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在建模时，有时会遇到一些业务逻辑的概念，它放在实体或值对象中都不太合适。这就是可能需要创建领域服务的一个信号。
1 理解领域服务
从概念上说，领域服务代表领域概念，它们是存在于问题域中的行为，它们产生于与领域专家的对话中，并且是领域模型的一部分。
模型中的领域服务表示一个无状态的操作，他用于实现特定于某个领域的任务。当领域中某个操作过程或转化过程不是实体或值对象的职责时，我们便应该将该操作放在一个单独的元素中，即领域服务。同时务必保持该领域服务与通用语言是一致的，并且保证它是无状态的。
领域服务有几个重要的特征：
它代表领域概念。
它与通用语言保存一致，其中包括命名和内部逻辑。
它无状态。
领域服务与聚合在同一包中。
1.1 何时使用领域服务
如果某操作不适合放在聚合和值对象上时，最好的方式便是将其建模成领域服务。
一般情况下，我们使用领域服务来组织实体、值对象并封装业务概念。领域服务适用场景如下：
执行一个显著的业务操作过程。
对领域对象进行转换。
以多个领域对象作为输入，进行计算，产生一个值对象。
1.2 避免贫血领域模型
当你认同并非所有的领域行为都需要封装在实体或值对象中，并明确领域服务是有用的建模手段后，就需要当心了。不要将过多的行为放到领域服务中，这样将导致贫血领域模型。
如果将过多的逻辑推入领域服务中，将导致不准确、难理解、贫血并且低概念的领域模型。显然，这样会抵消 DDD 的很多好处。
领域服务是排在值对象、实体模式之后的一个选项。有时，不得已为之是个比较好的方案。
1.3 与应用服务的对比
应用服务，并不会处理业务逻辑，它是领域模型直接客户，进而是领域服务的客户方。
领域服务代表了存在于问题域内部的概念，他们的接口存在于领域模型中。相反，应用服务不表示领域概念，不包含业务规则，通常，他们不存在于领域模型中。
应用服务存在于服务层，处理像事务、订阅、存储等基础设施问题，以执行完整的业务用例。
应用服务从用户用例出发，是领域的直接用户，与领域关系密切，会有专门章节进行详解。
1.4 与基础设施服务的对比
基础设施服务，从技术角度出发，为解决通用问题而进行的抽象。
比较典型的如，邮件发送服务、短信发送服务、定时服务等。
2. 实现领域服务
2.1 封装业务概念
领域服务的执行一般会涉及实体或值对象，在其基础之上将行为封装成业务概念。
比较常见的就是银行转账，首先银行转账具有明显的领域概念，其次，由于同时涉及两个账号，该行为放在账号聚合中不太合适。因此，可以将其建模成领域服务。
public class Account extends JpaAggregate {
private Long totalAmount;
public void checkBalance(Long amount) {
if (amount > this.totalAmount){
throw new IllegalArgumentException(“ 余额不足 ”);
}
}
public void reduce(Long amount) {
this.totalAmount = this.totalAmount – amount;
}
public void increase(Long amount) {
this.totalAmount = this.totalAmount + amount;
}
}
Account 提供余额检测、扣除和添加等基本功能。
public class TransferService implements DomainService {
public void transfer(Account from, Account to, Long amount){
from.checkBalance(amount);
from.reduce(amount);
to.increase(amount);
}
}
TransferService 按照业务规则，指定转账流程。
TransferService 明确定义了一个存在于通用语言的一个领域概念。领域服务存在于领域模型中，包含重要的业务规则。
2.2 业务计算
业务计算，主要以实体或值对象作为输入，通过计算，返回一个实体或值对象。
常见场景如计算一个订单应用特定优惠策略后的应付金额。
public class OrderItem {
private Long price;
private Integer count;
public Long getTotalPrice(){
return price * count;
}
}
OrderItem 中包括产品单价和产品数量，getTotalPrice 通过计算获取总价。
public class Order {
private List<OrderItem> items = Lists.newArrayList();
public Long getTotalPrice(){
return this.items.stream()
.mapToLong(orderItem -> orderItem.getTotalPrice())
.sum();
}
}
Order 由多个 OrderItem 组成，getTotalPrice 遍历所有的 OrderItem，计算订单总价。
public class OrderAmountCalculator {
public Long calculate(Order order, PreferentialStrategy preferentialStrategy){
return preferentialStrategy.calculate(order.getTotalPrice());
}
}
OrderAmountCalculator 以实体 Order 和领域服务 PreferentialStrategy 为输入，在订单总价基础上计算折扣价格，返回打折之后的价格。
2.3 规则切换
根据业务流程，动态对规则进行切换。
还是以订单的优化策略为例。
public interface PreferentialStrategy {
Long calculate(Long amount);
}
PreferentialStrategy 为策略接口。
public class FullReductionPreferentialStrategy implements PreferentialStrategy{
private final Long fullAmount;
private final Long reduceAmount;
public FullReductionPreferentialStrategy(Long fullAmount, Long reduceAmount) {
this.fullAmount = fullAmount;
this.reduceAmount = reduceAmount;
}
@Override
public Long calculate(Long amount) {
if (amount > fullAmount){
return amount – reduceAmount;
}
return amount;
}
}
FullReductionPreferentialStrategy 为满减策略，当订单总金额超过特定值时，直接进行减免。
public class FixedDiscountPreferentialStrategy implements PreferentialStrategy{
