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- 第四点，依赖注入。如果你平时经常编写单元测试的话，对这个应该感受颇深。因为支持依赖注入的代码，更容易编写单元测试。但它的价值还不止于此，随着系统规模越来越大，对于直接在生产环境进行故障演练需求越迫切，因为这才足够真实。但是又要求不能对正常的业务数据产生影响，怎么做？那就只能单独准备演练数据，然后写入到单独的数据库中。 第四点，依赖注入。如果你平时经常编写单元测试的话，对这个应该感受颇深。因为支持依赖注入的代码，更容易编写单元测试。但它的价值还不止于此，随着系统规模越来越大，对于直接在生产环境进行故障演练需求越迫切，因为这才足够真实。但是又要求不能对正常的业务数据产生影响，怎么做？那就只能单独准备演练数据，然后写入到单独的数据库中。
- 总的来说，异步虽然能提升效率，但是还是无法在所有场景使用它。在实际工作中，往往我们会同时运用「同步」和「异步」，所以了解清楚它们之间的区别和优缺点是很有必要。 在电商的业务场景中，下单最常见的就是以下几个操作（顺序随便排的）。 扣减库存 核销优惠券 生成订单 总的来说，异步虽然能提升效率，但是还是无法在所有场景使用它。在实际工作中，往往我们会同时运用「同步」和「异步」，所以了解清楚它们之间的区别和优缺点是很有必要。 在电商的业务场景中，下单最常见的就是以下几个操作（顺序随便排的）。 扣减库存 核销优惠券 生成订单
- 做好高内聚低耦合，思路也很简单：定职责、做归类、划边界。首先，定职责就是定义每一个子系统、每一个模块、甚至每一个class和每一个function的职责。 比如，在子系统或者模块层面可以这样。 做好高内聚低耦合，思路也很简单：定职责、做归类、划边界。首先，定职责就是定义每一个子系统、每一个模块、甚至每一个class和每一个function的职责。 比如，在子系统或者模块层面可以这样。
- 数据库是系统的最后一座堡垒，非非非常极端的情况下，我们可以把一些「写数据」操作在「数据库访问框架」中给禁用了，让给所有资源都给到「读数据」。使得系统从表象上来看至少还是“活着站在那”的，虽然很多功能操作一下就是返回失败 数据库是系统的最后一座堡垒，非非非常极端的情况下，我们可以把一些「写数据」操作在「数据库访问框架」中给禁用了，让给所有资源都给到「读数据」。使得系统从表象上来看至少还是“活着站在那”的，虽然很多功能操作一下就是返回失败
- 怎么均衡的背后是策略在起作用，而策略的背后是由某些算法或者说逻辑来组成的。比如，导航中的算法属于「路径规划」范畴，在这个范畴内又细分为「静态路径规划」和「动态路径规划」，并且，在不同的分支下还有各种具体计算的算法实现，如Dijikstra、A*等。同样的，在软件系统中的负载均衡，也有很多算法或者说逻辑在支撑着这些策略，巧的是也有静态和动态之分。 怎么均衡的背后是策略在起作用，而策略的背后是由某些算法或者说逻辑来组成的。比如，导航中的算法属于「路径规划」范畴，在这个范畴内又细分为「静态路径规划」和「动态路径规划」，并且，在不同的分支下还有各种具体计算的算法实现，如Dijikstra、A*等。同样的，在软件系统中的负载均衡，也有很多算法或者说逻辑在支撑着这些策略，巧的是也有静态和动态之分。
- 不管怎样，如果每个解决方案中增加「重试」和「回滚」会大大提升程序的自我修正能力，以降低需要人为介入的比例。识别是否需要人为介入的方式就是类似于「对账」的机制，这个机制就是兜底的。最后还需要做一道选择题来防止混乱：确保参与者的接口符合「幂等性」，或者在中间件里做到「正好一次(Exactly-once)」。 不管怎样，如果每个解决方案中增加「重试」和「回滚」会大大提升程序的自我修正能力，以降低需要人为介入的比例。识别是否需要人为介入的方式就是类似于「对账」的机制，这个机制就是兜底的。最后还需要做一道选择题来防止混乱：确保参与者的接口符合「幂等性」，或者在中间件里做到「正好一次(Exactly-once)」。
- 完全相同的业务SQL时快时慢？特定时段慢？无规律偶发慢？在实际业务场景中，经常碰到业务SQL耗时不稳定的情况。本文从应用业务角度触发，以常见SQL偶发性能问题场景为例，指导如何进行优化以稳定查询性能。本文只讨论在业务在GaussDB(DWS)库内性能不稳定的情况，库外性能不稳定（C/S网络不稳定、客户端处理效率不稳定等）不在本次讨论。 完全相同的业务SQL时快时慢？特定时段慢？无规律偶发慢？在实际业务场景中，经常碰到业务SQL耗时不稳定的情况。本文从应用业务角度触发，以常见SQL偶发性能问题场景为例，指导如何进行优化以稳定查询性能。本文只讨论在业务在GaussDB(DWS)库内性能不稳定的情况，库外性能不稳定（C/S网络不稳定、客户端处理效率不稳定等）不在本次讨论。
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