用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要 发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服务处理状态的牵制，这种高 内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储 是“分片”的，俗称“分库分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例中， 每个数据库实例上 识 识带 带 带来 来 来的 的 的性 性 性能 能 能影 影 影响 响 响， ， ，让 让 让之 之 之后 后 后的 的 的性 性 性能 能 能分 分 分析 析 析更 更 更好 好 好地 地 地聚 聚 聚焦 焦 焦在 在 在共 共 共识 识 识流 流 流程 程 程中 中 中。 。 。 基 基 基础 础 础讲 讲 讲解 解 解 在卓别林的电影《摩登时代》里，卓别林扮演一个工人，日复一日地重复着拧螺丝的动作：提起扳手， 怎么尽可能减少升级影响范围，让其余功能不受影响？ 3. 依赖它的其他合约该怎么办？ 回顾面向对象编程，其核心思想是将变化的事物和不变的事物相分离，以阻隔变化在系统中的传播。所 以，设计良好的代码通常都组织得高度模块化、高内聚低耦合。利用这个经典的思想可解决上面的问 题。 Data segregation - 数 数 数据 据 据与 与 与逻 逻 逻辑 辑 辑相 相 相分 分 分离 离 离 了解该设计模式之前，先看看下面这个合约代码：

功入选IDC区块链数字存证领域创新者。 京北方信息技术股份有限公司 京北方信息技术股份有限公司[股票代码：002987]作为领先的金融科技服务 提供商，向以金融机构为主的客户提供软件与信息技术服务，为企业数字化 建设聚势赋能。公司以大数据、云计算、人工智能、区块链、隐私计算及5G 应用为引领，将前沿科技与金融业务场景深度耦合，成为行业发展的新引 擎。 京北方基于FISCO BCOS打造了通用的区块链公共服务平台，平台拥有区块 用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服 务处理状态的牵制，这种高内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性 和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储是“分片”的，俗称“分库 分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例 中，每个数据库实例 *注2：本节暂未讨论“局部/分片共识”，也不探讨“平行扩容”的情况，默认假 定全网参与共识和存储 让“链上”归链上，“链下”归链下 开销只是成本问题，而本质上，应该让区块链干自己最该干的事情。链上聚 焦多方协作，尽快达成共识，营造或传递信任，将好钢用到刀刃上；那些非 全局性的、无需多方共识的、数据量大的、计算繁杂的…通通放到链下实 现，一个好汉三个帮。 如何进行切割？在业务层面，识别多方协作事务和数据共享中“最大公约

功入选IDC区块链数字存证领域创新者。 京北方信息技术股份有限公司 京北方信息技术股份有限公司[股票代码：002987]作为领先的金融科技服务 提供商，向以金融机构为主的客户提供软件与信息技术服务，为企业数字化 建设聚势赋能。公司以大数据、云计算、人工智能、区块链、隐私计算及5G 应用为引领，将前沿科技与金融业务场景深度耦合，成为行业发展的新引 擎。 京北方基于FISCO BCOS打造了通用的区块链公共服务平台，平台拥有区块 用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服 务处理状态的牵制，这种高内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性 和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储是“分片”的，俗称“分库 分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例 中，每个数据库实例 *注2：本节暂未讨论“局部/分片共识”，也不探讨“平行扩容”的情况，默认假 定全网参与共识和存储 让“链上”归链上，“链下”归链下 开销只是成本问题，而本质上，应该让区块链干自己最该干的事情。链上聚 焦多方协作，尽快达成共识，营造或传递信任，将好钢用到刀刃上；那些非 全局性的、无需多方共识的、数据量大的、计算繁杂的…通通放到链下实 现，一个好汉三个帮。 如何进行切割？在业务层面，识别多方协作事务和数据共享中“最大公约

功入选IDC区块链数字存证领域创新者。 京北方信息技术股份有限公司 京北方信息技术股份有限公司[股票代码：002987]作为领先的金融科技服务 提供商，向以金融机构为主的客户提供软件与信息技术服务，为企业数字化 建设聚势赋能。公司以大数据、云计算、人工智能、区块链、隐私计算及5G 应用为引领，将前沿科技与金融业务场景深度耦合，成为行业发展的新引 擎。 京北方基于FISCO BCOS打造了通用的区块链公共服务平台，平台拥有区块 用户浏览网页，请求查询服务吐数据； 用户要发帖了，转给内容服务； 用户要下单，该交易服务器接手了，每个服务只处理一部分业务逻辑，互相 之间通过远程接口互相调用，且本身通常是“无状态”的，不受自身和其他服 务处理状态的牵制，这种高内聚和松耦合的设计，利于针对不同服务的特性 和负载，进行特定优化和灵活部署； 最后，数据存储是“分片”的，俗称“分库 分表”，根据用户标识、业务类型等规则，将数据分摊在不同的数据库实例 中，每个数据库实例 *注2：本节暂未讨论“局部/分片共识”，也不探讨“平行扩容”的情况，默认假 定全网参与共识和存储 让“链上”归链上，“链下”归链下 开销只是成本问题，而本质上，应该让区块链干自己最该干的事情。链上聚 焦多方协作，尽快达成共识，营造或传递信任，将好钢用到刀刃上；那些非 全局性的、无需多方共识的、数据量大的、计算繁杂的…通通放到链下实 现，一个好汉三个帮。 如何进行切割？在业务层面，识别多方协作事务和数据共享中“最大公约