架构师尼恩

以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。遇到职业难题，找老架构取经， 可以省去太多的折腾，省去太多的弯路。

Java Agent、Instrumentation、arthas 相关的面试题，是非常常见的面试题。以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

DDD 就是这种不可多得的微服务设计和拆分的理论和方法指导。宏观层面： 指导了微服务外部的建模，包括系统和系统之间， 微服务和微服务之间依赖关系的建模。微观层面：指导微服务内部的建模，包括 领域对象建模， 微服服务落地的各层关系的建模。正因为如此，DDD现在非常火爆，有其巨大生产价值、经济价值的， 绝不仅仅是一套概念那么简单。新项目都尽可能结合DDD进行设计建模、工程落地老项目也在使用DDD进行从点到面的改造，以榨取软件的最佳性能。

Java Agent、Instrumentation、arthas 相关的面试题，是非常常见的面试题。以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

限界上下文是语义和语境的边界。在问题空间，统一语言构成了团队对领域概念的统一表达，子领域形成了领域概念之间的边界。而在解空间，限界上下文可以看作是统一语言+子领域的结合体，统一语言在限界上下文内才具有明确的业务含义。以电商购物场景为例。在进行商品下单后，系统会生成一个订单；在用户付款完成后，系统也会生成一个订单；到了物流派送流程，系统还会生成一个订单。虽然这三个步骤中的领域概念都叫订单，但是他们的关注点/职责却不同：商品订单关注的是商品详情，支付订单关注的是支付金额和分润情况，物流订单关注的是收货地址。

高德商业框架（Gaode Business Framework），它是一种集成了业务身份与情境策略的综合性框架，由高德信息业务精心打造。其设计初衷是为了实现业务身份和场景策略的无缝对接。GBF深受TMF（技术管理框架）的启发，并融合了领域驱动设计（Domain-Driven Design, DDD）的先进思想，致力于为产品业务和技术开发提供一个既全面又高效，同时具备跨行业、多场景适应力的轻量级解决方案。GBF作为一种创新的业务框架，它不仅仅是一个技术工具，更是一种全新的商业思维。

互联网的行业的业务越来越复杂，面临与传统行业软件相同的问题；微服务的流行带火了DDD，以解决微服务拆分问题。了解了DDD流行的背景及业务价值后，下面我们对DDD是什么、有哪些优势、项目中如何实践，以及几个关键问题进行叙述。

DDD架构如何落地，是非常常见的面试题。以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，并且在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。当然，关于DDD，尼恩即将给大家发布一波视频 《第34章：DDD的学习圣经》， 帮助大家彻底穿透DDD。

领域知识包含多个层次和分类，其中通用的商业规则是领域模型的关键输入，而商家个性化不能下沉到领域模型层。DDD架构如何落地，是是非常常见的面试题。以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，并且在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。

作为一个业务架构师，第一要务是要有充分理解业务的能力，所以如何跟产品经理紧密配合，其实是一个业务架构师的核心能力。其次才是技术维度的能力，包括对六边形架构的把控，对多种设计模式的应用，对系统高并发和高可用性的应对经验等。后面所说的这些能力，对于一个技术宅来说是很好提升的，但对于前面的这个能力，可能就因人而异了。

携程用车订单业务包括接送机、包车、打车等产线，涉及订单状态管理、支付状态管理、供应商订单状态管理、履约状态管理等功能。履约状态关乎司机相关状态，完成订单需结清额外费用。携程租车订单业务涵盖订单状态管理、支付状态管理、押金扣除记录、供应商订单状态管理、履约状态管理等功能。履约状态主要涉及取还车相关状态。通过划分上下文和明确职责，各个领域负责自己的数据和领域知识。这样一来，订单不再涉及这些字段，而是由数据写入的业务方负责维护。因此，在后续与订单无关的业务逻辑发生变化时，订单无需进行修改。

在介绍 DDD 相关概念前，我们先探讨一下为何要采用领域驱动设计。在非领域驱动设计的项目中，我们通常会先进行数据库表的设计，然后根据表结构推导出相应的实体对象。这些实体对象仅仅是数据的载体，缺乏实际的行为。在这种设计模式下，业务流程实现仍属于面向过程，以数据为中心的过程式思想，开发过程可以理解为对数据进行移动、处理和实现的过程。而如果采用 DDD 的思想去设计，我们将构建一个基于面向对象原则的系统。

