如何在API中按属性拆分订单 - 腾讯云开发者社区

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单体架构拆微服务：从评估到落地的全流程指南

服务拆分：按 “业务域” 划分，而非 “技术层”最科学的拆分方式是 “领域驱动设计（DDD）”—— 按业务模块的职责边界拆分，而非按 “Controller 层、Service 层、DAO 层” 等技术层拆分...以电商单体为例：错误拆分方式（按技术层）正确拆分方式（按业务域）拆分理由Controller 服务（所有接口）、Service 服务（所有业务逻辑）、DAO 服务（所有数据库操作）用户中心服务、订单服务...→物流”）；识别业务域：从流程中拆分独立的业务模块（用户、商品、订单、支付、购物车、物流）；定义服务边界：明确每个服务的核心职责，避免交叉（如 “订单服务” 负责订单创建 / 取消 / 查询，“支付服务...、高依赖订单服务、支付服务、用户中心服务依赖多（如订单服务依赖用户、商品、支付服务），需先拆分依赖的服务2....坑 2：服务粒度过细问题：将 “订单创建”“订单查询” 拆为 2 个服务，调用链过长（查订单需调用 2 个服务 + API 网关）；解决：按 “业务域” 拆分，确保一个服务包含同一业务的完整功能。

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汽车行业电商平台化架构演进之道

1.2 微服务阶段业务验证可行&快速发展架构：完成按领域划分的微服拆分、各服务独立承接业务需求随着电商业务迅猛发展，技术人员的增加，到 2016 年技术团队已经有了上百人。...：读写强依赖场景，如用户下单完成后马上会跳转到订单详情查看订单，这时在未完成写 API 切换时，由于数据同步延迟会导致通过读 API 读取数据失败，这时无法按先读后写分阶段进行切换，最好是读写同时切换...对业务切换影响最小的方式，当然是兼容原接口的参数和返回结果，如强加业务方按我们标准的 API 切换，势必给业务方带来切换成本和不必要负作用这时要从对方角度出发做取舍。...系统整合过程中，采用“共性沉淀，差异取舍”原则，对通用能力如：商品发布、订单列表等功能，抽象出通用能力，提供统一的单元化操作界面，满足各业务方使用。...2.2 服务编排化电商业务中台整体采用微服务架构、将整个电商系统拆分为商家中心、用户中心、商品中心、促销中心、交易中心、履约中心、售后中心。

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分布式后台系统设计要点：从高可用到高并发的全维度实践

API 网关层对后端服务进行 “统一封装”，处理认证、限流、路由、日志等横切关注点- 核心能力：接口认证（JWT/OAuth2.0）、限流（按接口 / 用户粒度）、路由转发（服务发现）、请求改写；- 选型...业务服务层实现核心业务逻辑，按 “领域边界” 拆分为独立服务（微服务架构）- 服务拆分原则：“高内聚、低耦合”，如电商拆分为订单服务、商品服务、支付服务、用户服务；- 服务通信：同步用 HTTP/gRPC...例如：网关层按接口限流：订单创建接口每秒最多处理 5000 请求，超过则返回 “系统繁忙”；服务层按线程池限流：订单服务处理支付回调的线程池最大线程数为 200，满了则排队或拒绝。...高并发设计：承载海量请求，提升系统响应速度高并发场景（如电商大促、秒杀）的核心挑战是 “如何在短时间内处理大量请求”，核心思路是 “异步化 + 缓存 + 资源隔离”。...（如调整缓存策略、优化服务拆分）。

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猿设计23——真电商之订单中的那些秘密

经过前面一段时间的学习，相信你对类目、属性、商品、促销、库存、购物车的业务和设计有了一定的了解。上一章节我们也讨论了订单的实体信息。...我们先来说说提交订单的一个场景。说用户A一次性买了很多东西，分别属于不同的商家，提交订单之后，却只有一个订单，那么个订单就会带来一些问题？订单中的货物由谁来配送呢？...相信细心的朋友已经发现了，猿人工厂君在抽取实体的时候，给每一个订单相关的实体分配了一个parentOrderId的属性，从字面含义都能猜到，是父单号的意思。那么很明显，一个订单很可能会被拆分开来噢。...那么第二个问题可以开始讨论了——按什么业务规则去拆分?第一个维度，按商家，大家都知道了。不按商家拆分，根本没法玩儿。那么第二个维度是什么呢？注意到storeId没有？按仓库拆分。...那么就是按物流供应商来拆分也会是一个考量。还有没有其它的因素？当然有，比如一个商家搞了活动，优惠力度比较大，订单金额也比较大。有的人买完东西看着一笔订单比较大，可能反悔退货的。

