中联配送系统架构设计

接入层 Access Layer

API Gateway Spring Cloud Gateway

  • 全局限流与熔断(Redis + Sentinel)
  • 访问控制与安全防护(WAF)
  • 请求路由与负载均衡
  • 统一认证与鉴权
  • 请求/响应转换

用户端BFF GraphQL

  • C端用户界面数据聚合
  • 移动端API适配
  • 用户个性化服务
  • 性能优化与缓存

商家端BFF Node.js

  • 商家管理界面数据聚合
  • 商家端API适配
  • 商家运营数据分析
  • 实时订单处理

骑手端BFF Node.js

  • 骑手APP数据聚合
  • 实时位置上报
  • 订单派送管理
  • 骑手绩效数据

核心业务层 Core Business Layer

订单中心 Spring Cloud

  • 订单生命周期管理
  • 订单状态机
  • 订单分发与路由
  • 订单补偿与重试
  • 订单数据分析
DDD CQRS Event Sourcing

智能调度中心 Spring Cloud

  • 实时调度引擎
  • 智能分单策略
  • 路径规划优化
  • 运力预测
  • 多目标优化算法
ML 实时计算

骑手中心 Spring Cloud

  • 骑手生命周期管理
  • 排班与考勤
  • 绩效评估
  • 轨迹管理
  • 配送能力评估

商家中心 Spring Cloud

  • 商家入驻管理
  • 商家资质审核
  • 商家运营管理
  • 商家评分体系
  • 结算管理

支撑服务层 Support Layer

用户与权限中心 Spring Security

  • 统一身份认证
  • RBAC权限管理
  • OAuth2/JWT
  • SSO单点登录

风控中心 Spring Cloud

  • 实时风控引擎
  • 规则引擎
  • 反作弊系统
  • 安全预警

消息中心 RocketMQ

  • 消息队列服务
  • 延迟消息
  • 事件总线
  • 消息追踪

配置中心 Nacos

  • 配置管理
  • 服务发现
  • 动态配置
  • 灰度发布

基础服务层 Infrastructure Layer

智能中台 PyTorch

  • 机器学习模型服务
  • 智能推荐引擎
  • 预测分析服务
  • 特征工程平台

数据中台 Flink

  • 实时数据处理
  • 数据统一服务
  • 数据治理
  • 数据资产管理

地图服务 GeoHash

  • 地理编码服务
  • 路径规划优化
  • 实时路况分析
  • 地理围栏服务

存储层 Storage Layer

业务数据库 MySQL

  • 订单信息存储
  • 商家信息存储
  • 骑手信息存储
  • 财务数据存储

文档数据库 MongoDB

  • 配送轨迹存储
  • 商品详情存储
  • 操作日志存储
  • 灵活数据结构

搜索引擎 Elasticsearch

  • 全文检索服务
  • 日志分析
  • 实时搜索
  • 数据分析

时序数据库 InfluxDB

  • 监控指标存储
  • 性能数据存储
  • 时序数据分析
  • 趋势预测支持

可观察性层 Observability Layer

监控系统 Prometheus + Grafana

  • 性能指标监控
  • 业务指标监控
  • 告警管理
  • 可视化面板

链路追踪 SkyWalking

  • 分布式追踪
  • 性能分析
  • 依赖分析
  • 问题定位

日志中心 ELK Stack

  • 日志收集
  • 日志分析
  • 日志检索
  • 日志存储

运维平台 Custom Platform

  • 服务治理
  • 配置管理
  • 发布部署
  • 容量管理

订单处理系统 Order Processing System

stateDiagram-v2 [*] --> Created: 用户下单 Created --> Confirmed: 商家接单 Confirmed --> Preparing: 开始制作 Preparing --> ReadyForPickup: 制作完成 ReadyForPickup --> PickedUp: 骑手取餐 PickedUp --> Delivering: 开始配送 Delivering --> Delivered: 送达 Delivered --> Completed: 确认收货 Completed --> [*] Created --> Cancelled: 取消订单 Confirmed --> Cancelled: 异常取消 Cancelled --> [*]

订单生命周期管理

  • 订单创建与验证:参数校验、库存校验、用户资格校验
  • 订单状态机:状态流转、状态约束、状态监控
  • 订单分发:商家自动接单、骑手智能派单
  • 订单跟踪:全流程状态追踪、异常监控
  • 订单完成:自动收货、评价处理
技术栈:Spring State Machine, Redis, MySQL

异常处理机制

  • 超时处理:商家超时、配送超时、支付超时
  • 订单取消:取消规则、退款处理、资源释放
  • 异常补偿:自动重试、人工介入、补偿策略
  • 数据一致性:分布式事务、最终一致性保证
  • 降级策略:高峰期订单调控、优先级处理
技术栈:Seata, RocketMQ, Redis
99.99%
订单处理成功率
<100ms
订单创建耗时
2000+
订单峰值/秒

智能调度系统 Smart Dispatch System

flowchart TB A[订单接入] --> B{运力分析} B --> C[骑手筛选] B --> D[路径规划] C --> E[骑手评分] C --> F[位置匹配] D --> G[时间预估] D --> H[路径优化] E --> I[派单决策] F --> I G --> I H --> I I --> J[订单分配] J --> K[实时监控]

智能调度引擎

  • 多目标优化:配送时效、骑手收入、用户体验
  • 实时路况:基于历史和实时数据的路况分析
  • 天气影响:天气因素对配送的影响评估
  • 高峰预测:基于机器学习的订单高峰预测
  • 动态调度:实时订单流量的动态调度策略
技术栈:TensorFlow, Python, Kafka

路径规划系统

  • 多点取送优化:多订单配送路径优化
  • 时间窗口约束:考虑商家、用户时间要求
  • 动态路径调整:基于实时路况的路径调整
  • 区域热力分析:配送区域热度分析
  • 调度策略优化:基于历史数据的策略优化
技术栈:GeoHash, ElasticSearch, Redis
调度算法核心指标: - 平均配送时长:28分钟 - 准时率:95%以上 - 骑手满意度:90%以上 - 用户满意度:95%以上

智能定价系统 Dynamic Pricing System

flowchart TB A[订单输入] --> B[基础定价] B --> C{动态因素} C --> D[天气影响] C --> E[时段系数] C --> F[区域系数] C --> G[供需关系] D --> H[最终定价] E --> H F --> H G --> H H --> I[价格展示]

基础定价模块

  • 起步价规则:基础距离和起步价计算
  • 距离加价:阶梯式距离加价规则
  • 重量附加费:商品重量影响因素
  • 特殊时段费:特殊时间段加价
  • 区域加价:特殊区域价格调整
技术栈:Spring Cloud, Redis

