原来有这么多时间

六月的那么一天，天气比以往时候都更凉爽，媳妇边收拾桌子，边漫不经心的对我说：你最近好像都没怎么阅读了。 正刷着新闻我，如同被一记响亮的晴空霹雳击中一般，不知所措。是了，最近几月诸事凑一起，加之两大项目接踵而至，确实有些许糟心，于是总是在空闲的时间泡在新闻里聊以解忧，再回首，隐隐有些恍如隔世之感。于是收拾好心情，翻开了躺在书架良久的整洁三步曲。也许是太久没有阅读了， 一口气，Bob大叔 Clean 系列三本都读完了，重点推荐Clear Architecture，部分章节建议重复读，比如第5部分-软件架构，可以让你有真正的提升，对代码，对编程，对软件都会有不一样的认识。

Clean Code 次之，基本写了一些常见的规约，大部分也是大家熟知，数据结构与面向对象的看法，是少有的让我 哇喔的点，如果真是在码路上摸跋滚打过的，快速翻阅即可。

The Clean Coder 对个人而言可能作用最小。 确实写人最难，无法聚焦。讲了很多，但是感觉都不深入，或者作者是在写自己，很难映射到自己身上。 当然，第二章说不，与第14章辅导，学徒与技艺，还是值得一看的。

阅读技术书之余，又战战兢兢的翻开了敬畏已久的朱生豪先生翻译的《莎士比亚》, 不看则已，因为看了根本停不来。其华丽的辞职，幽默的比喻，真的会让人情不自禁的开怀朗读起来。

。。。

再看从6月到现在，电子书阅读时间超过120小时，平均每天原来有1个多小时的空余时间，简直超乎想像。

看了整洁架构一书，就想写代码，于是有了这篇文章。

灵魂拷问 - 宕机怎么办

为了解决系统中大量规则配置的问题，与同事一起构建了一个可视化表达式引擎 RuleLink《非全自研可视化表达引擎-RuleLinK》，解决了公司内部几乎所有配置问题。尤为重要的一点，所有配置业务同学即可自助完成。随着业务深入又增加了一些自定义函数，增加了公式及计算功能，增加组件无缝嵌入其他业务...我一度以为现在的功能已经可以满足绝大部分场景了。真到Wsin强同学说了一句：业财项目是深度依赖RuleLink的，流水打标，关联科目。。。我知道他看了数据，10分RuleLink执行了5万+次。这也就意味着，如果RuleLink宕机了，业财服务也就宕机了，也就意味着巨大的事故。这却是是一个问题，公司业务确实属于非常低频，架不住财务数据这么多。如果才能让RuleLink更稳定成了当前的首要问题。

高可用VS少依赖

要提升服务的可用性，增加服务的实例是最快的方式。 但是考虑到我们自己的业务属性，以及业财只是在每天固定的几个时间点短时高频调用。 增加节点似乎不是最经济的方式。看 Bob大叔的《Clear Architecture》书中，对架构的稳定性有这样一个公式：不稳定性，I=Fan-out/(Fan-in+Fan-out)

Fan-in：入向依赖，这个指标指代了组件外部类依赖于组件内部类的数量。

Fan-out：出向依赖，这个指标指代了组件内部类依赖于组件外部类的数量。

这个想法，对于各个微服务的稳定性同时适用，少一个外部依赖，稳定性就增加一些。站在业财系统来说，如果我能减少调用次数，其稳定性就在提升，批量接口可以一定程度上减少依赖，但并未解决根本问题。那么调用次数减少到极限会是什么样的呢？答案是：一次。 如果规则不变的话，我只需要启动时加载远程规则，并在本地容器执行规则的解析。如果有变动，我们只需要监听变化即可。这样极大减少了业财对RuleLink的依赖，也不用增RuleLink的节点。实际上大部分配置中心都是这样的设计的，比如apollo，nacos。 当然，本文的实现方式也有非常多借鉴（copy）了apollo的思想与实现。

服务端设计

模型比较比较简单，应用订阅场景，场景及其规则变化时，或者订阅关系变化时，生成应用与场景变更记录。类似于生成者-消费都模型，使用DB做存储。

”推送”原理

整体逻辑参考apollo实现方式。 服务端启动后 创建Bean ReleaseMessageScanner 注入变更监听器 NotificationController。

ReleaseMessageScanner 一个线程定时扫码变更，如果有变化 通知到所有监听器。

NotificationController在得知有配置发布后是如何通知到客户端的呢？

实现方式如下：