| 作者 |
| 华为公司数据管理部 达观数据 欧创新 邓頔 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782011171670 |
| 简要 |
| 简介 |
| 这是一部系统讲解如何基于DDD思想实现中台和微服务协同设计和落地的著作。 它将DDD、中台和微服务三者结合，一方面，它为中台的划分和领域建模提供指导，帮助企业更好地完成中台建设，实现中台的能力复用；一方面，它为微服务的拆分和设计提供指导，帮助团队提升分布式微服务的架构设计能力。给出了一套体系化的基于DDD思想的企业级前、中、后台协同设计方法。 本书注重实战，汇聚了大量分布式架构的最新设计方法、思想和理念，同时包含大量的案例和代码，是理论与实践相结合的最佳经验分享。交互式的行文风格，文字有活力，内容不刻板，简洁易懂。 本书共分为六个部分： 第一部分 认识中台（第1~4章） 主要从业务中台、数据中台、技术中台以及与之匹配的组织架构等多个方面分析传统企业中台转型应该具备的能力，带你初步了解DDD是如何指导中台和微服务设计，并厘清它们的协作关系。 第二部分 DDD基本原理（第5~11章） 通过浅显易懂的案例讲解DDD的核心基础知识、设计思想、原则和方法等内容，了解它们之间的协作和依赖关系，做好中台实践前的准备工作。 第三部分 中台领域建模和微服务设计（第12~19章） 首先，通过案例手把手带你用DDD方法完成中台和微服务的全流程设计，深刻理解DDD在中台领域建模和微服务设计中的步骤、方法、设计思想和价值；然后，通过一个完整案例带你了解用DDD设计方法完成领域建模与微服务设计的全流程。 第四部分 前端设计（第20~21章） 引入微前端和单元化的设计思想，通过前端微服务化和单元化设计思想，解决业务中台建设完成后前端应用仍然为单体和前后端服务集成复杂的难点。此外，还探讨了基于领域模型的单元化设计方法。 第五部分 中台设计案例（第22章） 采用自顶向下的领域建模策略，通过案例讲解中台设计的完整流程。涵盖业务领域分解、中台领域建模、微服务和微前端设计、单元化设计以及业务和数据如何融合等内容。 第六部分 总结（第23~24章） 结合作者多年的设计经验和思考，阐述单体应用向微服务架构的演进策略、如何避免陷入DDD设计的常见误区、微服务设计原则以及分布式架构下的关键设计等内容。 |
| 目录 |
---------------------------华为数据之道--------------------------- 序一 序二 序三 前言 第1章 数据驱动的企业数字化转型 1.1 非数字原生企业的数字化转型挑战2 1.1.1 业态特征：产业链条长、多业态并存3 1.1.2 运营环境：数据交互和共享风险高4 1.1.3 IT建设过程：数据复杂、历史包袱重4 1.1.4 数据质量：数据可信和一致化的要求程度高5 1.2 华为数字化转型与数据治理6 1.2.1 华为数字化转型整体目标6 1.2.2 华为数字化转型蓝图及对数据治理的要求7 1.3 华为数据治理实践9 1.3.1 华为数据治理历程10 1.3.2 华为数据工作的愿景与目标12 1.3.3 华为数据工作建设的整体思路和框架12 1.4 本章小结15 第2章 建立企业级数据综合治理体系 2.1 建立公司级的数据治理政策18 2.1.1 华为数据管理总纲18 2.1.2 信息架构管理政策20 2.1.3 数据源管理政策21 2.1.4 数据质量管理政策22 2.2 融入变革、运营与IT的数据治理24 2.2.1 建立管理数据流程24 2.2.2 管理数据流程与管理变革项目、管理质量与运营之间的关系26 2.2.3 通过变革体系和运营体系进行决策26 2.2.4 数据治理融入IT实施27 2.2.5 通过内控体系赋能数据治理27 2.3 建立业务负责制的数据管理责任体系28 2.3.1 任命数据Owner和数据管家28 2.3.2 建立公司层面的数据管理组织29 2.4 本章小结33 第3章 差异化的企业数据分类管理框架 3.1 基于数据特性的分类管理框架35 3.2 以统一语言为核心的结构化数据管理36 3.2.1 基础数据治理39 3.2.2 主数据治理40 3.2.3 事务数据治理46 3.2.4 报告数据治理46 3.2.5 观测数据治理48 3.2.6 规则数据治理50 3.3 以特征提取为核心的非结构化数据管理52 3.4 以确保合规遵从为核心的外部数据管理54 3.5 作用于数据价值流的元数据管理56 3.5.1 元数据治理面临的挑战56 