动态调价系统

  • 实时供需:基于供需关系的价格调节
  • 天气影响:恶劣天气的价格调整
  • 节假日策略:节假日特殊定价
  • 活动联动:营销活动的价格联动
  • 配送难度:特殊区域的难度系数
技术栈:Machine Learning, Python
95%
价格接受率
+20%
骑手收入提升
-15%
客诉率下降

骑手管理系统 Rider Management System

flowchart TB subgraph 骑手生命周期 A[注册入驻] --> B[培训认证] B --> C[排班管理] C --> D[接单配送] D --> E[考核评估] E --> C end subgraph 实时管理 F[轨迹跟踪] --> G[异常预警] G --> H[实时调度] H --> I[绩效统计] end

排班调度系统

  • 智能排班:基于历史数据的需求预测
  • 人力调配:高峰期运力补充策略
  • 区域划分:配送区域的智能划分
  • 时段管理:高峰时段的人力保障
  • 激励机制:高峰时段的奖励策略
技术栈:Spring Cloud, Redis, MySQL

绩效考核系统

  • 配送效率:单均配送时长评估
  • 服务质量:用户评价、投诉率
  • 工作量:完成订单数、工作时长
  • 异常处理:异常订单处理能力
  • 规范遵守:交通违规、着装规范
技术栈:Apache Flink, Elasticsearch

轨迹管理系统

  • 实时定位:GPS实时位置追踪
  • 轨迹记录:行驶轨迹完整记录
  • 异常识别:异常行为自动识别
  • 电子围栏:区域限制与预警
  • 路径分析:最优配送路径建议
技术栈:GeoHash, MongoDB, Kafka
80%
准时送达率
4.8
骑手平均评分
85%
骑手留存率

商家管理系统 Merchant Management System

stateDiagram-v2 [*] --> Registration: 商家注册 Registration --> Verification: 资质审核 Verification --> Training: 平台培训 Training --> Active: 开店营业 Active --> Suspended: 违规处理 Suspended --> Active: 整改完成 Active --> Terminated: 终止合作 Terminated --> [*]

商家入驻管理

  • 资质审核:营业执照、食品经营许可
  • 信息认证:店铺信息、经营者身份
  • 合同管理:电子合同签署与管理
  • 培训认证:食品安全、平台规范
  • 分级管理:商家等级评定与管理
技术栈:OCR, Spring Cloud, MongoDB

店铺运营管理

  • 商品管理:菜品上架、价格调整
  • 订单处理:接单、制作、出餐
  • 营业时间:营业设置、临时休息
  • 库存管理:库存预警、自动下架
  • 活动管理:优惠券、满减活动
技术栈:Spring Cloud, Redis, MySQL

结算系统

  • 收入结算:订单收入自动结算
  • 佣金计算:平台佣金智能核算
  • 账单管理:日结算、周结算、月结算
  • 发票管理:电子发票自动开具
  • 异常处理:差错处理、退款处理
技术栈:Apache Flink, MySQL, Redis
T+1
结算周期
99.9%
结算准确率
<5min
商家响应时间

用户体验系统 User Experience System

flowchart TB A[用户下单] --> B[智能推荐] A --> C[地址管理] B --> D[订单确认] C --> D D --> E[支付处理] E --> F[订单跟踪] F --> G[配送评价] G --> H[售后服务]

智能推荐系统

  • 个性化推荐:基于用户画像的商家推荐
  • 热门推荐:实时热度榜单
  • 场景推荐:用餐场景智能推荐
  • 优惠推荐:个性化优惠方案
  • 新品推荐:新商家、新品推荐
技术栈:TensorFlow, Redis, Elasticsearch

配送体验优化

  • 实时追踪:骑手实时位置展示
  • 时效预估:智能预估送达时间
  • 异常处理:配送异常实时通知
  • 通信系统:用户骑手即时通讯
  • 投诉处理:一键投诉快速处理
技术栈:WebSocket, Redis, MongoDB

评价反馈系统

  • 多维度评价:商家、骑手、平台评价
  • 智能分析:评价文本情感分析
  • 问题分类:自动问题分类处理
  • 评分体系:动态评分权重计算
  • 反馈跟进:差评自动跟进处理
技术栈:NLP, Elasticsearch, Redis
4.8
用户满意度
<1min
投诉响应时间
98%
问题解决率

多活容灾架构 Multi-Active Disaster Recovery

flowchart TB subgraph Global[全局负载均衡] GLB[GSLB] end subgraph DC1[数据中心1] LB1[SLB] --> App1[应用集群1] App1 --> Cache1[缓存集群1] App1 --> DB1[(主库集群1)] DB1 --> DB2[(从库集群1)] end subgraph DC2[数据中心2] LB2[SLB] --> App2[应用集群2] App2 --> Cache2[缓存集群2] App2 --> DB3[(主库集群2)] DB3 --> DB4[(从库集群2)] end GLB --> DC1 GLB --> DC2 DB1 -.-> DB3 DB3 -.-> DB1 Cache1 -.-> Cache2

多活设计

  • 同城双活:两地三中心架构
  • 跨城双活:异地多活部署
  • 容灾级别:RTO<1分钟,RPO=0
  • 就近接入:智能DNS解析
  • 数据同步:准实时多向同步
技术栈:GSLB, DNS, Tengine

故障转移

  • 自动切换:自动故障检测与切换
  • 流量调度:智能流量调度策略
  • 灾难恢复:自动化灾备切换
  • 数据一致:数据一致性保证
  • 监控报警:全链路监控告警
技术栈:Sentinel, Hystrix, Prometheus
99.999%
系统可用性
<1min
故障恢复时间
0
数据丢失RPO
3个
数据中心

分层高可用设计 Layered High Availability

flowchart TB A[接入层] --> B[服务层] B --> C[数据层] B --> D[存储层] subgraph 接入层高可用 A1[Nginx集群] --> A2[Gateway集群] end subgraph 服务层高可用 B1[服务注册] --> B2[服务发现] B2 --> B3[负载均衡] end subgraph 数据层高可用 C1[多级缓存] --> C2[读写分离] C2 --> C3[分库分表] end subgraph 存储层高可用 D1[主从复制] --> D2[数据同步] D2 --> D3[备份恢复] end

接入层高可用

  • 四层负载:LVS + Keepalived
  • 七层负载:Nginx集群
  • DNS智能解析:GSLB负载均衡
  • API网关:Gateway集群
  • 安全防护:WAF + CC防护
技术栈:LVS, Nginx, Spring Cloud Gateway

