在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？ 具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。 在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。 强一致 当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户
大白话: 交易订单业务是在线交易的核心业务单元 。交易其实就是用户从各个平台买东西，搜索到自己需要的商品，领优惠券，然后点击下单购买，再进行支付，卖家发货，买家确认收货这样的一个流程。
将领域模型和业务逻辑分离出来，并减少对基础设施、用户界面甚至应用层逻辑的依赖，因为它们不属业务逻辑。将一个夏杂的系统分为不同的层，每层都应该具有良好的内聚性，并且只依赖于比其自身更低的层。
MQ是面试中比较高频的问题，面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ）。通常面试官会给他抛出一个问题：
引入 MQ 消息中间件最直接的目的是：做系统解耦合流量控制，追其根源还是为了解决互联网系统的高可用和高性能问题。
文章来源：blog.csdn.net/gu131007416553/article/details/120934738
面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？
本文将会很少涉及 dotnet 的知识，主要讲用定义过滤的方式解除过程业务的耦合。在一些业务上，可以从业务层面或逻辑层面明显分为几层，每一层之前的数据相互依赖或处理顺序相互依赖，但逻辑都独立。此时如果将业务处理放在过程处理里面，将会让过程处理耦合具体业务。而定义过滤的方式为让过程逻辑只是搭建框架为主，具体业务通过注入过滤的形式加入到处理
随着得物 App 的用户流量增长，业务选择的数据库越来越多样化，异构数据源之间的数据同步需求也逐渐增多。为了控制成本并更好地支持业务发展，我们决定自建 DTS 平台。本文主要从技术选型、能力支持与演化的角度出发，分享了在 DTS 平台升级过程中获得的经验，并提供一些参考。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：美得让人心动 来源：blog.csdn.net/gu131007416553/article/details/120934738 面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？ 这个问题在实际工作中很常见，既能考察候选者对于 MQ 中间件技术的掌握程度，又能很好地区分候选人的能力水平。接下来，我们就从这个
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
背景和价值 在实际业务中常常遇到需要从数据库中获取关键业务的数据变化信息，并将这些信息同步到下游业务进行订阅、获取和消费的场景。 如何快速搭建该实时处理链路，往往有一定的开发成本，同时由于业务要求，不同的下游也依赖不同处理逻辑，难以有一套通用的可复制方案。 目前，事件总线 EventBridge 已正式支持 DTS 数据订阅功能，腾讯云的 DTS 数据传输服务不仅解决上游数据库数据流出的问题，并且支持 MySQL、MariaDB、TDSQL 等多种关系型数据库数据订阅，方便用户搭建云数据库、完成异构系统之间
前后端不分离，是怎样的？大概也只有我们这些『老古董』们，才对此有更多感受。不对，那些写 React 的人，可能会对此也有一些体会。 今天，如果有一个前端工程师说，不知道前后端分离是什么。那么，要么是刚
今天我们重点聊聊使用 Spring Event 最为关键的几个问题。这是我司线上生产环境实际踩坑后，总结的极为宝贵的经验！
UserEntity 和 UserRepository 组成了数据访问层，UserBo 和 UserService 组成了业务逻辑层，UserVo 和 UserController 在这里属于接口层。
架构一直以来都被认为是高阶技术人员的代名词，但什么是架构，什么样的架构人员才称得上一个好的架构师，这是很难评判的。但是，要提高架构能力, 只寄希望于代码层级是远远不够的, 代码只能帮助我们解决执行力的问题，但架构的高度更多的是依赖战略（业务洞察力）以及战术问题（技术视野）来解决问题。
整洁架构、CQRS、六边形架构等微服务架构都旨在“高内聚低耦合”。那DDD分层架构又如何？
近期发现，开发功能的时候发现了一个 mq 消费顺序错乱（历史遗留问题），导致业务异常的问题，看看我是如何解决的