private final Double descount;
public FixedDiscountPreferentialStrategy(Double descount) {
this.descount = descount;
}
@Override
public Long calculate(Long amount) {
return Math.round(amount * descount);
}
}
FixedDiscountPreferentialStrategy 为固定折扣策略，在订单总金额基础上进行固定折扣。
2.4 基础设施（第三方接口）隔离
领域概念本身属于领域模型，但具体实现依赖于基础设施。
此时，我们需要将领域概念建模成领域服务，并将其置于模型层。将依赖于基础设施的具体实现类，放置于基础设施层。
比较典型的例子便是密码加密，加密服务应该位于领域中，但具体的实现依赖基础设施，应该放在基础设施层。
public interface PasswordEncoder {
String encode(CharSequence rawPassword);
boolean matches(CharSequence rawPassword, String encodedPassword);
}
PasswordEncoder 提供密码加密和密码验证功能。
public class BCryptPasswordEncoder implements PasswordEncoder {
private Pattern BCRYPT_PATTERN = Pattern
.compile(“\\A\\$2a?\\$\\d\\d\\$[./0-9A-Za-z]{53}”);
private final Log logger = LogFactory.getLog(getClass());
private final int strength;
private final SecureRandom random;
public BCryptPasswordEncoder() {
this(-1);
}
public BCryptPasswordEncoder(int strength) {
this(strength, null);
}
public BCryptPasswordEncoder(int strength, SecureRandom random) {
if (strength != -1 && (strength < BCrypt.MIN_LOG_ROUNDS || strength > BCrypt.MAX_LOG_ROUNDS)) {
throw new IllegalArgumentException(“Bad strength”);
}
this.strength = strength;
this.random = random;
}
public String encode(CharSequence rawPassword) {
String salt;
if (strength > 0) {
if (random != null) {
salt = BCrypt.gensalt(strength, random);
}
else {
salt = BCrypt.gensalt(strength);
}
}
else {
salt = BCrypt.gensalt();
}
return BCrypt.hashpw(rawPassword.toString(), salt);
}
public boolean matches(CharSequence rawPassword, String encodedPassword) {
if (encodedPassword == null || encodedPassword.length() == 0) {
logger.warn(“Empty encoded password”);
return false;
}
if (!BCRYPT_PATTERN.matcher(encodedPassword).matches()) {
logger.warn(“Encoded password does not look like BCrypt”);
return false;
}
return BCrypt.checkpw(rawPassword.toString(), encodedPassword);
}
}
BCryptPasswordEncoder 提供基于 BCrypt 的实现。
public class SCryptPasswordEncoder implements PasswordEncoder {
private final Log logger = LogFactory.getLog(getClass());
private final int cpuCost;
private final int memoryCost;
private final int parallelization;
private final int keyLength;
private final BytesKeyGenerator saltGenerator;
public SCryptPasswordEncoder() {
this(16384, 8, 1, 32, 64);
}
public SCryptPasswordEncoder(int cpuCost, int memoryCost, int parallelization, int keyLength, int saltLength) {
if (cpuCost <= 1) {
throw new IllegalArgumentException(“Cpu cost parameter must be > 1.”);
}
if (memoryCost == 1 && cpuCost > 65536) {
throw new IllegalArgumentException(“Cpu cost parameter must be > 1 and < 65536.”);
}
if (memoryCost < 1) {
throw new IllegalArgumentException(“Memory cost must be >= 1.”);
}
int maxParallel = Integer.MAX_VALUE / (128 * memoryCost * 8);
if (parallelization < 1 || parallelization > maxParallel) {
throw new IllegalArgumentException(“Parallelisation parameter p must be >= 1 and <= ” + maxParallel
+ ” (based on block size r of ” + memoryCost + “)”);
}
if (keyLength < 1 || keyLength > Integer.MAX_VALUE) {
throw new IllegalArgumentException(“Key length must be >= 1 and <= ” + Integer.MAX_VALUE);
}
if (saltLength < 1 || saltLength > Integer.MAX_VALUE) {