服务层高可用

  • 服务注册:Nacos集群
  • 服务发现:主备选主机制
  • 负载均衡:Ribbon权重策略
  • 服务熔断:Sentinel限流降级
  • 服务隔离:Hystrix线程隔离
技术栈:Spring Cloud, Nacos, Sentinel

数据层高可用

  • 多级缓存:本地缓存 + 分布式缓存
  • 读写分离:主从分离 + 负载均衡
  • 分库分表:水平分库 + 垂直分表
  • 数据同步:异步复制 + 准实时同步
  • 一致性保证:分布式事务
技术栈:Redis Cluster, MySQL, ShardingSphere

存储层高可用

  • 存储备份:定时备份 + 增量备份
  • 数据复制:异步复制 + 半同步复制
  • 故障转移:自动主从切换
  • 数据恢复:时间点恢复
  • 容量规划:动态扩容
技术栈:MySQL MGR, Redis Sentinel

容错设计 Fault Tolerance

flowchart TB A[请求] --> B{限流器} B -->|通过| C[熔断器] B -->|拒绝| D[降级处理] C -->|关闭| E[处理请求] C -->|开启| D E --> F{负载均衡} F --> G[服务实例1] F --> H[服务实例2] F --> I[服务实例3]

限流降级

  • 限流策略:QPS限流、线程数限流
  • 降级策略:超时降级、异常降级
  • 热点限流:热点参数限流
  • 系统保护:系统负载限流
  • 平滑限流:匀速排队、冷启动
技术栈:Sentinel, Hystrix, Guava

熔断保护

  • 熔断规则:错误率、响应时间
  • 状态转换:关闭、开启、半开
  • 恢复机制:自动恢复、手动恢复
  • 隔离策略:线程隔离、信号量隔离
  • 超时控制:请求超时、执行超时
技术栈:Sentinel, Resilience4j

负载均衡

  • 负载策略:权重轮询、最小连接
  • 健康检查:主动检查、被动检查
  • 会话保持:基于Cookie、基于IP
  • 动态权重:自适应权重调整
  • 优雅上下线:平滑的服务切换
技术栈:Nginx, Ribbon, SLB
99.95%
请求成功率
<100ms
熔断响应时间
10000+
QPS限流阈值
5s
故障切换时间

一致性保证 Consistency Guarantee

flowchart TB A[业务请求] --> B{分布式事务} B --> C[TCC模式] B --> D[SAGA模式] B --> E[消息事务] C --> F[数据一致性] D --> F E --> F F --> G[最终一致性]

分布式事务

  • TCC事务:Try-Confirm-Cancel模式
  • SAGA事务:补偿事务模式
  • 消息事务:可靠消息最终一致性
  • AT事务:自动补偿模式
  • XA事务:强一致性事务
技术栈:Seata, RocketMQ, MySQL

数据同步

  • 实时同步:增量数据实时同步
  • 批量同步:全量数据定期同步
  • 冲突处理:数据冲突解决策略
  • 校验机制:数据一致性校验
  • 补偿机制:数据补偿处理
技术栈:Canal, DataX, Flink CDC

缓存一致性

  • 更新策略:Cache Aside Pattern
  • 失效策略:超时淘汰、主动剔除
  • 预热机制:缓存预加载
  • 降级机制:降级到DB
  • 并发控制:分布式锁
技术栈:Redis, Caffeine, Redisson

灾备设计 Disaster Recovery

flowchart TB subgraph Production[生产环境] A[主数据中心] --> B[同城灾备] A --> C[异地灾备] end subgraph Backup[备份系统] D[定时备份] --> E[增量备份] E --> F[归档存储] end subgraph Recovery[恢复系统] G[故障检测] --> H[自动切换] H --> I[数据恢复] end

备份策略

  • 全量备份:每日全量数据备份
  • 增量备份:实时增量数据同步
  • 归档策略:冷热数据分离存储
  • 备份验证:定期备份验证
  • 自动清理:过期数据自动清理
技术栈:MySQL Backup, Redis RDB/AOF

故障恢复

  • 故障检测:自动故障检测
  • 故障定位:快速故障定位
  • 故障隔离:故障域隔离
  • 自动切换:自动故障转移
  • 数据恢复:时间点恢复
技术栈:Zookeeper, Prometheus, Grafana

应急预案

  • 预案管理:分级预案体系
  • 演练机制:定期灾备演练
  • 应急处置:快速响应机制
  • 升级机制:问题升级流程
  • 复盘总结:事后复盘改进
技术栈:自研预案平台

关键指标

  • RTO (Recovery Time Objective): < 1分钟
  • RPO (Recovery Point Objective): 0 数据丢失
  • 故障切换时间: < 30秒
  • 数据一致性: 100%
  • 系统可用性: 99.999%
注意事项: 1. 定期进行灾备演练,验证恢复流程的有效性 2. 建立完善的监控告警体系,实现故障快速发现 3. 制定详细的应急处置流程,确保关键时刻可控 4. 持续优化和完善灾备体系,提升系统可靠性

JVM性能优化 JVM Performance Tuning

内存优化

  • 堆内存分配:-Xms4g -Xmx4g,保持堆大小固定
  • 新生代配置:-Xmn2g,占堆内存50%
  • GC算法选择:G1 GC,目标停顿时间200ms
  • 垃圾回收优化:-XX:MaxGCPauseMillis=200
  • 内存占用监控:使用Prometheus + Grafana
JAVA_OPTS="-Xms4g -Xmx4g -Xmn2g \ -XX:+UseG1GC \ -XX:MaxGCPauseMillis=200 \ -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError"

GC优化

  • GC日志配置:详细GC日志记录
  • GC监控:实时监控GC频率和时间
  • YoungGC优化:降低YGC频率和时间
  • FullGC优化:避免频繁FullGC
  • GC调优工具:GCViewer分析
优化效果
优化前
YGC间隔:5s
FGC次数:10次/天
优化后
YGC间隔:15s
FGC次数:0次/天

线程池优化 Thread Pool Optimization

参数优化

  • 核心线程数:CPU核心数 * 2
  • 最大线程数:CPU核心数 * 4
  • 任务队列:有界队列,容量2000
  • 拒绝策略:自定义拒绝处理器
  • 空闲时间:60秒自动回收
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor( 16, // 核心线程数 32, // 最大线程数 60L, // 空闲时间 TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(2000), new CustomThreadFactory(), new CustomRejectedHandler() );

监控优化

  • 队列监控:队列深度实时监控
  • 线程监控:活跃线程数监控
  • 任务监控:任务执行时间监控
  • 拒绝监控:拒绝次数统计
  • 动态调整:线程池参数动态调整
95%
线程池利用率
<50ms
任务等待时间
0.01%
任务拒绝率

