Go微服务高频落地模式有五个：外观模式（API网关编排多服务）、聚合器模式（独立服务强一致性组装）、熔断器模式（超时与并发阈值协同）、事件驱动（观察者+消息队列）、DDD限界上下文（按业务语义而非技术职能拆分）。
Go 微服务里真正高频、落地性强的设计模式就那几个，不是教科书上罗列的全部，而是每天写代码、排障、扩容时反复用到的——外观模式、聚合器模式、熔断器模式、事件驱动（观察者+消息队列）、以及基于 DDD 的限界上下文拆分。其他像单例、工厂，属于语言级基础，不算微服务特有。
facade 模式：API 网关层怎么封装多个服务调用
前端或 BFF 层不该直接连 5 个后端服务，而应通过一个统一入口协调。外观模式就是干这个的，它不是代理，也不是转发，而是「编排」。
- 典型场景：用户详情页需要拉取
User、Profile、Preference三个服务数据，但前端只发一次请求 - 关键点：外观实现要控制超时（别让一个慢服务拖垮整体）、做错误降级（比如
Preference失败时返回默认值，不中断主流程） - 容易踩坑：
apiImpl直接 new 多个客户端会导致连接泄漏；必须用连接池或全局复用的*grpc.ClientConn - 示例中
Test()方法若没加 context 超时控制，上游 HTTP 请求已超时，它还在等下游响应
aggregator 微服务：什么时候该独立起一个聚合服务
当多个服务的数据需要强一致性组装（比如订单+支付+物流状态），且前端无法自己串行/并行调用时，就得单独部署一个 aggregator-service，而不是塞进网关或某个业务服务里。
- 适用条件：组合逻辑复杂（含计算、过滤、排序）、需统一鉴权/审计日志、或下游服务协议不一致（gRPC + REST + HTTP/2 混合）
- 不适用情况：只是简单拼字段（如 user.Name + order.Total），这种直接在网关层 facade 做更轻量
- 注意点：聚合服务本身不能有状态；所有下游调用必须带
ctx并设WithTimeout；避免在聚合层做数据库写操作 - 常见错误：
userConn, err = grpc.Dial(...)写在 handler 里 —— 每次请求都新建连接，很快打爆 fd 限制
hystrix-go 熔断配置：为什么 Timeout 设成 1000 就可能出事
hystrix.ConfigureCommand("user_service", hystrix.CommandConfig{ Timeout: 1000 }) 这行代码看着简单，但实际线上经常因单位和上下游链路不匹配引发雪崩。
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Timeout单位是毫秒，但 gRPC 默认context.WithTimeout是纳秒级；如果下游服务设了 800ms 超时，你这边却配 1000ms，熔断器永远等不到超时就先失败了 - 必须对齐：HTTP 客户端、gRPC 客户端、熔断器三者的超时值要形成梯度（例如：HTTP client 900ms → gRPC dial 800ms → hystrix 700ms）
- 别只配
Timeout：生产环境至少补上MaxConcurrentRequests和RequestVolumeThreshold，否则低流量下根本触发不了熔断 - 替代建议：新项目优先用
go-resilience或原生net/http的Client.Timeout+context控制，hystrix-go已停止维护
DDD 限界上下文：为什么按“患者”和“临床试验”拆服务比按“用户”“订单”更稳
服务拆分最常犯的错，是用技术名词（如 auth-service、notification-service）代替业务语义。DDD 的 Bounded Context 强制你问一句：“这个‘用户’在当前场景下，到底代表什么？”
- “患者”在随访系统里是健康数据主体，在医保结算里却是费用承担方——两者 ID 可能相同，但模型、生命周期、权限完全不同
- 拆成
patient-service和billing-service后，各自数据库 schema、gRPC 接口、部署节奏完全解耦；改一个不影响另一个 - 陷阱：跨上下文直接共享数据库表或 struct；正确做法是通过防腐层（ACL）转换 DTO，比如
PatientSummary不等于Patient，字段、命名、含义都要重定义 - 验证标准：两个服务能否由不同团队、用不同语言、在不同 K8s 集群里独立上线？能，才算真拆开了
真正难的从来不是写对一个 facade 接口，而是当订单服务突然延迟飙升时，你能立刻判断出是熔断阈值太松、还是聚合层没做并发控制、抑或是限界上下文边界被跨域查询悄悄打破了——这些地方，文档不会写，但线上故障天天教。