领域驱动设计（Domain-Driven Design），简称 DDD，并非一种框架或具体的架构设计，而是一种架构设计思想。其代表性著作便是“领域驱动设计之父”Eric Evans 的经典书籍《领域驱动设计》。DDD的核心目标是通过各种实用方法和技巧提炼出具有体现问题实质的领域模型，并通过保护和组织模型协作来解决领域问题，从而掌控问题领域本身的复杂性，也就是为什么DDD会被认为是软件核心复杂性的应对之道。

DDD架构如何落地，是是非常常见的面试题。以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，并且在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。当然，关于DDD，尼恩即将给大家发布一波视频 《第34章：DDD的学习圣经》， 帮助大家彻底穿透DDD。

首先，我们来回顾一下著名的康威定律：设计系统的组织，其产生的设计等同于组织之内、 组织之间的沟通结构。康威定律成立说明组织架构与系统之间必须匹配，但未强调合理。接下来，我们再看一下 DDD 中的康威定律，它的核心观点是系统架构主导组织架构。由于DDD立足于业务领域，回归业务本质，因此其与业务的契合度较高，更易于实现合理性。有些人可能会疑惑：如何划分团队才能与业务紧密结合？其实，这个问题的本质在于让DDD中的制约因素成为需要改变的目标。

微服务拆分、DDD 面试题，是非常常见的面试题。大家面试的时候， 可以参考以上的内容去组织答案，如果大家能做到对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。另外在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，并且在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。当然，如果面试过程中，项目low，简历low，表达low，也可以找尼恩进行简历再造、项目再造，

DDD架构如何落地，是是非常常见的面试题。以上的内容，如果大家能对答如流，如数家珍，基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，并且在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。最终，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer， 也就来了。当然，关于DDD，尼恩即将给大家发布一波视频 《第34章：DDD的顶奢面经》， 帮助大家彻底穿透DDD。

视频会员部门正在推进一个领域驱动的项目，期望运用 DDD 的一些理论，对会员技术体系的进行全面梳理。复杂度：业务复杂性（包括播放、购买、活动、内容展示、内容互动等全场景），以及技术复杂性（如业务规则、模块繁多、高并发、信息安全等），需要全面考虑。跨部门合作：目前的会员内容体系，涉及会员、直播中台、腾讯云、安平审核等多个部门，是一个典型的跨部门合作项目。体系梳理：会员业务涵盖内容展示、内容互动、内容合作和内容创新四个方面。领域模型：本文将重点借助领域图，将整个会员内容体系以直观的方式展现出来。

这种业务架构的演变路径，从侧面反映了互联网企业的演变路径。每种架构的好坏并非绝对，选择与否，仅取决于是否适应当前和可预见的未来。 本次分享主要介绍服务化到平台化的过程，即从服务细粒度到领域能力积累的演进过程。

领域驱动设计（Domain-driven Design，DDD）是一种软件设计方法，该方法的核心思想是将业务领域作为设计和开发的中心，强调对业务领域的深入理解、业务语言的建模以及领域对象的设计和实现。这样可以更好地将软件设计和业务需求紧密结合起来，从而提高软件的可维护性、可扩展性和可重用性，使得软件更加贴近业务需求。第1步： 战略设计战略设计主要从业务视角出发，包括了业务场景分析、领域建模、划分边界上下文三个阶段。限界上下文可以作为微服务设计的参考边界。第2步：战术设计。

在正式开始第6篇之前，尼恩说一下自己对DDD的 亲身体验、和深入思考。大大提升 核心代码业务纯度老的mvc架构，代码中紧紧的耦合着特定ORM框架、特定DB存储、特定的缓存、特定的事务框架、特定中间件，特定对外依赖解耦， 很多很多。总之就是 业务和技术紧密耦合，代码的 业务纯度低， 导致软件“固化”， 没法做快速扩展和升级。大大提升 代码工程测维扩 能力DDD进行了多个层次的解耦，包括 持久层的DB解耦，第三方依赖的隔离解耦，大大提升了 可测试度、可维护度、可扩展度更大限度 积累业务领域模型 资产。

在逻辑和数据扩展之外，Uber的很多团队都推出了自己适合自己领域的扩展模式。例如，与我们的展示架构绑定的很多集成都使用了基于DAG的任务执行逻辑。DDD 面试题，是非常常见的面试题。DDD的学习材料， 汗牛塞屋，又缺乏经典。《殷浩详解DDD：领域层设计规范》做到从0到1带大家精通DDD，非常难得。