throw new IllegalArgumentException(“Salt length must be >= 1 and <= ” + Integer.MAX_VALUE);
}
this.cpuCost = cpuCost;
this.memoryCost = memoryCost;
this.parallelization = parallelization;
this.keyLength = keyLength;
this.saltGenerator = KeyGenerators.secureRandom(saltLength);
}
public String encode(CharSequence rawPassword) {
return digest(rawPassword, saltGenerator.generateKey());
}
public boolean matches(CharSequence rawPassword, String encodedPassword) {
if (encodedPassword == null || encodedPassword.length() < keyLength) {
logger.warn(“Empty encoded password”);
return false;
}
return decodeAndCheckMatches(rawPassword, encodedPassword);
}
private boolean decodeAndCheckMatches(CharSequence rawPassword, String encodedPassword) {
String[] parts = encodedPassword.split(“\\$”);
if (parts.length != 4) {
return false;
}
long params = Long.parseLong(parts[1], 16);
byte[] salt = decodePart(parts[2]);
byte[] derived = decodePart(parts[3]);
int cpuCost = (int) Math.pow(2, params >> 16 & 0xffff);
int memoryCost = (int) params >> 8 & 0xff;
int parallelization = (int) params & 0xff;
byte[] generated = SCrypt.generate(Utf8.encode(rawPassword), salt, cpuCost, memoryCost, parallelization,
keyLength);
if (derived.length != generated.length) {
return false;
}
int result = 0;
for (int i = 0; i < derived.length; i++) {
result |= derived[i] ^ generated[i];
}
return result == 0;
}
private String digest(CharSequence rawPassword, byte[] salt) {
byte[] derived = SCrypt.generate(Utf8.encode(rawPassword), salt, cpuCost, memoryCost, parallelization, keyLength);
String params = Long
.toString(((int) (Math.log(cpuCost) / Math.log(2)) << 16L) | memoryCost << 8 | parallelization, 16);
StringBuilder sb = new StringBuilder((salt.length + derived.length) * 2);
sb.append(“$”).append(params).append(‘$’);
sb.append(encodePart(salt)).append(‘$’);
sb.append(encodePart(derived));
return sb.toString();
}
private byte[] decodePart(String part) {
return Base64.getDecoder().decode(Utf8.encode(part));
}
private String encodePart(byte[] part) {
return Utf8.decode(Base64.getEncoder().encode(part));
}
}
SCryptPasswordEncoder 提供基于 SCrypt 的实现。
2.5 模型概念转化
在限界上下文集成时，经常需要对上游限界上下文中的概念进行转换，以避免概念的混淆。
例如，在用户成功激活后，自动为其创建名片。
在用户激活后，会从 User 限界上下文中发出 UserActivatedEvent 事件，Card 上下文监听事件，并将用户上下文内的概念转为为名片上下文中的概念。
@Value
public class UserActivatedEvent extends AbstractDomainEvent {
private final String name;
private final Long userId;
public UserActivatedEvent(String name, Long userId) {
this.name = name;
this.userId = userId;
}
}
UserActivatedEvent 是用户上下文，在用户激活后向外发布的领域事件。
@Service
public class UserEventHandlers {
@EventListener
public void handle(UserActivatedEvent event){
Card card = new Card();
card.setUserId(event.getUserId());
card.setName(event.getName());
}
}
UserEventHandlers 在收到 UserActivatedEvent 事件后，将来自用户上下文中的概念转化为自己上下文中的概念 Card。
2.6 在服务层中使用领域服务
领域服务可以在应用服务中使用，已完成特定的业务规则。
最常用的场景为，应用服务从存储库中获取相关实体并将它们传递到领域服务中。
public class OrderApplication {
@Autowired
private OrderRepository orderRepository;
@Autowired
private OrderAmountCalculator orderAmountCalculator;
@Autowired
private Map<String, PreferentialStrategy> strategyMap;
public Long calculateOrderTotalPrice(Long orderId, String strategyName){
