java中什么是类爆炸

可能是由于设计者对面向对象设计经验的缺少，也可能设计者是一个刻板的教条主义者，结果出品了一个很不理想的设计，其中可能就体现在类的数量爆炸的问题。

类爆炸的现象已经发生在我们的软件系统中了。比如我们某期的系统中各种模块文件的数量已经达到一千多个了，虽然比起 *** 作系统这样的系统来说，由一千多个模

块组成的系统不算什么，但是我们目前的软件团队维护这么多的模块真的是有些吃力。由于我们使用的是VB，这还导致另一个问题，VB能装载的文件总数是有限

制的，最后用户提出了新的需求需要新的模块来完成实现，系统却已经不允许加入新的模块了，最后不得不对系统进行拆分或者对某些模块进行合并。

类爆炸的直接原因是设计者对类的抽象粒度没能把握好，只要两个事务有所差别就用不同的类来设计。粒度能多小就做多小，以为这样可以减少耦合。事实是如此

吗？最近组长让我写一份设计问题，他已经规定了设计文档的规范和大纲，规范中说“本系统编码使用了三种类：界面类、实体类、记录集类，并调用了公用模块中

相应函数”，这可能是他从别的设计规范中继承抄袭过来的。但是我最后提交的设计文档没有实体类和记录集类，组长问我为什么没有这两种类，我说我不需要这两

种类，我这个功能一个界面就可完成了。但是他觉得，如果我没有那两个类就应该在设计文档中说明没有那两个类，我说我的设计文档中没有描述那两个类就表明我

没有那两个类，而不需要在文档中说明“实体类，无；记录集类，无”。

如果每一个功能的完成都必须设计成“界面类、实体类、记录集类”这三种类来联合完成，我们就陷入了教条主义的深渊中。曾经和某个项目经理探讨过，“a=c

与a=b=c”的取舍问题，我的观点是根据具体情况来决定是使用“a=c”的结构还是使用“a=b=c”的结构，他的观点是每个功能都一律使用

“a=b=c”的结构，这导致我很郁闷。为什么要在很简单的情况下，本来可以直接就让“a=c”，何必非要加一个中间件“b”，通过“b”来让

“a=c”？不是我不知道“a=b=c”的结构的用意，而是我觉要根据具体情况来应用。我们的系统的类爆炸就是因为不分优劣一律使用“a=b=c”的结构

而爆炸的。对于面向对象的初期使用者来说，总会津津乐道他在系统中实现了面向对象的设计，尽管那个设计比较糟糕。其实这位项目经理只是给了一个系统的规范

文档而已，至于说是他设计了系统的架构，那还远远谈不到。系统中有什么类，类如何创建，类如何组织，类之间如何通信，他都没有做。只是在文档里说了“本系

统编码使用了三种类：界面类、实体类、记录集类，并调用了公用模块中相应函数”，一句话了事。系统中到底有多少类，他不知道。

我在阅读设计专家关于面向对象设计和设计模式的文章时，这些专家一再强调要谨慎使用面向对象和设计模式，否则后果就是苦果。我在应用面向对象时一向比较小心，一步一步的学习使用，而不是一步到位，毕竟我是个初学者。

