你的这个图不太贴切, 完全跟随产品走. 建议关注一下公众号 隐墨星辰 看看别人怎么设计支付系统的.
另外业务架构设计图是非常非常重要的, 产品越复杂, 它越重要.
另外还需要配合 技术架构图 画

别人都说不要 MAC 了还一直推 MAC........
价格合适的话, 直接上 32G 内存, 其他的都不重要

技术选型最终取决于决策者, 而不是使用者.
选型需要考虑, 当前团队成员技术栈, 后续团队招聘, 历史业务维护, 新业务推广, 整体技术栈等等.
在上述语境中, 还要综合考虑, 优先核心技术栈, 其次边缘技术栈.
所以非核心单一技术栈优劣是最后才考虑的.
而数据库操纵场景, mybatis, JOOQ 等等框架, 性能效率拉不开差距, 优先考虑团队熟悉和接受程度.

@anyinlover 大模型强弱与否目前不是核心点. 关键在于你的客户群体是否愿意因此付费, 不论是直接购买 AI 服务, 还是购买经 AI 增值后的其他服务. 教育是个严肃且迭代缓慢场景, 现阶段综合可信度, 正确度, 满意度, 性价比, AI 作为独立服务, 客户付费意愿不高, 主要将 AI 用于增值核心业务. 但这些业务目前均处于稳定期, 并非新功能爆发, 无法带给用户跨时代的服务提升, 并进一步引导用户增加付费. 若是后续模型进一步增加, 未来才会来.

很多教育相关公司均有布局 AI+, 但实际效果不明显.

如果允许的话, 可以考虑将 mysql 更换为 pgsql. 简单数据, 单表 1 亿没问题

玩票性质: 随便选择, 以自己兴趣及知识背景优先.
认真性质: 建议 Java, Go. 原因在于企业需求和流行度. 沟通交流方便, 企业大量需要, 同时转其他语言非常简单.
兼顾性质: Python, NodeJs. 原因在于脚本, 数据, web, AI 等等场景万金油, 不算最优, 但都能有一定切入点.

后端注重 数据结构, 算法, 架构设计, 语言其次, 只要你会任意一种静态语言, 切换其他语言就跟玩一样, 都是 7 天入门.

流量低, 内网穿透方案是没有问题的, 当前你还在业务探索阶段, 没必要上云. 等业务上来再上云完全没问题, docker + 数据迁移, 一点问题没有, 简单的很.
稳定性肯定不如云, 延迟可能视网络情况增加 100ms ~ 200ms.
rancher 和 kubesphere 有点重, 建议轻量化走.

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感谢老板~

@cxhello 认证中心维护黑名单，业务子系统去查询吗？ 网关统一处理认证, 管控用户进入. 内部服务只解析用户信息.

@cxhello 退出登录 Token 如何处理？建议了解一下 oauth2 协议.

1. 不要用 Java 2. electron, flutter 都可以考虑一下.

DDD 的核心是业务模型划分, 编码实现模式从针对流程编码, 变更为针对模型编码.
划分整个业务, 梳理内部模型层次和同其他业务边界, 使得项目整体复杂度可控.
针对模型实现, 充血/贫血, CQRS, MVC 等等, 按照实际情况来. 不要生搬硬套.

需要区分应用场景:
1. 小型(集中/分布式)应用: 建议 session 模式, 而非 token, 维护成本远低于 token
2. 中型分布式应用: 两者均可, 分布式 session 可做两层缓存, 同步也不成问题; token 模式需要考虑登出, 黑名单等等场景, 成本不低.
3. 大型分布式应用: 建议 token 模式, 此时 session 同步会成为问题.
不论何种模式, 一定要封装前端请求组件和后端拦截器组件, 方便后期调整维护.

我使用 linux 桌面作为主力开发机好几年了(manjaro, java). 个人经验:
- 开发相关软件: jdk, go, k8s, docker, redis 使用非常舒服, 完全无问题.
- 业务支撑软件: 微信, 远程桌面, 各种三方软件很成问题. 一旦出现个别软件没有 linux 版本, 需要虚拟机或者额外电脑使用, 工作舒适性立马下降一个等级.
- 稳定性: linux 桌面没有服务器稳定, 会出现 crash 问题, 稳定性弱于 windows, mac

所以使用 linux 作为主力机时, 一定要有 backup, 比如另外一台 windows 笔记本.

求拉，备注 V2 ，amlha21l

1. 梳理需求背景和当前现状：a. 人员素养 b. 数据量，冷热情况，TPS/QPS c. 未来数据清洗情况，数据分析维度 d. 当下硬件条件，网络情况，技术栈
2. 结合前述条件分析引入技术栈情况：如果数据局部热，大部分冷，完全可以采用冷数据写入方式，只要有一个热点数据接收即可，无须引入 cdc ； TPS 和数据量少，直接用 mysql 抗，高版本 mysql/pgsql ，简单数据 TPS 200 ，几千万数据量随便用；中间件需要取舍一下轻量级和重量级，flink cdc 比较轻量，可以直接内嵌 springboot 使用，无须作为 flink task 集成，datax 有点重
3. 编写 demo ，流程可行性确认，成本确认
4. 方案实现和上线

1. 梳理需求背景和当前现状：a. 人员素养 b. 数据量，冷热情况，TPS/QPS c. 未来数据清洗情况

@easyii sorry, 忘记回复了. 麻烦将简历投送至 [email protected] 我会转交给相关人员初审.