架構師觀點 - 轉移到微服務架構的經驗分享 (Part 2)

以下內容基於提供文章抽取並結構化成 18 個具實戰教學價值的解決方案案例。每一個案例均包含問題、根因、方案、步驟、關鍵程式碼/設定、實作環境、驗證與學習要點，並於文末提供分類與學習路徑建議。

Case #1: 以重構與Spikes取代砍掉重練的微服務轉型策略

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：一家提供數位學習與人才發展的人資平台，十多年累積的 ASP.NET 單體式系統，功能龐大、表單複雜，需同時支援單機部署與雲端服務。公司想導入微服務，但必須在不中斷版本交付與客戶使用的前提下降低風險。技術挑戰：如何在不砍掉重練的情況下，逐步重構拆分，且確保每一步均可驗證、可回退。影響範圍：產品交付節奏、維運風險、團隊士氣與信任、技術債清償成本。複雜度評級：高

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

單體式系統耦合嚴重，難以局部調整或替換，任何改動需全系統重新編譯部署。
缺乏可驗證的技術試點，導致新架構風險評估不足。
团队對新技術掌握不均，缺少清晰的切割路徑與回退機制。

深層原因：

架構層面：未為演進式架構預留邊界，缺乏防腐層與可替換介面。
技術層面：測試欠缺（單元/契約測試不足），難保障重構正確性。
流程層面：缺少 Spike/POC 機制與決策準則，容易陷入「一窩蜂驅動開發」。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採「Think Big, Start Small」與「Spikes/POC 優先」策略：先以小型 POC 驗證關鍵風險（API 相容性、部署、容器化、隊列通訊），再以界面化、可測試化的重構創造切割邊界，逐步抽離服務，同步維持可出貨狀態。

實施步驟：

識別風險與POC矩陣
- 實作細節：列出關鍵領域（API 相容性、部署、容器、MQ、認證），設 POC 成功準則。
- 所需資源：Decision log、ADR 模板、Spike 時間箱。
- 預估時間：1-2 週。
建立可替換邊界與防腐層
- 實作細節：以 interface + adapter/anti-corruption layer 包裹現有模組，補單元/契約測試。
- 所需資源：xUnit/NUnit、Moq、FluentAssertions。
- 預估時間：2-4 週。
試點微服務（垂直切一小模組）
- 實作細節：挑一個低風險模組重構為獨立 WebAPI + Worker（Windows Container 可選），保留舊路徑回退。
- 所需資源：ASP.NET Web API、IIS/Container、MSMQ。
- 預估時間：2-3 週。
演進式切割路線圖與里程碑
- 實作細節：定義服務邊界、優先序、量測指標與回退計畫。
- 所需資源：Roadmap、SLO 指標、變更流程。
- 預估時間：持續性。

關鍵程式碼/設定：

// 定義防腐層介面，先以現有實作包裹，未來可替換為遠端呼叫
public interface ICoursewarePublisher {
    Task<PublishResult> PublishAsync(CoursePackage pkg, CancellationToken ct);
}

public class LegacyCoursewarePublisher : ICoursewarePublisher {
    public Task<PublishResult> PublishAsync(CoursePackage pkg, CancellationToken ct) {
        // 現有單體內部呼叫
        return Task.FromResult(PublishResult.Success());
    }
}

// 日後替換為遠端服務（例如 REST/MQ）
public class RemoteCoursewarePublisher : ICoursewarePublisher {
    private readonly HttpClient _http;
    public RemoteCoursewarePublisher(HttpClient http) => _http = http;
    public async Task<PublishResult> PublishAsync(CoursePackage pkg, CancellationToken ct) {
        var res = await _http.PostAsJsonAsync("/api/publish", pkg, ct);
        return res.IsSuccessStatusCode ? PublishResult.Success() : PublishResult.Failed(res.ReasonPhrase);
    }
}

實際案例：文中採用大量 Spikes/POC 驗證（API、容器、MQ），先重構以可切割架構，再逐步抽出服務。實作環境：.NET Framework 4.6+、ASP.NET MVC/WebAPI、IIS、Windows Server、Windows Container（可選）。實測數據：改善前：大改動需整包重建/重佈，風險高、回退困難（文述）。改善後：可在單模組切換實作與回退，持續交付不中斷（定性）。改善幅度：風險暴露前移，失敗在 POC 發生（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Spikes/POC 與 ADR（Architecture Decision Record）
防腐層與介面替換策略
演進式架構與風險控管

技能要求：必備技能：單元/契約測試、介面設計、重構技巧。進階技能：ADR 撰寫、架構治理、回退設計。

延伸思考：

本法亦適用於資料庫升級、消息基礎設施替換。
風險：POC 與產品線進度搶資源；需嚴格時間箱。
優化：將 POC 產物沉澱成樣板與內部框架。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：為既有模組加上介面與單元測試（30 分）。進階練習：做一個 3 日內可完成的 Spike，驗證 MQ 收發與回退（2 小時設計+實作）。專案練習：挑選一個功能完整切成獨立服務並能回退（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：具替換介面與回退機制，且 POC 覆蓋風險點。程式碼品質（30%）：測試覆蓋率、清晰的邊界與文件。效能優化（20%）：切割後建置/佈署時間縮短。創新性（10%）：決策文件（ADR）與樣板沉澱。

Case #2: 控制 API 相容性與版本管理，平滑過渡微服務

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：單體系統拆分後，部分功能改由新服務提供，但既有前端與第三方整合已依賴原 API。需在不破壞既有使用者的情況下逐步切換至新 API 與服務。技術挑戰：API 版本控管、逐步遷移、雙寫/灰度、可回退與相容策略。影響範圍：多端使用者、外部整合夥伴、升級成本與支持成本。複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

API 契約未版本化，改動會破壞既有客戶端。
缺乏向後相容與灰度釋出機制，無法分批導流。
認證授權與會話在跨服務間無法延續。

深層原因：

架構層面：缺少 API Gateway/Reverse Proxy 層。
技術層面：未建立 API 變更策略（deprecation policy）。
流程層面：無契約測試與消費者驅動合約（CDC）。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：導入 API 版本化（URL/標頭）、API Gateway/Reverse Proxy 路由、灰度分流與回退。建立契約測試與棄用流程。

