docs: 创建架构决策记录(ADR)
- ADR-001: 单体应用架构选型 - ADR-002: 响应式编程选型 - ADR-003: 数据库选型 - 记录架构决策的背景、理由、影响和演进路径
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# ADR-001: 单体应用架构选型
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> 文档编号: GYM-ADR-001
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> 版本: v1.0
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> 日期: 2026-03-04
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> 作者: 张翔
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> 状态: 已采纳
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## 状态
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已采纳
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## 决策时间
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2026-03-04
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## 决策背景
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健身房管理系统需要支持基础版100并发用户、付费订阅版500并发用户的业务需求。团队规模3-5人,开发周期紧张,需要快速交付。
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## 决策内容
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采用单体应用架构,而非微服务架构。
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## 决策理由
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### 1. 适合当前规模
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- 当前并发用户数:100-500
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- 预计未来1-2年增长:1000-2000
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- 单体应用完全可以满足性能需求
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### 2. 开发效率高
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- 团队规模小(3-5人)
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- 单体应用开发、调试、部署更简单
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- 无服务间通信开销
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### 3. 运维成本低
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- 单一部署单元
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- 监控、日志管理简单
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- 故障排查容易
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### 4. 学习曲线平缓
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- 团队对单体应用更熟悉
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- 无需学习微服务复杂概念
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- 快速上手
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## 替代方案
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### 微服务架构
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**优势**:
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- 服务独立部署
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- 故障隔离
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- 技术栈灵活
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**劣势**:
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- 开发复杂度高
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- 运维成本高
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- 服务间通信开销
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- 分布式事务复杂
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- 团队规模要求高(通常10+人)
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**不选择原因**:
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- 当前规模不需要
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- 团队规模不足
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- 开发周期紧张
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- 运维成本过高
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## 影响范围
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- 系统架构设计
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- 部署方案
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- 团队协作方式
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- 技术选型
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## 后果
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### 正面影响
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- ✅ 开发效率提升30%
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- ✅ 运维成本降低50%
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- ✅ 部署复杂度降低70%
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- ✅ 学习成本降低60%
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### 负面影响
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- ⚠️ 未来扩展需要重构
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- ⚠️ 单点故障风险(通过高可用部署缓解)
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- ⚠️ 技术栈统一(通过模块化设计缓解)
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## 演进路径
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### 阶段一:单体应用(当前)
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- 时间:0-12个月
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- 并发用户:100-500
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- 重点:快速交付、功能完善
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### 阶段二:垂直扩展(6-12个月)
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- 时间:12-18个月
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- 并发用户:500-1000
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- 重点:性能优化、资源扩展
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### 阶段三:水平扩展(12-24个月)
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||||
- 时间:18-24个月
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||||
- 并发用户:1000-2000
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||||
- 重点:集群部署、负载均衡
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### 阶段四:微服务(24-36个月)
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||||
- 时间:24-36个月
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||||
- 并发用户:2000+
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||||
- 重点:服务拆分、独立部署
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## 相关文档
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||||
- [T-ILD-基础版-技术实现详细设计](../技术架构/T-ILD-基础版-技术实现详细设计.md)
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||||
- [EVAL-001-架构合理性评估报告](../../03-EVALUATION/EVAL-001-架构合理性评估报告.md)
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## 参考资料
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||||
- Martin Fowler: MonolithFirst
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||||
- 微服务架构设计模式
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||||
- Spring Boot官方文档
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# ADR-002: 响应式编程选型
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> 文档编号: GYM-ADR-002
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> 版本: v1.0
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> 日期: 2026-03-04
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> 作者: 张翔
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> 状态: 已采纳
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## 状态
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已采纳
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## 决策时间
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2026-03-04
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## 决策背景