在正式开始第4篇之前，尼恩说一下自己对DDD的 亲身体验、和深入思考。大大提升 核心代码业务纯度老的mvc架构，代码中紧紧的耦合着特定ORM框架、特定DB存储、特定的缓存、特定的事务框架、特定中间件，特定对外依赖解耦， 很多很多。总之就是 业务和技术紧密耦合，代码的 业务纯度低， 导致软件“固化”， 没法做快速扩展和升级。大大提升 代码工程测维扩 能力DDD进行了多个层次的解耦，包括 持久层的DB解耦，外依第三方赖的隔离解耦，大大提升了 可测试度、可维护度、可扩展度更大限度 积累。

在正式开始第二篇之前，尼恩说一下自己对DDD的 亲身体验、和深入思考。DDD的本质大大提升 核心代码业务纯度老的mvc架构，代码中紧紧的耦合着特定ORM框架、特定DB存储、特定的缓存、特定的事务框架、特定中间件，特定对外依赖解耦， 很多很多。总之就是 业务和技术紧密耦合，代码的 业务纯度低， 导致软件“固化”， 没法做快速扩展和升级。大大提升 代码工程测维扩 能力DDD进行了多个层次的解耦，包括 持久层的DB解耦，外依第三方赖的隔离解耦，大大提升了 可测试度、可维护度、可扩展度更大限度 积累。

epoll作为linux下高性能网络服务器的必备技术至关重要，Java NIO、nginx、redis、skynet和大部分游戏服务器都使用到这一多路复用技术。epoll的重要性，大厂面试必备，不少大厂在招聘服务端同学时，可能会问及epoll相关的问题。比如epoll和select的区别是什么？epoll高效率的原因是什么？

HBase（Hadoop Database的缩写）是一个开源的分布式、可扩展、高性能的NoSQL数据库，它是基于Google的Bigtable论文设计而来，构建在Hadoop生态系统之上。HBase的设计目标是为了处理海量数据，并且在这些数据上实现高效的实时随机访问。相比传统的关系型数据库，HBase提供了更适合大规模数据处理的数据模型和架构。本地模式是最简单的安装方式，适用于在本地单机上进行开发和测试。在本地模式下，HBase将运行在单一的Java进程中，数据存储在本地文件系统。

本文是《大数据Flink学习圣经》 V1版本，是 《尼恩 大数据 面试宝典》姊妹篇。这里特别说明一下：《尼恩 大数据 面试宝典》5个专题 PDF 自首次发布以来， 已经汇集了 好几百题，大量的大厂面试干货、正货 。 《尼恩 大数据 面试宝典》面试题集合， 将变成大数据学习和面试的必读书籍。于是，尼恩架构团队 趁热打铁，推出 《大数据Flink学习圣经》，《大数据HBASE学习圣经》《大数据Flink学习圣经》 后面会不断升级，不断 迭代， 变成大数据领域 学习和面试的必读书籍，最终，帮助大家成长为 三栖合一

尼恩在指导简历的过程中， 高并发、分布式核心组件是一项很重要的指导。在所有的高并发、分布式核心组件：分布式ID 是核心中的核心、重点中的重点。分布式ID 组件，是整个系统 黄金链路上的关键组件、黄金组件，如果分布式ID 组件出现问题，整个黄金链路上关键动作都无法执行，这就会带来一场灾难，一定是P0级大灾难。对于架构师、高级开发来说， 分布式ID的方案和架构，是重点。

从Java高薪岗位和就业岗位来看，云原生、K8S、GO 现在对于 高级工程师/架构师 来说，越来越重要。所以，尼恩给大家写了一个 从Java 快速 转型 Java+ GO 双栖 高手的 PDF 《Go学习圣经 - 技术自由圈 版》。

从0开始，手写一个Redis的学习价值在于：可以深入地理解Redis的内部机制和原理，Redis可谓是面试的绝对重点和难点；从而更好地掌握Redis的使用和优化；帮助你提高编程能力和解决问题的能力；手写一个Redis可以作为一个优质的简历轮子项目，注意，是高质量的简历轮子项目。