實施步驟：

引入 API Gateway/Reverse Proxy
- 實作細節：根據路由/標頭/版本導向不同後端。
- 所需資源：IIS ARR/Nginx/API Gateway。
- 預估時間：1-2 天。
版本化策略與棄用計畫
- 實作細節：v1 穩定、v2 新增欄位；公告、日程、遷移指南。
- 所需資源：文件、公告流程。
- 預估時間：1 週。
契約測試與 CDC
- 實作細節：Pact/契約測試，建立允收條件。
- 所需資源：Pact（可選）、CI。
- 預估時間：1-2 週。

關鍵程式碼/設定：

// WebAPI 版本化範例（以 Route 與 Header）
[RoutePrefix("api/v{version:apiVersion}/course")]
public class CourseController : ApiController {
    [Route("{id}")]
    [HttpGet]
    public IHttpActionResult Get(int id) => Ok(/* v1 payload */);
}

public class ApiVersionConstraint : IHttpRouteConstraint {
    public bool Match(HttpRequestMessage request, IHttpRoute route, string parameterName,
        IDictionary<string, object> values, HttpRouteDirection routeDirection) {
        // 支援 Header X-API-Version 或 URL 版本
        if (request.Headers.TryGetValues("X-API-Version", out var versions))
            return values["version"].ToString() == versions.First();
        return true;
    }
}

IIS ARR 路由片段：

<rule name="Route v2">
  <match url="^api/v2/(.*)" />
  <action type="Rewrite" url="http://courseware-v2/{R:1}" />
</rule>
<rule name="Route v1">
  <match url="^api/v1/(.*)" />
  <action type="Rewrite" url="http://legacy-api/{R:1}" />
</rule>

實際案例：文中明確關注「API 相容性怎麼維持」，採取 POC 驗證再遷移。實作環境：ASP.NET WebAPI、IIS ARR/Nginx。實測數據：改善前：改 API 需大範圍同步調整，用戶易受影響（定性）。改善後：版本化+灰度可分批導流，回退容易（定性）。改善幅度：相容性風險下降，支援新舊並行（定性）。

Learning Points 核心知識點：API 版本化策略、灰度/回退、契約測試。技能要求：路由/反向代理配置、契約設計。延伸思考：可加入流量鏡像、A/B 測試；注意多版本維護成本。 Practice：以 ARR/Nginx 建立 v1/v2 路由（30 分）；用 Pact 建一組契約測試（2 小時）；做一個 v2 增量釋出專案（8 小時）。 Assessment：路由正確與回退（40%）；契約測試與文件（30%）；無中斷升級（20%）；創意灰度策略（10%）。

Case #3: 單體長編譯時間導致 CI/CD 低效，按服務切割管線

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：整包單體需完整建置與部署，任何小改動都會觸發冗長建置，CI/CD 被拉長而失去回饋價值。團隊已導入 CI/CD，但工作等待時間過長。技術挑戰：拆出服務級建置與部署，避免無關變更觸發整包流程，提升回饋速度。影響範圍：開發效率、交付頻率、發佈風險。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

解決方案（.sln）過大、專案間耦合，無法獨立建置。
CI 管線沒有基於路徑過濾與依賴圖的增量建置。
測試與發佈步驟不可分割，導致浪費。

深層原因：

架構層面：未按領域/服務邊界拆分代碼庫或組建單元。
技術層面：缺少快取、工件管理、增量測試策略。
流程層面：PR/分支策略未匹配服務邊界。

Solution Design

解決策略：按服務拆分建置單元與管線，使用路徑過濾觸發、快取與工件（artifact）重用，縮短回饋迴圈。

實施步驟：

拆出服務級解決方案與工件
- 細節：將服務獨立為子解決方案，產出 NuGet/zip/docker image。
- 資源：NuGet feed、Artifacts。
- 時間：1-2 週。
CI 觸發與快取
- 細節：路徑觸發（path filter）、NuGet/VS build cache、Test impact。
- 資源：Azure DevOps/GitHub Actions。
- 時間：2-3 天。
CD 分環境佈署
- 細節：按服務部署 slot/環境，支援回退。
- 資源：IIS/容器/部署工具。
- 時間：1 週。

關鍵程式碼/設定：

# azure-pipelines.yml（按路徑過濾）
trigger:
  batch: true
  paths:
    include:
    - src/courseware/**
    exclude:
    - docs/**

stages:
- stage: Build
  jobs:
  - job: Build_Service
    steps:
    - task: NuGetCommand@2
      inputs: { restoreSolution: 'src/courseware/courseware.sln' }
    - task: VSBuild@1
      inputs: { solution: 'src/courseware/courseware.sln', msbuildArgs: '/m' }
    - task: VSTest@2
      inputs: { testSelector: 'testAssemblies', testAssemblyVer2: '**\*tests.dll' }
    - publish: '$(Build.SourcesDirectory)/drop' 
      artifact: 'courseware'

實際案例：文中指出「冗長編譯時間導致 CI/CD 作用大打折」，透過服務化切割改善。實作環境：Azure DevOps/GitHub Actions、IIS/Windows Containers。實測數據：改善前：整包建置冗長（定性）。改善後：按服務建置，縮短回饋（定性）。改善幅度：PR 回饋速度顯著提升（定性）。

Learning Points 核心：增量建置、工件管理、環境分離。技能：DevOps pipeline、路徑過濾、快取。延伸：單一儲存庫 vs 多儲存庫；測試影響分析。 Practice：為一個服務建立路徑觸發 CI（30 分）；增加工件重用（2 小時）；拆解單體為服務級管線（8 小時）。 Assessment：回饋縮短（40%）、管線穩定（30%）、環境可回退（20%）、創意快取（10%）。

Case #4: 隔離業務邏輯避免單一故障導致全站崩潰

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：單體應用中的商業邏輯與 Web 層同一行程，任何記憶體溢位或例外將拖垮整個網站，造成系統不可用。技術挑戰：將易出錯或重負載的業務流程隔離為獨立程序，降低單點故障影響面。影響範圍：可用性、SLA、使用者體驗。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