通过“库”来实现业务，可能会引发业务系统之间耦合，需要通用业务服务化，将通用业务下沉，详见《小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗》。 通过“join”来实现业务，可能会导致数据库之间耦合，需要基础数据服
通过“库”来实现业务，可能会引发业务系统之间耦合，需要通用业务服务化，将通用业务下沉，详见《小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗》。 通过“join”来实现业务，可能会导致数据库之间耦合，需要基础数据服务化，实现数据库私有化，解除数据库之间的耦合，详见《小小的数据库，大大的耦合，你通过吗》。 但如果服务化不合理，将部分个性化业务下沉到了底层，耦合与瓶颈会更加严重。 场景还原 业务1，业务2，业务3，因为join导致数据库实例耦合在了一起。 📷 为了实现通用数据库table-user的解耦，实施了服务化，将通用
耦合，是架构中，本来不相干的代码、模块、服务、系统因为某些原因联系在一起，各自独立性差，影响则相互影响，变动则相互变动的一种架构状态。
近日，在2020中国系统架构师大会上，腾讯云数据库技术负责人雷海林围绕腾讯云数据库异构多源同步迁移技术方案进行了分享。“数据库未来一定是向分布式方向发展，数据库核动力升级的时代即将到来。”雷海林表示。 Part1 国产化巨浪加速 从计算机出现开始，在各行各业的电子化发展过程中，传统关系型数据库都发挥着至关重要的作用，成为银行、保险、证券、政务、医疗等各行业电子系统的核心基础软件系统。 而随着云计算、数字互联网等新一代技术变迁，近年来关系型数据库也随之发生变革，形成了从以国外商业数据库为代表的传统集中式数据
虽说微服务早已是一个老生常谈的话题了，在 infoq 或者 thoughtworks 上可以找到很多案例，不过可惜的是其中相当比例的案例是失败的案例，究其原因，除了技术门槛之外，主要是因为很多人脱离了实际情况，只是为了微服务而微服务。本文通过一个例子带领大家从头到尾体验一下微服务的演化过程，不仅要做到知其然，更要做到知其所以然。
在Go语言开发中，Gin是一个非常流行的Web框架。其轻量级、高性能的特点，使其成为许多开发者的首选。然而，在实际项目中，随着业务逻辑的复杂化，我们往往会遇到代码耦合严重、测试困难等问题。依赖注入（Dependency Injection, DI）是一种有效的解耦手段，能够帮助我们实现代码的高内聚、低耦合，从而提升代码的可维护性和可测试性。本文将探讨如何在Gin框架中使用依赖注入来解耦路由处理函数。
Kafka 消息框架，大家一定不陌生，很多人工作中都有接触。它的核心思路，通过一个高性能的MQ服务来连接生产和消费两个系统，达到系统间的解耦，有很强的扩展性。
同时这也是课表的第9天课程《架构初探-谁动了我的蛋糕》。PC端阅读效果更佳，点击文末：阅读原文即可。
软件架构师自身需要是程序员，并且必须一直坚持做一线程序员，绝对不要听从那些说应该让软件架构师从代码中解放出来以专心解决高阶问题的伪建议。
朋友张建飞出了一本《程序员的底层思维》，免费送一些，帮他宣传下。 画外音：无任何套路，就是直接送。 截取一段，看老张是怎么批判中台的。 前些年，阿里巴巴提出了“大中台、小前台”战略，在业界掀起了不小的波澜，一时间，各种中台建设的方法论和最佳实践满天飞。 中台的底层逻辑是什么？中台能带来的价值到底是什么？ 中台的底层逻辑，用一句话解释就是通过复用提升研发效率。 如图1所示，基于这样的演进路径，有没有可能做一个Business-PaaS（业务中台），提炼业务中具有共性的内容，减轻前台业务，提升研发效率呢？
大家好，接近一年的时间没有怎么书写博客了，一方面是工作上比较忙，同时生活上也步入正轨，事情比较繁多，目前总算是趋于稳定，可以有时间来完善以前没有写完的系列，也算是对自己这段时间工作和生活上总结，同时也加深下自己对架构和
消息队列（Message Queue），简称为MQ，是一种跨进程的通信机制，用于上下游传递消息。常见消息队列中间件如：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。
随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器，让DBA部署了几个实例，想把一些业务库拆分出来，却发现拆不出来，扩不了容，尴尬！ 因为数据库强关联在一起，无法通过增加数据库实例扩容，就是一个耦合的典型案例。 场景还原 有一个公共用户数据库DB_USER，里面table_user存放了通用的用户数据： table_user (uid, name, passwd, …) 在数据量比较小，并发量比较小，业务还没有这么复杂的时候，为了提高资源利用率（程序员才没