数据库优化 Database Optimization

SQL优化

  • 索引优化:覆盖索引、复合索引设计
  • SQL改写:避免全表扫描、子查询优化
  • 分页优化:延迟关联、游标分页
  • JOIN优化:小表驱动大表、索引关联
  • IN优化:IN子句数量控制,批量查询
-- 优化前 SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' LIMIT 100000, 10; -- 优化后 SELECT o.* FROM orders o JOIN (SELECT id FROM orders WHERE status = 'pending' LIMIT 100000, 10) t ON o.id = t.id;

架构优化

  • 分库分表:水平分片、垂直分片
  • 读写分离:主从复制、读写分离
  • 连接池:连接池参数优化
  • 缓存优化:多级缓存策略
  • 批处理:批量操作优化
性能提升
优化前
TPS: 1000
响应时间: 200ms
优化后
TPS: 5000
响应时间: 50ms

缓存优化 Cache Optimization

多级缓存

  • 本地缓存:Caffeine一级缓存
  • 分布式缓存:Redis二级缓存
  • 全页缓存:Nginx页面缓存
  • CDN缓存:静态资源缓存
  • 缓存预热:系统启动预加载
// 本地缓存配置 Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .recordStats()

缓存策略优化

  • 缓存穿透:布隆过滤器防穿透
  • 缓存击穿:互斥锁防击穿
  • 缓存雪崩:过期时间随机化
  • 热点数据:多副本复制
  • 数据一致性:更新策略优化
95%
缓存命中率
<1ms
缓存响应时间
0.1%
缓存穿透率

消息队列优化 Message Queue Optimization

生产者优化

  • 批量发送:消息批量处理
  • 压缩策略:消息体压缩
  • 重试机制:发送失败重试
  • 异步发送:异步提交提升吞吐
  • 消息分区:合理的分区策略
// 生产者配置 producer.setCompressType(CompressionType.LZ4); producer.setBatchSize(16384); producer.setRetryTimes(3); producer.setSendMessageTimeout(3000);

消费者优化

  • 并发消费:多线程消费
  • 批量消费:批量拉取和处理
  • 消费幂等:幂等性保证
  • 顺序消费:分区有序消费
  • 处理监控:消费延迟监控
性能对比
优化前
TPS: 5000
延迟: 500ms
优化后
TPS: 20000
延迟: 100ms

网络传输优化 Network Optimization

协议优化

  • HTTP/2:多路复用、头部压缩
  • 长连接:Connection Keep-Alive
  • 压缩传输:GZIP压缩
  • TLS优化:TLS1.3、会话复用
  • WebSocket:实时通信优化
server { listen 443 ssl http2; gzip on; gzip_types text/plain application/json; keepalive_timeout 65; ssl_session_cache shared:SSL:10m; }

传输优化

  • 数据序列化:Protocol Buffers
  • 批量传输:合并请求
  • TCP优化:内核参数调优
  • DNS优化:DNS缓存
  • CDN加速:静态资源分发
50%
传输量减少
30%
延迟降低
99.9%
成功率

前端性能优化 Frontend Optimization

加载优化

  • 资源合并:JS/CSS打包合并
  • 懒加载:图片和组件懒加载
  • 预加载:资源预加载
  • 缓存策略:浏览器缓存优化
  • CDN分发:静态资源CDN
// Webpack配置 module.exports = { optimization: { splitChunks: { chunks: 'all', minSize: 20000, maxSize: 244000 } } }

渲染优化

  • Virtual DOM:虚拟DOM优化
  • SSR:服务端渲染
  • 骨架屏:加载占位
  • 防抖节流:输入优化
  • 回流重绘:DOM操作优化
性能指标
优化前
FCP: 2.5s
TTI: 5s
优化后
FCP: 1.2s
TTI: 2.5s

分布式服务优化 Distributed Service Optimization

服务治理优化

  • 服务注册:实例注册优化
  • 服务发现:本地缓存优化
  • 负载均衡:动态权重算法
  • 服务降级:智能降级策略
  • 熔断策略:自适应熔断
// Sentinel配置 SentinelConfig.setConfig( FlowRule.builder() .setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) .setCount(200) .setControlBehavior(RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_WARM_UP) .setWarmUpPeriodSec(10) );

RPC优化

  • 连接池优化:连接复用
  • 序列化优化:高效序列化
  • 异步调用:并行调用优化
  • 超时控制:动态超时
  • 重试机制:智能重试
3ms
平均RT
10000+
QPS
99.99%
成功率

最佳实践

  • 建立完整的性能监控体系,及时发现性能瓶颈
  • 进行压力测试和性能基准测试,量化优化效果
  • 制定性能优化规范,确保代码质量
  • 定期进行性能优化复查,持续改进
  • 建立性能问题快速响应机制

整体安全框架 Security Framework

flowchart TB subgraph SecurityLayers[安全防护层] A[边界防护] --> B[接入安全] B --> C[应用安全] C --> D[数据安全] D --> E[基础设施安全] end subgraph SecurityComponents[安全组件] F[WAF] --> G[身份认证] G --> H[访问控制] H --> I[加密传输] I --> J[数据加密] end subgraph MonitoringAudit[监控审计] K[安全监控] --> L[日志审计] L --> M[风险控制] M --> N[应急响应] end

纵深防御策略

  • 边界防护:WAF、IPS、防火墙
  • 接入认证:身份认证、权限控制
  • 传输加密:TLS 1.3、国密算法
  • 数据安全:存储加密、访问控制
  • 监控审计:全流程安全审计

零信任架构

  • 身份为中心:强身份认证
  • 最小权限:基于角色的访问控制
  • 持续验证:动态授权
  • 流量加密:全链路加密
  • 安全监测:实时威胁检测

接入安全 Access Security

认证授权体系

  • 多因素认证:手机号+验证码、生物识别
  • OAuth2.0:第三方授权
  • JWT:无状态令牌
  • SSO:统一登录
  • RBAC:细粒度权限控制
@Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http.oauth2Login() .and() .authorizeRequests() .antMatchers("/api/**").authenticated() .anyRequest().permitAll(); } }

攻击防护

  • WAF防护:SQL注入、XSS防护
  • CC防护:自适应限流
  • DDoS防护:清洗中心
  • 防重放:时间戳+Nonce
  • 参数校验:输入过滤