1）管理DB， 提供抽象；2）缓存；3）保证可恢复性。DM将DB从文件抽象为了数据项的集合，使得上层模块不再需要关系文件细节。在提供抽象时，没有提供Delete(x)的操作， 这是由VM造成的。由于DM的缓存，数据的位置将会有"内存"和"磁盘"的概念，这两个位置之间的数据是需要同步的。DM通过日志的方式来保证可恢复性。DM的可恢复性保证，需要得到上层模块对两个规则的支持, 而这是由VM模块完成的. 其他DM的细节请参考代码注释。一作：Marry。

无论您是初学者还是有一定经验的开发人员，本文提供了丰富的知识和实用的技巧，助您优化系统性能、最大程度地利用资源，并提升应用程序的稳定性和安全性。最后，我们讨论了日志管理的重要性，并提供了一些实用的建议。通过这些调优实操，您将能够充分发挥Linux服务器和Spring Boot内置的Tomcat的潜力，满足项目的性能需求，提升用户体验，并确保系统在高负载和大流量的情况下依然稳定可靠。此外，我们强调了使用安全的密码存储策略的重要性，并提供了一些防止常见安全漏洞和攻击的建议，以确保应用程序的安全性。

在指导简历的过程中， 线上问题排查、Java 调优是一项很重要的指导。对于架构师、高级开发来说， 调优和线上问题排查是 核心内容， 更是内功中的内功。尼恩团队结合资深架构经验和行业案例，给大家梳理一个系列的《Java 调优圣经》PDF

一亿用户量，平均每人每天10次的业务量，要求并发数在5000以上，峰值在5w到10w之间，QPS在25w以上, 如何进行压测？如何进行调优？对于架构师、高级开发来说， 调优是 核心内容， 那么压测更是内功中的内功。尼恩团队结合资深架构经验和行业案例，给大家梳理一个系列的《Java 调优圣经》PDF

在40岁老架构师尼恩的读者社群（50+）中，很多小伙伴拿不到offer，或者拿不到好的offer。尼恩经常给大家 优化项目，优化简历，挖掘技术亮点。在指导简历的过程中，Java 调优是一项很重要的指导。问题是，很多小伙伴，连一点调优的基础都没有， 当然，连高并发的场景也搞不清楚。一亿用户量，平均每人每天10次的业务量，要求并发数在5000以上，峰值在5w到10w之间，QPS在25w以上, 如何进行压测？如何进行调优？对于架构师、高级开发来说， 调优是 核心内容， 那么压测更是内功中的内功。

SpringBoot假死，线上十万火急，怎么办？对于架构师、高级开发来说， 调优和线上问题排查是 核心内容， 更是内功中的内功。尼恩团队结合资深架构经验和行业案例，给大家梳理一个系列的《Java 调优圣经》PDF

Gin 是一个基于 Go 语言的 Web 框架，它具有高性能、易学易用、轻量级等特点，被广泛应用于构建 RESTful API 和微服务等场景。Gin 框架提供了丰富的中间件支持，可以方便地实现请求路由、参数解析、日志记录、错误处理等功能。Gin 框架的设计灵感来自于 Martini 框架，但相比之下，Gin 框架更快、更稳定、更易用。

很少有小伙伴能从0开始 搭建一套SpringCloud微服务脚手架（SpringCloud+ Dubbo + Docker + Jenkins）。然而，零基础 搭建一套SpringCloud微服务脚手架（SpringCloud+ Dubbo + Docker + Jenkins），这个实操对大家来说，至关重要。本文也收入了咱们的 10W字 至尊宝典 《SpringCloud alibaba 学习圣经》最新升级版， 《SpringCloud alibaba 学习圣经》宝典从此升级到了V3版本。

现在拿到offer超级难，甚至连面试电话，一个都搞不到。尼恩的技术社群中（50+），很多小伙伴凭借 “左手云原生 + 右手大数据 + SpringCloud Alibaba 微服务“三大绝活，拿到了offer，并且是非常优质的offer，据说年终奖都足足18个月 ，非常令人羡慕。问题是：“左手云原生 + 右手大数据 + SpringCloud Alibaba 微服务“ 内容非常多，实操的环境非常复杂，底层原理很深。米饭要一口一口的吃，不能急。在这里，尼恩从架构师视角出发，左手云原生 + 右手大数据

云原生的核心组件是 Docker + K8S，但是 Docker 又很难。在这里，尼恩从架构师视角出发，Docker + K8S 核心原理做一个宏观的介绍。