CQRS架构实战

1.CQRS架构图 2.什么是CQRS 这里只通过Udi Dahan的《Clarified CQRS》文章中的一张图片简要介绍一下： UI上有两种类型的操作：命令和查询，例如显示销量最好的5个产品就属于查询 CQRS架构的优点 CQ两端架构分离、相互不受束缚，各自独立设计、扩展 C端通常结合DDD，解决复杂的业务逻辑；Q端轻量级查询，多种不同的查询视图通过订阅事件来更新 C端通过分布式消息队列水平扩展， 天然支持削峰 EDA架构，整个系统各个部分松耦合，可扩展性好 架构层面做到无并发，实现Command的高吞吐 技术架构和业务代码完全分离，程序员不用关心技术问题 更方便的分工合作 CQRS架构的缺点

『互联网架构』软件架构-实战Hystrix实战（96）

（一）Hystrix 介绍 官网 https://github.com/Netflix/Hystrix 学习直接看 https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki （二

【架构实战】全链路压测实战与架构优化

：数据库连接池耗尽现象：大量请求超时排查：查看连接池监控解决：优化慢查询、增加连接池、读写分离案例2：FullGC频繁排查：jstat-gcutilpid100010解决：增大堆内存、优化对象创建六、架构优化实践 1.数据库优化连接池配置（HikariCP）：最大连接数：50最小空闲连接：20连接超时：3秒SQL优化：添加适当索引避免全表扫描使用分页查询2.缓存优化多级缓存架构：L1：本地缓存（Caffeine）

RocketMQ实战(二)-架构

RocketMQ由四个角色组成 Producer: 消息生产者 Consumer:消费者 Broker: MQ服务，负责接收、分发消息 NameServer:负责MQ服务之间的协调 2 RocketMQ架构方案 remoting模块架构 ?

微前端架构实战

微前端架构实战 如何实现多个应用之间的资源共享？ 之前比较多的处理方式是npm包形式抽离和引用，比如多个应用项目之间，可能有某业务逻辑模块或者其他是可复用的，便抽离出来以npm包的形式进行管理和使用。 可以理解微前端是一种将多个可独立交付的小型前端应用聚合为一个整体的架构风格。 这种架构目前有多种方案，都有利弊之处，但只要适用当前业务场景的就是好方案。 微前端并没有技术栈的约束。每一套微前端方案的设计，都是基于实际需求出发。 使用微前端架构就可以解决问题，在保留原有项目的同时，可以完全使用新的框架开发新的需求，然后再使用微前端架构将旧的项目和新的项目进行整合。 独立部署与发布 在目前的单页应用架构中，使用组件构建用户界面，应用中的每个组件或功能开发完成或者bug修复完成后，每次都需要对整个产品重新进行构建和发布，任务耗时操作上也比较繁琐。

【架构实战】缓存架构 Redis 集群部署

二、单机Redis的瓶颈单机Redis虽然性能优异，但存在以下问题：容量限制：受单机内存限制可用性风险：单点故障导致整个缓存层瘫痪性能瓶颈：无法水平扩展三、Redis集群架构1.Redis主从复制展开代码语言 选择合适的架构（主从/Sentinel/Cluster）需要根据业务规模和可用性要求来决定。思考题：在你的项目中，为什么选择了当前的Redis架构？有没有遇到过集群相关的问题？个人观点，仅供参考

Golang 简洁架构实战

luozhiyun的博客：https://www.luozhiyun.com/archives/640 由于golang不像java一样有一个统一的编码模式，所以我们和其他团队一样，采用了 Go 面向包的设计和架构分层这篇文章介绍的一些理论 The Clean Architecture 在简洁架构里面对我们的项目提出了几点要求： 独立于框架。该架构不依赖于某些功能丰富的软件库的存在。 对于简洁架构来说分为了四层： Entities：实体 Usecase：表达应用业务规则，对应的是应用层，它封装和实现系统的所有用例； Interface Adapters：这一层的软件基本都是一些适配器