传输安全 Transport Security

传输加密

  • TLS 1.3:前向安全
  • 证书管理:自动更新
  • 加密套件:安全算法选择
  • HSTS:强制HTTPS
  • 国密算法:SM2/SM3/SM4
server { listen 443 ssl; ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3; ssl_ciphers ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256; ssl_prefer_server_ciphers on; add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000"; }

API安全

  • 签名验证:请求签名
  • 时间戳校验:防重放
  • 内容加密:敏感数据加密
  • 接口限流:QPS控制
  • 参数验证:防注入

数据安全 Data Security

存储安全

  • 透明加密:TDE数据库加密
  • 敏感数据:字段级加密
  • 密钥管理:KMS密钥管理
  • 数据脱敏:动态脱敏规则
  • 备份加密:备份数据加密
// 字段加密示例 @EncryptField(algorithm = "AES") private String phoneNumber; @SensitiveField(strategy = "PHONE") private String displayPhone;

隐私保护

  • 数据分类:分级保护
  • 访问控制:细粒度权限
  • 脱敏规则:多场景脱敏
  • 审计日志:操作记录
  • 数据生命周期:分级管理
  • 加密算法建议: AES-256-GCM, SM4, RSA-2048
  • 密钥管理: 硬件加密模块(HSM), 密钥定期轮转
  • 数据分类: 按敏感度分级, 制定差异化保护策略

应用安全 Application Security

代码安全

  • 安全开发:SSDLC流程
  • 代码扫描:Sonar静态分析
  • 依赖检查:第三方组件漏洞扫描
  • 安全测试:渗透测试
  • 应用防护:RASP运行时防护
// 安全编码示例 public String safeSQL(String input) { return jdbcTemplate.queryForObject( "SELECT * FROM users WHERE id = ?", new Object[]{input}, String.class ); }

业务安全

  • 风控引擎:实时风险识别
  • 反作弊系统:行为分析
  • 登录保护:异常登录检测
  • 交易安全:交易监控
  • 验证码:智能验证码

安全运维体系 Security Operations

运维安全管理

  • 账号管理:最小权限原则
  • 密码管理:密码强度策略
  • 堡垒机:统一运维入口
  • 操作审计:全程操作记录
  • 变更管理:变更审批流程
# PAM配置示例 auth required pam_securetty.so auth required pam_unix.so nullok auth required pam_nologin.so account required pam_unix.so password required pam_cracklib.so retry=3 minlen=8 session required pam_unix.so

应急响应

  • 应急预案:分级响应机制
  • 故障处理:快速响应流程
  • 应急演练:定期安全演练
  • 事后复盘:问题总结改进
  • 知识库:经验积累沉淀

安全监控与预警 Security Monitoring

实时监控

  • 日志采集:全量日志收集
  • 行为分析:异常行为检测
  • 威胁检测:已知威胁识别
  • 资产监控:资产安全状态
  • 性能监控:系统性能分析
# Elasticsearch查询示例 GET security-*/_search { "query": { "bool": { "must": [ { "match": { "event_type": "login_failed" } }, { "range": { "timestamp": { "gte": "now-1h" } } } ] } } }

告警处理

  • 告警规则:多维度告警规则
  • 告警级别:分级告警策略
  • 告警收敛:重复告警处理
  • 告警通知:多渠道通知
  • 处理流程:标准处理流程
  • 建立7*24小时安全监控体系
  • 实现告警的自动化分析和处理
  • 定期评估和优化监控规则
  • 保持安全设备的更新和维护

漏洞管理 Vulnerability Management

漏洞扫描

  • 资产扫描:定期资产扫描
  • 漏洞扫描:自动化扫描
  • 代码审计:源码安全审计
  • 渗透测试:定期渗透测试
  • 第三方评估:外部安全评估

漏洞修复

  • 漏洞评级:CVSS评分体系
  • 修复期限:分级修复要求
  • 修复验证:修复效果验证
  • 跟踪管理:修复进度跟踪
  • 知识库:漏洞库维护
关键漏洞修复SLA:
  • 严重漏洞:24小时内
  • 高危漏洞:3天内
  • 中危漏洞:7天内
  • 低危漏洞:30天内

合规与审计 Compliance & Audit

安全合规

  • 等级保护:等保2.0/3.0合规
  • 隐私合规:GDPR/PIPL合规
  • 行业标准:PCI DSS等认证
  • 内控制度:安全管理制度
  • 合规评估:定期合规检查

安全审计

  • 操作审计:用户操作记录
  • 系统审计:系统行为记录
  • 数据审计:数据访问记录
  • 合规审计:合规性检查
  • 审计报告:定期审计报告
# 审计日志格式 { "timestamp": "2024-01-01T12:00:00Z", "user": "admin", "action": "data_access", "resource": "user_table", "result": "success", "ip": "192.168.1.1", "details": { "query": "SELECT * FROM users", "affected_rows": 10 } }

合规要求重点:

  • 建立完整的安全管理制度体系
  • 定期进行内部安全审计和评估
  • 保持与最新法律法规的同步更新
  • 记录完整的合规达标证明材料

未来安全规划 Security Roadmap

技术演进

  • 零信任架构:全面实施零信任
  • AI安全:AI防护能力建设
  • 云原生安全:容器安全防护
  • 区块链应用:可信身份认证

能力建设

  • 自动化:安全能力自动化
  • 智能化:智能安全分析
  • 平台化:统一安全平台
  • 服务化:安全能力服务化
  • 生态化:安全生态建设

监控体系架构 Monitoring Architecture

flowchart TB subgraph Collection[采集层] A[Metrics采集] --> D[采集网关] B[Logs采集] --> D C[Traces采集] --> D end subgraph Processing[处理层] D --> E[数据清洗] E --> F[数据处理] F --> G[数据分析] end subgraph Storage[存储层] G --> H[时序数据库] G --> I[日志存储] G --> J[链路存储] end subgraph Application[应用层] H --> K[监控大屏] I --> L[日志分析] J --> M[链路分析] K --> N[告警系统] L --> N M --> N end

数据采集

  • Metrics:Prometheus Exporter采集
  • Logs:Filebeat采集处理
  • Traces:OpenTelemetry采集
  • Metrics采样:合理的采样率
  • 数据预处理:本地聚合
# Prometheus配置示例 global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['localhost:9100']

数据存储

  • Metrics:VictoriaMetrics集群
  • Logs:Elasticsearch集群
  • Traces:Zipkin存储
  • 冷热分离:数据分级存储
  • 数据压缩:高效压缩算法
30TB
日均数据量
15天
热数据保留
90天
冷数据保留
90%
压缩比