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领域驱动设计（DDD）：从理论到实践，构建复杂业务系统的核心方法论

例如，电商系统中 “订单状态流转” 涉及支付、库存、物流等多个环节，若仅按功能模块拆分代码，会导致状态逻辑分散在订单接口、支付服务、库存服务中，后续修改时需跨多个模块调整，极易引发 Bug。...团队协作更高效：按领域划分团队（如 “订单团队” 负责订单领域，“支付团队” 负责支付领域），团队边界与领域边界对齐，减少跨团队依赖。同时，统一语言避免了 “业务 - 技术” 沟通偏差。...），需通过明确的接口（如支付服务 API），而非直接访问对方的模型。...值对象的作用是简化实体设计 —— 若将收货地址的属性（省、市、区）直接放在订单实体中，会导致订单实体属性冗余，而用值对象封装后，订单实体只需关联一个 “收货地址” 值对象。...）对外提供交互接口，如 API 接口、前端页面，负责请求参数校验、响应格式封装订单 Controller（接收 HTTP 请求，调用应用层接口，返回 JSON 响应）、前端订单列表页面依赖规则：表现层

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慕课网Vue3+Pinia+Vite+TS实战高性能外卖APP还原全流程深度解析

筛选逻辑解耦：通过 Composition API 将筛选条件（如 “只看有货”“价格排序”）封装为独立的 hooks，与列表渲染逻辑分离，既方便后续新增筛选条件（如 “优惠活动”），也便于单元测试，避免传统写法中...（TS 特性），明确每个状态的 “允许操作”（如待支付状态可取消订单，配送中状态可查看骑手位置），避免非法状态切换，同时通过 Pinia 的 action 统一处理状态变更，确保所有组件获取的订单状态一致...路由懒加载与组件拆分：将 APP 拆分为 “首页、商家页、订单页” 等路由，通过 Vue3 的动态导入实现路由懒加载，同时将复杂组件（如地址选择器、支付弹窗）拆分为独立组件，避免首屏加载冗余代码，课程实测首屏加载时间可从...项目结构与代码规范模块化目录设计：将项目按 “业务模块”（如 goods、cart、order）与 “公共模块”（如 utils、components、api）拆分，每个业务模块下包含 “组件、hooks...接口管理与 Mock 服务API 分层管理：将接口按业务模块拆分（如 goodsApi、orderApi），每个接口封装为独立函数，统一处理请求头（如携带 token）、请求参数序列化、响应错误（如 401

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数据模型设计实战指南：从业务到落地的全流程方法论

实操动作：梳理核心业务流程：用 “流程图” 拆解关键链路（如电商：用户注册→浏览商品→加入购物车→下单→支付→发货→确认收货）；提取核心实体：从流程中拆分 “不可再分” 的实体（如电商场景：用户、商品、...购物车、订单、支付、地址）；明确实体属性：区分 “核心属性”（如用户的 id、手机号）和 “扩展属性”（如用户的兴趣标签），避免属性冗余；定义实体关系：用 “1:1、1:N、N:N” 描述关系（如 “用户...实操动作：绘制 ER 图：用工具（PowerDesigner、DrawSQL、Navicat）绘制，核心要素：实体：矩形表示（如 “用户”“订单”）；属性：椭圆表示（如 “用户 id”“订单金额”），标注主键...实操动作：按 3NF 优化：拆分冗余实体（如商品分类单独建表category，而非在商品表存category_name）；合理反范式：高并发查询场景下，适当冗余字段减少关联（如订单表冗余product_name...（如订单表按user_id+create_time建联合索引，支持 “查询用户某时间段订单”）；分库分表 / 分区规划：大表提前设计拆分策略（如日志表按时间分区，订单表按用户 ID 哈希分表）；特殊场景适配

