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download：机器学习中的概率统计利用实际
依据官网的形容，Spring Cloud Gateway 的次要个性如下：
Built on Spring Framework 5, Project Reactor and Spring Boot 2.0
Able to match routes on any request attribute
Predicates and filters are specific to routes
Hystrix Circuit Breaker integration
Spring Cloud DiscoveryClient integration
Easy to write Predicates and Filters
Request Rate Limiting
Path Rewriting能够看出 Spring Cloud Gateway 能够很不便的和 Spring Cloud 生态中的其余组件进行集成（比方：断路器和服务发现 ），而且提供了一套简略易写的 断言（Predicates，有的中央也翻译成 谓词）和 过滤器（Filters）机制，能够对每个 路由（Routes）进行非凡申请解决。
最近在我的项目中应用了 Spring Cloud Gateway，并在它的根底上实现了一些高级个性，如限流和留痕，在网关的应用过程中遇到了不少的挑战，于是趁着我的项目完结，抽点工夫系统地学习并总结下。这篇文章次要学习限流技术，首先我会介绍一些常见的限流场景和限流算法，而后介绍一些对于限流的开源我的项目，学习他人是如何实现限流的，最初介绍我是如何在网关中实现限流的，并分享一些实现过程中的教训和遇到的坑。
第一步：在事件风暴中梳理业务过程中的用户操作、事件以及内部依赖关系等，依据这些因素梳理出畛域实体等畛域对象。
第二步：依据畛域实体之间的业务关联性，将业务严密相干的实体进行组合造成聚合，同时确定聚合中的聚合根、值对象和实体。在这个图里，聚合之间的边界是第一层边界，它们在同一个微服务实例中运行，这个边界是逻辑边界，所以用 虚线示意 。
第三步：依据业务及语义边界等因素，将一个或者多个聚合划定在一个限界上下文内，造成畛域模型。在这个图里，限界上下文之间的边界是第二层边界，这一层边界可能就是将来微服务的边界，不同限界高低 文内的畛域逻辑被隔离 在不同的微服务实例中运行，物理上互相隔离，所以是物理边界，边界之间用实线来示意。
总结
这篇文章次要研究了 DDD 火起来的起因，解决了什么业界难题，晓得 DDD 次要思路，以及 DDD 大略的实现步骤等。