为什么海量数据场景中NoSQL越来越重要

本质是因为：随着互联网的进一步发展与各行业信息化建设进程加快、参与者的增多，人们对软件有了更多更新的要求，需要软件不仅能实现功能，而且要求保证许多人可以共同参与使用，因而软件所需承载的数据量和吞吐量必须达到相应的需求。而目前的关系型数据库在某些方面有一些缺点，导致不能满足需要。

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具体则需要对比关系型数据库与Nosql之间的区别可以得出

关系型数据库

关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。

关系型数据库的优势：

1. 保持数据的一致性（事务处理）

2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处）

3. 可以进行Join等复杂查询

其中能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势。

关系型数据库的不足：

不擅长的处理

1. 大量数据的写入处理（这点尤为重要）

2. 为有数据更新的表做索引或表结构（schema）变更

3. 字段不固定时应用

4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

--大量数据的写入处理

读写集中在一个数据库上让数据库不堪重负，大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。

所以在进行大量数据操作时，会使用数据库主从模式。数据的写入由主数据库负责，数据的读入由从数据库负责，可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化，但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。

第一，要想将数据的写入规模化，可以考虑把主数据库从一台增加到两台，作为互相关联复制的二元主数据库使用，确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半，但是更新处理会发生冲突，可能会造成数据的不一致，为了避免这样的问题，需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。

第二，可以考虑把数据库分割开来，分别放在不同的数据库服务器上，比如将不同的表放在不同的数据库服务器上，数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量，以便减少硬盘IO的输入、输出处理，实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理，数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题，数据库分割之后，如果一定要进行Join处理，就必须要在程序中进行关联，这是非常困难的。

--为有数据更新的表做索引或表结构变更

在使用关系型数据库时，为了加快查询速度需要创建索引，为了增加必要的字段就一定要改变表结构，为了进行这些处理，需要对表进行共享锁定，这期间数据变更、更新、插入、删除等都是无法进行的。如果需要进行一些耗时操作，例如为数据量比较大的表创建索引或是变更其表结构，就需要特别注意，长时间内数据可能无法进行更新。

--字段不固定时的应用

如果字段不固定，利用关系型数据库也是比较困难的，有人会说，需要的时候加个字段就可以了，这样的方法也不是不可以，但在实际运用中每次都进行反复的表结构变更是非常痛苦的。你也可以预先设定大量的预备字段，但这样的话，时间一长很容易弄不清除字段和数据的对应状态，即哪个字段保存有哪些数据。

--对简单查询需要快速返回结果的处理  （这里的“简单”指的是没有复杂的查询条件）

这一点称不上是缺点，但不管怎样，关系型数据库并不擅长对简单的查询快速返回结果，因为关系型数据库是使用专门的sql语言进行数据读取的，它需要对sql与越南进行解析，同时还有对表的锁定和解锁等这样的额外开销，这里并不是说关系型数据库的速度太慢，而只是想告诉大家若希望对简单查询进行高速处理，则没有必要非使用关系型数据库不可。

NoSQL数据库

关系型数据库应用广泛，能进行事务处理和表连接等复杂查询。相对地，NoSQL数据库只应用在特定领域，基本上不进行复杂的处理，但它恰恰弥补了之前所列举的关系型数据库的不足之处。

优点：

易于数据的分散

各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因，为了进行join处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散，这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。相反NoSQL数据库原本就不支持Join处理，各个数据都是独立设计的，很容易把数据分散在多个服务器上，故减少了每个服务器上的数据量，即使要处理大量数据的写入，也变得更加容易，数据的读入操作当然也同样容易。

典型的NoSQL数据库

临时性键值存储（memcached、Redis）、永久性键值存储（ROMA、Redis）、面向文档的数据库（MongoDB、CouchDB）、面向列的数据库（Cassandra、HBase）