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高并发系统设计：从理论到落地的全链路解决方案

业务拆分：微服务架构的 “解耦艺术”将传统单体应用按业务域拆分为独立的微服务（如用户服务、订单服务、商品服务），每个服务可独立部署、扩容，避免单个服务故障影响全局。...关键实践：按 “高内聚、低耦合” 原则拆分，避免服务间过度依赖（可通过 API 网关统一管理服务调用）；对核心服务（如订单、支付）进行 “特殊对待”，预留更多资源冗余，非核心服务（如日志、统计）可降低优先级...常见的限流算法有：令牌桶算法：匀速生成令牌，请求需获取令牌才能处理（适合需要平滑流量的场景，如 API 接口）；漏桶算法：请求先进入 “漏桶”，再匀速流出（适合限制请求的平均处理速度，如秒杀订单提交）；...（1）分库分表：突破单库单表性能上限当单表数据量超过 1000 万行时，SQL 执行效率会显著下降，此时需要进行分库分表：水平分表：按行拆分（如订单表按 “用户 ID 取模” 拆分到 10 个表，user_id...%10=0 对应 order_0 表）；垂直分表：按列拆分（如将订单表的 “订单基本信息” 和 “订单详情信息” 拆分为两个表，减少宽表查询压力）；分库：按业务或分表规则拆分数据库（如将订单表拆分为 10

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拆分的第一性原理——按业务域、一致性与团队边界来切，避免“为拆而拆”

许多团队在微服务化过程中陷入“为拆而拆”的陷阱，导致系统复杂度不降反升。本文将从第一性原理出发，揭示按业务域、一致性要求和团队边界进行拆分的本质规律，避免分布式架构的常见反模式。...拆分时机决策矩阵：业务阶段团队规模推荐架构拆分策略初创验证期3-10人单体架构按模块分包，不拆服务成长期10-50人粗粒度微服务按核心业务域拆分3-5个服务成熟期50人+细粒度微服务按DDD限界上下文深度拆分...在文档中使用：您可以直接复制上述Mermaid代码块到支持Mermaid的Markdown编辑器（如Typora、Obsidian、GitHubWiki等）中，它们将自动渲染为矢量图。...API调用，建立防腐层通用服务瓶颈单个服务被所有其他服务依赖按业务域拆分通用服务6实战案例：电商平台拆分演进之路6.1第一阶段：单体架构识别核心域某电商平台在日均订单量达到10万时，单体架构遇到瓶颈。...1周后逐步切至100%流量旧模块下线：停止单体应用中对应模块的写入操作6.3第三阶段：细粒度优化与治理随着业务发展，订单服务变得过于复杂，进一步拆分为订单创建服务、订单履约服务、订单售后服务。

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数据开发数仓工程师上手指南(二)数仓构建分层概念

它描述了如何在组织中进行工作，从开始到结束，涉及人员、系统、数据和其他资源的协调与合作。业务过程在数据仓库和维度建模中起着至关重要的作用，因为它们通常是数据仓库中的事实表的基础。...度量回答了业务过程中的“多少”或“多少次”的问题，如销售金额、订单数量、库存水平等。比如销售过程中的度量：销售金额（Sales Amount）：每笔销售的总金额，可以累加。...比如：时间粒度：按秒记录：非常细的时间粒度，适用于需要精确时间戳的数据分析，如服务器日志。按分钟记录：较细的时间粒度，适用于实时数据分析，如交易系统。...按天记录：常见的时间粒度，适用于日常业务报表，如每日销售报告。按月记录：较粗的时间粒度，适用于长期趋势分析，如月度财务报告。...因为每一笔交易都固定会产生一个订单，其中的动作就是支付。订单的数据属性就是根据订单ID来记录数据。

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数据库分库分表方案实战案例指南：5大方案+避坑技巧（附真实项目案例）