Order order = this.orderRepository.getById(orderId).orElseThrow(()->new AggregateNotFountException(String.valueOf(orderId)));
PreferentialStrategy strategy = this.strategyMap.get(strategyName);
Preconditions.checkArgument(strategy != null);
return this.orderAmountCalculator.calculate(order, strategy);
}
}
OrderApplication 首先通过 OrderRepository 获取 Order 信息，然后获取对应的 PreferentialStrategy，最后调用 OrderAmountCalculator 完成金额计算。
在服务层使用，领域服务和其他领域对象可以根据需求很容易的拼接在一起。
当然，我们也可以将领域服务作为业务方法的参数进行传递。
public class UserApplication extends AbstractApplication {
@Autowired
private PasswordEncoder passwordEncoder;
@Autowired
private UserRepository userRepository;
public void updatePassword(Long userId, String password){
updaterFor(this.userRepository)
.id(userId)
.update(user -> user.updatePassword(password, this.passwordEncoder))
.call();
}
public boolean checkPassword(Long userId, String password){
return this.userRepository.getById(userId)
.orElseThrow(()-> new AggregateNotFountException(String.valueOf(userId)))
.checkPassword(password, this.passwordEncoder);
}
}
UserApplication 中的 updatePassword 和 checkPassword 在流程中都需要使用领域服务 PasswordEncoder，我们可以通过参数将 UserApplication 所保存的 PasswordEncoder 传入到业务方法中。
2.7 在领域层中使用领域服务
由于实体和领域服务拥有不同的生命周期，在实体依赖领域服务时，会变的非常棘手。
有时，一个实体需要领域服务来执行操作，以避免在应用服务中的拼接。此时，我们需要解决的核心问题是，在实体中如何获取服务的引用。通常情况下，有以下几种方式。
2.7.1 手工链接
如果一个实体依赖领域服务，同时我们自己在管理对象的构建，那么最简单的方式便是将相关服务通过构造函数传递进去。
还是以 PasswordEncoder 为例。
@Data
public class User extends JpaAggregate {
private final PasswordEncoder passwordEncoder;
private String password;
public User(PasswordEncoder passwordEncoder) {
this.passwordEncoder = passwordEncoder;
}
public void updatePassword(String pwd){
setPassword(passwordEncoder.encode(pwd));
}
public boolean checkPassword(String pwd){
return passwordEncoder.matches(pwd, getPassword());
}
}
如果，我们完全手工维护 User 的创建，可以在构造函数中传入领域服务。
当然，如果实体是通过 ORM 框架获取的，通过构造函数传递将变得比较棘手，我们可以为其添加一个 init 方法，来完成服务的注入。
@Data
public class User extends JpaAggregate {
private PasswordEncoder passwordEncoder;
private String password;
public void init(PasswordEncoder passwordEncoder){
this.setPasswordEncoder(passwordEncoder);
}
public User(PasswordEncoder passwordEncoder) {
this.passwordEncoder = passwordEncoder;
}
public void updatePassword(String pwd){
setPassword(passwordEncoder.encode(pwd));
}
public boolean checkPassword(String pwd){
return passwordEncoder.matches(pwd, getPassword());
}
}
通过 ORM 框架获取 User 后，调用 init 方法设置 PasswordEncoder。
2.7.2 依赖注入
如果在使用 Spring 等 IOC 框架，我们可以在从 ORM 框架中获取实体后，使用依赖注入完成领域服务的注入。
@Data
public class User extends JpaAggregate {
@Autowired
private PasswordEncoder passwordEncoder;
private String password;
public void updatePassword(String pwd){
setPassword(passwordEncoder.encode(pwd));
}
public boolean checkPassword(String pwd){
return passwordEncoder.matches(pwd, getPassword());
}
}
User 直接使用 @Autowired 注入领域服务。
public class UserApplication extends AbstractApplication {
@Autowired
private AutowireCapableBeanFactory beanFactory;
@Autowired
private UserRepository userRepository;
public void updatePassword(Long userId, String password){
User user = this.userRepository.getById(userId).orElseThrow(() -> new AggregateNotFountException(String.valueOf(userId)));
this.beanFactory.autowireBean(user);
