NET Core基础知识，EF CORE Code First，DB First
领域驱动设计理论，三层架构，DDD经典分层架构
WebApi，Swagger，WebApiClient，Grpc，Exceptionless，Serilog
Redis，Consul，IdentityServer4，Rabbitmq，Kafka，CAP
Ocelot，Kong，Docker，Docker-Compose，Jenkins
DDD经典分层架构，与认识
根据业务，将问题域逐步分解，把一个大的问题，逐步分解为小的问题，针对细分出的问题，给出相应的解决方案，降低业务的复杂性和系统实现的复杂性
领域驱动设计是有门槛的，需要全方位提升，包括，业务知识，沟通能力，了解需求的能力，分析业务的能力，软件建模能力（希望有朝一日能爬过去）
个人感觉领域驱动设计最重要的就是，让团队每个人都理解业务，达成共识，过程中留下来的文档，图例，模型，对公司对个人都是一笔财富，提升了团队能力，沉淀了业务知识
学习领域驱动设计是一个长期的过程，书本的理论知识中没有明确指出实践的方式，基本上不会有完整的案例，因为实践领域驱动设计的系统都是公司的核心系统，里面包 含了公司大量的业务，以及商业价值，一般不会开源出来分享，需要结合项目，业务，人员，团队，来综合考虑，权衡，团队需要达成共识去实践，在实践中总结，进步
服务间的通讯：WebApiClient，Grpc，EventBus，以及问题
多个服务中需要通讯的时候，我们需要根据场景，来选择不同的通讯手段，每种通讯手段都有好处和坏处，以及异常的情况，需要综合来考虑选择
在下单扣库存的场景中，我们在订单服务中下单完成后，需要扣除商品服务中的sku库存，由于在不同的服务，我们不能保证他们的事务，只能保证最终一致性
WebApiClient，Grpc来实现
WebApiClient的github地址：https://github.com/dotnetcore/WebApiClient
如何保证不超卖？扣减库存的并发量比较大怎么办？
商品服务提供RESTful API，GRPC 服务端，扣减库存接口时：利用数据库行锁，和添加扣除的数量不能大于数据库的库存数量的条件（UPDATE t_sku SET Stock=Stock - {sku.SkuQuantity} where Id = ‘{sku.SkuId}’ AND Stock > {sku.SkuQuantity}）
如何保证生成订单与商品库存的最终一致性？
重试 + 补偿 ，订单服务保存订单后，使用WebApiClient，调用RESTful API扣减库存接口，使用Grpc 请求服务端扣减库存，根据调用的返回结果，结果失败重试，重试一定次数后，记录日志，回归订单，提示失败，成功则提示下单成功！
订单服务可能会多次请求商品服务扣减库存的接口，会不会造成多次扣减库存？
商品服务扣减库存的接口需要根据订单服务提供的唯一标识做幂等，Grpc 服务端扣减库存做幂等,幂等可以采用redis 的Hash，和设置Hash的过期时间来做幂等，也可以使用幂等表，新增一张表，用订单服务的标识做唯一索引，我这里使用的是幂等表
EventBus来实现
怎么选择消息队列，Rabbitmq 还是 Kafka？
Rabbitmq 的社区比较活跃，官方文档比较详细，有.NET的客户端，性能没有Kafka高,Kafka 的原理架构比rabbitmq 容易理解，kafka的集群更好搭建，目前来说没有性能要求，工作中用的是Rabbitmq
下单扣除库存是比较重要的场景，听说消息队列会丢消息？
Rabbitmq 提供了发布者确认机制，消费者提供了ACK机制,可以保证不丢消息，消息发布到rabbitmq 服务器，开启了发布者确认，消息持久化到磁盘成功后，会返回持久化的状态，持久化磁盘成功了，代表发布消息成功了，消息者开启ACK,消息消费失败后，会返回消息队列中，多次失败后，可以把消息放到指定的延迟队列中，Rabbitmq 挂了，重启时会，不断的重试，直到成功，也可以失败一定次数后，人工干预解决问题
kafka有生产者消息确认机制，消费者ack机制，kafka 发布消息是可以设置ACK=all，消息需要，Leader持久化磁盘成功，所有的ISR中的Follower都持久化磁盘成功后，才表示真正的成功，消费者可以手动提交当前偏移量，保证不丢消息
有没有写好的，使用非常简单方便的框架，这样我就能直接搬砖了？
杨晓东老师的CAP:https://github.com/dotnetcore/CAP,一个基于本地消息表+消息队列 的分布式事务的解决方案，同样具有 EventBus 的功能，基于本地消息表意味者，多了几次IO，会影响一点性能，但是可靠，使用简直是easy，最好能了解一些原理，这样遇到一些问题，也能解决