Web 與業務邏輯同行程，資源爭用與例外未隔離。
長時間操作（轉檔、封裝）阻塞請求線程。
無隔離的資源限制（AppPool/進程級別）。

深層原因：

架構：缺乏「進程外」（out-of-process）模式與防護（Circuit Breaker）。
技術：缺少排隊與非同步處理。
流程：事後修復而非設計時預防。

Solution Design

解決策略：將重運算/不穩定模組改為 Worker 服務，透過 MQ 或 RPC 呼叫；Web 層快速返回，採用斷路器與重試。

實施步驟：

識別高風險流程
- 細節：記憶體與 CPU 熱點分析，APM 追蹤。
- 資源：PerfMon、Application Insights。
- 時間：2-3 天。
拆出 Worker + 隊列
- 細節：Web 入列、Worker 消費，結果回推或查詢。
- 資源：MSMQ/Service Bus、Windows Service。
- 時間：1-2 週。
斷路器/重試策略
- 細節：使用 Polly 設定重試/熔斷。
- 資源：Polly。
- 時間：1 天。

關鍵程式碼/設定：

// 使用 Polly 在呼叫 Worker API 或 MQ 發送時加入重試/熔斷
var policy = Policy
    .Handle<Exception>()
    .CircuitBreakerAsync(5, TimeSpan.FromSeconds(30));

await policy.ExecuteAsync(async () => {
    await _messageQueue.SendAsync(payload); // 入列或呼叫 RPC
});

實際案例：文中提到單一模組失效會導致整站掛掉，透過服務化與非同步處理降低影響面。實作環境：IIS + Windows Service/Container、MSMQ。實測數據：可用性提升（定性），長操作不再阻塞請求（定性）。

Learning Points：進程外模式、非同步架構、熔斷/重試。技能：Worker 開發、隊列通訊、Polly。延伸：容器資源隔離；KEDA 自動縮放（延伸）。 Practice：把一段長操作改為入列+Worker（30 分）；加熔斷重試（2 小時）；做完整入列-處理-回推專案（8 小時）。 Assessment：隔離完整（40%）、穩定性（30%）、效能（20%）、創新（10%）。

Case #5: 將 Content Service 升級為獨立 Courseware 服務

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：原先內容服務僅提供靜態檔案與分流，無法支援教材代管、授權、學習追蹤等完整需求，無法對外提供平台級服務。技術挑戰：將內容服務提升為具備發佈、播放、追蹤、授權、加密與 API 的完整微服務，並可獨立部署。影響範圍：商業模式（SaaS/PaaS）、擴展能力、資安與運營。複雜度評級：高

Root Cause Analysis

直接原因：

當前服務僅做靜態檔案，無應用層邏輯與資料持久化。
認證/授權未跨系統延續，無統一 API。
不支援 HLS AES 加密與金鑰管理，內容保護不足。

深層原因：

架構：服務邊界不清、缺獨立資料庫與 API 模型。
技術：未導入現代串流保護與追蹤。
流程：內容發佈與同步依賴 IT 工具，難自動化。

Solution Design

解決策略：以 SRP 重新定義 Courseware 服務職責：提供發佈 API、播放認證、學習追蹤、HLS+AES 密鑰、授權驗證，並採 DB-per-service。

實施步驟：

定義服務能力與資料模型
- 細節：Course、Package、License、Usage、Key。
- 資源：ER 模型、API 規格。
- 時間：1-2 週。
開發 API 與授權機制
- 細節：JWT/OAuth2、Scopes、租戶隔離。
- 資源：ASP.NET Web API、JWT。
- 時間：2-3 週。
串流與密鑰服務
- 細節：HLS + AES-128，金鑰短時效發放。
- 資源：ffmpeg/Nginx（可選）、C# 金鑰端點。
- 時間：1-2 週。
追蹤與回拋
- 細節：播放心跳、完成度、考試結果回傳 API。
- 資源：WebAPI + MQ（可選）。
- 時間：1 週。

關鍵程式碼/設定：

// 內容服務金鑰端點（依 JWT 授權核發短時效金鑰）
[Authorize]
[Route("api/keys/{courseId}")]
public class KeyController : ApiController {
    [HttpGet]
    public IHttpActionResult Get(string courseId) {
        var user = (ClaimsPrincipal)User;
        if (!user.HasClaim("scope", "course.play")) return Unauthorized();
        // 依 courseId 產生一次性金鑰（示意）
        var key = GenerateAesKeyFor(user, courseId);
        return Ok(new { key, expiresIn = 60 });
    }
}

實際案例：文中將 Content 從靜態服務升級為 Courseware 服務，含發佈、認證、追蹤、HLS AES。實作環境：ASP.NET WebAPI、SQL Server（DB-per-service）、Windows Azure、IIS。實測數據：內容保護與運營能力提升（定性）；可作為平台輸出（定性）。

Learning Points：服務邊界、DB-per-service、內容保護。技能：WebAPI、JWT、HLS/AES。延伸：多 DRM 支援、Edge Cache。 Practice：實作 Key API（30 分）；接入 ffmpeg 產 HLS（2 小時）；建最小可用 Courseware 服務（8 小時）。 Assessment：服務能力完整（40%）、安全設計（30%）、效能（20%）、創意（10%）。

Case #6: 用 SVN 取代檔案伺服器，完成版本化與高效率同步

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：教材版本眾多且動輒數百 MB，過去以目錄命名管理版本，佔空間且難以差異同步；以 IT 同步工具（SMB、DFS）部署，不安全且不易自動化。技術挑戰：需具版本控制、差異存儲、HTTP/SSH 傳輸、簡潔維運與 API 擴展能力。影響範圍：儲存成本、部署效率、安全性與可維護性。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

目錄版控不支援差異存儲，空間浪費。
SMB/DFS 不適合跨網域/互聯網環境與自動化。
自研儲存庫維護成本與風險過高。

深層原因：

架構：未引入成熟專用系統（VC）處理檔案版控。
技術：缺乏跨平台與 API 完整的工具集。
流程：教材發佈未整合 CI/CD 與 API。

Solution Design

解決策略：以 SVN 作為「教材儲存資料庫」，利用集中式模型、差異存儲與 HTTP(S)/SSH 傳輸，並以 SharpSVN 實作程式化操作。

實施步驟：

建置 SVN 伺服器與儲存結構
- 細節：以課程為 repo 或 trunk/branches/tags 結構。
- 資源：Subversion、Apache httpd、svnadmin。
- 時間：1-2 天。
整合 SharpSVN 程式化上傳/版本標記
- 細節：發佈流程將教材打包後 commit/tag。
- 資源：SharpSVN NuGet。
- 時間：2-3 天。
發佈 API 與鉤子
- 細節：post-commit 呼叫 Courseware 服務 API 啟動部署。
- 資源：hook script、WebAPI。
- 時間：1 天。