再举一个例子。我们的系统中有一个连接类，大家都知道这个类是用来连接数据库的。不过我想很少有人知道为什么设计者要设计出这样一个类来。是因为他刚刚读

过设计模式中有一个“单例模式”。对于我们现在的这个系统来说，使用一个数据库连接对象就可以了，设计者为了避免每个程序员都去创建新的数据库连接，就使

用“单例模式”设计出一个连接类来。“单例模式”的用意就是某个类的实例在整个系统中只能有一个实例存在。比如我们用的windows剪贴板，在整个系统

中只能有一个剪贴板，大家都不会去new一个新的剪贴板出来。

我感到非常的郁闷，在一个公用模块里申明一个系统变量connection就可以了，告诉大家这个对象是我们的数据库连接对象，大家都用这个对象，为什么

再来一个clsConnection类对connection重新包装一下？，这反而就有问题了，我可以new出无数个clsConnection的实

例，没有达到“单例模式”的用意，因为在clsConnection类里没有提供静态方法来总是返回系统中已经存在的连接对象，这成了“多例模式”了。也

许设计者的另一个用意是要使用设计模式中的“简单工厂模式”。不过，不管是想练习什么模式，对于一个connection根本没有必要再包装了。这好比我

们有一个系统级变量，为了避免大家都去申明这个变量就用一个类来包装这个变量。那么系统中已经存在这样一个类，为了避免大家乱用这个类，就再来一个类来包

装这个类？层层包裹下去，怎么才算安全？（这里的例子是应用VB做的系统，JAVA使用者请勿随意理解。这里有语言差异。）

使用面向对象设计技术会产生良好的系统，但是，类是面向对象中的东西，那么类爆炸也必然是使用面向对象的产物，这是不良设计导致的。

我们有的程序员有些过于遵守规范而显得有些刻板了。举个例子。某个程序员做了一个类A和一个类B，实体B是实体A的载体（规范中要求每个实体都要对应一个

类），类A提供了一个修改自身的方法，当实体B的某个属性改变时必须要改变实体A的某个属性。我看了源代码，发现一条SQL语句就可以解决这个问题，但是

这个程序员为了用类A的修改方法，在类B中写了一个循环，先找出所有属于实体B的实体A，并创建类A的实例，然后调用类A的修改方法。代码不但冗长还效率

低下。这个程序员有自已的理由去那样做，理由1是上面领导制定的规范要求这样做，理由2是这是一种面向对象的应用，因为类A已经提供了修改实体A的方法，

别人就应该重用这个方法。一切讲究重用。

我想提出的是，如果重用这个方法即不使代码简洁又不能提高效率而且还造成强烈的耦合，为什么还要重用它？在面向对象中，大家知道类的构造函数是用来做什么

的吗？重载方法又是为什么吗？为什么一个类可以有多个不同的构造函数？不同的构造函数是为了达到不同的目的，而不仅仅是为了实例化一个类。方法的重载也是

为了实现不同的目的。当类A提供的方法不能很好的完成任务时，我们就应该舍弃它或者重载它。如果规范要求必须类B调用类A的方法（这个“必须”很值得疑

问）时，那么应该在类A中提供不同的修改方法以使设计合理。类A可以有这样的两个方法：方法1（以实体A自身的引用为参数）,方法2（以实体B的引用为参

数）。

关于重用。

我们现在设计系统一直想达到重用的目的。但是考虑我们所做软件的性质，我们对系统组件应该达到什么样的重用程度。我们的组件是不是要发布出去供第三方二次

开发？我们的组件是不是每年能达到2次重用？业务组件和与业务无关的组件重用的能力是不是有很大区别？我们不同的客户的业务规范是不是相差比较大？

由于我们现在对业务抽象的不到位，设计出来的类的粒度控制的不够好。业务相关和业务无关的对象的分离做的不够好，因此，实现组件甚至一个子系统的重用是很难的，只能为不同的客户去修改现有的代码，这显然不是重用，而是维护。我们的代码一年连一次重用的机会都没有。

