DDD聚合

人工智能神经网络的成功表明：无论你认为“你”是什么，它不过只是一些神经元相互连接，一些能量流过它们（例如，一些激素作用于它们）。这是OpenAI的首席执行官有七十多万粉丝Sam Altman的一段话。畅销书作家、神经科学家和计算机先驱杰夫·霍金斯揭示了一种智能理论：千脑，该理论将彻底

经典 OOD 书籍《对象设计：角色、责任和协作》（ Object Design: Roles, Responsibilities, and Collaborations ）可从 Pearson 的网站上以 pdf 格式免费下载（他们已经慷慨地提供了此书）。点击标题。对象设计在对象技术

作为 Red Hat 的一名咨询架构师，我有幸参与了大量客户项目。每个客户都会带来自己的挑战，但我发现了一些共同点。大多数客户想知道的一件事是如何协调对多个记录系统的写入。回答这个问题通常涉及对双重写入、分布式事务、现代替代方案以及每种方法可能的故障场景和缺点的详细解释。通常，此时客户会意识

我最近一直在更新一些培训材料，思考JPA更好的教学方法和讨论方式。我一直在思考的一件事是我们通常是如何使用JPA？这里结合我所经历的（和观察到的）痛苦，应该如何改变传统使用方式？JPA通常被视为一组注释（或XML文件），它们提供O/R（对象关系）映射信息。大多数开发人员认为他们知道和

“一个实体在内聚上最通用含义是：当其各部件之间的因果相互作用强于部件与其环境之间的因果相互作用时” ... 来自动力系统理论“An entity is _cohesive_ in the most general sense when the causal interactions

事件溯源是高性能协作域的一种很好的架构风格，可以保证它增加的复杂性。但正如我之前所说，就像任何其他原则或实践一样，即使是事件溯源也有利有弊。而且它不是顶级架构。您系统的某些部分可能会从中受益，但其他部分可能不会。话虽如此，如果您需要事件溯源，并且您有一个现有的、更传统的（又名 CRUD）应用

您如何构成一个DDD聚合？对我而言，聚合设计涉及对不变性的理解。不变是必须始终保持一致的业务规则。了解不变式将指导您的聚合设计。聚合是基于不变性和一致性定义边界的另一个示例。 送货案例我将使用的示例是“Shipment”的概念。您可以

本文是SpringBoot + DDD + Apache Kafka实现最终一致性的教程与源码第二部分：订单服务负责管理客户的过去和当前订单；它是客户订单历史记

本文是SpringBoot + DDD + Apache Kafka实现最终一致性的教程与源码一部分：客户Account服务负责管理基本的客户信息，例如姓名，联

本文是SpringBoot + DDD + Apache Kafka实现最终一致性的教程与源码第三部分：最后，Fulfillment配送服务负责履行订单。下面显

相关性不代表因果关系，但是没有相关肯定没有因果吗？诺贝尔奖获得者卡尼曼也有范常识错误的时候：《思考，快和慢》是由诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）于2011年出版的畅销书。主要论点是两种思维方式

Java Stream的Collectors方法适合大多数用例。它们允许返回aCollection或标量。对于前者，使用一种toXXX()方法，对于后者，使用一种方法reducing()。 让我们想象一个实现购物车的电子商务平台。该购物车的建模如下

使用 Builder 模式的一个常见实现是拥有一个流畅的接口，以下为调用者代码：

具有讽刺意味的是，强调无处不在的语言的 DDD 社区搞砸了这么多预先存在的DDD术语：DDD聚合Aggregate这个词语准确吗？“聚合”完​词语可能​全过载。DDD社区意见领袖mathias将其视为“确定性单位”，它是某些数据和规则的一致性边界，在此边界内，您具有原子性、无

“在某些实体中，整体（DDD聚合）的行为既不能从其单个元素得出，也不能从这些元素组合的方式得出；恰恰相反：任何部件的属性都由整体的内在结构规律决定。 ” -Max Wertheimer, 1924马克斯·韦特海默（Max Wertheimer，1880年4月15日～1943年10月1