近期，ArchSummit 全球架构师峰会（以下简称：AS峰会）北京站圆满落幕。AS峰会是极客邦科技旗下 InfoQ 中国团队推出的重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议。AS峰会北京站以“升级架构思维，支撑业务发展”为目标，邀请各厂商展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。在此次AS峰会上，腾讯云数据库专家团亮相“云数据库的架构设计与技术演进”专场，由腾讯云数据库专家工程师伍鑫担任专场出品人。 数据库作为基础软件的三驾马车之一，是IT行业的必争之地。云时代下，云原生技术和数
对于业务逻辑的组织，个人认为，最好是使用 DDD（《Domain Driven Design》） 的方式。DDD 使用领域模型来表达实体间的关系，同时在应用层使用 Service 来组织各实体间的过程
六边形架构（Hexagonal Architecture）和分层架构（Layered Architecture）是两种常见的软件架构模式。 六边形架构强调将核心业务逻辑与外部依赖解耦，通过接口与外部世界进行通信。核心业务逻辑位于架构的中心，而外部依赖通过适配器与核心业务逻辑连接在一起。这种架构具有灵活性高、易于测试和扩展的优点。 分层架构将软件系统划分为多个逻辑层，每个层具有特定的职责和功能。常见的层包括表示层、应用层、领域层和基础设施层。分层架构提供了清晰的分离和组织方式，使得各个层的职责清晰可见，并且易于理解、测试和维护。 这两种架构模式在软件系统设计和开发中有不同的应用场景和优势，可以根据具体需求选择适合的架构模式。
数据访问层（DAO，Data Access Object）是软件架构设计中的一个概念，旨在将数据库的访问逻辑抽象化和封装起来，以便于更高层次的业务逻辑和数据访问代码之间的分离。这个概念主要来源于对象-关系映射（Object-Relational Mapping, ORM）和分层设计模式，特别是在企业级应用中的应用非常广泛。接下来，我们将深入探讨DAO的由来、目的和实现方法，以及它在软件开发中的重要性。
我说的事务指的是一般的数据库事务，而不是什么分布式事务之类高大上的概念。听起来很简单，但是即便如此，想实现的优雅一点也不是一件容易的事情。
最近mq越来越火，很多公司在用，很多人在用，其重要性不言而喻。但是如果我让你回答下面的这些问题：
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
来源：juejin.im/post/5baa54e1f265da0ac2566fb2
随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器，让DBA部署了几个实例，想把一些业务库拆分出来，却发现一个库里几百个表，拆不出来，扩不了容，尴尬！
大家好，今天给大家介绍一款轻量、快速、稳定可编排的组件式规则引擎框架LiteFlow。
在每个公司的系统中，总有一些拥有复杂业务逻辑的系统，这些系统承载着核心业务逻辑，几乎每个需求都和这些核心业务有关，这些核心业务业务逻辑冗长，涉及内部逻辑运算，缓存操作，持久化操作，外部资源调取，内部其他系统RPC调用等等。时间一长，项目几经易手，维护的成本就会越来越高。各种硬代码判断，分支条件越来越多。代码的抽象，复用率也越来越低，各个模块之间的耦合度很高。一小段逻辑的变动，会影响到其他模块，需要进行完整回归测试来验证。如要灵活改变业务流程的顺序，则要进行代码大改动进行抽象，重新写方法。实时热变更业务流程，几乎很难实现。
用例也叫使用案例。它描述系统如何响应外界请求，每个用例会提供一个或多个场景，告知用户如何使用交互。编写用例时，应当避免技术用语，要让用户都能看懂的语言。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ。
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
店铺是导购中重要的一环，承接来自商品详情页、主分会场、主搜等数十亿的流量，店铺的性能体验就显得尤为重要。店铺作为流量大，架构复杂，形态多样，稳定性要求高的典型场景，如何针对这类复杂的场景下做性能上的优化是极具挑战的。店铺性能优化是联合客户端容器团队、服务端团队、前端团队等多个团队，诸多团队协同合作，共同努力的结果。过程中我们打通了从容器侧到前端全链路的性能埋点采集链路，站在全局的链路看整个阶段耗时，有针对性的对链路进行深度优化，并通过可视化、多维度直观呈现性能数据。
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