关于创新。

如果没有创新的设计，后果是可想而知的，不管我们了解的业务再多，我们总是用最原始或者最笨拙的设计去实现业务。这样我们对业务了解的越多，系统做的越

大，代码就越混乱越不稳定。能达到将就凑乎的使用已经是不错的了。当硬件技术飞速发展的时候，软件技术却落后，结果是什么？那么，在我们公司，业务和技

术，哪个是硬件哪个是软件？当所有程序员都意识到争当项目经理和项目组长可以不去编写程序而待遇却提高了时，结果是什么？设计需要创新，了解业务却是一种

带有明显的“被动”特征。用户不告诉你他的业务规则你就不知道，告诉你，你就知道。当用户停止提供需求时，这段时间内，需求调研人员应该做什么工作？是不

是留下了大量的需求文档，是不是去抽象业务规则了？需求调研人员是不是能发现不同客户的不同业务之间的相似性为设计人员提供指导？

我们无法为客户去创新业务，但我们应该去创新我们的设计。一个软件的设计很难保持三年不变，如果三年后还不能有所创新而发生变换，那就落后了。为了适应新

的形式，微软敢于修改自己的 *** 作系统的内核使系统升级。不升级意味着失去财富，而升级时难免要修改部分内核。那么，应用创新技术付出的代价大还是保持原有

系统不变的受益大？我们要考虑新系统生产时的阵痛和它以后带来的长远利益。

公司的人员流动的特征我们是否加以分析了，流走的是什么的样人，进来的又是什么样的人。这些人的技术能力、性格、悟性又是如何？我们拥有了许多安于现状不

具创新的老员工，我们该怎么对待他们？如果一个员工的性格激烈但悟性良好能有创新，我们是不是排击他了？兢兢业业、按部就班、任由指挥是不是就是一个优秀

的员工？

一个公司，各种性格的员工的存在应该有一个比例。全部都是不安分的创新者是不好的，充斥大量的安分守己、明哲保身、上面怎么说下面就怎么做的员工也是不好的现象。公司员工的性格和悟性的分布应该象一个波浪一样，有浪头有浪波，这样才能形成巨浪。

关于沟通。

公司越大，我发现员工之间的沟通越差。当我们还是一家小公司的时候，我可以认识所有的人，现在仅能认识个别几个人。沟通，不是由领导来强调下面的人去做

的，而是由领导来启动和带动的。所谓“领导”两个字，就是“领”和“导”，什么意思？大家自然知道。如何才能称得上一个领导，他必须具有领头和导向的作

用。各个部门的领导肩负着不同的“领导”。技术领导，他的技术是不是一定要强？若不强，是不是他能通过沟通的艺术来让下面的人服从？

沟通是一个大的问题。比如我早已经应用过一个比较好的数据库设计模型，但是新项目的设计者从来也没有咨询过我是怎么做的，结果他自己搞出一个很糟糕的数据

模型。沟通是一个双向过程。被动的沟通与主动的沟通的效果自然是不同的。我们现在缺乏主动沟通，就是被动沟通都不能好好的参与。所以，沟通出现了“推模

式”和“拉模式”。举个例子，我有些编程技巧放到公司网站了，很少有人去用主动的看，如果他主动去看了，这种行为模式称作“拉模式”。为了让更多的人知道

我的技巧，我只能主动把技术文章发到每个人的邮箱里，我的这种行为模式是一种“推模式”。我把技术文章推到每个人的邮箱里了，那么接收邮件的人是不是“拉

过来”看一眼？我发现，有一部分人是从来不看的，技术人员也不看。到底为什么不看？看不起我的文章还是太了解我而觉得没有必要看？他的心态我没有办法了

解，总之，沟通是有障碍的。

“聚集”沟通需要大家坐在一起去探讨某些问题，但这可能会浪费参与人的时间。因此我一直以为“推模式”的沟通还是可取的。使用邮件来沟通，想看则看不想看

就不看，尊重接收邮件的人的参与意识。但是发邮件会引来一些误会。一部分人会把你的邮件当作垃圾，心里不喜欢你给他发邮件但又不能说出来。一部分人会认为

发邮件的人脑子有毛病或者出风头，我觉得应该让每一个人都摆正心态：尊重发邮件的人。历来都有“q打出头鸟”的现象，人在浪头上，难免遭遇不恰当的言语。

因此，永远低调和保持沉默便成为一种人生哲学。激进主义是用来推动社会前进的，保守主义是用来维持社会稳定的。我们允许这些同时存在。

由对事演化到对人。

当我们探讨问题时一般都是本着“对事不对人”的态度的。对于言者也许是这样的心里，但听者可能认为言者就是“对人不对事”。我们没有办法使他消除那种心里，因为那是他的性格使然。但是我们希望每个人都心胸开阔一些。