user.updatePassword(password);
this.userRepository.save(user);
}
public boolean checkPassword(Long userId, String password){
User user = this.userRepository.getById(userId).orElseThrow(() -> new AggregateNotFountException(String.valueOf(userId)));
this.beanFactory.autowireBean(user);
return user.checkPassword(password);
}
}
UserApplication 在获取 User 对象后，首先调用 autowireBean 完成 User 对象的依赖绑定，然后在进行业务处理。
2.7.3 服务定位器
有时在实体中添加字段以维持领域服务引用，会使的实体变得臃肿。此时，我们可以通过服务定位器进行领域服务的查找。
一般情况下，服务定位器会提供一组静态方法，以方便的获取其他服务。
@Component
public class ServiceLocator implements ApplicationContextAware {
private static ApplicationContext APPLICATION;
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
APPLICATION = applicationContext;
}
public static <T> T getService(Class<T> service){
return APPLICATION.getBean(service);
}
}
ServiceLocator 实现 ApplicationContextAware 接口，通过 Spring 回调将 ApplicationContext 绑定到静态字段 APPLICATION 上。getService 方法直接使用 ApplicationContext 获取领域服务。
@Data
public class User extends JpaAggregate {
private String password;
public void updatePassword(String pwd){
setPassword(ServiceLocator.getService(PasswordEncoder.class).encode(pwd));
}
public boolean checkPassword(String pwd){
return ServiceLocator.getService(PasswordEncoder.class).matches(pwd, getPassword());
}
}
User 对象直接使用静态方法获取领域服务。
以上模式重点解决如果将领域服务注入到实体中，而 领域事件 模式从相反方向努力，解决如何阻止注入的发生。
2.7.4 领域事件解耦
一种完全避免将领域服务注入到实体中的模式是领域事件。
当重要的操作发生时，实体可以发布一个领域事件，注册了该事件的订阅器将处理该事件。此时，领域服务驻留在消息的订阅方内，而不是驻留在实体中。
比较常见的实例是用户通知，例如，在用户激活后，为用户发送一个短信通知。
@Data
public class User extends JpaAggregate {
private UserStatus status;
private String name;
private String password;
public void activate(){
setStatus(UserStatus.ACTIVATED);
registerEvent(new UserActivatedEvent(getName(), getId()));
}
}
首先，User 在成功 activate 后，将自动注册 UserActivatedEvent 事件。
public class UserApplication extends AbstractApplication {
@Autowired
private PasswordEncoder passwordEncoder;
@Autowired
private UserRepository userRepository;
private DomainEventBus domainEventBus = new DefaultDomainEventBus();
@PostConstruct
public void init(){
this.domainEventBus.register(UserActivatedEvent.class, event -> {
sendSMSNotice(event.getUserId(), event.getName());
});
}
private void sendSMSNotice(Long userId, String name) {
// 发送短信通知
}
public void activate(Long userId){
updaterFor(this.userRepository)
.publishBy(domainEventBus)
.id(userId)
.update(user -> user.activate())
.call();
}
}
UserApplication 通过 Spring 的回调方法 init，订阅 UserActivatedEvent 事件，在事件触发后执行发短信逻辑。activate 方法在成功更新 User 后，将对缓存的事件进行发布。
3. 领域服务建模模式
3.1 独立接口是否有必要
很多情况下，独立接口时没有必要的。我们只需创建一个实现类即可，其命名与领域服务相同（名称来自通用语言）。
但在下面情况下，独立接口时有必要的（独立接口对解耦是有好处的）：
存在多个实现。
领域服务的实现依赖基础框架的支持。
测试环节需要 mock 对象。
3.2 避免静态方法
对于行为建模，很多人第一反应是使用静态方法。但，领域服务比静态方法存在更多的好处。
领域服务比静态方法要好的多：
通过多态，适配多个实现，同时可以使用模板方法模式，对结构进行优化；
通过依赖注入，获取其他资源；
类名往往比方法名更能表达领域概念。
从表现力角度出发，类的表现力大于方法，方法的表现力大于代码。
3.3 优先使用领域事件进行解耦
领域事件是最优雅的解耦方案，基本上没有之一。我们将在领域事件中进行详解。
3.4 策略模式
当领域服务存在多个实现时，天然形成了策略模式。
当领域服务存在多个实现时，可以根据上下文信息，动态选择具体的实现，以增加系统的灵活性。
详见 PreferentialStrategy 实例。
4. 小结
有时，行为不属于实体或值对象，但它是一个重要的领域概念，这就暗示我们需要使用领域服务模式。
领域服务代表领域概念，它是对通用语言的一种建模。
领域服务主要使用实体或值对象组成无状态的操作。
领域服务位于领域模型中，对于依赖基础设施的领域服务，其接口定义位于领域模型中。
过多的领域服务会导致贫血模型，使之与问题域无法很好的配合。
过少的领域服务会导致将不正确的行为添加到实体或值对象上，造成概念的混淆。
当实体依赖领域服务时，可以使用手工注入、依赖注入和领域事件等多种方式进行处理。