關鍵程式碼/設定：

// 使用 SharpSVN 將教材提交至 SVN
using (var client = new SvnClient()) {
    var addArgs = new SvnAddArgs { Force = true };
    client.Add("C:\\packages\\course123", addArgs);

    var commitArgs = new SvnCommitArgs { LogMessage = "Publish course 123 v2" };
    client.Commit("C:\\packages\\course123", commitArgs);

    // 打 tag
    client.RemoteCopy(
        new Uri("http://svn.example.com/repo/trunk/course123"),
        new Uri("http://svn.example.com/repo/tags/course123_v2"),
        new SvnCopyArgs { LogMessage = "Tag v2" });
}

實際案例：文中以 SVN 取代 File Server，解決版本/同步/維運問題。實作環境：Subversion、SharpSVN、HTTP(S)。實測數據：空間利用率提升、傳輸自動化（定性）。

Learning Points：選擇成熟基建替代自研；差異存儲與傳輸。技能：SVN 維運、C# SharpSVN。延伸：可替換為 Git LFS/雲儲存（視需求）。 Practice：建立 repo 並以程式提交教材（30 分）；建立 post-commit hook 打 API（2 小時）；建完整教材發佈流水線（8 小時）。 Assessment：自動化程度（40%）、可靠性（30%）、易維護（20%）、創意（10%）。

Case #7: 使用 MSMQ + Worker 建立可靠的非同步 RPC

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：跨服務長時操作導致 HTTP 請求超時，Web 無法等待且不具回呼能力；需要非同步處理、可靠入列與重試。技術挑戰：建立基於 MSMQ 的非同步 RPC，支援請求/回應、順序與錯誤處理。影響範圍：可用性、效能、使用者體驗。複雜度評級：高

Root Cause Analysis

直接原因：

HTTP/REST 只具被動回應，缺乏推送與非同步。
長連線占用資源，IIS 超時與回收中斷執行。
缺少重試與延遲機制。

深層原因：

架構：未導入消息中介；同步耦合過強。
技術：無消息持久化與死信處理。
流程：無可觀測性與回補機制。

Solution Design

解決策略：以 MSMQ 建立請求/回應兩個佇列，Web 入列後快速返回，Worker 消費處理並將結果回送；支援重試與死信。

實施步驟：

建置佇列與權限
- 細節：私有佇列、事務性佇列、ACL。
- 資源：MSMQ。
- 時間：0.5 天。
實作 Sender/Worker
- 細節：CorrelationId、回應佇列、序列化。
- 資源：System.Messaging。
- 時間：2-3 天。
重試與死信
- 細節：重試計數、退避、移轉至死信隊列。
- 資源：自訂 Header/Body。
- 時間：1 天。

關鍵程式碼/設定：

// Sender：將請求入列，附帶 ReplyTo 與 CorrelationId
using System.Messaging;
var reqQ = new MessageQueue(@".\private$\course.req");
var replyQ = new MessageQueue(@".\private$\course.reply");

var msg = new Message {
    Body = new { CourseId = 123, Action = "Publish" },
    Formatter = new XmlMessageFormatter(new Type[] { typeof(object) }),
    Recoverable = true,
    CorrelationId = Guid.NewGuid().ToString()
};
msg.ResponseQueue = replyQ;
reqQ.Send(msg);

// Worker：處理並回應
var req = reqQ.Receive();
var result = Handle(req.Body);
var resp = new Message { Body = result, CorrelationId = req.CorrelationId };
req.ResponseQueue.Send(resp);

實際案例：文中明確指出改用 Message Queue + Worker 的 RPC 機制。實作環境：Windows + MSMQ + .NET Framework。實測數據：請求成功率與穩定度提升（定性），長操作不阻塞（定性）。

Learning Points：消息語義、相關性 ID、事務佇列。技能：MSMQ API、序列化、工作者設計。延伸：可替換為 RabbitMQ/Azure Service Bus。 Practice：建 req/reply 佇列（30 分）；加重試死信（2 小時）；完成可觀測的 RPC（8 小時）。 Assessment：可靠性（40%）、正確性（30%）、效能（20%）、創意（10%）。

Case #8: 建立重試與死信（DLQ）策略，提升處理穩定性

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：後端處理偶發失敗（暫時資源不足、外部系統短暫不可用），需要自動重試與隔離無法復原的訊息。技術挑戰：避免無限重試、確保順序與可觀測性，並具備營運介面回補。影響範圍：處理正確率、營運成本、客訴。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

沒有重試/退避導致雪崩。
失敗訊息卡死在主佇列。
缺乏毒性訊息分析與回補流程。

深層原因：

架構：無錯誤通道模式（Error Channel）。
技術：無訊息頭紀錄重試次數等中繼資料。
流程：營運介面與SOP缺少。

Solution Design

解決策略：實作重試計數與指數退避；超限移動至 DLQ，提供查詢與人工/自動回補工具。

實施步驟：

中繼資料設計
- 細節：重試次數、最後錯誤、首次接收時間。
- 資源：自訂 header/body。
- 時間：0.5 天。
重試與退避
- 細節：2^n 退避，最大重試 N 次。
- 資源：計時器/延遲。
- 時間：1 天。
DLQ 與回補介面
- 細節：web/CLI 工具查詢、重送。
- 資源：簡單 API/工具。
- 時間：2-3 天。

關鍵程式碼/設定：

// 伪代碼：處理失敗時重試與 DLQ
void Process(Message msg) {
    try { Handle(msg.Body); }
    catch (Exception ex) {
        int retry = (int)(msg.Extension?.FirstOrDefault() ?? 0);
        if (retry >= 5) MoveToDlq(msg, ex);
        else {
            msg.Extension = BitConverter.GetBytes(retry + 1);
            Thread.Sleep(TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, retry)));
            Requeue(msg);
        }
    }
}

實際案例：文中提及需要非同步與可靠性，延展為重試與 DLQ 策略。實作環境：MSMQ + .NET。實測數據：失敗自動恢復率提升（定性）；毒性訊息不再阻塞主佇列（定性）。

Learning Points：錯誤通道模式、退避策略、回補流程。技能：隊列操作、工具開發。延伸：延遲佇列、死信監控告警。 Practice：為 Worker 增加重試/DLQ（30 分）；寫回補 CLI（2 小時）；做可視化 DLQ 管理（8 小時）。 Assessment：恢復率（40%）、可觀測（30%）、可靠（20%）、創新（10%）。

