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场景介绍
近些年，我们看到随着智能家居、工业互联而兴起的面向 IoT 设备类的消息正在呈**式增长，而已经发展十余年的移动互联网的手机 APP 端消息仍然是数量级庞大。面向终端设备的消息数量级比传统服务端的消息要大很多量级，并仍然在快速增长。

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IDC预计，到2025年，政府、金融、制造、通讯四大行业的支出规模合计将占市场总量的59%以上;就增速而言，通讯、交通、公用事业、医疗保健等行业的AI支出展现出了较大的发展潜力。

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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，因为你还要考虑兼容历史的数据，数据迁移，如何平滑发布等各种头疼的问题。所以，就导致我们最后天天加班。

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虽然，我们都知道这个道理，但是我也明白，人的习惯很难改变的，大部分人都很难从面向过程式的想到哪里写到哪里的思想转变为基于系统化的模型驱动的思维。我想，这或许是DDD很难在中国或国外流行起来的原因吧。但是，我想这不应该成为我们放弃学习DDD的原因，对吧！

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通过建立领域模型来解决领域中的核心问题，模型驱动的思想；
领域建模的目标针对我们在领域中所关心的问题，即只针对核心关注点，而不是整个领域中的所有问题；

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上面我们通过第一步，虽然我们明确了要做一个什么样的系统，该系统主要解决什么问题，但是就这样我们还无法开始进行实际的需求分析和模型设计，我们还必须将我们的问题进行拆分，需求进行细化。

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工之妙，后者指的是在事务开始或结束时，数据库中的记录应该在一致状态，相应地，流计算中的一致性可以定义为：流计算系统在计算过程中，或是出现故障恢复计算后，流系统的内部状态和外部输出的数据应该处在一致的状态。譬

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在这个统一的理论框架下，批处理过程的一致性也可以纳入本文讨论的范畴中来。但无论是纯粹的流计算，还是上面统一的数据处理模型，我们都可以将流（批）数据处理的过程抽象为「读取数据-处理数据-输出数据」这样的三个部分，可

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可用下面的无向图来表达，其中点代表数据加工逻辑，边表示数据流向，数据处理过程中的中间状态（State）一般需要做持久化存储。