3.5.2 元数据管理架构及策略59 3.5.3 元数据管理60 3.6 本章小结71 第4章 面向“业务交易”的信息架构建设 4.1 信息架构的四个组件74 4.1.1 数据资产75 4.1.2 数据标准77 4.1.3 数据模型80 4.1.4 数据分布80 4.2 信息架构原则：建立企业层面的共同行为准则81 4.3 信息架构建设核心要素：基于业务对象进行设计和落地84 4.3.1 按业务对象进行架构设计84 4.3.2 按业务对象进行架构落地87 4.4 传统信息架构向业务数字化扩展：对象、过程、规则90 4.5 本章小结95 第5章 面向“联接共享”的数据底座建设 5.1 支撑非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架98 5.1.1 数据底座的总体架构98 5.1.2 数据底座的建设策略100 5.2 数据湖：实现企业数据的“逻辑汇聚”101 5.2.1 华为数据湖的3个特点101 5.2.2 数据入湖的6个标准103 5.2.3 数据入湖方式106 5.2.4 结构化数据入湖109 5.2.5 非结构化数据入湖113 5.3 数据主题联接：将数据转换为“信息”117 5.3.1 5类数据主题联接的应用场景117 5.3.2 多维模型设计120 5.3.3 图模型设计125 5.3.4 标签设计130 5.3.5 指标设计132 5.3.6 算法模型设计135 5.4 本章小结139 第6章 面向“自助消费”的数据服务建设 6.1 数据服务：实现数据自助、高效、复用142 6.1.1 什么是数据服务144 6.1.2 数据服务生命周期管理149 6.1.3 数据服务分类与建设规范156 6.1.4 打造数据供应的“三个1”162 6.2 构建以用户体验为核心的数据地图167 6.2.1 数据地图的核心价值167 6.2.2 数据地图的关键能力171 6.3 人人都是分析师175 6.3.1 从“保姆”模式到“服务+自助”模式175 6.3.2 打造业务自助分析的关键能力179 6.4 从结果管理到过程管理，从能“看”到能“管”187 6.4.1 数据赋能业务运营187 6.4.2 数据消费典型场景实践190 6.4.3 华为数据驱动数字化运营的历程和经验195 6.5 本章小结199 第7章 打造“数字孪生”的数据全量感知能力 7.1 “全量、无接触”的数据感知能力框架202 7.1.1 数据感知能力的需求起源：数字孪生202 7.1.2 数据感知能力架构205 7.2 基于物理世界的“硬感知”能力207 7.2.1 “硬感知”能力的分类207 7.2.2 “硬感知”能力在华为的实践213 7.3 基于数字世界的“软感知”能力215 7.3.1 “软感知”能力的分类215 7.3.2 “软感知”能力在华为的实践218 7.4 通过感知能力推进企业业务数字化220 7.4.1 感知数据在华为信息架构中的位置220 7.4.2 非数字原生企业数据感知能力的建设224 7.5 本章小结226 第8章 打造“清洁数据”的质量综合管理能力 8.1 基于PDCA的数据质量管理框架228 8.1.1 什么是数据质量228 8.1.2 数据质量管理范围229 8.1.3 数据质量的总体框架229 8.2 全面监控企业业务异常数据231 8.2.1 数据质量规则231 8.2.2 异常数据监控237 8.3 通过数据质量综合水平牵引质量提升243 8.3.1 数据质量度量运作机制243 8.3.2 设计质量度量245 8.3.3 执行质量度量248 8.3.4 质量改进253 8.4 本章小结256 第9章 打造“安全合规”的数据可控共享能力 9.1 内外部安全形势，驱动数据安全治理发展258 9.1.1 数据安全成为国家竞争的新战场258 9.1.2 数字时代数据安全的新变化258 9.2 数字化转型下的数据安全共享260 9.3 构建以元数据为基础的安全隐私保护框架261 9.3.1 以元数据为基础的安全隐私治理261 9.3.2 数据安全隐私分层分级管控策略263 9.3.3 数据底座安全隐私分级管控方案266 9.3.4 分级标识数据安全隐私271 9.4 “静”“动”结合的数据保护与授权管理272 9.4.1 静态控制：数据保护能力架构272 9.4.2 动态控制：数据授权与权限管理274 9.5 本章小结279 第10章 未来已来：数据成为企业核心竞争力 10.1 数据：新的生产要素282 10.1.1 