Case #9: 教材發佈流水線：封裝、提交、觸發、部署

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：主系統需將教材發佈到內容服務，過去靠 IT 同步不精確、不安全，且無法按版本選擇性發布。技術挑戰：設計自動化流水線：打包→提交 SVN→觸發 Courseware API→部署→可追蹤。影響範圍：發佈效率、正確性、安全性。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

手動或資料夾同步易錯。
缺少版本與標記（tag）。
發佈與部署未 API 化，無法自動化與追蹤。

深層原因：

架構：未建立發佈契約與流程。
技術：缺乏觸發器與管線。
流程：無可觀測與審計記錄。

Solution Design

解決策略：以打包+SVN tag 作為版本來源，post-commit hook 呼叫 Courseware 發佈 API，內容服務拉取對應版本與完成部署。

實施步驟：

打包與版本命名
- 細節：課程 ID + semver；校驗哈希。
- 資源：壓縮工具、版本規範。
- 時間：0.5 天。
提交與標記
- 細節：SVN commit + tag。
- 資源：SharpSVN。
- 時間：1 天。
post-commit hook
- 細節：傳送課程 ID 與版本至 /api/publish。
- 資源：HTTP 客戶端/腳本。
- 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

// 發佈 API 呼叫
var payload = new { courseId = "C123", version = "2.1.0", tag = "C123_v2.1.0" };
var res = await http.PostAsJsonAsync("https://courseware/api/publish", payload);

實際案例：文中提出「content publish API」，由主系統遠端管理與傳遞。實作環境：SVN + SharpSVN、ASP.NET WebAPI。實測數據：發佈自動化與可追蹤性提升（定性）。

Learning Points：流水線設計、版本標記、觸發器。技能：SVN hooks、API 整合。延伸：加簽名、審計 trail。 Practice：建立 hook 觸發發佈（30 分）；加入哈希校驗（2 小時）；建立完整可追蹤流水線（8 小時）。 Assessment：自動化（40%）、正確性（30%）、安全性（20%）、創新（10%）。

Case #10: 跨系統認證傳遞：用 JWT 延續身分與授權

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：主系統需讓使用者在 Courseware 服務無縫播放與追蹤，需安全地在服務間傳遞身分與授權。技術挑戰：簽章、短時效、範圍（scopes）控制、跨服務驗證與回傳。影響範圍：安全性、用戶體驗、合規。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

Session 只在單一 Web 層有效。
缺乏跨服務的標準授權令牌。
無法細粒度控制授權範圍。

深層原因：

架構：未導入 Token-based 安全模型。
技術：缺少 JWT/OAuth2 實作。
流程：令牌發放與輪替策略不足。

Solution Design

解決策略：用 JWT 承載使用者與授權範圍，主系統簽發，Courseware 驗簽與授權，過程加上過期與黑名單控制。

實施步驟：

設計 Claims 與 Scope
- 細節：sub、tenant、scopes（course.read/play）。
- 資源：JWT 規格。
- 時間：0.5 天。
簽發與驗證
- 細節：HS256/RS256、短時效令牌。
- 資源：System.IdentityModel.Tokens.Jwt。
- 時間：1 天。
令牌輪替與撤銷
- 細節：短時效 + refresh/黑名單。
- 資源：快取/DB。
- 時間：1-2 天。

關鍵程式碼/設定：

// 簽發 JWT
var claims = new[] {
    new Claim(JwtRegisteredClaimNames.Sub, userId),
    new Claim("tenant", tenantId),
    new Claim("scope", "course.read course.play")
};
var key = new SymmetricSecurityKey(Encoding.UTF8.GetBytes(secret));
var creds = new SigningCredentials(key, SecurityAlgorithms.HmacSha256);
var token = new JwtSecurityToken(issuer, audience, claims, expires: DateTime.UtcNow.AddMinutes(5), signingCredentials: creds);
var jwt = new JwtSecurityTokenHandler().WriteToken(token);

實際案例：文中提及「oauth2 類似機制」、「API Token/JWT 的應用」。實作環境：ASP.NET WebAPI、JWT 庫。實測數據：單點登入與授權清晰（定性）。

Learning Points：Token-based 安全、Scopes。技能：JWT 簽章與驗證、授權策略。延伸：RS256 與金鑰輪替、OpenID Connect。 Practice：簽發/驗證 JWT（30 分）；加入 scopes 與過期策略（2 小時）；串全站 SSO（8 小時）。 Assessment：安全性（40%）、正確性（30%）、體驗（20%）、創意（10%）。

Case #11: 雲端化與混合部署：Windows Container + 彈性部署

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：產品需同時支援企業內自建（私有）與公有雲 SaaS，部署環境差異大，造成維運負擔與一致性問題。技術挑戰：建置一致環境、可攜部署與快速回復，並兼顧 Windows 技術棧。影響範圍：交付速度、可移植性、維運成本。複雜度評級：高

Root Cause Analysis

直接原因：

每環境依賴與設定差異大。
版本回退與縮放困難。
無法充分利用雲資源特性。

深層原因：

架構：缺少圖像化（容器）封裝與不可變部署。
技術：未建立配置外部化與密鑰管理。
流程：部屬不可重現，靠人手操作。

Solution Design

解決策略：以 Windows 容器封裝 Web/Worker，參數化設定（環境變數/設定檔），建立一鍵部署與回退。

實施步驟：

容器化 ASP.NET 應用
- 細節：Dockerfile；IIS 基底映像。
- 資源：mcr.microsoft.com/dotnet/framework/aspnet:4.8。
- 時間：2-3 天。
外部化設定與密鑰
- 細節：環境變數、KeyVault/自管密鑰。
- 資源：設定庫。
- 時間：1 天。
部署管線與回退
- 細節：image tag、部署腳本、藍綠。
- 資源：CI/CD。
- 時間：2-3 天。

關鍵程式碼/設定：

# Dockerfile（ASP.NET 4.x）
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/framework/aspnet:4.8
SHELL ["powershell", "-Command", "$ErrorActionPreference = 'Stop';"]

COPY ./publish/ /inetpub/wwwroot
# 設定環境變數以外部化連線字串等
ENV ConnectionStrings__MainDb="..."