【架构实战】消息队列 Kafka 架构分析

orders├──Partition0(Leader:Broker-1)├──Partition1(Leader:Broker-2)└──Partition2(Leader:Broker-3)三、Kafka架构设计分区机制并行处理 replication-factor13.生产消息展开代码语言：BashAI代码解释bin/kafka-console-producer.sh--topicorders\--bootstrap-serverlocalhost:9092五、实战应用场景场景 理解其架构原理，对系统设计和性能优化至关重要。思考题：在你的项目中，哪些场景适合使用Kafka？有没有遇到过消息丢失或重复的问题？个人观点，仅供参考

【架构实战】TomcatNginx性能调优实战

【架构实战】微服务安全架构：OAuth2.0 + JWT实战

一、微服务安全概述微服务架构下，安全是一个核心挑战：安全威胁：认证信息泄露Token被伪造跨站请求攻击（CSRF）越权访问二、OAuth2.0协议1.OAuth2.0授权流程展开代码语言：TXTAI代码解释 returnNimbusJwtDecoder.withJwkSetUri("http://auth-server/oauth2/.well-known/jwks.json").build();}}三、JWT实战 HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);returnexchange.getResponse().setComplete();}returnchain.filter(exchange);}}七、总结微服务安全架构核心要点

读书笔记《业务架构·应用架构·数据架构实战》

读书笔记《业务架构·应用架构·数据架构实战》

【架构实战】云原生架构设计原则

SpringCloud、DubboDevOps开发运维一体化Jenkins、GitLabCI持续交付快速可靠的发布ArgoCD、Spinnaker三、云原生设计原则1.微服务化展开代码语言：TXTAI代码解释传统架构 ：单体应用→微服务架构好处：独立部署、技术多样、快速迭代2.容器化部署展开代码语言：DockerfileAI代码解释#Dockerfile示例FROMopenjdk:11-jreWORKDIR/appCOPYtarget 应用作为无状态进程运行端口绑定-通过端口绑定导出服务并发-通过进程模型扩展易处理-快速启动和优雅停止开发/生产平等-开发、预发布、生产环境尽量一致日志-把日志当作事件流管理进程-将管理任务当作一次性进程五、云原生架构模式 /CD：ArgoCD、JenkinsX消息：Kafka、RocketMQ编程框架Java：SpringCloudAlibabaGo：GoKit、KratosRust：Tokio七、云原生安全1.零信任架构展开代码语言

【架构实战】数据脱敏与隐私保护架构

【架构实战】API网关架构设计（KongAPISIX）

一、为什么需要API网关在微服务架构中，客户端直接调用后端服务会带来诸多问题：客户端复杂度高：需要知道所有服务地址，调用逻辑复杂横切关注点重复：每个服务都要实现认证、限流、日志安全风险：后端服务直接暴露 存在安全漏洞难以统一治理：无法统一监控、限流、降级API网关作为统一入口：路由转发：请求路由到后端服务负载均衡：多实例负载认证授权：统一身份认证限流熔断：流量控制日志监控：请求链路追踪二、Kong网关实战 data"config.add.headers=X-Kong-Request-ID:$(uuidgen)"\--data"config.remove.headers=User-Agent"三、APISIX网关实战 /JSONNginxconf服务发现Consul/EurekaConsul/Nacosupstream限流本地/Redis本地/Redis需扩展KongvsAPISIX详细对比维度KongAPISIX架构 title:"KongLatency"targets:-expr:histogram_quantile(0.99,rate(kong_latency_ms_bucket[5m]))六、总结API网关是微服务架构的核心组件

【架构实战】数据仓库分层架构（ODSDWDDWSADS）

一、数据仓库分层概述数据仓库分层是数据架构的核心设计，合理的分层能：降低复杂度：逐层处理，减少依赖提高复用性：中间层可供多个应用使用便于数据溯源：问题定位更简单隔离变化：上游变化不影响下游二、分层架构1 .经典四层架构展开代码语言：TXTAI代码解释┌─────────────────────────────────────────────────┐│数据源层（ODS）││OperationalDataStore avg_order_amount"))report.write\.format("parquet")\.mode("overwrite")\.saveAsTable("ads_shop_report")七、总结数据仓库分层是数据架构的基础