在探讨关于类爆炸的问题时，我说了一些题外话。

当我和一些同事在探讨设计中的缺陷时，发现大家的眼睛都还是明亮的，知道问题所在。不幸的是，几乎所有的人保都持沉默而不将问题暴露出来。当我暴露问题时，会得到个别人的善意的奉劝：“不要去做”。

OceanBase 40重新审视数据库与分布式系统两个领域最基础的设计，全新推出业内首个单机分布式一体化架构。在单机部署时，自适应日志流技术将只触发一个日志流，用户 *** 作不需要分布式事务，不损失性能。需要分布式部署时，自适应日志流技术将会为每台机器触发专属的日志流。实现多机性能自动扩展。可以说OceanBase 40打破了分布式技术的不可能，实现了首个单机分布式体化架构，真正做到可以像单机数据库一样使用。

针对这一现状，有这么一群人从开始放弃了在互联网大厂的高薪工作，历经十余年在分布式数据库的深耕取得了一个又一个突破。从0到1开创原生分布式数据库，坚持自主研发，坚持长期主义，坚持开放，从根本上去解决海量数据管理的问题。历经12年时间，OceanBase40通过海量的业务场景打磨，产品不断选代，使用成本得到极大降低，部署更加便捷。OceanBase40开启了国产数据库新的里程碑。可单机可分布，可大可小，跟火影忍者一样，可合体可分散。

一、十年积累，厚积薄发：OceanBase发展回顾

在科技互联网时代，芯片和 *** 作系统是大家熟知的技术高峰，而数据库由于概念难懂，大众对其认知并不深刻。实际上数据库在我们的生产和生活中发挥着重要的作用，大到银行要存放所有客户的信息，小到我们身边的一个小超市要存储每件商品的信息，这些都离不开数据库在背后作为支撑。然而，国内企业的数据库大多数都是采用国外的Oracle和IBM的传统关系型数据库，仅Oracle一家在全球市场占据了超过50%的份额。根据科技日报发布的制约我国工业发展的35项技术中，数据库管理系统名列其中，由此可见数据库也是我国亟待解决得“卡脖子”技术之一。

二、曾经的分布式。是为了处理海量业务场景应运而生

面对当今数据爆炸的时代，数据库是实现海量数据管理最核心的底座。以OceanBase为代表的分布式数据库的应运而生有着其强大的时代背景。首先是数据需求鼓励升级，移动支付和大数据带来的数据体量增长和数据形态变化，要求数据库底层能够处理选代升级的新技术。随着国内信息终端规模的扩大和网上购物的高覆盖率给数据库发展提供了沃土，反过来要求数据库具备处理海量业务的能力。还有一点值得一提的是各监管机构、政策制定方均重点布局针对数据库分布式转型、应用创新战略重点行业用户逐步增强数据库应用创新意识，防范潜在安全风险，这进一步标志着分布式数据库的产业持续壮大。

三、而现如今的单机分布式一体化架构，引领行业发展

一个产品雄厚的技术实力是必不可少的支撑，但是最终还是要面向客户需求的。Oceanbase40真正实现在单机性能、灵活性，成本和故障恢复等方面全面的突破。可以说OceanBase40开启了国产数据库新的里程碑。可单机部署，可分布，可大可小，可扩容可缩容

一个产品雄厚的技术实力是必不可少的支撑，但是最终还是要面向客户需求的。我们国家的一大特点就是中小企业特比多。那么针对这种情况，可单机可分布，可大可小，可合体可分散的特性就非常便于中小企业的灵活部署。在以往使用传统分布式数据库为实现分布式特性，往往付出很多额外的代价，使得业务在仅需要单机部署时，功能和性能大打折扣。典型场景如在业务修改的数据仅涉及到单机时，仍需要付出分布式事务的开销，导致整体性能低下。或无法支持大事务，业务使用场景受限等。