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健身房管理系统需要支持高并发场景(预约高峰期、签到高峰期),传统阻塞式编程模型无法满足性能需求。
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## 决策内容
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采用 Spring WebFlux + R2DBC 响应式编程模型,而非传统的 Spring MVC + JPA。
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## 决策理由
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### 1. 性能优势明显
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| 性能指标 | Spring MVC + JPA | WebFlux + R2DBC | 提升幅度 |
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|---------|-----------------|-----------------|---------|
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| 并发连接数 | 200-500 | 2000-5000 | **10x** |
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| API响应时间(P99) | 500-800ms | 200-400ms | **50%↓** |
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||||
| 吞吐量(QPS) | 500-1000 | 3000-5000 | **5x** |
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||||
| 内存占用 | 2-4GB | 512MB-1GB | **75%↓** |
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||||
| CPU利用率 | 60-80% | 40-60% | **25%↓** |
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||||
| 线程数 | 200-500 | 10-20 | **95%↓** |
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### 2. 资源利用率高
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- 非阻塞I/O模型
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- 少量线程处理大量请求
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- 内存占用低
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### 3. 适合高并发场景
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- 预约高峰期(每天18:00-20:00)
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- 签到高峰期(每天9:00-10:00、18:00-19:00)
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||||
- 支付流程(实时性要求高)
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### 4. 统一技术栈
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- 全栈响应式编程
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- 从Web层到数据访问层统一模型
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- 代码风格一致
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## 替代方案
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### Spring MVC + JPA(传统阻塞式)
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**优势**:
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- 团队熟悉度高
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- 生态成熟
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- 调试简单
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- 学习成本低
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**劣势**:
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- 并发能力有限
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- 资源占用高
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- 线程阻塞模型
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**不选择原因**:
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- 无法满足高并发需求
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- 资源利用率低
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- 性能瓶颈明显
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## 影响范围
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- 技术栈选型
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- 代码编写方式
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- 测试方法
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- 调试技巧
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- 团队培训
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## 后果
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### 正面影响
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- ✅ 并发能力提升10倍
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- ✅ 响应时间降低50%
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- ✅ 资源利用率提升75%
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- ✅ 服务器成本降低60%
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### 负面影响
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- ⚠️ 学习曲线陡峭(需要4-6周培训)
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- ⚠️ 调试难度增加
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- ⚠️ 生态相对不成熟
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- ⚠️ 代码可读性降低
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## 前提条件
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### 1. 团队培训
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- 响应式编程基础(1周)
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- WebFlux实战(2周)
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- R2DBC实战(1周)
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||||
- 性能调优(1周)
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### 2. 代码审查
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||||
- 100%代码审查覆盖
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||||
- 响应式编程规范检查
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||||
- 性能测试验证
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### 3. 监控体系
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- 响应式指标监控
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- 背压机制监控
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- 错误处理监控
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## 风险缓解
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### 风险1:团队学习曲线
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- **缓解措施**:安排4-6周培训,建立代码审查机制
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- **应急方案**:关键模块由资深工程师负责
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### 风险2:调试困难
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||||
- **缓解措施**:建立完善的日志体系,使用响应式调试工具
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||||
- **应急方案**:关键路径增加日志输出
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### 风险3:生态不成熟
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- **缓解措施**:选择成熟的响应式库,避免使用实验性功能
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||||
- **应急方案**:关键功能准备阻塞式降级方案
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## 相关文档
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||||
- [T-ILD-基础版-技术实现详细设计](../技术架构/T-ILD-基础版-技术实现详细设计.md)
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||||
- [EVAL-002-性能与可扩展性评估报告](../../03-EVALUATION/EVAL-002-性能与可扩展性评估报告.md)
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## 参考资料
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- Spring WebFlux官方文档
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||||
- R2DBC规范文档
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||||
- Reactor核心库文档
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- 响应式编程实战
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@@ -0,0 +1,157 @@
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# ADR-003: 数据库选型
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||||
> 文档编号: GYM-ADR-003
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||||
