select default）会丢不阻塞实时 UI
阻塞写 channel不丢会阻塞小规模
RingBuffer + offset 拉不丢不阻塞生产级
Kafka 模型不丢不阻塞高可靠

十一、如果你要“完整性”

答案：

❌ Publish 不能负责完整性
✅ RingBuffer 负责完整性
✅ Subscriber 负责消费进度

十二、给你一句架构级总结

Push 模型保证实时性
Pull + Offset 模型保证可靠性

如果你愿意，我可以帮你设计一个：

这会是一个真正工业级的 Event Streaming 内核 🚀