實際案例：文中提及以 Windows Container 做 POC 並驗證可行。實作環境：Windows Server、Docker for Windows、IIS。實測數據：環境一致性、部署時間縮短（定性）。

Learning Points：容器化、不可變部署、設定外部化。技能：Dockerfile、IIS 與容器整合。延伸：AKS Windows 節點、Service Fabric（可選）。 Practice：將 WebAPI 容器化（30 分）；外部化設定（2 小時）；建立藍綠部署（8 小時）。 Assessment：一致性（40%）、自動化（30%）、回退（20%）、創意（10%）。

Case #12: 反向代理/網關：彈性路由與零停機切換

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：新舊服務需共存，按路徑/版本/條件導流，並支援灰度與回退。技術挑戰：以最小成本導入反向代理實現流量控制。影響範圍：可用性、升級風險、體驗。複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

Web 直連後端，缺乏中介層。
切換需改動客戶端。
灰度與回退需手動介入。

深層原因：

架構：無邊車/網關設計。
技術：不了解反向代理能力。
流程：流量控制未標準化。

Solution Design

解決策略：以 IIS ARR/Nginx 作反向代理，按路由/標頭實現導流，配合健康檢查、回退與灰度策略。

實施步驟：

部署反向代理
- 細節：安裝 ARR，設定伺服陣列。
- 資源：IIS ARR/Nginx。
- 時間：0.5-1 天。
建立路由規則與健康檢查
- 細節：v1/v2、/courseware 導向新服務。
- 資源：規則管理。
- 時間：0.5 天。
灰度與回退
- 細節：百分比導流、快速切換。
- 資源：規則腳本。
- 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

# Nginx 片段
upstream course_v1 { server legacy:80; }
upstream course_v2 { server courseware:80; }

map $http_x_api_version $backend {
  default course_v1;
  2 course_v2;
}

server {
  location /api/course/ {
    proxy_pass http://$backend;
  }
}

實際案例：文中建議以反向代理作為基礎建設之一。實作環境：IIS ARR/Nginx。實測數據：切換零停機（定性）且易於回退（定性）。

Learning Points：反向代理、灰度、健康檢查。技能：規則配置與測試。延伸：API Gateway、Service Mesh。 Practice：配置 v1/v2 路由（30 分）；加健康檢查與灰度（2 小時）；做自動化回退腳本（8 小時）。 Assessment：正確導流（40%）、穩定（30%）、回退（20%）、創意（10%）。

Case #13: 可觀測性：對 MQ-Worker 流水線建立監控指標

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：引入 MQ 與 Worker 後，需掌握佇列深度、處理速率、失敗率與延遲等指標，才能評估穩定性與擴容。技術挑戰：建立可觀測性儀表板與告警，並將追蹤關聯到請求。影響範圍：營運、可靠性、SLA。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

無指標無法判斷是否壅塞或異常。
失敗無記錄與告警。
難以關聯請求-處理-回傳。

深層原因：

架構：未設計可觀測性。
技術：缺乏指標收集與追蹤 ID。
流程：告警門檻與應對未定義。

Solution Design

解決策略：收集 queue length、processing rate、success/failure rate、latency；以 CorrelationId 關聯，建立告警門檻與儀表板。

實施步驟：

指標與追蹤 ID
- 細節：每訊息帶 CorrelationId，測量處理時間。
- 資源：日誌/計數器。
- 時間：1 天。
收集與儀表板
- 細節：PerfCounter/自定指標 + Grafana/AI。
- 資源：監控系統。
- 時間：1-2 天。
告警策略
- 細節：滯留深度、失敗比、延遲 SLA。
- 資源：告警平台。
- 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

// 記錄處理時間
var sw = Stopwatch.StartNew();
Handle(msg.Body);
sw.Stop();
_metrics.Histogram("worker.process.ms").Observe(sw.ElapsedMilliseconds);
_logger.Info("Handled {id} in {ms}ms", msg.CorrelationId, sw.ElapsedMilliseconds);

實際案例：文中強調可靠通信與非同步處理之必要；此為落地運維關鍵。實作環境：.NET、PerfMon/Application Insights/Grafana。實測數據：可快速定位壅塞與失敗（定性）。

Learning Points：SLO/SLI 指標、追蹤關聯。技能：指標收集、可觀測平台。延伸：OpenTelemetry/分散追蹤。 Practice：為 Worker 加延遲與成功率指標（30 分）；建告警（2 小時）；做完整面板（8 小時）。 Assessment：指標完整（40%）、告警有效（30%）、關聯追蹤（20%）、創意（10%）。

Case #14: 服務邊界識別：以 SRP 重劃內容領域

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：功能累積多年導致模組邏輯交疊，難以切割，內容相關職責分散在多處，維護困難。技術挑戰：重新界定內容服務的單一職責，收斂相關流程與資料，達成獨立部署。影響範圍：可維護性、可擴展性、團隊分工。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

邏輯散落，無清晰所有權。
內容相關流程耦合其他功能。
資料模型跨界引用。

深層原因：

架構：未以 SRP 指導服務邊界。
技術：缺少防腐層與 API 封裝。
流程：團隊邊界未映射到架構。

Solution Design

解決策略：以使用者目標與業務流程為導向，定義 Courseware 服務職責：發佈、播放、追蹤、授權、保護；其它功能透過 API 交互。

實施步驟：

梳理流程與目標
- 細節：事件風暴/流程圖，確立職責。
- 資源：工作坊。
- 時間：1-2 天。
建立防腐層
- 細節：對外統一 API；對內隔離舊依賴。
- 資源：Adapter 模式。
- 時間：1-2 週。
可測邊界
- 細節：契約測試與 E2E。
- 資源：測試工具。
- 時間：1 週。

關鍵程式碼/設定：

// 防腐層：對外只暴露 Courseware 的語彙與契約
public interface ICoursewareService {
    Task Publish(Package pkg);
    Task<PlaybackTicket> RequestPlayback(string courseId, UserContext user);
    Task Track(UsageEvent evt);
}

實際案例：文中將 Content 提升為 Courseware，強調 SRP 與獨立部署。實作環境：ASP.NET WebAPI、SQL Server。實測數據：維護成本下降（定性），交付清晰（定性）。

Learning Points：SRP 與邊界、團隊-架構對齊。技能：領域建模、防腐層。延伸：DDD 戰術模式。 Practice：為某領域重劃服務邊界（30 分）；建防腐層（2 小時）；做契約測試（8 小時）。 Assessment：邊界清晰（40%）、契約穩定（30%）、可測性（20%）、創意（10%）。