水平拆分（按数据行拆分）水平拆分按数据行拆分，将一张表的数据分散到多张结构完全一致的表中，每张表仅存储部分数据。...举两个直观例子：订单表按时间拆分，每3个月创建一张表，如order_202401_202403、order_202404_202406；用户表按ID区间拆分，1-100万ID存入user_0表，101万...适用场景适合分片键具备明显范围属性，且业务查询集中在近期数据的场景，如订单表、日志表、流水表、账单表。这类场景的核心特征是“时间越近，数据访问频率越高”，完美适配范围分片+历史归档模式。...、已支付、已取消订单分别存入不同表中。...适用场景适合分片键为固定枚举值，且业务查询以枚举值维度为主的场景，如商户表（按城市）、订单表（按业务类型）、用户表（按用户等级）、物流表（按区域）。

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与我一起学习微服务架构设计模式2—服务的拆分策略

分层架构: 将软件元素按“层”的方式组织。每层定义职责,每一层只能依赖其下面的层。...服务间的交互通过API完成,封装了实现细节。这是改善开发效率、提升可维护性和可测试性的关键。服务自身的持久化数据是不对外的。保证数据的私有属性是实现松耦合的前提之一。...如餐馆的三个能力:餐馆信息管理、订单管理、会计记账。围绕能力组织服务的关键好处是它们是稳定的,所以最终的架构也相对稳定。但它们可能也会随着时间推移而变化。...5、上帝类阻碍拆分上帝类是整个应用程序中使用的全局类。如外卖系统中的Order类,系统大部分都涉及订单。...即系统中与订单相关的每个服务都有自己的领域模型及其对应的Order类的版本。但系统必须维护不同服务间不同对象的一致性,多个领域模型还会影响用户体验。

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二手车业务数字化平台架构实践

2.1 业务单元彻底拆分核心理念：将单体应用按业务领域拆分成独立的微服务，每个服务拥有独立的数据库、独立的部署流程、独立的技术选型权。"...后端按业务领域拆分为四个核心微服务： ● 订单服务：处理订单创建、支付、状态流转等核心交易逻辑 ● 拍卖服务：实现实时竞拍、出价历史、拍卖会管理等高并发场景 ● 车辆服务：管理车辆库存、车辆状态、...企业中台集成企业中台系统（如车型配置中台、数据中台）是集团统一建设的共享服务平台，各业务系统需要从中台获取车型信息、价格信息、库存信息等。集成方式采用 API 网关 + RESTful API。...Kibana 提供强大的查询和分析能力： ● 按关键词搜索日志（如查询某个订单号的所有日志） ● 按时间范围筛选日志（如查看最近 1 小时的错误日志） ● 日志聚合分析（如统计错误日志的 Top...六、核心要点总结 6.1 三大架构原则业务单元彻底拆分：按业务领域拆分服务（订单、拍卖、车辆、返利），每个服务独立数据库独立部署独立技术选型，带来并发能力提升 400%、部署周期缩短 85%、故障有效隔离的价值

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《前端那些事》如何更好管理 Api 接口

这篇文章旨在梳理如何在前端项目中更好的去管理跟后端“对接”的接口聊接口管理，离不开请求库，vue技术栈中请求库谈及最多的，非axios莫属，先让我们重新梳理下axios 1.axios axios...2.API 管理 2.1 方式一：按模块封装方法通过swagger文档定义的功能模块，来定义不同模块的service，封装接口增删改查等方法按swagger接口文档的模块创建目录 ?...最后在main.js中通过全局方法 Vue.use() 使用插件如向下所示? ? 如何在项目中调用因为已经挂载在vue对象的原型上，可以使用this.$api去调模块 ?...按api文档编写API 上一节讲完的方式一，导出的本质上是方法，那方式二又是怎么样的一种形式，答案是导出配置文件先“上才艺”，先给目录结构通过在配置文件夹定义api，同理以不同模块拆分，下面举...按模块编写api ?

