DDD这几年越来越火，材料也很多，大部分的材料都偏差于实践介绍，有给出的代码与传统MVC的三层架构差别较大，再加上大量的新概念很容易让初学者望而生畏。本文从MVC架构角度来解说如何演进到DDD架构。

从DDD的角度看MVC架构的问题

代码角度：

  • 瘦实体模型：只起到数据类的作用，业务逻辑散落到service，可维护性越来越差；
  • 面向数据库表编程，而非模型编程；
  • 实体类之间的关系是简单的网状结构，成为大泥球，牵一发而动全身，导致不敢轻易改代码；
  • service类承接的所有的业务逻辑，越来越臃肿，很容易呈现几千行的service类；
  • 对外接口间接裸露实体模型，导致不必要凋谢外部逻辑对外裸露，就算有DTO类个别也是实体类的间接copy；
  • 内部依赖层间接从service层调用，字段转换、异样解决大量充斥在service办法中；

项目管理角度：

  • 交付效率：越来越低；
  • 稳定性差：不好测试，代码改变的影响范畴不好预估；
  • 了解老本高：新成员染指老本高，长期会导致模块只有一个人最相熟，到职老本很大；

第一层：老成持重

以上的问题越来越重大，很多人开始把眼光转向DDD，于是埋头啃了几本大部头的书，对以下概念有了根本的理解：

  • 对立语言
  • 限界上下文
  • 畛域、子域、撑持域
  • 聚合、实体、值对象
  • 分层：用户接口层、应用层、畛域层、根底层

于是把MVC架构进行了革新，演进成DDD的分层架构。

DDD分层架构：

MVC架构到DDD分层架构的映射：

至此，算了根本入门了DDD架构，扩展性也失去了肯定的晋升。不过随着业务的倒退，一直冒出新的问题：

  • 一段业务逻辑代码，到底应该放到应用层还是畛域层？
  • 畛域服务当成原来的MVC中的service层，随着业务一直倒退，类也在一直收缩，如同还是老样子啊？
  • 聚合蕴含多个实体类，这个接口用不到这么多实体，为了性能还是间接写个SQL返回必要的操作吧，不过这样貌似又回到了MVC模式
  • 既然实体类能够蕴含业务逻辑、畛域服务也能够放业务逻辑，那到底放哪里？
  • 材料上说畛域层不能有内部依赖，要做到100%单测笼罩，可是我的畛域服务中须要用到内部接口、地方缓存等等，那这不就有了内部依赖了吗？

第二层：草船借箭（战术设计）

带着问题一直学习别人教训，并一直的尝试，逐步get到以下技能：

1、畛域层

畛域（domain）是个模块，蕴含以下组成部分，传统的service按性能可能拆分到任何一个中央，各司其职。

  • 1个聚合
  • 1到多个实体
  • 若干值对象
  • 多个DomainService
  • 1个Factory：新建聚合
  • 1个Repository：聚合仓储服务
聚合根（AggregateRoot）

聚合自身也是一个实体，聚合能够蕴含其余实体，其余实体不能脱离聚合而独自提供服务，比方一篇文章下的评论，评论必须从属于文章，没有文章也就没有评论。仓库层（repository）也必须是以聚合为外围提供服务的；

实体：能够了解为一张数据库表，必须有主键；

值对象：没有主键，依附于实体而存在，比方用户实体下住址对象，个别在数据库中已json字符串的模式存在；最常见的值对象是枚举；

仓库服务（repository）

资源库是聚合的仓储机制，内部世界通过资源库，而且只能通过资源库来实现对聚合的拜访。资源库以聚合的整体治理对象。因而，一个聚合只能有一个资源库对象，那就是以聚合根命名的资源库。除此之外的其余对象，都不应该提供资源库对象。仓储服务的实现个别有Spring Data JPA、Mybatis两种形式。

如果是用Spring Data JPA实现，间接应用JPA注解@OneToOne、@OneToMany，配合fetch配置，即可一个办法查问出所有的关联实体。

如果是用Mybatis实现，那么repository须要退出多个mapper的援用，再手动做拼装。

这里有一个经典的Hibernate笛卡尔积问题，答案是在聚合根中，个别不会加在大量的关联实体对象。如果的确须要查问关联对象而关联对象又比拟多怎么办呢？在DDD中有一个CQRS(Command-Query Responsibility Segregation)模式，是一种读写拆散模式，在此场景中须要将查问操作放到查问命令中分页查问。

当然CQRS也是一个很简单模式，不应照搬别人计划，而是依据本人的业务场景抉择适宜本人的计划，以下列举了CQRS的几种利用模式：

工厂服务（factory）

作用是创立聚合，只传入必要的参数，工厂服务外部暗藏简单的创立逻辑。简略的聚合能够间接通过new、静态方法等创立，不是必须由factory创立。

畛域服务

单个实体对象能解决的逻辑放到实体里，多个实体或有交互的场景放到畛域服务里。

畛域服务可不可以调用仓储层或内部接口？ 能够，但不能间接和畛域服务代码放一起，畛域服务模块寄存API，实现放根底层（infrastructure）。

畛域服务对象不倡议间接以聚合名+DomainService命名，而要以操作命令关联，比方用户保留服务命名为：UserSaveService, 审核服务：UserAuditSerivce。

