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为什么要做这个特性，它会给用户带来什么价值? 什么样的用户会使用到这个特性，他们在什么场景下会被使用，他们又会怎么使用它? 达成这个目的是否有其他手段？是不是一定要开发一个系统？ 这个特性上线后，如何衡量它的有效性? 概括地说，践行“以终为始”就是在做事之前，先考虑结果，根据结果来确定要做的事情。

前言准备 能量胶、盐丸、宝矿力、软水壶 充电宝、耳机 长袜、越野跑内裤、短裤、冲锋衣、越野背包、帽子、越野跑鞋 换眼镜 策略 控制配速 三不：山坡不跑、平路不停、下坡不急 少量多次补给

1go build -o linkme . && ./linkme 梳理 逻辑 DG debug模式 选中 cmd main gen

同源策略（Same-Origin Policy）同源策略是浏览器的一种安全机制，用于防止不同源的资源互相访问，从而避免安全隐患。所谓“同源”，是指以下三个属性完全相同： 协议（Protocol），如 http 或 https。 域名（Domain），如 example.com。 端口（Port），如 80、443。 例如，http://example.com/page 和 http://exa

是什么mongo的优势 JSON 结构和对象模型接近，开发代码量低 JSON的动态模型意味着更容易响应新的业务需求 复制集提供99.9999%高可用 分布架构支持海量数据和无缝扩容 业务数据库 横向扩展能力可以支持很大数据量和并发

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465\documentclass{resume}\usepackage{zh_CN-Adobefonts_external}

分层好处 隔离关注点，让不同的层专注做不同的事情 提高复用性 更加容易做横向扩展 。但 业务逻辑中存在比较复杂的计算，导致cpu成为了性能瓶颈，可以把逻辑层的部分单独抽离出来部署，对逻辑层做扩展，这相比于对整体系统扩展付出的代价小得多。 不足 性能损失，多一跳的问题 代码复杂度增加 单一原则 迪米特原则 开闭原则 高性能想要减少任务的响应时间，首先要看你的系统是 CPU 密集型 还是

TPS (Transactions Per Second)TPS 是每秒事务处理量的缩写，表示系统每秒能够处理的事务数量。事务通常是一个相对完整的业务操作，可以包括多个步骤。例如，在一个电商网站上，一个完整的订单处理过程，包括查询商品、加入购物车、结算、支付等步骤，构成一个事务。 适用场景：主要用于数据库、金融系统等需要处理复杂业务逻辑的场景。 事务：一个事务可以包括多个数据库操作，保证数据一致

ddd domain design driven 设计的目标 设计的依据 业务思维 建立自洽的设计决策逻辑 完整呈现从设计到落地的过程 价值判断 需求分析->模型设计->开发 基于业务的需求和目标信息输入 定义系统中各部分的核心职责和协作方式 持续追求系统在演进过程中的可维护性 从而提升整体的投入回报 降低做无意义的需求的可能性 提升系统的 迭代 而不是重构 显著地提升系统决策传递的有