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gydtep · 发表于 2022-9-7 08:46:49

进行关联，内部的表都可以通过这个表的ID来遍历找到。一个特殊的案例就是
我们会因为性能等方面的原因来打破数据库范式的约束，比如做冗余，但是这

gydtep · 发表于 2022-9-7 14:43:32

，营销策略等等。
重点在于营销和优惠是不是在业务流程中存在多次，如果说业务刚起来有优惠
的场景。那么此时就去识别优惠领域，构建一个营销优惠平台可能就不太合适

gydtep · 发表于 2022-9-8 12:46:03

这个在书里说的意思是在划分上下文的时候不要做的太细，太细的话就存在多
个层次的内容反而无法更好的切分上下文，那么在领域层也类似，说白了

gydtep · 发表于 2022-9-9 09:48:27

当我们完成领域模型构建之后，我们需要先确定下微服务内部的领域分层结构，因为这个领域分层的好坏直接决定了我们微服务的工程结构是否合理，调用逻辑是否清晰。

gydtep · 发表于 2022-9-9 16:52:47

DO （Data Objec，数据对象）：一般都是使用 PO 作为持久化的数据对象，但是笔者习惯使用 DO，因为我觉得数据对象当然要和数据库中的字段相对应的。因此从名称来说，DO 作为持久化对象我想更加合适一点。

gydtep · 发表于 2022-9-11 15:53:42

interfaces 层
（1）assemble 主要负责实现 vo 与 dto 之间的数据转换工作。
（2）vo 存放需要呈现在页面的视图数据对象。
（3）facade 主要实现本层的接口封装。

gydtep · 发表于 2022-9-13 09:17:02

传统的消息队列 MQ 主要应用于服务（端）之间的消息通信，比如电商领域的交易消息、支付消息、物流消息等等。然而在消息这个大类下，还有一个非常重要且常见的消息领域

gydtep · 发表于 2022-9-13 15:31:20

再通过订阅过滤（Tag 或 SQL）进行精准匹配消费者。之所以通过 Queue 就可以匹配消费机器，是因为服务端场景消息并不需要明确指定某台消费机器，一条消息可以放到任意 Queue 里面，并且任意一台消费机器对应这个 Queue 都可以，消息不需要明确匹配消费机器。

gydtep · 发表于 2022-9-14 08:33:01

显然存储成本较大，但接受者读取简单，只需读取自己客户端一个队列即可。

我们采用的读放大为主，写放大为辅的策略，因为存储的成本和效率对用户的体感最明显

gydtep · 发表于 2022-9-14 14:56:14

可靠触达及实时性这块，上图的推拉过程中首先是通过事件通知机制来实时告知网关节点，然后网关节点通过 Pull 机制来换取消息，然后 Push 给终端设备。Pull+Offset 机制可以保证消息的可靠性