DDD领域驱动设计

REST 与 RPC 的争论： REST API ! = HTTP

由 Mark Seemann 发布：在讨论数据库，特别是 ORM 时，有些人会不言而喻地假设关系数据库是存储数据的唯一选择。 许多程序员在关系数据设计方面非常熟练，他们在思考新问题时自然会使用这些技能。

首先了解您的领域：每个公司都有自己的业务领域（有时有几个，有时几十个，有时数百个），在其中运营和赚钱。 如果你不能很好地理解这个领域，从长远来看你很可能会失败。在任何项目开始时——当我们的知识非常有限时——我们必须做出很多不同的决定。然后，随着时间

将业务规则与琐碎的验证相混淆，将不会带来任何好处。当你所拥有的只是琐碎的验证时，不要把事情复杂化。 让我们立即从一个非常简单的代码示例开始。这是一个有两个条件的单一方法。 第一个是，如果数量参数小于或等于零，我们将抛出异常。

微前端应作为彻底解耦代码和依赖关系后的最后手段。 分布式单体很难管理，并有可能在多个代码库中重新引入相同的问题。 在拆分之前，需要进行彻底的重构，以尽量减少孤立部分之间的

在软件开发的动态环境中，代码内聚性的概念是创建高效且可维护的应用程序的基石。尤其是在Java这种以其健壮性和可扩展性而闻名的语言中，理解和应用内聚性原则可以显着提高软件项目的质量。 本文深入探讨了 Java 中的代码内聚性领域，提供了见解、实际示例和最佳实

自足系统（又称为自包含系统、自我独立系统，英文Self-contained Systems，简称SCS）是一种软件架构方法，SCS 包含自己的 用户界面、特定的 业务逻辑 和单独的 数据存储

Protégé 是一个本体编辑器，受到强大的用户和开发人员社区的积极支持。它完全支持最新的OWL 2 Web本体语言和RDF规范。 Protégé 基于 Java，可扩展，并提供“即插即用环境，使其成为快速原型设计和应用程序开发的灵活基础。

对于生成式人工智能系统来说，在复杂的现实世界领域中航行是一项艰巨的挑战。不过，现在一种很有前途的方法照亮了前进的道路。 通过首先深入理解数据，我们可以将原始输入转化为经过验证的结构，从而优化人工智能推理。映射到关键任务的特定领域建模就像一个解释透镜，能将噪

下面这个比喻可以说明声明性规范与过程性规范之间的区别： 编写一个计算机程序。 在单独的卡片上注明每条语句。 将这卡片交给操作员执行。 确保程序运行正常，没有错误。 将卡片高高抛起。 按随机顺序捡起地上的卡片（确保没有遗失任何一张，而且都

业务需求场景： 商品应在提交订单时为客户保留。 仅仅将商品添加到购物车并不能保证产品的可用性。 客户不能将已经缺货的产品加入购物车。 事实上，这并不是什么花哨的要求。我曾经做过一个电子商务项目，就有这样的功能。当深入研究领域驱动设计时，我开始思考如何

我注意到，在 Gophers 的小圈子里，他们离开 Java/C# 的动机是渴望一种更简单、更直接的编程方法，以避免与 DDD 和其他强调松散耦合的范式相关的复杂性和不可预测性。 他们表示，之所以转用 Go，是因为他们的编程理念是强内聚而非松耦合。

展示一段示例代码 - Order 类。此类在我们的示例 DDD/CQRS/ES 应用程序中使用。我们正在

“解决软件核心的复杂性” ——DDD 能成功兑现这个承诺吗？ 为了诚实地回答这个问题：DDD 有助于降低复杂性吗？，我根据四个因素开发了一个个人的复杂性心理模型：F1-F4。在我看来，复杂性可以在以下情况下得到控制： 问题空间正确（

使用 事件溯源EventSourcing 的感觉非常棒。系统中有发生的事件的历史记录。这使得调试变得更加容易。 然而，事件溯源并不能保护我们免受用户犯错误的影响。 我们应该如何处理用户输入错误的情况呢？<

Netflix 是迈向实时数据基础设施的公司的典范 ，这使得 Netflix 能够通过多种方式改善用户体验，例如改进“Trending Now”主屏幕上的推荐、快速测试生产中的更改以及最大限度地减少 Netflix 服务的停机时间。 数据处理领域的