基础设施监控 Infrastructure Monitoring

硬件监控

  • CPU监控:使用率、负载
  • 内存监控:使用率、分配
  • 磁盘监控:IOPS、使用率
  • 网络监控:流量、延迟
  • 硬件状态:温度、电源
# Node Exporter指标 node_cpu_seconds_total node_memory_MemTotal_bytes node_disk_io_time_seconds_total node_network_transmit_bytes_total

容器监控

  • 容器状态:运行状态监控
  • 资源使用:CPU、内存使用
  • 网络监控:容器网络流量
  • 日志监控:容器日志采集
  • 镜像监控:镜像版本追踪
5000+
容器数量
99.99%
可用性
<1min
故障检测

应用性能监控 Application Performance Monitoring

JVM监控

  • 堆内存:内存使用监控
  • GC监控:GC频率和耗时
  • 线程监控:线程状态和数量
  • 类加载:类加载情况
  • JVM参数:关键参数监控
# JMX Exporter配置 rules: - pattern: ".*" name: "jvm_memory_used_bytes" help: "JVM memory usage" type: GAUGE labels: area: "heap"

接口监控

  • 响应时间:RT分位值监控
  • QPS监控:请求量监控
  • 错误率:异常监控
  • 成功率:调用成功率
  • 依赖监控:外部依赖监控
<100ms
P99延迟
10000+
QPS
99.99%
成功率

业务监控 Business Monitoring

订单监控

  • 订单状态:各状态订单量
  • 订单转化:转化率监控
  • 订单时效:配送时效监控
  • 异常订单:异常订单追踪
  • 订单分析:实时订单分析
98%
订单完成率
28min
平均配送时长
<0.1%
异常率
95%
准时率

骑手监控

  • 在线状态:实时在线率
  • 接单状态:订单分配监控
  • 配送轨迹:实时轨迹追踪
  • 异常行为:异常行为识别
  • 绩效指标:服务质量监控
92%
在线率
15单
时均配送
4.8
评分

链路追踪 Distributed Tracing

全链路追踪

  • 调用链路:完整调用链路
  • 性能分析:瓶颈点分析
  • 异常定位:错误根因分析
  • 依赖分析:服务依赖图
  • 采样策略:动态采样控制
// Trace示例 { "traceId": "abc123", "name": "order-create", "timestamp": 1639980000000, "duration": 1000000, "tags": { "order_id": "123456", "user_id": "user123" }, "spans": [ { "spanId": "span1", "name": "db-query", "timestamp": 1639980000100, "duration": 500000 } ] }

链路分析

  • 拓扑分析:服务调用拓扑
  • 耗时分析:关键路径分析
  • 性能诊断:性能火焰图
  • 异常分析:异常调用链
  • 链路大盘:可视化展示
1%
采样率
15天
存储周期
<1min
查询延迟

告警系统 Alert System

告警规则

  • 基础监控:资源类告警
  • 应用监控:性能类告警
  • 业务监控:业务类告警
  • 安全监控:安全类告警
  • 自定义告警:自定义规则
# Prometheus告警规则 groups: - name: node_alerts rules: - alert: HighCpuUsage expr: node_cpu_usage > 80 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "High CPU usage"

告警处理

  • 告警分级:多级别告警
  • 告警路由:智能路由
  • 告警抑制:告警收敛
  • 告警升级:自动升级
  • 处理流程:标准处理流程
<1min
告警延迟
95%
准确率
90%
自动处理率

运维自动化 DevOps Automation

flowchart TB subgraph CI[持续集成] A[代码检查] --> B[单元测试] B --> C[构建打包] C --> D[制品库] end subgraph CD[持续部署] D --> E[环境准备] E --> F[配置注入] F --> G[自动部署] G --> H[健康检查] end subgraph Ops[运维操作] H --> I[监控接入] I --> J[日志采集] J --> K[性能基线] end

自动化发布

  • 发布流水线:标准化流程
  • 灰度发布:渐进式发布
  • 回滚机制:快速回滚
  • 配置管理:配置版本控制
  • 制品管理:版本追踪
# Jenkins Pipeline pipeline { agent any stages { stage('Build') { steps { sh 'mvn clean package' } } stage('Deploy') { steps { sh './deploy.sh gray' } } } }

自动化运维

  • 资源管理:资源自动分配
  • 配置管理:配置自动更新
  • 扩缩容:自动扩缩容
  • 故障自愈:自动故障处理
  • 变更管理:自动化变更
95%
自动化率
<5min
发布耗时
99.9%
发布成功率

容量规划 Capacity Planning

容量评估

  • 容量预测:基于AI的容量预测
  • 资源评估:资源使用评估
  • 性能评估:性能瓶颈分析
  • 成本优化:资源成本优化
  • 扩展规划:扩展方案设计

容量评估指标

  • CPU使用率 < 70%
  • 内存使用率 < 80%
  • 磁盘使用率 < 75%
  • 网络带宽使用率 < 60%

弹性伸缩

  • 自动伸缩:基于规则的自动扩缩容
  • 预测式扩容:基于预测的提前扩容
  • 实时调整:实时资源调整
  • 成本控制:资源利用优化
  • 限流降级:过载保护
85%
资源利用率
30%
成本节约
<3min
扩容时间

最佳实践建议

  • 建立完整的监控指标体系
  • 实现监控数据的多维度分析
  • 制定合理的告警阈值和策略
  • 保持自动化运维能力的持续提升
  • 定期进行容量评估和优化

应用层水平扩展 Kubernetes

flowchart TB LB[负载均衡器] --> S1[Service1] LB --> S2[Service2] LB --> S3[Service3] S1 --> P1[Pod1] S1 --> P2[Pod2] S2 --> P3[Pod3] S2 --> P4[Pod4] S3 --> P5[Pod5] S3 --> P6[Pod6]
  • 容器化部署:基于K8s的容器编排
  • 自动扩缩容:HPA自动扩展策略
  • 服务发现:基于DNS的服务发现
  • 负载均衡:多级负载均衡策略
99.99%
服务可用性
<30s
扩容时间
10000+
并发容量

数据层水平扩展 Sharding

flowchart TB A[应用] --> S[数据分片代理] S --> DB1[(数据分片1)] S --> DB2[(数据分片2)] S --> DB3[(数据分片3)] DB1 --> R1[(从库1)] DB2 --> R2[(从库2)] DB3 --> R3[(从库3)]
  • 分库分表:订单库、用户库分片
  • 读写分离:多从库负载均衡
  • 数据同步:准实时同步机制
  • 分片策略:智能分片路由
分片策略
  • 订单表:按订单ID范围分片
  • 用户表:按用户ID哈希分片
  • 配送表:按区域分片

