软件复用的最小粒度应等同于其发布的最小粒度。 ## CCP 共同闭包原则 (Common Closure Principle) 为了相同目的而同时修改的类，应该放在同一个模块中。对大部分应用程序而言，可维护性的重要性远远大于可复用性，由同一个原因引起的代码修改，最好在同一个模块中，如果分散在多个模块中，那么开发、提交、部署的成本都会上升。 CRP 共同复用原则 (Common Reuse Principle) 改进：· 我们只需要了解一个框架的内容变化，而不是数十个模块的内容变化 • 升级的时候只需要升级一个框架版本，而不是数十个模块版本的升级 减轻心智负担，提高模块可维护性，更容易保证各业务项目的模块版本一致性 - 减轻心智负担，提高模块可维护性，更容易保证各业务项目的模块版本一致性 ## 模块化设计-常见问题 虽然框架每一个模块都按照低耦合设计，模块可以选择性引入，但在使用时也得全量下载完整框架代码。 十个模块的内容变化 • 升级的时候只需要升级一个框架版本，而不是数十个模块版本的升级 • 统一的模块化设计可以减少不必要的逻辑实现，提高模块性能及易用性 • 减轻开发人员的心智负担，提高模块可维护性，更容易保证各业务项目的模块版本一致性 ## 统一框架设计-形成技术沉淀 ![Image](/uploads/documents/0/b/7/5/0b75cadc74cad743cba13b7c359b8600/p18_1

测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2. 质量缺乏保障 3. 系统可维护性差 4. 开发过程透明度差 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 青铜时代 ![Image](/uploads/documents/3/8/9/4/3894e5dd4516ea85 3. Github国内连接 4. 回滚 5. 多国机房的问题 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有问题是如何被解决的 1. 迭代周期漫长 2. 质量缺乏保障 3. 系统可维护性差 4. 开发过程透明度差 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 要想富先修路 ![Image](/uploads/documents/3/8/9/4/3894e5dd4516ea

妥善的处理、适配，也是我们一直思考的问题。而好的差异化处理方案可以提升代码的可维护性、降低质量隐患、提升开发效率。我们从复用设计层面出发，探索出页面复用模式、组件复用模式、“组件+逻辑复用”模式等三种复用设计方式，并且根据不同的场景下采用不同的复用模式，可以较好地处理跨端差异化问题，同时能兼顾效率提升、性能体验和可维护性。 #### 3.3.1 差异化下的复用方式 我们自研的复用框架提供两种复用模式，如下图所示： 式做不到动态移除）。 ## 组件复用模式 ## 优势 1) 轻便灵活：组件如插件般可随意插拔、拼接、定制，可较好解决 App 和小程序双端的差异性问题，针对差异点双端可以独立实现，提高项目的可维护性。2) 性能较好：页面容器依然是小程序原生组件，如滚动、滑动组件采用原生可减少性能损耗，另外组件分布式 setData 渲染有更好的性能，不会像整页一次性渲染导致 setData 数据量较大影响首屏加载性能。3) ## 劣势 1) 提效有限：组件模式只能复用组件内的代码，代码复用率较低，页面容器、逻辑层、网络层小程序依然要自己维护一份代码。2) 复用组件维护成本高：组件的接口要考虑组件升级迭代的兼容性、可维护性问题，管理不当，容易产生质量隐患。3) 接入成本较高：小程序需要实现 RN 的页面逻辑，然后按照组件接口进行接入，有更高的接入成本。 两组复用模式各有利弊，页面模式复用率高，但是灵活性低、性能欠

字化平台服务。 ## 业务挑战 随着业务发展带来的数据量激增，存放在 Oracle Exadata 一体机数据周期越来越短，分库分表的设计满足不了时效需求，统计分析依赖存储过程，系统的扩展性和可维护性不高。业务高峰时期单机遇到性能瓶颈，故障风险较高，数据同步 T+1 的分析时效不够。 中通快递希望数据库在满足强一致分布式事务的基础上，支持高并发读写，提供灵活的在线扩展能力，并且可以与 Spark 业务需求，支持在线横向扩展，随时上下线存储和计算节点，应用无感知。 • 数据存储周期从 15 天支持到 45 天。 OLTP 和 OLAP 分离，支持更多业务维度的分析。 - 整体架构清晰，可维护性增强，显著降低总体成本。 ### 5.4 零售 # 多点DMall TiDB 助力新零售 “业财一体化” 运营 多点DMall是全球领先的数字零售解决方案服务商，截止2020年7月底，多点DM