一、 键值存储

它的数据是以键值的形式存储的，虽然它的速度非常快，但基本上只能通过键的完全一致查询获取数据，根据数据的保存方式可以分为临时性、永久性和两者兼具 三种。

（1）临时性

所谓临时性就是数据有可能丢失，memcached把所有数据都保存在内存中，这样保存和读取的速度非常快，但是当memcached停止时，数据就不存在了。由于数据保存在内存中，所以无法操作超出内存容量的数据，旧数据会丢失。总结来说：

。在内存中保存数据

。可以进行非常快速的保存和读取处理

。数据有可能丢失

（2）永久性

所谓永久性就是数据不会丢失，这里的键值存储是把数据保存在硬盘上，与临时性比起来，由于必然要发生对硬盘的IO操作，所以性能上还是有差距的，但数据不会丢失是它最大的优势。总结来说：

。在硬盘上保存数据

。可以进行非常快速的保存和读取处理（但无法与memcached相比）

。数据不会丢失

（3） 两者兼备

Redis属于这种类型。Redis有些特殊，临时性和永久性兼具。Redis首先把数据保存在内存中，在满足特定条件（默认是 15分钟一次以上，5分钟内10个以上，1分钟内10000个以上的键发生变更）的时候将数据写入到硬盘中，这样既确保了内存中数据的处理速度，又可以通过写入硬盘来保证数据的永久性，这种类型的数据库特别适合处理数组类型的数据。总结来说：

。同时在内存和硬盘上保存数据

。可以进行非常快速的保存和读取处理

。保存在硬盘上的数据不会消失（可以恢复）

。适合于处理数组类型的数据

二、面向文档的数据库

MongoDB、CouchDB属于这种类型，它们属于NoSQL数据库，但与键值存储相异。

（1）不定义表结构

即使不定义表结构，也可以像定义了表结构一样使用，还省去了变更表结构的麻烦。

（2）可以使用复杂的查询条件

跟键值存储不同的是，面向文档的数据库可以通过复杂的查询条件来获取数据，虽然不具备事务处理和Join这些关系型数据库所具有的处理能力，但初次以外的其他处理基本上都能实现。

三、 面向列的数据库

Cassandra、HBae、HyperTable属于这种类型，由于近年来数据量出现爆发性增长，这种类型的NoSQL数据库尤其引入注目。

普通的关系型数据库都是以行为单位来存储数据的，擅长以行为单位的读入处理，比如特定条件数据的获取。因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库。相反，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以列为单位读入数据。

面向列的数据库具有搞扩展性，即使数据增加也不会降低相应的处理速度（特别是写入速度），所以它主要应用于需要处理大量数据的情况。另外，把它作为批处理程序的存储器来对大量数据进行更新也是非常有用的。但由于面向列的数据库跟现行数据库存储的思维方式有很大不同，故应用起来十分困难。

总结：关系型数据库与NoSQL数据库并非对立而是互补的关系，即通常情况下使用关系型数据库，在适合使用NoSQL的时候使用NoSQL数据库，让NoSQL数据库对关系型数据库的不足进行弥补。

