技术架构与体系结构

AI开发正从单点辅助迈向多智能体并行协作，人类角色转向架构设计与价值判断，技术红利属于主动进化者。 AI开发团队正在“自我繁殖”！你没听错，不是一个人用AI写代码，而是一群AI自己分工、自己写代码、自己测试，甚至自己开会讨论方案。这已经不是科幻电影了，而是

大白话解释11个系统设计概念：不做任何工作。（快速失败）减少工作量。（算法优化）并行工作。（

大多数写软件的团队会习惯性地把代码分成几层（比如控制层、服务层、数据库层），或者按技术工种分（比如做页面的/做后台的、做接口的/管数据库的）。这么分乍一看挺整齐，大家都熟悉，感觉也挺踏实。但是当软件越做越大时，就开始出些麻烦事了。 比如你只改了一行业务逻辑

下面是垂直切片架构的解决方案结构示例：

干净的代码是不够的——内聚是一个系统级的问题： （敲黑板）同学们注意啦！今天咱们要聊的是一个超级重要的编程概念——"代码团伙的凝聚力"！别看名字高大上，其实就跟咱们班分组做值日一个道理！

附实战决策框架+反模式清单 架构不是填空题： 分层/六边形/微服务等模板只是起点，不是终点

前两天我特意去打听现在那些时髦的SPA前端用的REST程序，代码量跟淘宝、B站这种级别差不多大。我这种老Java程序员觉得最顺手的写法就是： controller控制流程、 service干脏活累活、 entity当数据模型、 repository管仓库、 <

以下文章帮助你了解使用零信任原则构建安全微服务的实用指南，并了解云原生网络的最新动态。我们还介绍了实际应用，例如 Netflix 的视频编码服务和 Telegram 的 Android 应用设计，让您一窥流行平台背后的架构。 1、

为 Cassandra 等现代分布式数据库提供支持的 Shared Nothing 架构实际上是在 1986 年提出的。它预测了我们今天认为理所当然的关键功能：水平扩展、容错和通过商品硬件实现的成本效益。 嘿！我想分享一些关于我们许多现代分布式系统所采用的

软件架构师和工程师（就是那些设计软件和写代码的高手）根据自己的经验、喜欢用的技术和非功能性需求（比如系统要跑得快、不能卡顿这些要求）来做技术决定。但就算最牛的程序员也

随着我们电商平台的不断发展，我们之前构建的控制器开始感受到业务复杂性增加的压力：现在的定价逻辑包括条件折扣、税费计算和促销捆绑。订单处理涉及库存检查、用户信用验证和忠诚度计划集成。每增加一个新功能，我们的控制器就变得更大、更复杂。 这时，第三代架构出现了：

本文深入剖析了软件项目后期“简单修改”引发复杂问题的根源——业务逻辑与技术细节的耦合，并介绍了整洁clean架构如何通过分离领域核心与外部依赖，使系统重获弹性与可测试性，尤其探讨了其在Go语言中的实践与权衡。 作者背景简介：Realblank是一位

缓存是一种抽象，而不是一种优化。 以前老师总说缓存是"性能加速器"：（推眼镜模仿老教授）"只要处理好一致性，就能让数据从慢吞吞的硬盘瞬移到内存！" 但最近老师搬砖时发现——（突然摔课本）这说法简直在误人子弟！

如何搭建"乐高式"企业架构：平台思维正成为新时代的必修课 【开场白】老办法行不通啦！想象一下：别的同学都在用智能手表交作业了，你们学校还在用纸质考勤表！现在企业架构就面临这个尴尬——当别人都在飞速创新时，还在开马拉松会议讨论架构的公

六边形架构下模块间应通过端口与适配器或领域事件交互，严禁直接调用内部实现，确保业务核心完全解耦于技术细节与模块边界。 在六边形架构里，模块之间到底该怎么“谈恋爱”？别再瞎调用了！ 你是不是也正在尝试用六边形架构（

作者基兰·克劳森用血泪教训告诉你：AI时代最稀缺的不是写码速度，而是写计划的能力；一份好Plan能让系统越学越懂你，下次直接躺赢，真正实现工程复利。 自从AI能写代码之后，咱越来越懒了？以前做需求，先画原型、写PRD、拉会对表，流程走得比老太太买菜