数据被列为生产要素：制度层面的肯定282 10.1.2 数据将进入企业的资产负债表283 10.1.3 数据资产的价值由市场决定284 10.2 大规模数据交互的企业数据生态285 10.2.1 数据生态离不开底层技术的支撑286 10.2.2 数据主权是数据安全交换的核心287 10.2.3 国际数据空间的目标与原则289 10.2.4 多方安全计算强化数据主权291 10.3 摆脱传统手段的数据管理方式292 10.3.1 智能数据管理是数据工作的未来292 10.3.2 内容级分析能力提供资产全景图293 10.3.3 属性特征启发主外键智能联接293 10.3.4 质量缺陷预发现294 10.3.5 算法助力数据管理294 10.3.6 数字道德抵御算法歧视295 10.4 第四个世界：机器认知世界295 10.4.1 真实唯一的“物理世界”和五彩缤纷的“人类认知世界”295 10.4.2 映射“物理世界”的数字孪生—“数字世界”297 10.4.3 “数字世界”中的智能认知—“机器认知世界”298 10.5 本章小结299 ---------------------------智能RPA实战--------------------------- 前言 第1章 全面认识RPA1 1.1 RPA的基本概念2 1.2 RPA的应用价值5 1.2.1 大幅度提升企业运作效率5 1.2.2 降低人工操作的风险6 1.2.3 打通和对接各个业务系统，提高灵活性7 1.3 RPA产生的背景8 1.3.1 个人电脑和企业信息化的大规模普及8 1.3.2 办公套装软件的广泛使用8 1.3.3 计算机硬件性能大幅提升和成本快速降低9 1.4 RPA的发展历程10 1.4.1 第一阶段（1990—2000）：批处理脚本和触发器10 1.4.2 第二阶段（2000—2015）：VBA宏编程和BPM11 1.4.3 第三阶段（2015—2018）：RPA功能成型并投入应用13 1.4.4 第四阶段（2019年至今）：RPA的广泛认可和智能化发展14 1.5 RPA的核心产品功能16 1.5.1 模拟人工执行用户操作16 1.5.2 非侵入式外挂部署16 1.5.3 可视化的流程设计17 1.5.4 快速灵活的运维17 1.5.5 对接调用外部组件17 1.6 RPA行业的主要企业18 1.6.1 海外知名RPA企业18 1.6.2 国内知名RPA企业25 1.6.3 行业巨头动态和并购30 第2章 企业级智能RPA平台功能34 2.1 企业级智能RPA的7大特性35 2.2 企业级智能RPA平台架构39 2.3 RPA开发平台41 2.4 控制中心50 2.5 机器人60 2.6 人工智能组件65 第3章 AI技术在RPA中的应用71 3.1 人工智能定义72 3.2 人工智能关键技术73 3.2.1 关键技术概览73 3.2.2 光学字符识别技术76 3.2.3 自然语言处理技术77 3.2.4 认知智能体86 3.2.5 智能工作流88 3.3 RPA与人工智能的关系89 3.3.1 RPA和AI的区别和联系90 3.3.2 人工智能扩展RPA能力边界92 3.4 OCR在RPA中的应用95 3.4.1 费用报销流程机器人95 3.4.2 三单匹配机器人97 3.5 NLP在RPA中的应用99 3.5.1 供应商/客户准入管理流程机器人99 3.5.2 招聘机器人102 3.5.3 文档自动分类机器人105 3.5.4 券商智能审核机器人106 3.5.5 智能写作机器人108 第4章 RPA项目的建设和运营111 4.1 RPA项目建设指南112 4.1.1 RPA创造的3类价值112 4.1.2 RPA项目建设的最佳实践115 4.1.3 RPA项目的运营要点116 4.2 建立RPA卓越中心119 4.2.1 RPA卓越中心的5个职能119 4.2.2 CoE的3种组织架构及其职责121 4.2.3 CoE的角色构成和人员要求124 4.2.4 CoE的工作流程131 4.3 RPA卓越中心的运营实践132 4.3.1 计划阶段132 4.3.2 实施与部署134 4.3.3 管控与运营137 4.4 RPA卓越中心的3个挑战140 4.4.1 技术的挑战140 4.4.2 管理的挑战141 4.4.3 资金的挑战143 第5章 RPA项目实施方法论145 5.1 RPA项目成功3要素146 5.1.1 明确的企业战略146 5.1.2 合适的RPA软件147 5.1.3 科学的实施方法147 5.2 