Google 的单体仓库：
- 所有代码在一个 Git 仓库
- 数十亿行代码
- 数万名工程师同时提交

优势：
1. 代码共享：直接引用，无需发布
2. 原子变更：跨项目修改一次提交
3. 统一工具：一套工具服务所有人
4. 代码可见：任何人可以查看任何代码

挑战：
1. 仓库大小：需要特殊工具处理
2. 构建速度：需要强大的缓存
3. 权限管理：细粒度的权限控制
4. 分支策略：几乎所有开发在主分支

构建缓存原理：

1. 内容寻址缓存
   - 用输入的哈希作为缓存键
   - 相同输入 = 相同输出
   - 缓存可以跨机器共享

2. 增量构建
   - 只重新构建变化的部分
   - 依赖图追踪变化传播
   - 未变化的部分使用缓存

3. 远程缓存
   - 构建结果存储在远程服务器
   - 不同工程师共享缓存
   - CI 和本地构建共享缓存

// Bazel 构建示例
// 只有 src/main.go 变化时，只重新编译这个目标
go_binary(
    name = "server",
    srcs = ["main.go"],
    deps = ["//pkg/http", "//pkg/db"],
)

Google 的依赖管理：

1. 内部依赖
   - 直接引用源码
   - 无需版本管理
   - 修改一起提交

2. 外部依赖
   - 集中管理（Vendoring）
   - 所有项目使用相同版本
   - 升级需要全仓库测试

3. 依赖升级策略
   - 自动化升级工具
   - 渐进式升级
   - 兼容性测试

// 依赖升级流程：
// 1. 更新外部依赖版本
// 2. 运行全仓库测试
// 3. 修复不兼容的代码
// 4. 一次性提交

# BUILD 文件
load("@rules_go//go:def.bzl", "go_library", "go_test")

go_library(
    name = "order",
    srcs = [
        "order.go",
        "order_line.go",
    ],
    importpath = "example.com/order",
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        "//pkg/money",
        "//pkg/event",
    ],
)

go_test(
    name = "order_test",
    srcs = ["order_test.go"],
    embed = [":order"],
)