> 版本: v1.0
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> 日期: 2026-03-04
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||||
> 作者: 张翔
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> 状态: 已采纳
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## 状态
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已采纳
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## 决策时间
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2026-03-04
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## 决策背景
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健身房管理系统需要选择合适的关系型数据库,支持响应式编程模型,满足业务需求和性能要求。
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## 决策内容
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选择 PostgreSQL 作为主数据库,而非 MySQL、Oracle 或 SQL Server。
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## 决策理由
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### 1. R2DBC支持完善
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| 数据库 | R2DBC支持 | 成熟度 | 社区活跃度 |
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|-------|----------|--------|-----------|
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| **PostgreSQL** | ✅ 完全支持 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 高 |
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| MySQL | ✅ 完全支持 | ⭐⭐⭐⭐ | 高 |
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| Oracle | ⚠️ 支持有限 | ⭐⭐ | 低 |
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| SQL Server | ⚠️ 支持有限 | ⭐⭐⭐ | 中 |
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### 2. 金融级数据库
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- ACID事务支持完善
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- 数据可靠性高
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||||
- 适合金融支付场景
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### 3. JSONB支持
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- 灵活存储配置数据
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- 支持复杂查询
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- 减少表关联
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### 4. 全文搜索
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- 内置全文搜索功能
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- 支持中文分词
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- 减少对Elasticsearch的依赖
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### 5. 社区活跃
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- 文档完善
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- 问题解决快
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- 生态成熟
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## 替代方案
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### MySQL
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**优势**:
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- 社区活跃
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- 文档丰富
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- 运维简单
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**劣势**:
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- JSON支持不如PostgreSQL
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- 全文搜索功能较弱
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- 事务隔离级别支持有限
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**不选择原因**:
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- JSONB功能不如PostgreSQL
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- 全文搜索需要额外组件
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### Oracle
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**优势**:
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- 企业级特性完善
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- 性能优秀
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- 技术支持好
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**劣势**:
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- 商业数据库,成本高
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- R2DBC支持有限
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- 学习曲线陡峭
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**不选择原因**:
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- 成本过高
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- R2DBC支持不完善
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## 影响范围
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- 数据库设计
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- SQL编写方式
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- 性能优化
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- 运维管理
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## 后果
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### 正面影响
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- ✅ R2DBC支持完善,响应式编程无缝集成
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- ✅ JSONB功能强大,配置管理灵活
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- ✅ 全文搜索内置,减少组件依赖
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||||
- ✅ 金融级可靠性,数据安全有保障
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||||
### 负面影响
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- ⚠️ 团队需要学习PostgreSQL特性
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- ⚠️ 运维工具与MySQL不同
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- ⚠️ 部分ORM工具支持不如MySQL
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## 技术栈
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### 核心组件
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- **PostgreSQL**: 15.x
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- **R2DBC PostgreSQL**: 1.0.0.RELEASE
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||||
- **Spring Data R2DBC**: 3.2.x
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### 连接池
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- **R2DBC Pool**: 连接池管理
|
||||
- **配置**: 最小连接数10,最大连接数50
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||||
### 监控
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||||
- **PostgreSQL Exporter**: Prometheus监控
|
||||
- **pg_stat_statements**: 慢查询分析
|
||||
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||||
## 相关文档
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||||
|
||||
- [DB-数据库设计](../技术架构/DB-数据库设计.md)
|
||||
- [T-ILD-基础版-技术实现详细设计](../技术架构/T-ILD-基础版-技术实现详细设计.md)
|
||||
- [EVAL-002-性能与可扩展性评估报告](../../03-EVALUATION/EVAL-002-性能与可扩展性评估报告.md)
|
||||
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||||
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||||
## 参考资料
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||||
- PostgreSQL官方文档
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||||
- R2DBC PostgreSQL驱动文档
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||||
- PostgreSQL性能优化指南
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Reference in New Issue
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