用消息队列我还需要考虑幂等吗？
用消息队列一定要考虑幂等，很多消息队列都保证至少一次投递消息，可能出现多次投递的情况。幂等方式与上面的一致
Redis
CsRedis的github地址：https://github.com/2881099/csredis
目前接触的数据量，不用考虑缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的情况，缓存同步策略，也看过一些文章，了解过一些
CsRedis 幂等
CsRedis 分布式锁
CsRedis做缓存，加快查询的速度，缓存一些热点数据，比如权限
IdentityServer4
IdentityServer4的文档地址：http://www.identityserver.com.cn/
IdentityServer4 是为ASP.NET Core系列量身打造的一款基于 OpenID Connect 和 OAuth 2.0 认证框架。 对外提供RESTful API接口，需要Token来进行验证，JWT Token中包含一些用户信息，我们可以结合RBAC权限进行授权
在已有登录的项目中，我们可以使用密码授权模式，获取Token
使用混合流模式，结合前端使用oidc-client-js，获取Token
使用混合流模式，IdentityServer提供了一套基于 MVC 的样例 UI,可以直接从Github上拉取，引用到项目中，获取Token
Consul
使用Consul来实现服务发现与健康检查
Consul提供了可视化的界面，我们可以随时查看服务的状态
Consul有.net的客户端，我们可以在服务启动的时候向consul注册，服务关闭时注销，也可以通过Json文件的方式向consul中注册服务
Consul的健康检查，会根据你设置的时间来对你的服务发起调用。检查服务是否正常，所以我们需要提供一个接口，表示服务的运行状态
Consul可以在一个服务中注册多个Ip+端口号，客户端可以根据服务名称获取所有的Ip+端口号，根据算法，实现负载均衡
Ocelot
Ocelot文档地址：https://ocelot.readthedocs.io/en/latest/index.html
Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关，它功能强大，包括了：路由、请求聚合、服务发现、认证、鉴权、限流熔断、并内置了负载均衡器
Ocelot 可以结合Consul 实现服务发现，实现负载均衡
Ocelot 所有的请求路由都走Ocelot，可以结合Identityserver4，可以在Ocelot上统一认证授权
Ocelot Swagger,Kong Swagger,遇到过的问题
Swagger 是一个很好用的接口文档，可以帮助我们前后端联调，以及多个项目接口的管理
使用Ocelot网关，多个服务，怎么统一的使用swagger 来管理
Swagger加载时请求一个IP+端口+服务名称+Swagger.json的接口，我们可以在ocelot中，配置单个服务的swagger路由，在Ocelot上配置Swagger，通过选择的服务名称，来路由到指定服务的swagger
Swagger访问的统一路径是：IP+端口/swagger，部署网关后，都是8000端口，由于Kong 的Route不能重复，我该怎么来配置？
我们可以使用KongA可视化界面，给指定的服务配置特定的路由
Swagger访问的统一路径是：IP+端口/swagger，我们可以为每个服务设置IP+端口/{唯一的名称}+swagger，比如订单服务：47.104.83.210:8000/orderSwagger
我们公司现在有几十个服务，每个都需要在KongA上配置，很麻烦，怎么办？
kong有官方的文档，提供了RESTful API接口，可以调用kong的8001端口来，配置，目前Kong Admin Api 没有官方的.NET客户端，有位大佬开源了Kong.Net,可以帮助我们更快的去实现
Kong.Net的github地址：https://github.com/lianggx/Kong.Net
Docker ，Docker-Compose ，Jenkins
使用Jenkins pipeline 来实现，从git 服务器上拉取代码，发布代码，把代码打包，通过SSH，传输到Linux 服务器，在Linux 服务器执行，docker images ，docker run ，docker-compsoe，部署项目。 使用Docker，Docker-Compose，部署项目，以及安装各种需要的环境，工具。