业务扩展能力 DDD

flowchart TB subgraph Core[核心域] A[订单中心] B[配送中心] end subgraph Support[支撑域] C[用户中心] D[商家中心] end subgraph Extension[扩展域] E[营销中心] F[评价中心] end Core --> Support Support --> Extension
  • 领域驱动:基于DDD的领域模型
  • 微服务化:服务独立部署运维
  • 接口标准化:统一API规范
  • 版本管理:API版本控制
扩展机制
  • 插件化架构:支持功能动态扩展
  • 事件驱动:领域事件解耦
  • 配置中心:动态配置管理

技术扩展能力 Framework

flowchart TB subgraph Framework[框架层] A[基础框架] B[通用组件] end subgraph Business[业务层] C[业务组件] D[业务服务] end subgraph Extension[扩展层] E[插件] F[适配器] end Framework --> Business Business --> Extension
  • 组件化:基于标准接口的组件
  • 中间件:统一中间件框架
  • 适配层:统一适配层设计
  • 扩展点:预留系统扩展点
50+
通用组件
100+
扩展点
30+
业务插件

弹性伸缩架构 Auto-scaling

flowchart TB A[监控系统] -->|指标| B[弹性控制器] B -->|扩缩容| C[资源池] B -->|策略| D[策略中心] C -->|分配| E[应用集群] C -->|分配| F[数据集群]
  • 自动扩缩容:基于指标的动态伸缩
  • 预测式扩容:基于AI的容量预测
  • 多级缓存:动态缓存扩展
  • 资源池化:资源统一调度
扩容策略
  • CPU利用率 > 70% 触发扩容
  • 内存使用率 > 80% 触发扩容
  • 请求量增长 > 30% 预扩容

多区域扩展 Multi-Region

flowchart TB A[全局负载均衡] --> B[区域A] A --> C[区域B] A --> D[区域C] B --> E[数据中心A] C --> F[数据中心B] D --> G[数据中心C]
  • 多区域部署:就近接入
  • 数据同步:跨区域数据同步
  • 容灾备份:异地容灾
  • 流量调度:智能DNS解析
5+
区域中心
<50ms
响应时间
99.999%
可用性

数据采集系统 Data Collection

flowchart TB A[日志采集] -->|Filebeat| D[Kafka] B[埋点数据] -->|SDK| D C[业务数据] -->|CDC| D D -->|实时| E[流处理引擎] D -->|离线| F[数据湖] E -->|分析| G[实时数仓] F -->|ETL| H[离线数仓]
  • 全量数据采集:日志、埋点、业务数据
  • 实时采集:毫秒级延迟
  • 数据质量:准确性、完整性检测
  • 数据治理:元数据管理
100TB+
日均数据量
<1s
采集延迟
99.99%
数据准确率

实时分析引擎 Real-time Analytics

flowchart TB A[Kafka] --> B[Flink] B -->|计算| C[实时指标] B -->|统计| D[实时报表] B -->|预测| E[实时预警] C --> F[实时大屏] D --> F E --> F
  • 实时计算:订单、配送、商家指标
  • 实时监控:核心KPI实时监控
  • 实时预警:异常情况预警
  • 实时报表:动态报表生成
核心指标
  • 订单转化率、完成率
  • 配送时效、准时率
  • 商家营收、评分

数据仓库架构 Data Warehouse

flowchart TB subgraph ODS[数据源层] A[业务库] B[日志库] C[外部数据] end subgraph DWD[明细数据层] D[订单明细] E[用户行为] F[配送轨迹] end subgraph DWS[汇总数据层] G[用户维度] H[商家维度] I[区域维度] end subgraph ADS[应用数据层] J[统计报表] K[分析报告] L[数据API] end ODS --> DWD DWD --> DWS DWS --> ADS
  • 分层架构:ODS、DWD、DWS、ADS
  • 数据建模:维度建模、事实表设计
  • 调度系统:任务编排、依赖管理
  • 质量监控:数据质量管理

业务分析模型 Analysis Model

flowchart TB subgraph UserAnalysis[用户分析] A[用户画像] B[行为分析] C[生命周期] end subgraph OrderAnalysis[订单分析] D[转化漏斗] E[路径分析] F[影响因素] end subgraph PerformanceAnalysis[效果分析] G[营销效果] H[运营效果] I[策略效果] end
  • 用户分析:RFM模型、用户分层
  • 订单分析:漏斗分析、归因分析
  • 效果分析:ROI分析、A/B测试
  • 预测模型:趋势预测、智能预警

智能决策系统 Decision Support

flowchart TB A[数据输入] --> B[特征工程] B --> C[机器学习模型] C --> D[策略生成] D --> E[业务决策] E --> F[效果反馈] F --> A
  • 智能定价:动态调整配送费
  • 运力预测:提前预警运力不足
  • 营销策略:精准营销推荐
  • 风险控制:异常行为识别
90%+
预测准确率
30%+
效率提升
20%+
成本降低

运营分析平台 Analysis Platform

flowchart TB A[数据服务] --> B[分析平台] B --> C[可视化报表] B --> D[分析工具] B --> E[监控大屏] C --> F[运营决策] D --> F E --> F
  • 自助分析:拖拽式报表生成
  • 数据探索:多维分析工具
  • 监控大屏:实时业务监控
  • 数据服务:标准API服务
关键功能
  • 报表定制:支持自定义报表
  • 权限管理:多级权限控制
  • 数据导出:多格式导出

基础设施层

服务注册与发现

  • Nacos:服务注册中心,配置中心,支持动态配置管理
  • Eureka:Netflix开源注册中心(已闭源但仍可用)
  • Consul:服务网格解决方案,支持服务发现和配置管理

网关路由

  • Spring Cloud Gateway:新一代网关,异步非阻塞,性能强
  • 功能:路由转发、安全认证、限流熔断
  • 可集成 Sentinel、Spring Security 等组件

负载均衡

  • Spring Cloud Loadbalancer:客户端负载均衡
  • Nginx:服务器端负载均衡
  • Ribbon:Netflix负载均衡组件(过渡期)

服务治理层

配置中心

  • Nacos Config:动态配置管理,支持配置版本管理
  • Spring Cloud Config:配置文件管理,Git存储
  • Apollo:携程开源配置中心,功能丰富

服务容错

  • Sentinel:阿里开源,支持流控、熔断、降级
  • Resilience4j:轻量级容错框架,Spring Cloud推荐
  • Hystrix:Netflix熔断器(已停止维护)

服务安全

  • Spring Security:安全框架,认证和授权
  • OAuth2:开放授权标准
  • JWT:无状态令牌
  • Spring Cloud Security:微服务安全方案

