在传统 Spring Boot 项目开发中，我们习以为常的"Controller-Service-DAO"三层架构，往往会让代码逐渐演变成所谓的"贫血模型"。数据对象只有 getter/setter，业务逻辑散落在各个 Service 类中，随着系统复杂度增加，代码变得越来越难以维护。
领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称 DDD）由 Eric Evans 在 2003 年提出，提供了一套应对复杂业务系统的建模方法论。本文将带你从实际项目出发，深入理解 DDD 的核心概念，并通过实战案例将 DDD 落地到你的项目中。
"微服务"这三个字在技术圈已经热了十多年，但"怎么拆"始终是最困扰架构师的问题。拆得太粗——换了个壳的单体；拆得太细——运维成本爆炸，调试像噩梦。
本文不讲微服务的基础概念（假设你已经知道什么是微服务），聚焦于一个核心问题：面对一个单体系统，你该用什么原则来划边界？
在谈拆分之前，必须明确一个观点：单体架构不是原罪。很多成功的系统——包括 GitHub 早期、Stack Overflow——都是单体架构。单体的问题不在于"它是单体"，而在于"它何时变得不可维护"。
当硬件达到瓶颈无法提升，通过把数据分散到不同的数据库中，使得单一数据库的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。
比如：将电商数据库拆分为若干独立的数据库，并且对于大表来说也拆分为若干小表，通过这种数据库拆分的方法来解决数据库的性能问题。
分库分表的目的就是为了解决由于数据量过而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分为若干数据库组成，将数据大表拆分成若干数据表，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。
分库分表的方式在生产中通常包括：垂直分库、垂直分表、水平分库和水平分表四种。
