访问外界系统（调用外界系统）的技术相关实现。 干系人: 外界系统 诉求: 稳定调用外部系统 技术点: 使用和适配外部系统模型，隔离和快速诊断错误 工作内容: - 学习和使用外部系统，如数据库，邮件系统 - 适配外部系统模型，如SQL映射到模型对象 模型内容: • PO • 第三方Protobuffer • 第三方SDK 腐化案例： 业务逻辑和外部调用逻辑混合 如一个方法里即处理业务逻辑又调用SQL

## 微服务架构与领域驱动设计 王磊 ## 关于我   ## 华为 - 2012技术专家 • 中国首批EXIN DevOps Master教练 • 西安DevOps Meetup 联合发起人 • 《消费者驱动契约测试-Pact》译者 • 《使用SpringBoot/Cloud构建微服务》视频作者(StuQ) 01 微服务架构与DDD 02 领域驱动设计的核心 03 基于事件风暴的DDD实践 ## 什么是微服务架构  ## 领域驱动设计 ![Image](/uploads/documents/4/0/7/5/40750bf1f86244

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李劲松/胡争 FLINK FORWARD #ASIA 2020 #1 #2 #3 #4 常见的CDC 为何选择 Flink 如何实时写 未来规划 分析方案 + Iceberg 入读取 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## #1 常见的CDC分析方案 ## 离线 HBase 集群分析 CDC 数据 ↓ ## MySQL 3、通过RegionServer定位HFile，Server的优化和缓存完全用不上。 4、数据格式绑定HFile，不方便拓展到Parquet、Avro、Orc等。 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## Apache Kudu 维护 CDC 数据集 ## MySQL ## 方案评估 优点 1、支持实时更新数据，时效性佳。 2、列存加速，适合OLAP分析。 ## 缺点 1、独立的Kudu集群，比较小众。维护成本高。 等割裂。数据独立，且存储成本不如 S3 / OSS。 3、Kudu的批量扫描不如parquet。 4、不支持增量拉取。 FLINK FORWARD #ASIA 2020 ## MySQL → GQOOP → HVE ## 方案评估 优点 1、流程能工作 2、Hive存量数据不受增量数据影响。 ## 缺点 1、数据不是实时写入； 2、每次数据导致都要 MERGE 存量数据。T+1

ThoughtWorks架构师&编码者 02 Java/TechOps/DDD 03 《实现领域驱动设计》/《人件》译者 ## 实现 区域驱动设计 IMPLEMENTING DOMAIN-DRIVEN DESIGN ## 我眼中的DDD 道 原则 弱约束 最佳实践 编码强相关 面向对象进阶 数据驱动之反面 优先处理业务逻辑 不是架构师专属标榜 对软件匠艺的执着追求 套路化之后的有条理的多 套路化之后的有条理的多 关于软件结构的新思维方式 分离技术复杂度和业务复杂度 ## 我眼中的DDD 道 原则 弱约束 最佳实践 编码强相关 面向对象进阶 数据驱动之反面 优先处理业务逻辑 不是架构师专属标榜 对软件匠艺的执着追求 套路化之后的有条理的多 关于软件结构的新思维方式 分离技术复杂度和业务复杂度 ## DDD为何？ KIS 如何做战略设计？ 高大上 VS 朴素 ## 限界上下文的形态 进程 软件包（jar） 命名空间 ## 理想的战术设施 应用服务 企业对外服务 聚合根 算法 核心业务 资源库 数据 IT资产 ## 无法避免的贫血模型