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微服务的本质及设计原则
微服务设计原则单一职责原则意思是每个微服务只需要实现自己的业务逻辑就可以了,比如订单管理模块,它只需要处理订单的业务逻辑就可以了,其它的不必考虑。
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【软件架构】【设计原则】开闭原则
三、开闭原则的缺点 面向对象的抽象难度大,如果在刚开始使用抽象构建的框架考虑不全,后期已经拓展了很多功能特性,一旦抽象的基础框架发生变动,下面的拓展部分都有可能受到影响;因此需要很强、很系统的抽象能力把基础框架抽象出来,才能减少后期带来的不必要影响。
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【软件架构】【设计原则】总结七大设计原则
软件中设计原则,总体分为正交设计四原则和SOLID原则,其最终的目的是为了实现软件的高内聚和低耦合架构。 其中正交四原则是一种与范式,语言无关的设计原则。为了解决在模块化的过程中,如何让软件在长期范围内更容易应对变化。包括: 消除重复(被动)。
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设计模式的六大原则
由此可见,其实设计模式就是从大型软件架构出发、便于升级和维护的软件设计思想,它强调降低依赖,降低耦合。5、迪米特法则,又称最少知道原则(Demeter Principle)最少知道原则是指:一个实体应当尽量少地与其他实体之间发生相互作用,使得系统功能模块相对独立。
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设计原则-01
一.设计原则 1.六大设计原则 设计原则 描述 开闭原则 在不修改源代码或二进制代码的情况下,通过扩展模块来满足新需求。 里氏替换原则 子类可以扩展父类功能,但不能改变父类原有功能。
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面向对象设计原则:开闭原则(OCP)
实际上,要做到百分之百的封闭是不可能的,但是在系统设计的时候,还是应该尽量做到这一点。
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设计模式总结(四):设计原则
设计原则 1.单一职责原则 2.开放封闭原则 3.里式替换原则 4.接口分离原则 客户端需要什么接口就是提供什么接口,把不需要的接口剔除,这就要求对接口进行细化,保证其纯洁性。
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表设计 - 云数据库 GaussDB
表设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。
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表设计 - 云数据库 GaussDB
表设计 总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。
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方案设计提交审核 - Haydn解决方案工厂
方案设计提交审核 方案设计完成后,可提交方案设计审核,审核通过的方案为“设计完成”状态。仅允许方案设计责任人(即,在新建方案时指定的设计责任人)提交审核。 点击设计中心右上角【提交审核】按钮,选择要提交的架构、方案审核责任人,点击【确定】。
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设计模式总结(四):设计原则
@TOC 设计原则 1.单一职责原则 2.开放封闭原则 3.里式替换原则 4.接口分离原则 客户端需要什么接口就是提供什么接口,把不需要的接口剔除,这就要求对接口进行细化,保证其纯洁性。 5.依赖倒置原则
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设计模式之设计原则
设计原则是软件设计模式必须尽量遵循的原则,是设计模式的基础。
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设计模式-原则
参考:一句话总结软件设计七大原则
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HBase 的 rowkey 设计原则
所以 rowkey的设计是至关重要的,关系到你应用层的查询效率。 rowkey是以字典顺序排序的,存储的是字节码。 Rowkey设计原则 1.Rowkey的唯一原则 必须在设计上保证其唯一性。
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程序设计原则之SOLID原则
SOLID原则 设计模式中的SOLID原则,分别是单一原则、开闭原则、里氏替换原则、接口隔离原则、依赖倒置原则。
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表设计 - 数据仓库服务 GaussDB(DWS)
表设计 GaussDB(DWS)是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。
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指标设计 - 数据治理中心 DataArts Studio
指标设计 业务指标 技术指标 父主题: 数据架构组件
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软件工程设计原则
不同的设计模型对设计原则有着不同的依赖,设计原则指导的设计模式的进行。
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面向对象的设计原则
文章目录 一、设计原则概述1.1 面向对象设计原则概述:1.2 单一职责原则1.3 开闭原则1.4 里氏代换原则1.5 依赖倒转原则1.6 接口隔离原则1.7 合成复用原则1.8 迪米特法则 一、设计原则概述 1.1 面向对象设计原则概述: 单一职责原则
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表设计 - 云数据库 GaussDB
表设计 GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则: 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。