nosql是什么

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。

无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。

弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。

分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。

异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。

BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。

NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。

DDD领域驱动设计-DDD概览

# DDD概览

## 启迪

领域可以理解为业务，领域专家就是对业务很了解的人。

限界上下文也就是微服务的边界，也可以理解为微服务，一个限界上下文=一个微服务。

个人理解领域驱动设计就是微服务驱动设计，从战略上先进行微服务的划分，从战术上针对某个微服务进行领域模型的设计也就是业务模型的设计。

领域模型包括：

- 实体

- 值对象

- 聚合

- 领域服务

- 领域事件

- 资源库

- 应用服务

## 什么是领域驱动设计?

理解领域驱动设计是什么之前，我们先来理解下什么是领域？

领域可以理解为业务，领域专家就是对业务很了解的人。

领域驱动设计的核心就是和最了解业务的人也就是领域专家一起通过领域建模的方式去设计我们的软件程序。

- 那么领域如何驱动设计？或者说业务如何驱动设计？

传统开发过程我们都是基于面向数据开发，拿到产品原型脑海里想着都是应该创建哪些表和哪些字段才能满足需求。

而领域驱动设计开发过程是让我们基于面向业务开发、面向领域模型开发。

领域模型的核心是通过承载和保存领域知识，并通过模型与代码的映射将这些领域知识保存在程序代码中，

在传统开发中，当业务被转换为一张张数据表时，丢失最多的就是领域知识(领域知识也就是我们在模型中定义的一些业务逻辑行为)。

面向领域模型开发的优点：

- 存储方便，统一使用JSON进行存储。

例：

订单领域包含基础信息、商品信息、金额信息、支付信息等包含订单全生命周期的子域，

对于传统面向数据的开发模式我们需要创建N张表进行存储订单的信息，但是面向领域开发时我们

可以通过利用nosql数据库(mongo、es等)进行保存整个订单域的信息，提高查询、更新效率，简化代码

- 复用性高，引用某个领域模型，就可以拥有该领域模型的所有行为。

例：

基于微服务架构下，某个电商应用需要一个判断某个订单是否是在线支付订单的逻辑时，

对于传统的开发模式我们需要调用订单中心的服务查询订单信息，然后写一个判断是否在线支付订单的方法。

如果有多个应用都需要这个逻辑时，每个应该都需要重复写相同的方法。

但面向领域开发时，只需要引用订单中心的jar包，然后统一调用订单领域内的方法即可。

这样就实现了业务的高内聚

## DDD可以做什么

DDD主要分为两个部分，战略设计与战术设计

- 战略设计

- 围绕微服务拆分

- 战术设计

- 微服务内部设计

## DDD怎么做

- 战略设计

- 和领域专家一起通过(过往经验、事物联系、事件风暴等)划分【限界上下文】

限界上下文也就是微服务的边界，也可以理解为微服务。

一个限界上下文=一个微服务

- 战术设计

- 开发人员通过(领域模型)保存【领域知识】

领域知识也就是事物(角色)、行为(规则)和关系

## DDD领域模型

领域模型包含什么？

- 实体

具有唯一标识，包含着业务知识的【充血模型】对象，用于对唯一性事物进行建模。

例：

```

public class Order {

private long orderId;

private OrderAmount amount;

private List item;

}

```

- 值对象

生成后即不可变对象，通常作为实体的属性，用于描述领域中的事物的某种特征。

例：

```

public class OrderItem {

private long orderId;

private String productCode;

private String productName;

}

```

- 聚合

将实体和值对象在一致性边界之内组成聚合，使用聚合划分微服务(限界上下文)内部的边界

- 领域服务

分担实体的功能，承接部分业务逻辑，做一些实体不变处理的业务流程。不是必须的

主要承接内部领域服务调用和外部微服务调用，及一些聚合业务逻辑处理。

例：

```

@Service

public class ShoppingcartDomainService {

private final ShoppingcartRepository shoppingcartRepository;

private final ProductFacade productFacade;

private final UserFacade userFacade;

private final PromotionFacade promotionFacade;

// 1.查询购物车信息

ShoppingcartDO entity = shoppingcartRepository.loadShoppingcart(userId);

// 2.调用【用户中心】服务查询用户信息

User user = userFacade.getUser(userId);

// 3.调用【商品中心】服务查询商品信息

Product product = productFacade.getProduct(productCode);

// 4.调用【活动中心】服务查询活动信息

Promotion promotion = promotionFacade.getPromotionByProductCode(productCode);

// 5.创建购物车实体

Shoppingcart shoppingcart = new Shoppingcart(entity.getId, user, product, promotion);

// 6.购物车按活动分组

shoppingcart.groupby4Promotion();

}

```

- 领域事件

表示领域中发生的事情，通过领域事件可以实现本地微服务(限界上下文)内的信息同步，同时也可以实现对外部系统的解耦

- 资源库

保存聚合的地方，将聚合实例存放在资源库(Repository)中，之后再通过该资源库来获取相同的实例。

- 应用服务

应用服务负责流程编排，它将要实现的功能委托给一个或多个领域服务来实现，

本身只负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装同时也可以在应用服务做些权限验证等工作。