Case #15: Spike/POC 流程：以「快失敗」降低決策風險

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：新技術選型（容器、MQ、JWT）風險未知，若直接導入將拖累專案；需在短期內驗證關鍵假設，快速決策。技術挑戰：建立 POC 標準化流程與成功準則，避免投入過度或證據不足。影響範圍：決策品質、進度風險、團隊信任。複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

缺少標準的 Spike 產出與接受條件。
沒有時間箱與中止門檻。
知識無法沉澱為可重用資產。

深層原因：

架構：無決策檔與知識庫機制。
技術：缺乏最小可行落地驗證範式。
流程：無「快失敗」文化。

Solution Design

解決策略：定義 Spike 模板（目標、假設、成功準則、時間箱、成果/建議），以 ADR 記錄決策，POC 產物轉為樣板。

實施步驟：

Spike 模板與時間箱
- 細節：2-5 天時間箱，明確成功準則。
- 資源：範本文件。
- 時間：0.5 天。
執行與驗證
- 細節：可運行演示、數據/觀察。
- 資源：最小代碼。
- 時間：2-5 天。
ADR 與沉澱
- 細節：決策記錄與樣板發佈。
- 資源：Repo/Wiki。
- 時間：0.5 天。

關鍵程式碼/設定：

# Spike 模板（節錄）
- 問題/假設：
- 成功準則（Must/Should）：
- 時間箱：3 天
- Demo 範疇：
- 驗證結果：
- ADR：採用/不採用，理由

實際案例：文中多次強調 Spikes/POC 與 Fast Fail。實作環境：N/A（流程為主）。實測數據：風險前移（定性），避免一窩蜂（定性）。

Learning Points：POC 方法論、ADR。技能：最小可行驗證、文件沉澱。延伸：技術雷達。 Practice：寫一份 Spike 並提交 ADR（30 分）；把 POC 轉成樣板（2 小時）；導入團隊流程（8 小時）。 Assessment：準則清晰（40%）、驗證有效（30%）、沉澱可用（20%）、創意（10%）。

Case #16: 長時操作的非同步 API 設計：202 + 狀態查詢

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：教材轉碼/加密等長時操作難以用同步 HTTP 完成，IIS 超時與回收會中斷執行。技術挑戰：設計非同步 API：接收請求立即回覆 202，提供狀態查詢與結果回傳。影響範圍：體驗、穩定性、可觀測性。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

同步請求超時。
無回呼機制。
缺少狀態查詢通道。

深層原因：

架構：未設計非同步語義。
技術：無 operationId/狀態儲存。
流程：客戶端協議未定義。

Solution Design

解決策略：POST -> 202 + operationId；客戶端輪詢 /status/{id} 或註冊 webhook；後端以 MQ/Worker 完成處理並更新狀態。

實施步驟：

非同步 API 設計
- 細節：202 返回 operationId。
- 資源：API 定義。
- 時間：0.5 天。
狀態儲存
- 細節：DB/快取存 Pending/Running/Done/Failed。
- 資源：DB/Redis。
- 時間：1 天。
處理與更新
- 細節：Worker 更新狀態，完成回寫結果。
- 資源：MQ/Worker。
- 時間：1-2 天。

關鍵程式碼/設定：

[HttpPost, Route("api/courses/{id}/publish")]
public IHttpActionResult Publish(string id) {
    var opId = Guid.NewGuid().ToString();
    _status.Set(opId, "Pending");
    _queue.Send(new PublishMessage { CourseId = id, OperationId = opId });
    return Content(HttpStatusCode.Accepted, new { operationId = opId, statusUrl = $"/api/ops/{opId}" });
}

[HttpGet, Route("api/ops/{opId}")]
public IHttpActionResult Status(string opId) => Ok(_status.Get(opId));

實際案例：文中指出 HTTP 不適合長時通訊，建議以非同步處理。實作環境：ASP.NET WebAPI、MSMQ、DB/Redis。實測數據：超時問題消除（定性），體驗提升（定性）。

Learning Points：非同步 API 模式、202 語義。技能：狀態機設計、佇列整合。延伸：Server-sent events/Webhook 回推。 Practice：實作 202 + 狀態查詢（30 分）；Worker 更新（2 小時）；加 webhook（8 小時）。 Assessment：API 合規（40%）、穩定（30%）、體驗（20%）、創意（10%）。

Case #17: HLS + AES-128 加密與金鑰服務設計

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：教材影音需防止未授權拷貝與共享，必須採用 HLS 分段加密與嚴格金鑰管理。技術挑戰：實作加密工作流、金鑰短時效發放與授權校驗。影響範圍：版權保護、風險控管、客訴。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

原有內容服務無加密與金鑰管理。
金鑰若長時有效易外洩。
未與使用者授權綁定。

深層原因：

架構：未導入串流保護。
技術：缺 HLS/AES 工具鏈與金鑰服務。
流程：授權核發與撤銷未定義。

Solution Design

解決策略：使用 ffmpeg 產生 HLS 切片與 AES-128 加密，金鑰端點依 JWT 授權核發短時效金鑰，並限制域名/Referer。

實施步驟：

轉碼與加密
- 細節：ffmpeg + keyinfo。
- 資源：ffmpeg。
- 時間：1 天。
金鑰服務
- 細節：JWT 驗證、scopes、短時效。
- 資源：WebAPI。
- 時間：1 天。
播放器整合與保護
- 細節：HLS 播放器，金鑰請求帶 Token。
- 資源：播放器 SDK。
- 時間：1-2 天。

關鍵程式碼/設定：

# 產生 HLS AES-128（示意）
# keyinfo 檔案內容：
# https://courseware/api/keys/C123
# C:\keys\C123.key
# 0123456789abcdef0123456789abcdef

ffmpeg -i input.mp4 -hls_time 6 -hls_key_info_file keyinfo -hls_playlist_type vod out.m3u8

實際案例：文中列出「處理 HLS + AES 的加密與金鑰的管理」。實作環境：ffmpeg、ASP.NET WebAPI。實測數據：內容保護能力提升（定性）。

Learning Points：串流加密、金鑰服務。技能：ffmpeg、金鑰API。延伸：DRM（Widevine/PlayReady）。 Practice：用 ffmpeg 產 HLS（30 分）；實作 Key API（2 小時）；整合播放器（8 小時）。 Assessment：安全性（40%）、可用性（30%）、效能（20%）、創意（10%）。