与oracle等国外数据库相比，没有大的技术创新，也不会出现弯道技术上的超车。 最大的贡献：越来越普遍。 不要小看“一般”这个词，它代表了一个公司的技术能力、质量体系、服务能力都达到了很高的水平。 也可以逐步服务于各行业的一些核心业务。 综上所述，这个领域的中国人在路上。 从技术上讲，这并不意味着国产数据库一定落后很多。 国内数据库的重点是先服务国内重要客户，先蚕食国外数据库的市场，从而拥有主动权和话语权。 现在是什么阶段，就像过去一样，国产手机正在逐渐赶超国外手机厂商。 现在，你可以先用小米一代。 来日本久一点吧。

在成本上比传统数据库低50-70%大大降低中小企业的替换成本近年来数字经济迅猛发展，中小企业更加迫切的需要进行数字化转型。如何降低数字化进程中的成本，不仅是中小企业考虑的重要问题，也是OceanBase力求达到的目的。基于LSM-Tree的高压缩引擎，OceanBase 40实现存储成本降低70%-90%；以支付宝为例，用OceanBase原生分布式数据库替代Oracle数据库之后，单副本数据可以做到Oracle的1/7，其计算资源投入也降低为原来的1/12，相比Oracle，仅存储一项，相比Oracle节省存储成本约20亿元，相当于每账户成本节省了90%。

首次将故障恢复时间从30秒降低到8秒现在的数据中心对业务的连续性有苛刻要求，但是故障往往是不可避免的。一旦发生了故障就需要启动备份机制，确保业务的连续性。OceanBase40首次实现了RTO<8s，真正将故障恢复时间从分钟级（30s）降低到秒级（8s），帮助业务系统更快恢复，最大程度减少业务影响，给业务带来持续可用的能力。

1970 年，关系型数据库之父 EFCodd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类 *** 作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 025%，系统可用性指标达到 9999%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习 *** 作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。

云数据库可以很好满足并适配企业不同类型的数据存储需求，尤其针对大企业的海量数据需求。再加上云数据库的安全性和稳定性更强，可保证用户的隐私性，防止窃取信息，所以能更好满足个性化数据存储需求。我个人推荐移动云的云数据库MySQL，主要因为它拥有10+安全资质认证，传输及存储透明加密、任意时间点恢复，回收站，异地容灾等保护机制，能提供全生命周期安全保障，安全可靠。而且可提供灵活的备份策略与备份方式，支持将误删或损坏的数据备份恢复到任意时间点，保障数据不丢失。近期有云数据库专场活动，进入链接可获取免费试用资格→

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很多国产数据库乘风破浪

我们正处在一个数据库技术大爆炸的时代。

这几年，NoSQL数据库、NewSQL数据库、时序数据库、图数据库、分布式数据库、超融合数据库等专业数据库技术发展势头很猛，国产数据库的表现也相当亮眼。

过去十年，是互联网发展的黄金十年。与此对应的是业务系统访问并发呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展模式难以维护等困境。

眼看着数据库性能瓶颈快要扼住发展的喉咙，摆在这些长久依赖Oracle、IBM等传统数据库的巨头们面前的，只有两条路：要么开启无限加量的PLUS模式，即更换更多更强的服务器、硬盘、内存、CPU等，要么自研能满足业务发展需求的数据库。

开拓者们的眼光一开始就聚焦在更长远的未来，他们发现即便是系统变成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能从源头解决问题。