实战 MySQL 高可用架构

业界流传一句话：没有做过运维的程序员不是好架构师。 不知是真是假。 配置 MySQL 主从复制架构。 将 MySQL 主从改为主主复制架构。 两台服务器搭建 keepalived 环境监控 MySQL 和自动重启 MySQL。 二、主主复制的原理 对于 MySQL 的主主架构，其实原理就是两台服务器互为主从，双向复制。 ，需要注意的是后续搭建的主主架构是基于主从架构来的，区别就是修改了一部分配置。 五、配置主主架构 5.1 步骤 配置主主架构就是在主从架构中交换下配置信息。步骤如下： 在节点 node2 上创建复制账户。 查看二进制日志文件和位置信息。

云端 AI Agent 架构实战

云端 AI Agent 架构实战：Google ADK 5 种 Skill 编排模式的工程化落地Agent 技术栈正在经历从原型验证到生产部署的跨越。 但"能跑"和"能扛"之间，差的就是架构设计。本文从云部署和 API 工程化的视角出发，拆解 ADK 中 5 种 Skill 编排模式的架构选型逻辑、部署策略和资源开销优化方案。 映射到云架构中，本质就是一条同步处理流水线。 二、Parallel Fan-Out：多源并发查询架构架构定位一个请求同时分发到多个 Skill 并行执行，最后聚合。对应到云端就是典型的扇出-聚合模型，和微服务的并行调用本质一致。 三个实战经验：1.

零信任实战架构总结

此报告主要参考了《零信任实战白皮书》，结合自己对零信任的理解，做了一个精简的总结，做参考。 二、零信任实现架构 目前有零信任实践的公司，大多都是采用SDP架构（software define perimeter）,SDP架构主要包括三大组件：SDP控制器（SDP Controler）、SDP发起客户端 此方案，对架构进行抽象后的架构示意图如下： ? 办公安全零信任架构： ? ? 远程办公需求零信任实现： ? 落地建设可分为：全新建设零信任架构网络、在已有网络架构上改造升级，两种情况。

游戏架构上云实战

导语：近年以来，随着游戏市场的玩法不断丰富多样化，游戏后台技术架构对与存储、网络、计算、安全等基础资源的能力要求也逐步提升，如何合理的规划业务架构，选择合适的上云方案，会对业务的架构扩展性以及运营稳定性 本文作者结合过往支持大型多人在线类游戏以及公有云上客户上云方案的经验，对游戏架构上云的架构规划以及架构扩展性等问题展开描述，帮助游戏开发者和运维更准确的规划架构上云方案。 本文作者提出一个新的思路：技术架构类型。所谓技术架构，是指抛开玩法和策划品类的纬度，单纯从技术角度来分析一下游戏类型。目前市面上主流的游戏玩法，从技术结构上看主要有两种类型： 1. 制定游戏架构上云方案 明确了前两个问题之后，即可根据业务的实际情况，选择适合的上云方案，这里列举几种常见的上云方案产品组合，帮助读者参考对比： 架构方案对比 技术特点 适应类型 网络延迟 容灾效果 维护复杂度 结语：游戏架构迁移上云，并不是简单的在云提供的风和水电基础环境中，把旧的业务架构复制一遍，其核心思路是利用好公有云的资源和产品优势，选择适合自己业务类型的产品和方案，通过上云的迁移，实现业务的可用性、架构扩展性

多级缓存架构实战指南

在高并发系统中，缓存是提升性能的核心手段，但单一缓存架构往往无法兼顾"性能、一致性、可用性"三大核心诉求。 三、实战准备：环境搭建与核心依赖 我们将基于SpringBoot3.2构建实战项目，实现"本地缓存（Caffeine）+Redis+MySQL"的三级缓存架构，技术栈版本如下（均为最新稳定版）： JDK <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>multi-level-cache-decorator</name> <description>多级缓存架构装饰器模式实战 十、总结 本文通过"理论+实战"的方式，详细讲解了如何用装饰器模式实现多级缓存架构，核心要点： 多级缓存的核心价值是"就近获取数据"，平衡性能与可用性。 通过本文的学习，你不仅能掌握多级缓存和装饰器模式的核心逻辑，还能直接将实战代码应用到生产环境中，解决高并发系统的性能瓶颈。