年年来，研究的重点放在数字化业务管理理的组织治理理与 动态投资组合管理理，最⼤大化投资成效。 2016年年翻译出版了了著作《精益企业》。 演进式架构 让架构可以快速跟上业务发展与技术⽣生 态变化，并保持稳定 变化 tech ecosystem business ux everything changes all the time! 当事物在以不不可预期 的⽅方式持续改变时， 怎么可能进⾏行行有效的 supports guided, incremental change across multiple dimensions. 演进式架构⽀支持 在各个架构设计维度上， 沿着特定⽅方向进⾏行行频繁增量量式变更更。 guided 沿着特定⽅方向（guided）的演进 guided 架构“适应性函数 （Architectural Fitness Functions）” 对⼀一些架构特征提供客观的⼀一致性评估。 Contract Correlation IDs Chaos Monkey incremental change “架构量量⼦子（architectural quantum）”是⼀一个可独 ⽴立变化并部署的单元组件，其具有⾼高功能内聚性， 包含⼀一个系统正常⼯工作所需的所有结构要素。 Checkout component component component database component

supports incremental, guided change as a first principle across multiple dimensions. 在多维度上，刻意引导下的增量改变作为第一原则。 Any organization that designs a system will produce a design whose structure is a copy TO: 跨职能的团队，对业务能力端到端负责。 多维度 Multiple Dimensions evolvability 安全架构 领域架构 … … 增量变化 Incremental Change v∝c where c = cycle time v = maximum speed of new generations http://www

Cellar—节点高可用 Cellar—节点高可用 • 秒级容灾 无数据迁移 • 节点静默升级 中心节点 A节点 1分片主 2分片备 B节点 1分片备 2分片主 分片1复制 回写增量log 分片2复制 分片2复制 分片1复制 客户端 分片1&2 log Cellar—异地容灾 • 多机房建设 网络延迟大 专线稳定性差 • 异地容灾需求 跨集群数据同步 Cellar—异地容灾

���DDD�� 和坚 AGENDA 01 为什什么DDD落地难 02 从需求到代码 03 当需求发⽣生变化时 04 把⼤大象塞进冰箱 01 为什什么DDD难落地 从2003年年由Eric Evans提出DDD以后，在软件开发领域⼀一直 都是雷雷声⼤大，⾬雨点⼩小。这⼏几年年之所以开始⽕火起来，主要的功 劳也要给队友“微服务”，那么这是为什什么呢？ DDD的⽬目标是什什么 软件设计的⻔门槛是什什么 成订单，然后调⽤用订单仓库进⾏行行保 存，保存成功后会让事件发布器器发布订单已创建事件 软件中最痛苦的就是需求经常发⽣生变化，这也是DDD想要解 决的问题之⼀一， 03 当需求发⽣生变化时 为什什么需求会变化？ 需求提出者不不⼀一定想好了了 需求提出者的问题变化了了 沟通过程信息丢失 需要增加⼀一些业务逻辑时 3.创建订单服务收到命令后，会把创建订单命令转换成订单，然后调⽤用订单仓库进⾏行行

们全mock掉了。 每当业务逻辑变化了，代码中要增减相应的mock语句；每当依 赖服务上线后，要把测试用例中对应的mock语句去掉。对测试 用例的修改工作贯穿于整个开发工作之中。 3. 我和某同事通过服务框架进行调用联调，结果另一同事也把同 名服务挂了上来，不幸的是，他的服务版本和我们的不一样， 结果，一系列的灵异状况发生了… 4. 依赖的远程服务逻辑发生变化了，但负责它的团队没有通知到 我，结果上线后直接导致生产事故。 应用服务契约测试 契约测试 通过mock手段可以解决外部不可控因素对本地调测的影响，如果真实的外 部服务改变了，我们的mock数据也要随之改变，但 问题是： 我们如何及时感知到服务接口/逻辑发生变化了？ 解决方法：契约测试 通过将契约测试集成到CI流程中，在构建的过程中完成接口的联调测试，和 接口变动的验证测试，从而实现对接口变动的及时感知。 Consumer 报告 Provider

航线报价最全 • 实时性最好 • 产品最丰富 • 预定最流畅 ⾯面临问题 航班舱位时刻变动 供应商规则调整密集 航司政策各有不不同 供应商的office权限不不⼀一致 运价规则变化繁多 GDS数据成本不不菲 低价缺失 报价不不全 变价 海海量量数据 • 规则量量 • 供应商规则量量2亿+ • 运价规则1亿+ • 报价量量 • 国内国际航线28万 * 供应商数千，不不少供应商 上千万条规则 • 定价规则按供应商分库 • 问题 • 供应商规则更更新频繁 • 单次搜索要计算所有供应商规则 • DB读写压⼒力力⼤大 • 舱位状态变化频繁 • 热点航线问题 • 计算量量巨⼤大 报价引擎 索引 搜索引擎核⼼心 • 规则库 => 索引库 • 规则库写⼊入量量⼤大，集群峰值达20K TPS • 要求同步延迟很低，不不超过60s

因为过去所发⽣生的对业务有意义的信息都会 通过某种形式保存下来。事件⻛风暴暴能够让领 域专家和⼯工作坊参与者⼀一起明确在业务上究 竟是什什么领域模型发⽣生了了什什么改变，最终的 软件系统需要关注业务过程中发⽣生的业务数 据的变化。 事件⻛风暴暴示例例 订单 已创建 订单 已⽀支付 商城库存 已扣减 仓库库存 已占⽤用 商品 已创建 订单 已撤销 商城库存 已增加 出库单已 ⽣生成 出库单已 决多个问题时，则需要根据限界上下 ⽂文的划分原则（后⾯面⼏几⻚页会详细描述） 对聚合（领域模型）进⾏行行拆分，拆分 后对应的领域模型划分到不不同的限界 上下⽂文中； 3.上⾯面环节中所定义的问题⼤大⼩小（需 考虑问题的变化原因、内在逻辑等） 需与领域专家共同讨论完成。 限界上下⽂文示例例 销售⼦子域 客服⼦子域 仓储⼦子域 商品 商品上下⽂文 投诉单 投诉上下⽂文 物流 回调 物流上下⽂文 订单

全方位建模的可能性和必要性  核心类  状态多事物（彩色建模）实体责任起点聚合的根  图形界面  质量要求很高的系统，每个类 建模 要点  从类名思考修饰词（形容词）  从行为思考状态变化  从状态属性思考状态名称  优先用原生形容词，防止换汤不换药  有进有出  警戒条件之和必须是完备集（“其他”）且不重叠 吃饱了没？吃饱好干活 建模 打车领域 建模 实现

内存池 • 内存对齐 • CPU Affinity • 网卡多队列 • 用户态协议栈（DPDK） 极光推送后台系统架构 05 基础组件服务化 • 业务方透明 • 统一管理 • 屏蔽后端变化 • AutoScale，Failover，AutoRecover • JMQ - RabbitMQ, RocketMQ • JCache - Redis, LevelDB(PIKA) 极光推送后台系统架构

小程序的前端构成 小程序的业务主要分为，核心购物流 程，活动玩法，辅助页面三类 复用购物流程———同步器 • 主购物流程由于登录，支付，TAB原因，无法插件化 • 微信小程序间跳转策略的变化，使得无法集中在一个小程序上实现购 物流程，只能每个小程序都具备。 • 同步器中包含了最新的购物流程文件包——订单，购物车，商品详情 ，个人中心等 • 同步器同步代码，启动新小程序时，在购物主流程上的情况下，同步