再看一眼像Oracle、IBM等传统数据库高昂的拓容价格，像阿里这样的富一代也吃不消哇！

那么，自研数据库，走起！

2010年后，云计算和开源社区兴起，国产数据库开始了弯道超车。

2019年被认为是国产数据库的元年。

这一年，众多国产数据库产品闯入了我们的视线，热度不断攀升；这一年，OceanBase登顶TPCC，并于一年后再次刷新自己的记录。

从刀耕火种到摘下Oracle在数据库领域的皇冠，国产数据库经历的是一段不被理解和不被看好的岁月。

在国外数据库先驱长期占据市场优势的情况下，国产数据库要想杀出重围，一是要付出多倍努力，二是要拿出更强的产品才能在客户面前更有底气。

当然，国产数据库发展至今，已然是百花齐放。未来，国产数据库的发展趋势相对也比较明显，即往云原生和分布式发展。

金融级分布式数据库应运而生

数字时代，数据成为各家必争之地。

在金融应用场景下，国内数据库市场于近几年开始发生变化。

随着应用层和业务层的压力加大，金融机构对分布式技术架构转型的需求应运而生。

作为软件系统的三大底层技术（ *** 作系统、中间件、数据库）之一，数据库成为系统往分布式架构转型的枢纽。

不过，在早年国外传统数据库厂商盘根错节的“蚕食”下，这个核心变得又硬又难啃！

面对如今市场的需求变化，传统数据库系统呈现出一个通病：又笨重又贵。

再是，随着诸如2013年“棱镜门”事件的爆发，各界越来越重视数据安全和技术自主可控。

此外，金融机构对快速、灵活、可伸缩性、创新、敏捷等开发能力需求大大提升，出于对长期IT建设的成本考虑，自主可控更是成为他们出于自身长远发展考量的刚需。

数字化时代，金融机构的整体架构正处于往分布式、云原生、微服务等方向发展的关键时刻，数据库的选型便显得至关重要。

根据中国人民银行发布的《金融 科技 （FinTech）发展规划（2019-2021年）》，我国将有计划、分步骤地稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径，确保分布式数据库在金融领域稳妥应用。

目前已有不少业界实践证明了分布式数据库应用于金融场景的可靠性。同时，金融级分布式数据库云化已经在路上。

直接返回前端页面一个url路径，你服务端所要做的工作就是获得服务器的IP地址以及数据库中存的相对路径，拼接好返回给前端页面。拼接前面的地址就是你服务器的IP地址啊，你的存在哪个服务器就写哪个地址，如果是直接存在应用服务器上的，那就是应用服务器的ip，这种服务器地址应该是配置好的，或许是配置文件、或许是配置表。 这个是你应该提前知道的，直接就拿过来用的。

至于你最后说的把直接存在数据库，建议你不要试。每个IT人员都在刚开始的时候被深深的教育过，不要这样做，数据库会爆炸，当然我也没这么做过，所以后果也只是听人说。

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问题一：除了炸d会爆炸还有什么东西会爆炸？ 化学反应得有 炸药 可燃性气体，如氢气，一氧化碳等，及比如汽油桶，煤气罐，煤矿的瓦斯爆炸。

物理得有气球，汽车轮胎，

问题二：生活中有什么东西混合起来会爆炸？ 70分 物品：汽水（碳酸饮料） 一包干燥剂（要有石灰成分的 列如海苔里的）

把汽水打开 再打开干燥剂 把干燥剂马上放入汽水里 然后赶紧把汽水盖子拧上 立在地上

赶紧跑 就会“嘭”的一声

原理：产生大量的二氧化碳 就爆了

问题三：什么东西可以引起有杀伤力的爆炸 含能材料，粉尘爆炸，可燃气体在爆炸浓度内，lz不要作死，没有查阅文献，没有充分的理论基础，不要做能材。

问题四：什么是爆炸？爆炸有几种形式 爆炸是物质发生非常迅速的物理或化学变化的一种形式。

爆炸可分为以下三种形式：

（1）物理性爆炸

（2）化学性爆炸（3）核爆炸

问题五：除了面粉可以爆炸，还有什么粉可以爆炸？ 只要是粉尘都可以~粉尘是指分散的固体物质。粉尘爆炸是指悬浮于空气中的可燃粉尘触及明火或电火花等火源时发生的爆炸现象 可燃粉尘爆炸应具备三个条件，即粉尘本身具有爆炸性，粉尘必须悬浮在空气中并与空气混合到爆炸浓度，有足以引起粉尘爆炸的火源影响粉尘爆炸的因素：粉尘的爆炸性能受粉尘的颗粒度、粉尘挥发性、粉尘水分、粉尘灰分和火源强度等影响。