通信层

远程调用

  • OpenFeign:声明式服务调用,整合负载均衡
  • RestTemplate:同步HTTP客户端
  • WebClient:异步非阻塞HTTP客户端

消息中间件

  • RabbitMQ:AMQP实现,支持多种消息模式
  • Kafka:高吞吐消息队列,适合日志收集
  • RocketMQ:阿里开源,金融级消息中间件
  • Spring Cloud Stream:消息驱动框架,统一编程模型

数据层

数据存储

  • MySQL:关系型数据库
  • Redis:缓存数据库,分布式锁
  • MongoDB:文档数据库
  • Elasticsearch:搜索引擎,日志存储

数据访问

  • Spring Data JPA:JPA实现,自动化SQL
  • MyBatis:灵活的SQL映射框架
  • Spring Data Redis:Redis客户端框架
  • Spring Data MongoDB:MongoDB框架

可观测性

链路追踪

  • SkyWalking:全链路追踪系统,性能分析
  • Sleuth + Zipkin:分布式追踪系统
  • Jaeger:Uber开源分布式追踪平台

监控告警

  • Prometheus:监控系统,时序数据库
  • Grafana:可视化平台,监控大盘
  • Spring Boot Admin:应用监控平台
  • Alertmanager:告警管理,告警规则

日志管理

  • ELK Stack:日志收集分析平台
  • LogBack:日志框架
  • Log4j2:高性能日志框架

开发测试

开发工具

  • Spring Boot DevTools:开发工具集
  • Swagger/OpenAPI:API文档生成
  • JUnit:单元测试框架
  • Mockito:Mock测试框架

测试工具

  • JMeter:性能测试工具
  • Postman:接口测试工具
  • Selenium:UI自动化测试
  • Gatling:压力测试工具

部署运维

容器化

  • Docker:容器化部署
  • Kubernetes:容器编排平台
  • Harbor:镜像仓库

CI/CD

  • Jenkins:持续集成部署平台
  • GitLab CI:源码管理与CI/CD
  • SonarQube:代码质量管理

运维工具

  • Ansible:自动化运维工具
  • Terraform:基础设施即代码
  • Prometheus Operator:K8s监控

额外增强

分布式工具

  • Seata:分布式事务框架
  • Lock4j:分布式锁工具
  • Cache Aside:缓存模式

开发框架

  • Mybatis-Plus:MyBatis增强工具
  • Knife4j:Swagger增强UI
  • MapStruct:对象映射工具

性能优化

  • JVM调优工具
  • Arthas:Java诊断工具
  • VisualVM:性能分析工具

实施建议

1. 循序渐进

  • 先搭建核心基础设施
  • 再实现业务功能
  • 最后添加增强特性
  • 保持架构简单性

2. 版本选择

  • 选择稳定版本
  • 注意版本兼容性
  • 关注社区活跃度
  • 控制依赖数量

3. 性能考虑

  • 合理使用组件
  • 避免过度设计
  • 注意性能开销
  • 做好性能测试

4. 运维支持

  • 完善监控体系
  • 建立告警机制
  • 制定应急预案
  • 自动化运维

5. 安全防护

  • 网络安全隔离
  • 访问权限控制
  • 数据加密保护
  • 安全审计日志

6. 开发规范

  • 统一开发规范
  • 代码审查制度
  • 持续集成部署
  • 文档及时更新

注意事项

  • 技术选型要根据实际业务需求和团队能力来决定,不要盲目追求新技术
  • 优先选择成熟稳定、社区活跃的组件,避免选择已经停止维护的组件
  • 合理控制组件数量,每个组件的引入都要经过充分评估
  • 建立完善的监控、告警和应急机制,确保系统的可用性和可维护性
  • 做好技术文档和培训,降低技术栈的学习成本和维护成本
Spring Boot 详细项目结构 com.company.project ├── controller ├── UserController.java ├── OrderController.java └── dto/ ├── request/ └── response/ ├── service ├── UserService.java ├── OrderService.java └── impl/ ├── UserServiceImpl.java └── OrderServiceImpl.java ├── domain ├── entity/ ├── User.java └── Order.java ├── vo/ └── event/ ├── repository ├── UserRepository.java ├── OrderRepository.java └── mapper/ ├── config ├── SwaggerConfig.java ├── WebConfig.java └── SecurityConfig.java ├── common ├── constant/ ├── enums/ ├── util/ └── annotation/ ├── aspect ├── LogAspect.java └── AuthAspect.java └── security ├── auth/ └── filter/ Controller层 • 处理HTTP请求和响应 • 参数校验和请求转换 • 不包含业务逻辑 Service层 • 实现核心业务逻辑 • 事务管理 • 调用Repository层进行数据操作 • 服务组合与编排 Domain层 • 核心业务实体 • 值对象定义 • 领域事件 • 领域服务 Repository层 • 数据访问接口 • MyBatis Mapper • 数据库操作封装 基础设施层 Config: • 框架配置类 • 安全配置 Common: • 工具类 • 常量定义 • 通用注解 Aspect: • 日志切面 • 权限切面 • 性能监控 Controller层使用建议 • 统一使用@RestController注解 • 请求参数使用DTO对象封装 • 统一返回格式ResponseEntity • 使用@Valid进行参数校验 Service层使用建议 • 优先使用接口编程 • 合理使用@Transactional注解 • 避免循环依赖 • 抽取公共服务到通用Service Domain层使用建议 • 遵循充血模型 • 使用领域事件处理复杂业务 • 合理划分聚合边界 • 保持值对象不可变性 Repository层使用建议 • 定义统一的数据访问接口 • 使用分页接口进行大数据查询 • 合理使用缓存策略 基础设施层使用建议 配置管理: • 使用配置类而非XML • 区分开发和生产环境 • 敏感信息加密 工具类设计: • 静态工具类使用final修饰 • 考虑线程安全性 • 统一异常处理 AOP使用: • 定义切面优先级 • 避免过重的切面逻辑 架构设计原则 1. 依赖原则: • 上层依赖下层,禁止反向依赖 • 同层之间尽量避免依赖 2. 模块化原则: • 高内聚,低耦合 • 单一职责原则 3. 横切关注点: • 使用AOP处理通用逻辑 • 统一的日志和监控 4. 安全规范: • 统一的认证授权 • 敏感数据加密 5. 性能优化: • 合理使用缓存 • 异步处理和并发控制 6. 可扩展性: • 接口设计遵循开闭原则 • 预留扩展点 7. 代码规范: • 统一的命名规范 • 完善的注释和文档 8. 测试策略: • 单元测试覆盖核心逻辑 • 集成测试确保功能正确