种构建和运行应用程序的技术体系和方法论，以 DevOps、持续交付、微服务和容器技术为代表，符合云原生架构的应用程序应该：采用开源堆栈（k8s+Docker）进行容器化，基于微服务架构提高灵活性和可维护性，借助敏捷方法、DevOps 支持持续迭代和运维自动化，利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。 #### 1.1.2 云原生安全 云原生安全作为云原生的伴生技术，旨在解决云原生技 同时维护开源组件的合法使用。 开源组件中的风险检测：开源组件的风险包括安全漏洞、组件可信度、社区活跃程度、漏洞修复状态等。应建立有效的流程机制，对风险进行周期性的检测，及时了解和应对潜在的安全和可维护性风险，以确保系统的稳定性和安全性。 #### 4.1.2 镜像安全 镜像基于特殊文件系统为要运行的容器提供所需的程序、库文件以及运行所需的配置参数等，由于自身特性，在构建完成后则不会被改变，我

附录 2：现代 C++ 的最佳实践 …… 82 常用工具 …… 82 代码风格 …… 82 整体性能 …… 82 代码安全 …… 82 可维护性 …… 82 可移植性 …… 83 ## 序言 ## 引言 C++ 是一个用户群体相当大的语言。从 C++98 的出现到 C++11 的正式定稿经历了长达十年多之久的积累。C++14/17 方法，介绍一些笔者个人的、不是随处可见的、非常识性的最佳实践，并如何保证代码的整体质量。 常用工具 TODO: 代码风格 TODO: 整体性能 TODO: 代码安全 TODO: 可维护性 TODO: 可移植性 TODO:

本章就解决该问题，内容包括： 平衡法则 构建正则前提 准确性 效率 #### 6.1. 平衡法则 构建正则有一点非常重要，需要做到下面几点的平衡： 匹配预期的字符串 不匹配非预期的字符串 可读性和可维护性 效率 #### 6.2. 构建正则前提 ##### 6.2.1. 是否能使用正则？ 正则太强大了，以至于我们随便遇到一个操作字符串问题时，都会下意识地去想，用正则该怎么做。但我们始终要提 正则。一般进行验证操作之前，都要经过 trim 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[\+-]?(\d+)?(\.)?(\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 #### 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段：

本章就解决该问题，内容包括： 平衡法则 构建正则前提 准确性 效率 #### 6.1. 平衡法则 构建正则有一点非常重要，需要做到下面几点的平衡： 匹配预期的字符串 不匹配非预期的字符串 可读性和可维护性 效率 #### 6.2. 构建正则前提 ##### 6.2.1. 是否能使用正则？ 正则太强大了，以至于我们随便遇到一个操作字符串问题时，都会下意识地去想，用正则该怎么做。但我们始终要提 分的正则。一般进行验证操作之前，都要经过 trim 和判空。那样的话，也许那个错误正则也就够用了。也可以进一步改写成： /^[-]?(\d)?(\.\)?(\d+$/，这样我们就需要考虑可读性和可维护性了。 #### 6.4. 效率 保证了准确性后，才需要是否要考虑要优化。大多数情形是不需要优化的，除非运行的非常慢。什么情形正则表达式运行才慢呢？我们需要考察正则表达式的运行过程（原理）。 正则表达式的运行分为如下的阶段：

业务痛点 运维 中间件 稳定性 ## 选择 MyCat TIDB Mysql 分片 ## 选型测试 Mysql 主从分表：活动 延迟 Mycat：进行过 100 张分表处理，复杂度、可维护性高 TIDB：进行生产数据导入和实时同步进行数据测试。当时 beta 版本 ## 上线 数据全量导入 TiDB 用 Syncer 实时同步增量 根据时间敏感度逐步分业务线迁移 2018年3月15日，全平台业务完成切换！