2、应用层

应用层通过应用服务接口来裸露零碎的全副性能。在应用服务的实现中，它负责编排和转发，它将要实现的性能委托给一个或多个畛域对象来实现，它自身只负责解决业务用例的执行程序以及后果的拼装。通过这样一种形式，它暗藏了畛域层的复杂性及其外部实现机制。

比方下订单服务的办法：

public void submitOrder(Long orderId) {    Order order = OrderFetchService.fetchById(orderId);   //获取订单对象    OrderCheckSerivce.check(order);    //验证订单是否无效    OrderSubmitSerivce.submit(order);  //提交订单    ShoppingCartClearService.clear(order);  //移除购物车中已购商品    NotifySerivce.emailNotify(order.getUser());  //发送邮件告诉买家}

对于简单的业务来说，应用层也有几种模式：

  • 编排服务：最典型比方Drools；
  • Command、Query命令模式；
  • 业务按Rhase、Step逐层拆分模式；

3、Maven模块划分

根底层是比较简单一层，不过这里还有个比拟纳闷的问题：依照DDD的四层架构图去划分Maven模块，根底层是最上的一层，然而根底层也要蕴含根底组件供其余层应用，这时根底层应该是放到最上层，间接依照这样构建Maven模块会造成循环依赖。

相比来说，另一个架构图更精确一些，不过仍然没有直观体现Maven模块如何划分。

我的最佳实际是将根底层拆分两局部，一部分是根底的组件+仓储API，一部分是实现，maven模块划分图如下所示：

第三层：指挥若定（策略设计）

通过以上的两层的磨炼，祝贺你把DDD战术都学习完了，应酬日常的代码开发也够了，不过作为架构师来说，摸索的路线还不能止步于此，接下来会DDD策略局部。策略局部关注点有3个：

  • 对立语言
  • 畛域
  • 限界上下文
1、对立语言

对立语言的重要性能够依据Jeff Patton 在《用户故事地图》中给出的一副漫画来直观的形容：

对立语言是提炼畛域常识的输入后果，也是进行后续需要迭代及重构的根底，对立语言的建设有以下几个要点：

  • 对立语言必须以文档的模式提供进去，并且在整个项目组的各团队达成共识；
  • 对立语言必须每个中文名有对应的英文名，并且在整个技术栈保持一致；

  • 对立语言必须是残缺的，蕴含以下因素：

    1. 畛域模型的概念与逻辑；
    2. 界线上下文（Bounded Context）；
    3. 零碎隐喻；
    4. 职责的分层；
    5. 模式（patterns）与习用法。
2、畛域划分

以事件风暴的模式（Event Storming），列出所有的用户故事（Use Story），用户故事可通过6W模型来构建，即刻画场景的 Who、What、Why、Where、When 与 hoW 六个因素。而后圈选性能相近的局部，就造成了畛域，畛域又依据职能不同划分为：外围域、撑持域、通用域，

具体的过程有很多参考资料，这里不再细讲，最终的输入是畛域划分图，以下是一个保险业务示例：

3、限界上下文

限界上下文蕴含两局部：上下文（Context）是业务指标，限界（Bounded）则是爱护和隔离上下文的边界。

比方上图中的实现局部即是限界上下文的边界，虚线局部代表了畛域的边界。限界上下文没有对立的划分规范，须要的读者依据本人的业务场景来甄别如何划分。

一个上下文中蕴含了雷同的畛域常识，角色在上下文中实现动作指标；

边界体现在以下几方面：

  • 畛域逻辑层：确定了畛域模型的业务边界，保护了模型的完整性与一致性，从而升高零碎的业务复杂度；
  • 团队单干层：限界上下文个别也是用户换分团队的根据；
  • 技术实现层：限界上下文可当成是微服务的划分边界；

DDD的有余

DDD架构作为一套先进的方法论，在很多场景能施展很大价值，然而DDD也不是银弹。高级的架构师把DDD架构当成一种工具，联合其余架构教训一起为业务服务。

DDD的有余有几个方面：

  1. 性能：DDD是基于聚合来组织代码，对于高性能场景下，加载聚合中大量的无用字段会重大影响性能，比方报表场景中，间接写SQL会更简略间接；
  2. 事务：DDD中的事务被限定在限界上下文中，跨多个限界上下文的场景须要开发者额定思考分布式事务问题；
  3. 难度系数高，推广老本大：DDD我的项目须要领域专家专家，且须要特地熟悉业务、建模、OOP，对于管理者来说评估一个人是否真的能胜任也是一件艰难的事件；

总结

本文从MVC架构开始讲述了如何从演进到DDD架构，限于篇幅很多DDD的知识点没有讲到，心愿大家在实际过程中能灵活运用，尽享DDD给业务带来的价值。本文如有不足之处敬请反馈。

本文链接：从MVC到DDD的架构演进

作者简介：木小丰，美团Java技术专家，专一分享软件研发实际、架构思考。欢送关注公共号：Java研发