RPA项目的需求规划152 5.2.1 制订项目实施计划152 5.2.2 RPA项目流程规划153 5.2.3 RPA项目流程梳理158 5.2.4 文档说明161 5.3 RPA项目的设计开发162 5.3.1 RPA项目框架设计162 5.3.2 RPA项目开发规范163 5.3.3 流程版本控制165 5.3.4 需求变更控制166 5.3.5 文档说明166 5.4 RPA项目的测试部署167 5.4.1 RPA项目流程测试167 5.4.2 RPA项目部署上线168 5.4.3 文档说明172 5.5 RPA项目的持续运维172 5.5.1 标准操作程序172 5.5.2 运行效率报告173 5.5.3 运维联系人174 5.5.4 文档说明174 第6章 RPA与企业财税自动化176 6.1 企业财税业务发展现状177 6.1.1 企业财税业务的发展177 6.1.2 智能财务的概念178 6.1.3 智能财务在未来的4大应用场景179 6.2 RPA助力企业财税业务智能化转型182 6.3 RPA在企业财税领域的应用场景185 6.3.1 财务机器人的适用标准185 6.3.2 企业财务共享中心的业务流程187 6.3.3 适合应用财务机器人的业务流程189 6.4 RPA在财税领域的应用实例191 6.4.1 费用报销审核机器人案例191 6.4.2 发票订单核对机器人案例194 6.4.3 自动开票流程机器人案例196 6.4.4 自动报税流程机器人案例198 6.4.5 财务报表流程机器人案例201 6.5 RPA对企业财税工作的3大影响204 6.5.1 推动工作观念变革204 6.5.2 推动财务组织架构变革206 6.5.3 对财务人员的要求提升206 第7章 RPA在金融行业的应用208 7.1 金融行业的发展现状与挑战209 7.2 RPA在金融行业的应用场景213 7.2.1 RPA在银行业的11个应用场景213 7.2.2 RPA在证券行业的6大应用场景218 7.2.3 RPA在保险行业的3大应用场景221 7.3 RPA在国内外金融机构的应用223 7.3.1 RPA在国外金融领域的应用223 7.3.2 RPA在国内银行领域的应用225 7.3.3 RPA在国内保险行业的应用232 7.3.4 RPA在国内证券基金业的应用233 7.4 RPA助力金融行业数字化转型237 第8章 RPA在大型政企的应用241 8.1 政务办公的场景需求242 8.2 大型央企的需求场景243 8.3 RPA与大型政企的结合点245 8.3.1 协助业务人员完成日常作业245 8.3.2 实现多业务系统流程对接246 8.3.3 帮助老旧业务系统实现智能化升级247 8.4 RPA的政务办公应用场景248 8.4.1 智慧政务“一网通办”248 8.4.2 政务数据迁移251 8.4.3 物料清单自动化253 8.4.4 物流管理自动化256 8.4.5 报关管理258 8.4.6 仓库管理259 8.4.7 供应商财税发票处理262 8.4.8 供应商管理264 8.4.9 ERP、MES整合264 8.4.10 多业务系统对接265 8.4.11 业务系统智能化升级267 第9章 RPA应用案例分析269 9.1 7大行业RPA应用概况270 9.2 银行业的RPA实战案例分析275 9.3 保险业的RPA实战案例分析287 9.4 制造业的RPA实战案例分析300 9.5 政务办公领域的RPA实战案例分析306 9.6 综合行业的RPA实战案例分析310 第10章 RPA的未来发展趋势322 10.1 RPA技术的发展趋势323 10.1.1 AI技术发展趋势预测324 10.1.2 RPA与AI技术加速融合326 10.2 RPA应用的发展趋势328 10.3 RPA对企业和员工未来工作的改变331 ---------------------------中台架构与实现：基于DDD和微服务--------------------------- 序1 序2 为不确定而架构 前言 绪论 1 第一部分 认识中台 第1章 数字化中台初步认识与建设策略 13 1.1 平台是中台吗 13 1.2 中台到底是什么 14 1.3 传统企业中台的建设策略 15 1.4 如何实现前中后台的协同 17 1.4.1 前台 17 1.4.2 中台 18 1.4.3 后台 19 1.5 本章小结 20 第2章 企业中台能力框架 21 2.1 中台能力总体框架 21 2.2 业务中台 22 2.3 