1. 封装集合 概念：本文所讲的封装集合就是把集合进行封装，只提供调用端需要的接口。 正文：在很多时候，我们都不希望把一些不必要的操作暴露给调用端，只需要给它所需要的操作或数据就行，那么做法就是封装。这个重构在微软的代码库也经常遇到。比如最经典的属性对字段的封装就是一个很好的例子，那么下面我们将看到对集合的封装，如下代码所示，调用端只需要一个集合的信息，而我们则提供了一个IList的集合，大家都知道IList具有对集合的所有操作，所以这会带来很多隐患，最好的做法就是对它进行重构。 那么重构之后，我们把IList换成了IEnumerable，大家都知道只包括一个返回值为IEnumerator的GetEnumerator()方法，所以这样只能遍历取出它的值，而不能对这个集合做出改变，这正是我们所需要的结果，具体代码如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 using System.Collections.Generic; namespace LosTechies.DaysOfRefactoring.EncapsulateCollection.Before { public class Order { private List<OrderLine> _orderLines; private double _orderTotal; public IList<OrderLine> OrderLines { get { return _orderLines; } } public void AddOrderLine(OrderLine orderLine) { _orderTotal += orderLine.

概述 什么是Redis Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的，开源的（BSD许可）高性能非关系型（NoSQL）的键值对数据库。 Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串，值支持五种数据类型：字符串、列表、集合、散列表、有序集合。 与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向，每秒可以处理超过 10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。另外，Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。 Redis有哪些优缺点 优点 读写性能优异， Redis能读的速度是110000次/s，写的速度是81000次/s。 支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。 支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作合并后的原子性执行。 数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。 缺点 数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。 Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。 Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。 为什么要用 Redis /为什么要用缓存 主要从“高性能”和“高并发”这两点来看待这个问题。 高性能： 假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！ 高并发： 直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。 为什么要用 Redis 而不用 map/guava 做缓存? 缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map 或者 guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 jvm 的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。 使用 redis 或 memcached 之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性。缺点是需要保持 redis 或 memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。

为什么使用MQ？MQ的优点 简答 异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。 应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。 流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。 日志处理 - 解决大量日志传输。 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。 详答 主要是：解耦、异步、削峰。 解耦：A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。如果使用 MQ，A 系统产生一条数据，发送到 MQ 里面去，哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据，直接从 MQ 里消费即可；如果某个系统不需要这条数据了，就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来，A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据，不需要维护这个代码，也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。 就是一个系统或者一个模块，调用了多个系统或者模块，互相之间的调用很复杂，维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的，如果用 MQ 给它异步化解耦。 异步：A 系统接收一个请求，需要在自己本地写库，还需要在 BCD 三个系统写库，自己本地写库要 3ms，BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用户感觉搞个什么东西，慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求。如果使用 MQ，那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中，假如耗时 5ms，A 系统从接受一个请求到返回响应给用户，总时长是 3 + 5 = 8ms。

1 软件架构概述 1.1 软件架构的定义 架构是对系统的抽象，由多个架构组成，任何软件都存在架构，元素与其行为的集合构成架构内容，架构具有“基础性”，架构隐含有“决策”。 1.2 软件架构重要性 项目关系人之间交流平台； 早期设计决策； 在较高层面上实现软件复用； 架构对开发的指导与规范意义不容忽略。 1.3 架构的模型 结构模型；框架模型；动态模型；过程模型；功能模型； 逻辑视图，开发视图，进程视图，物理视图，场景。 2 架构需求与软件质量属性 2.1 软件质量属性 功能性；可靠性；易用性；效率；可维护性；可移植性； 1 运行期质量属性 性能；安全性；易用性；可伸缩性；互操作性；可靠性；持续可用性；鲁棒性； 2 开发期质量属性 易理解性；可扩展性；可重用性；可测试性；可维护性； 2.2 六个质量属性与实现 质量属性：可用性；可修改性；性能；安全性；可测试性；易用性； 质量属性场景组件：刺激源；刺激；环境；制品；响应；响应度量； 1 可用性与其实现战术 可用性描述 可用性战术 错误检测：命令/响应；心跳；异常； 错误恢复 表决；主动冗余；被动冗余；备件；状态再同步；检查点/回滚； 错误预防 从服务中删除；事务；进程监视器； 2 可修改性与其实现战术 可修改性描述 可修改性战术 局部化修改；(维持语义的一致性；预期期望的变更；泛化该模块；限制可能的选择) 防止连锁反应；（信息隐藏；维持现有的接口；限制通信路径；仲裁者的使用） 推迟绑定时间；（运行时注册；配置文件；多态；构件更换；） 3 性能与其实现技术 性能描述 性能战术 资源消耗：闭锁时间； 资源需求：减少处理事件流所需的资源；减少所处理事件的数量；控制资源的使用； 资源管理：引入并发；维持数据或计算的多个副本；增加可用资源； 资源仲裁：先进先出；固定优先级调度；动态优先级调度；静态调度； 4 安全性与其实现技术 安全性描述 安全性战术 抵抗攻击：对用户进行身份验证；对用户进行授权；维护数据的机密性；维护完整性；限制暴露的信息；限制访问； 检测攻击 从攻击中恢复：恢复；识别攻击者； 5 可测试性与其实现战术

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