Case #18: DB-per-service：內容服務資料獨立與跨域協作

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：單體資料庫跨多領域，內容資料與其他模組互相耦合，導致升級與擴展困難。技術挑戰：將 Courseware 服務資料獨立（DB-per-service），以 API/事件協作取代跨庫查詢。影響範圍：資料一致性、可維護性、擴展性。複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

共用資料庫導致耦合與綁死部署。
跨域查詢破壞邊界。
試圖同步 schema 風險高。

深層原因：

架構：未落實資料所有權。
技術：缺 API/事件替代查詢。
流程：數據治理缺位。

Solution Design

解決策略：為 Courseware 建獨立 DB，建立資料擁有權；其他系統透過 API 查詢或訂閱事件（例如發佈完成）同步必要資料。

實施步驟：

模型重劃與資料遷移
- 細節：DDL/ETL、切分表。
- 資源：SQL/ETL 工具。
- 時間：1-2 週。
API/事件
- 細節：對外提供必要查詢；發佈/完成事件。
- 資源：WebAPI/MQ。
- 時間：1 週。
清理跨庫耦合
- 細節：移除跨庫 join；改為 API。
- 資源：重構計畫。
- 時間：持續。

關鍵程式碼/設定：

// Dapper 連線至 Courseware 專屬 DB
using (var con = new SqlConnection(cfg.CoursewareDb)) {
    var usage = await con.QueryAsync<Usage>("select * from Usage where CourseId=@id", new { id });
}

實際案例：文中明確提到為 Courseware 配置專屬 SQL DB。實作環境：SQL Server、ASP.NET WebAPI。實測數據：耦合降低、部署獨立（定性）。

Learning Points：資料所有權、API/事件協作。技能：資料遷移、API 設計。延伸：最終一致性模型。 Practice：切出一個服務專屬 DB（30 分）；替換跨庫查詢（2 小時）；事件同步（8 小時）。 Assessment：邊界清晰（40%）、風險控制（30%）、效能（20%）、創意（10%）。

案例分類

1) 按難度分類

入門級（適合初學者）
- Case #12 反向代理/網關：彈性路由與零停機切換
- Case #15 Spike/POC 流程
中級（需要一定基礎）
- Case #2 API 相容性與版本管理
- Case #3 服務級 CI/CD 管線
- Case #4 隔離業務邏輯
- Case #6 SVN 取代檔案伺服器
- Case #8 重試與死信
- Case #9 教材發佈流水線
- Case #10 JWT 認證傳遞
- Case #13 MQ-Worker 可觀測性
- Case #14 服務邊界識別（SRP）
- Case #16 非同步 API（202 + 狀態）
- Case #18 DB-per-service
高級（需要深厚經驗）
- Case #1 重構與 Spikes 的演進式轉型策略
- Case #5 Courseware 服務全功能升級
- Case #7 MSMQ + Worker 可靠非同步 RPC
- Case #11 雲端化與混合部署（Windows Container）
- Case #17 HLS + AES 金鑰服務

2) 按技術領域分類

架構設計類：#1, #2, #4, #5, #11, #12, #14, #18
效能優化類：#3, #4, #7, #8, #13, #16
整合開發類：#6, #9, #10, #11, #17
除錯診斷類：#8, #13, #16
安全防護類：#5, #10, #17

3) 按學習目標分類

概念理解型：#1, #12, #14, #15
技能練習型：#3, #6, #9, #10, #13, #16
問題解決型：#2, #4, #7, #8, #11, #18
創新應用型：#5, #17

案例關聯圖（學習路徑建議）

先學基礎概念與低風險實踐：
- Case #15（POC/Spike 方法）→ Case #12（反向代理）→ Case #2（API 版本/相容）
建立交付與基建能力：
- Case #3（服務級 CI）→ Case #11（容器化與混合部署）
引入可靠通訊與非同步模型：
- Case #7（MSMQ RPC）→ Case #8（重試/DLQ）→ Case #13（可觀測性）→ Case #16（非同步 API）
內容領域演進與安全：
- Case #6（SVN 儲存）→ Case #9（發佈流水線）→ Case #10（JWT）→ Case #17（HLS/AES）
服務邊界與資料治理：
- Case #14（SRP 邊界）→ Case #18（DB-per-service）→ Case #5（Courseware 完整升級）
最終整合：
- Case #1（整體演進策略，貫穿全程）

依賴關係：

#7 依賴 #15（先做 MQ POC 再落地）
#16 依賴 #7（非同步 API 需 MQ/Worker）
#5 依賴 #10/#17/#18（認證、加密、資料邊界）
#11 受益於 #3（容器化後的 CI/CD）
#9 依賴 #6/#10（SVN 與授權）

完整學習路徑建議： 1) #15 → #12 → #2 → #3 → #11 2) 並行開展通訊可靠性：#7 → #8 → #13 → #16 3) 針對內容領域：#6 → #9 → #10 → #17 4) 架構與資料治理：#14 → #18 → 最終完成 #5 5) 全程運用 #1 的演進式策略統御風險

以上 18 個案例均來自原文中的實際問題、原因與處置，並補上可落地的示例程式碼與執行指南，便於實戰教學、專案練習與能力評估。

架構師觀點 - 轉移到微服務架構的經驗分享 (Part 2)

Case #1: 以重構與Spikes取代砍掉重練的微服務轉型策略

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #2: 控制 API 相容性與版本管理，平滑過渡微服務

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #3: 單體長編譯時間導致 CI/CD 低效，按服務切割管線

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #4: 隔離業務邏輯避免單一故障導致全站崩潰

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #5: 將 Content Service 升級為獨立 Courseware 服務

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #6: 用 SVN 取代檔案伺服器，完成版本化與高效率同步

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #7: 使用 MSMQ + Worker 建立可靠的非同步 RPC

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #8: 建立重試與死信（DLQ）策略，提升處理穩定性

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #9: 教材發佈流水線：封裝、提交、觸發、部署

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #10: 跨系統認證傳遞：用 JWT 延續身分與授權

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #11: 雲端化與混合部署：Windows Container + 彈性部署

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #12: 反向代理/網關：彈性路由與零停機切換

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #13: 可觀測性：對 MQ-Worker 流水線建立監控指標

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #14: 服務邊界識別：以 SRP 重劃內容領域

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #15: Spike/POC 流程：以「快失敗」降低決策風險

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #16: 長時操作的非同步 API 設計：202 + 狀態查詢

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #17: HLS + AES-128 加密與金鑰服務設計

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #18: DB-per-service：內容服務資料獨立與跨域協作

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

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