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分布式 KV 实现通常有三个基本关键点：

1）映射表一致性
读写都需要根据上图的映射表进行查找节点的，如果规则不一致数据就乱了。

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写到所有接受者的客户端队列里面，显然存储成本较大，但接受者读取简单，只需读取自己客户端一个队列即可。

我们采用的读放大为主，写放大为辅的策略，因为存储的成本和效率对用户的体感最明显。

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后续可以根据这个 MaxPhyOffset 来做 Recover 的 checkpoint。我们提供了一个 Compaction 的自定义实现，来进行 PhyOffset 的确认，以清理已删除的脏数据。

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比如数据结构设计不合理，代码到处冗余，改BUG到处引入新的BUG，新人对这种代码上手困难，等。而那时如果你再想重构模型，那要付出的代价会比一开始重新开发还要大

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通过领域模型驱动代码的实现，确保代码让领域模型落地，代码最终能解决问题；
领域模型是系统的核心，是领域内的业务的直接沉淀，具有非常大的业务价值；

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订单中心：负责订单的生成和生命周期管理；
交易中心：负责交易相关的业务；
库存中心：负责维护商品的库存；
促销中心：负责各种促销活动的支持；

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进一步明确每个子域的核心关注点，即需求细化。我觉得我们需要细化的方面有以下几点：

梳理领域概念：梳理出领域内我们关注的概念、概念的关系，并统一交流词汇，形成统一语言；

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划分好边界上下文，通常每个子域（sub domain）对应一个边界上下文（bounded context），同一个边界上下文中的概念是明确的，没有任何歧义；

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领域模型设计只是软件设计中的一小部分
需要特别注意的是，领域模型设计只是整个软件设计中的很小一部分。除了领域模型设计之外，要落地一个系统，我们还有非常多的其他设计要做，比如：

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容量规划
架构设计
数据库设计
缓存设计
框架选型
发布方案
数据迁移、同步方案