数据中台 23 2.4 技术中台 25 2.5 研发运营 28 2.6 云平台 29 2.7 能力聚合 29 2.8 组织架构及中台建设方法 30 2.9 本章小结 31 第3章 微服务设计为什么要选择DDD 32 3.1 软件架构的演进史 32 3.2 微服务拆分和设计的困境 34 3.3 为什么DDD适合微服务 35 3.4 本章小结 37 第4章 DDD、中台和微服务的关系 39 4.1 DDD和中台的本质 40 4.2 DDD、中台和微服务的协作 41 4.3 如何完成中台业务建模 43 4.4 本章小结 46 第二部分 DDD基本原理 第5章 领域和子域：有效分解问题域 49 5.1 领域的基本概念 49 5.2 领域的分解过程 50 5.3 子域的分类和属性 52 5.4 本章小结 53 第6章 限界上下文：定义领域边界的利器 54 6.1 什么是通用语言 54 6.2 什么是限界上下文 57 6.3 进一步理解限界上下文 58 6.4 限界上下文和微服务的关系 59 6.5 限界上下文与子域的关系 60 6.6 本章小结 61 第7章 实体和值对象：领域模型的基础单元 62 7.1 实体 62 7.2 值对象 64 7.3 实体和值对象的关系 68 7.4 本章小结 69 第8章 聚合和聚合根：怎样设计聚合 70 8.1 聚合 70 8.2 聚合根 71 8.3 聚合的设计步骤 73 8.4 聚合的设计原则 74 8.5 聚合的设计模式 75 8.5.1 仓储模式 76 8.5.2 工厂模式 80 8.6 本章小结 81 第9章 领域事件：解耦微服务的关键 83 9.1 领域事件 83 9.1.1 微服务内的领域事件 84 9.1.2 微服务之间的领域事件 85 9.2 领域事件案例 85 9.3 领域事件驱动实现机制 86 9.4 领域事件运行机制 89 9.5 本章小结 90 第10章 DDD分层架构 91 10.1 什么是DDD分层架构 91 10.1.1 用户接口层 92 10.1.2 应用层 93 10.1.3 领域层 94 10.1.4 基础层 94 10.1.5 DDD分层架构的重要原则 95 10.2 DDD分层架构如何推动架构演进 95 10.2.1 微服务架构的演进 95 10.2.2 微服务内服务的演进 96 10.3 三层架构如何演进到DDD分层架构 97 10.4 本章小结 98 第11章 几种微服务架构模型对比分析 99 11.1 洋葱架构 99 11.2 六边形架构 100 11.3 三种微服务架构模型的对比和分析 101 11.4 从三种架构模型看中台和微服务设计 103 11.4.1 中台建设要聚焦领域模型 103 11.4.2 微服务要有合理的架构分层 104 11.4.3 应用逻辑与基础资源的解耦 105 11.5 本章小结 106 第三部分 中台领域建模与微服务设计 第12章 如何用事件风暴构建领域模型 109 12.1 事件风暴概述 110 12.2 基于事件风暴的领域建模 111 12.2.1 产品愿景分析 111 12.2.2 场景分析 112 12.2.3 领域建模 113 12.2.4 微服务拆分与设计 115 12.3 本章小结 116 第13章 如何用DDD重构中台业务模型 117 13.1 传统企业应用建设分析 117 13.2 如何避免重复造轮子 119 13.3 如何构建中台业务模型 119 13.3.1 自顶向下的策略 119 13.3.2 自底向上的策略 120 13.4 业务模型重构过程中的领域对象 126 13.5 本章小结 128 第14章 如何用DDD设计微服务代码模型 129 14.1 DDD分层架构与微服务代码模型 129 14.2 微服务代码模型 130 14.2.1 一级代码 130 14.2.2 各层代码 131 14.2.3 微服务总结构 134 14.3 本章小结 135 第15章 如何保证领域模型与代码模型一致 136 15.1 领域对象的整理 136 15.2 从领域模型到微服务落地 137 15.2.1 领域层的领域对象 138 15.2.2 应用层的领域对象 140 15.2.3 领域对象与代码对象的映射 142 15.3 本章小结 144 第16章 如何实现微服务的架构演进 145 16.1 演进式架构 145 16.2 我们设计的是微服务还是小单体 146 16.3 微服务边界的作用 147 16.4 正确理解微服务的边界 149 16.5 本章小结 149 第17章 服务和数据在微服务各层的协作 