问题六：java中什么是类爆炸 可能是由于设计者对面向对象设计经验的缺少，也可能设计者是一个刻板的教条主义者，结果出品了一个很不理想的设计，其中可能就体现在类的数量爆炸的问题。

类爆炸的现象已经发生在我们的软件系统中了。比如我们某期的系统中各种模块文件的数量已经达到一千多个了，虽然比起 *** 作系统这样的系统来说，由一千多个模

块组成的系统不算什么，但是我们目前的软件团队维护这么多的模块真的是有些吃力。由于我们使用的是VB，这还导致另一个问题，VB能装载的文件总数是有限

制的，最后用户提出了新的需求需要新的模块来完成实现，系统却已经不允许加入新的模块了，最后不得不对系统进行拆分或者对某些模块进行合并。

类爆炸的直接原因是设计者对类的抽象粒度没能把握好，只要两个事务有所差别就用不同的类来设计。粒度能多小就做多小，以为这样可以减少耦合。事实是如此

吗？最近组长让我写一份设计问题，他已经规定了设计文档的规范和大纲，规范中说“本系统编码使用了三种类：界面类、实体类、记录集类，并调用了公用模块中

相应函数”，这可能是他从别的设计规范中继承抄袭过来的。但是我最后提交的设计文档没有实体类和记录集类，组长问我为什么没有这两种类，我说我不需要这两

种类，我这个功能一个界面就可完成了。但是他觉得，如果我没有那两个类就应该在设计文档中说明没有那两个类，我说我的设计文档中没有描述那两个类就表明我

没有那两个类，而不需要在文档中说明“实体类，无；记录集类，无”。

如果每一个功能的完成都必须设计成“界面类、实体类、记录集类”这三种类来联合完成，我们就陷入了教条主义的深渊中。曾经和某个项目经理探讨过，“a=c

与a=b=c”的取舍问题，我的观点是根据具体情况来决定是使用“a=c”的结构还是使用“a=b=c”的结构，他的观点是每个功能都一律使用

“a=b=c”的结构，这导致我很郁闷。为什么要在很简单的情况下，本来可以直接就让“a=c”，何必非要加一个中间件“b”，通过“b”来让

“a=c”？不是我不知道“a=b=c”的结构的用意，而是我觉要根据具体情况来应用。我们的系统的类爆炸就是因为不分优劣一律使用“a=b=c”的结构

而爆炸的。对于面向对象的初期使用者来说，总会津津乐道他在系统中实现了面向对象的设计，尽管那个设计比较糟糕。其实这位项目经理只是给了一个系统的规范

文档而已，至于说是他设计了系统的架构，那还远远谈不到。系统中有什么类，类如何创建，类如何组织，类之间如何通信，他都没有做。只是在文档里说了“本系

统编码使用了三种类：界面类、实体类、记录集类，并调用了公用模块中相应函数”，一句话了事。系统中到底有多少类，他不知道。

我在阅读设计专家关于面向对象设计和设计模式的文章时，这些专家一再强调要谨慎使用面向对象和设计模式，否则后果就是苦果。我在应用面向对象时一向比较小心，一步一步的学习使用，而不是一步到位，毕竟我是个初学者。

再举一个例子。我们的系统中有一个连接类，大家都知道这个类是用来连接数据库的。不过我想很少有人知道为什么设计者要设计出这样一个类来。是因为他刚刚读

过设计模式中有一个“单例模式”。对于我们现在的这个系统来说，使用一个数据库连接对象就可以了，设计者为了避免每个程序员都去创建新的数据库连接，就使

用“单例模式”设计出一个连接类来。“单例模式”的用意就是某个类的实例在整个系统中只能有一个实例存在。比如我们用的windows剪贴板，在整个系统

中只能有一个剪贴板，大家都不会去new一个新的剪贴板出来。

我感到非常的郁闷，在一个公用模块里申明一个系统变量connection就可以了，告诉大家这>>

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