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《前端那些事》如何更好管理 Api 接口

这篇文章旨在梳理如何在前端项目中更好的去管理跟后端“对接”的接口 ❞ 聊接口管理，离不开请求库，vue技术栈中请求库谈及最多的，非axios莫属，先让我们重新梳理下axios 1.axios ❝ axios...2.API 管理 2.1 方式一：按模块封装方法 ❝ 通过swagger文档定义的功能模块，来定义不同模块的service，封装接口增删改查等方法 ❞ 按swagger接口文档的模块创建目录 image.png...，我们将导出的模块通过“挂在”Vue.prototype的形式注入到Vue组件中,以此来为Vue对象添加了一个原型属性，而不是一个全局变量。...按api文档编写API ❝ 上一节讲完的方式一，导出的本质上是方法，那方式二又是怎么样的一种形式，答案是导出配置文件 ❞ 先“上才艺”，先给目录结构 ❝ 通过在配置文件夹定义api，同理以不同模块拆分...descriptor将被定义或修改的属性描述符举个例子如下我们可以看到descriptor中，也就是第三个参数中有个字段enumerable，叫描述对象的enumerable属性，我们称为”可枚举性

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别再瞎拆微服务了！精准定义业务边界才是王道

拿电商系统来举例，商品管理这个业务领域，它的边界内就包含了商品信息的录入、修改、查询，商品的上架与下架等功能，它只专注于和商品本身属性、状态相关的操作；而订单处理领域，则负责订单的创建、支付状态跟踪、订单配送信息管理等...通过这样的领域模型，我们能够清晰地定义订单服务这个业务领域的边界和业务逻辑。业务能力拆分法按业务能力模块进行拆分也是一种实用的方法。...API 网关负责将客户端的请求路由到合适的微服务，并对请求进行必要的处理，如身份验证、权限校验、参数校验等。...例如，在一个包含用户管理、商品管理、订单管理等多个微服务的电商系统中，客户端通过 API 网关获取用户信息、查询商品列表、创建订单等操作，API 网关根据请求的路径和参数，将请求转发到对应的微服务，实现了客户端与微服务之间的解耦...同时，也要认识到技术解耦在微服务架构中的重要性，合理运用消息队列、API 网关等技术手段，实现技术与业务的有机融合。

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百万QPS风暴：接口防刷实战指南

当监控面板上QPS曲线如火箭般飙升，瞬间突破百万大关；当服务器集群在洪流中呻吟告警频发——这很可能是你的接口正遭遇恶意刷量攻击。如何在高并发恶意流量下保障核心业务？...：单IP访问频率限制（如100次/秒），突发流量缓冲处理 Web应用防火墙(WAF)：启用云厂商或自建WAF，识别SQL注入、CC攻击特征验证码挑战：对异常IP强制人机验证（如Geetest） 2....资源隔离与弹性扩展微服务隔离：将核心业务与非核心拆分为独立服务自动扩缩容：K8s HPA根据CPU/网络流量自动扩容 # Kubernetes HPA配置示例 apiVersion: autoscaling...当遭遇百万QPS攻击时，单纯扩容可能导致天文数字账单： # 攻击成本估算（按云服务计费）攻击流量 = 1,000,000 QPS * 3600秒 = 36亿次/小时 API网关费用 = 36亿次 *...）智能防御：设备指纹+行为建模（1-2周上线）主动对抗：攻击源反制、区块链黑名单共享（长期建设）血泪经验：某电商平台曾因未做业务层限流，在遭受80万QPS攻击时，虽然Nginx扛住了流量，但下游订单服务

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分布式与集群：90%的开发者都混淆的两个概念

核心特点节点功能不同：每个节点负责特定的子任务（比如订单模块、支付模块、库存模块）；松耦合：子系统之间通过接口（如 API、消息队列）通信，互不依赖内部实现；按需扩展：某个子系统压力大时，可单独扩展该模块的节点...技术实例电商分布式系统：订单服务（处理下单）、支付服务（处理付款）、库存服务（扣减库存）、用户服务（管理用户信息）分别部署在不同服务器，通过 API 或消息队列协同完成 “下单 - 支付 - 扣减库存”...“二选一”很多人以为两者是对立的，但实际项目中往往是结合使用的：实例：电商系统的混合架构分布式拆分：将系统拆分为订单、支付、库存、用户 4 个独立服务（分布式）；集群部署：每个服务单独做集群 —— 比如订单服务部署...：分布式拆分 + 核心服务集群具体实践：业务拆分：按核心功能拆分为 3-5 个微服务（如用户、订单、支付、商品），非核心功能（如日志、监控）可暂不拆分集群部署：订单、支付等高频服务部署 2-3 节点集群...（如先拆订单、支付），非核心模块仍保留集群成熟期：全量分布式 + 各服务集群化，引入云原生技术（K8s、服务网格）提升可扩展性优化期：根据监控数据调整 —— 比如订单服务并发过高就扩容集群节点，商品服务代码冗余就拆分模块总结