150 17.1 服务视图 150 17.1.1 服务的类型 150 17.1.2 服务的调用 151 17.1.3 服务的封装与组合 153 17.1.4 两种分层架构的服务依赖关系 155 17.2 数据视图 158 17.3 本章小结 160 第18章 基于DDD的微服务设计实例 161 18.1 项目基本信息 161 18.2 战略设计 161 18.2.1 产品愿景 162 18.2.2 场景分析 163 18.2.3 领域建模 165 18.2.4 微服务拆分 166 18.3 战术设计 167 18.3.1 分析微服务领域对象 167 18.3.2 设计微服务代码结构 171 18.4 后续的工作 173 18.5 本章小结 173 第19章 基于DDD的微服务代码详解 174 19.1 项目背景 174 19.2 聚合中的对象 175 19.2.1 聚合根 175 19.2.2 实体 176 19.2.3 值对象 177 19.2.4 领域服务 177 19.3 领域事件 180 19.3.1 领域事件基类 181 19.3.2 领域事件实体 181 19.3.3 领域事件的执行逻辑 181 19.3.4 领域事件数据持久化 182 19.4 仓储模式 182 19.4.1 DO与PO对象的转换 183 19.4.2 仓储实现逻辑 184 19.5 工厂模式 186 19.6 服务的组合与编排 188 19.7 微服务拆分时的代码调整 190 19.7.1 微服务拆分前的代码 190 19.7.2 微服务拆分后的代码 191 19.8 服务接口的提供 192 19.8.1 facade接口 192 19.8.2 DTO数据组装 193 19.9 微服务解耦策略小结 195 19.10 本章小结 196 第四部分 前端设计 第20章 微前端架构理念与技术实践 198 20.1 前端项目的困局 198 20.2 如何理解微前端 200 20.3 微前端会带来哪些好处 201 20.4 微前端适合你的项目吗 202 20.5 微前端的实施方案与实践 203 20.5.1 Tailor实践 204 20.5.2 Single-SPA实践 216 20.6 本章小结 224 第21章 微前端：微服务的最佳搭档 225 21.1 前端应用新趋势 225 21.2 业务单元设计 226 21.3 微前端的集成 228 21.4 团队职责边界 230 21.5 本章小结 232 第五部分 中台设计案例 第22章 中台战略下的保险订单化设计 234 22.1 保险为什么要订单化销售 234 22.2 保险业务的复杂性 235 22.2.1 保险与普通商品差异分析 235 22.2.2 业务复杂性分析 237 22.2.3 技术复杂性分析 237 22.3 设计目标、思路和原则 239 22.4 业务中台领域建模 240 22.4.1 分解业务领域 240 22.4.2 核心能力中台 241 22.4.3 通用能力中台 244 22.5 业务单元化设计 251 22.5.1 单元化设计的前提 252 22.5.2 如何进行单元化设计 253 22.6 业务的融合 257 22.6.1 企业级前台应用 258 22.6.2 业务和流程的融合 259 22.6.3 单元化的价值 262 22.7 中台与后台的解耦 263 22.8 数据的融合 265 22.8.1 在线数据服务 265 22.8.2 视图数据服务 265 22.9 本章小结 266 第六部分 总结 第23章 微服务拆分和设计原则 270 23.1 微服务的演进策略 270 23.2 不同场景下的微服务建设策略 271 23.2.1 新建系统 271 23.2.2 单体遗留系统 272 23.3 DDD使用误区 273 23.4 微服务设计原则 275 23.5 微服务拆分要考虑哪些因素 276 23.6 本章小结 277 第24章 分布式架构的关键设计 278 24.1 选择什么样的分布式数据库 278 24.2 如何设计数据库分库主键 279 24.3 数据库的数据同步和复制 279 24.4 跨库关联查询如何处理 280 24.5 如何处理高频热点数据 280 24.6 前后序业务数据的处理 281 24.7 数据中台与企业级数据集成 281 24.8 BFF与企业级业务编排和协同 282 24.9 分布式事务还是事件驱动机制 282 24.10 多中心多活设计 283 24.11 本章小结 283 结束语 284 |