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深度解析AI编程技术：从原理到实践，手把手教你落地

大模型工作原理设计稿解析：通过Figma等工具的API读取元数据，转成五维坐标数据（如{x:100, y:200, animation:{duration:0.5s}}）；视觉-代码映射：按"设计属性-...知识库建模与专家模式划分undefined把特征库结构化存成"专属知识库"（如{framework:'Vue3', indent:2}），并让大模型切换成对应"专家模式"（如"Vue3组合式API专家"...大模型核心能力支撑AST级特征提取：通过抽象语法树分析结构，避免表层模仿偏差；向量数据库检索：把代码特征转成向量，快速匹配规范，提升效率；细分参数加权：按原工程使用频率分配权重（如100%用组合式API...大模型优化原理：从"能用"到"好用"专家模式划分：按场景拆分能力（如"Vue3开发专家"），强化对应知识；微调参数技术：用少量项目规范数据微调模型，避免"泛而不精"；工作流Agent机制：多Agent分工协作...企业级Prompt基础构建：按业务场景（电商订单、金融支付）和技术栈分类沉淀模板，比如："基于Spring Boot 2.7，开发电商订单创建接口，含权限校验、库存预扣，输出Controller+Service

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【Nacos入门到实战九】从单体架构到微服务架构：微服务转型之路

通过将应用分成多个业务模块（如订单、支付、用户管理等），每个模块之间只通过定义良好的接口进行调用，而不直接依赖其他模块的内部实现。这一过程的目标是降低各模块间的耦合度，为后续拆分为微服务打好基础。...示例：将一个大型的单体应用按业务功能划分为： UserModule（用户管理模块） OrderModule（订单管理模块） PaymentModule（支付模块）通过模块化设计，确保每个模块之间的通信仅限于接口调用...3.2 服务拆分与重构在模块化基础上，可以开始将某些独立的业务模块拆分为微服务。拆分时应优先考虑以下几种模块：低耦合、高内聚的模块：如订单管理、库存管理等独立性较强的模块。...传统单体架构中通常使用一个共享的数据库来存储所有业务数据，但在微服务架构中，推荐使用数据库按服务拆分策略：每个微服务拥有自己的数据库：每个微服务管理自己的一套数据库和数据模型。...微服务架构转型的挑战数据一致性问题：在分布式系统中，保证跨服务的数据一致性是一个巨大的挑战，可能需要引入分布式事务管理机制（如SAGA模式、TCC 事务等）。 2.

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单体架构拆微服务：从评估到落地的全流程指南

汽车行业电商平台化架构演进之道

分布式后台系统设计要点：从高可用到高并发的全维度实践

猿设计23——真电商之订单中的那些秘密

领域驱动设计（DDD）：从理论到实践，构建复杂业务系统的核心方法论

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数据模型设计实战指南：从业务到落地的全流程方法论

高并发系统设计：从理论到落地的全链路解决方案

拆分的第一性原理——按业务域、一致性与团队边界来切，避免“为拆而拆”

数据开发数仓工程师上手指南(二)数仓构建分层概念

数据库分库分表方案实战案例指南：5大方案+避坑技巧（附真实项目案例）

与我一起学习微服务架构设计模式2—服务的拆分策略

二手车业务数字化平台架构实践

《前端那些事》如何更好管理 Api 接口

《前端那些事》如何更好管理 Api 接口

别再瞎拆微服务了！精准定义业务边界才是王道

百万QPS风暴：接口防刷实战指南

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