目录
  1. 1. 前言
  2. 2. 问题
    1. 2.1. 过度耦合
  3. 3. 贫血症和失忆症
  4. 4. 为什么选择DDD
    1. 4.1. 软件系统复杂性应对
    2. 4.2. 与微服务架构相得益彰
  5. 5. 如何实践DDD
    1. 5.1. 战略建模
    2. 5.2. 领域
    3. 5.3. 限界上下文
    4. 5.4. 划分限界上下文
    5. 5.5. 上下文映射图
    6. 5.6. 战术建模——细化上下文
    7. 5.7. DDD工程实现
    8. 5.8. 模块
    9. 5.9. 领域对象
    10. 5.10. 资源库
    11. 5.11. 防腐层
    12. 5.12. 领域服务
    13. 5.13. 数据流转
    14. 5.14. 上下文集成
    15. 5.15. 分离领域
  6. 6. 结语
  7. 7. 参考书籍
  8. 8. 作者简介
什么是领域模型?我们常用的贫血模型是否已经过时?

本文转自知乎,作者:美团技术团队

前言

至少30年以前,一些软件设计人员就已经意识到领域建模和设计的重要性,并形成一种思潮,Eric Evans将其定义为领域驱动设计(Domain-Driven Design,简称DDD)。在互联网开发“小步快跑,迭代试错”的大环境下,DDD似乎是一种比较“古老而缓慢”的思想。然而,由于互联网公司也逐渐深入实体经济,业务日益复杂,我们在开发中也越来越多地遇到传统行业软件开发中所面临的问题。本文就先来讲一下这些问题,然后再尝试在实践中用DDD的思想来解决这些问题。

问题

过度耦合

业务初期,我们的功能大都非常简单,普通的CRUD就能满足,此时系统是清晰的。随着迭代的不断演化,业务逻辑变得越来越复杂,我们的系统也越来越冗杂。模块彼此关联,谁都很难说清模块的具体功能意图是啥。修改一个功能时,往往光回溯该功能需要的修改点就需要很长时间,更别提修改带来的不可预知的影响面。

下图是一个常见的系统耦合病例:

耦合病例

订单服务接口中提供了查询、创建订单相关的接口,也提供了订单评价、支付、保险的接口。同时我们的表也是一个订单大表,包含了非常多字段。在我们维护代码时,牵一发而动全身,很可能只是想改下评价相关的功能,却影响到了创单核心路径。虽然我们可以通过测试保证功能完备性,但当我们在订单领域有大量需求同时并行开发时,改动重叠、恶性循环、疲于奔命修改各种问题。

上述问题,归根到底在于系统架构不清晰,划分出来的模块内聚度低、高耦合。

有一种解决方案,按照演进式设计的理论,让系统的设计随着系统实现的增长而增长。我们不需要作提前设计,就让系统伴随业务成长而演进。这当然是可行的,敏捷实践中的重构、测试驱动设计及持续集成可以对付各种混乱问题。重构——保持行为不变的代码改善清除了不协调的局部设计,测试驱动设计确保对系统的更改不会导致系统丢失或破坏现有功能,持续集成则为团队提供了同一代码库。

在这三种实践中,重构是克服演进式设计中大杂烩问题的主力,通过在单独的类及方法级别上做一系列小步重构来完成。我们可以很容易重构出一个独立的类来放某些通用的逻辑,但是你会发现你很难给它一个业务上的含义,只能给予一个技术维度描绘的含义。这会带来什么问题呢?新同学并不总是知道对通用逻辑的改动或获取来自该类。显然,制定项目规范并不是好的idea。我们又闻到了代码即将腐败的味道。

事实上,你可能意识到问题之所在。在解决现实问题时,我们会将问题映射到脑海中的概念模型,在模型中解决问题,再将解决方案转换为实际的代码。上述问题在于我们解决了设计到代码之间的重构,但提炼出来的设计模型,并不具有实际的业务含义,这就导致在开发新需求时,其他同学并不能很自然地将业务问题映射到该设计模型。设计似乎变成了重构者的自娱自乐,代码继续腐败,重新重构……无休止的循环。

用DDD则可以很好地解决领域模型到设计模型的同步、演化,最后再将反映了领域的设计模型转为实际的代码。

注:模型是我们解决实际问题所抽象出来的概念模型,领域模型则表达与业务相关的事实;设计模型则描述了所要构建的系统。

贫血症和失忆症

贫血领域对象
贫血领域对象(Anemic Domain Object)是指仅用作数据载体,而没有行为和动作的领域对象。

在我们习惯了J2EE的开发模式后,Action/Service/DAO这种分层模式,会很自然地写出过程式代码,而学到的很多关于OO理论的也毫无用武之地。使用这种开发方式,对象只是数据的载体,没有行为。以数据为中心,以数据库ER设计作驱动。分层架构在这种开发模式下,可以理解为是对数据移动、处理和实现的过程。

以笔者最近开发的系统抽奖平台为例:

  • 场景需求

奖池里配置了很多奖项,我们需要按运营预先配置的概率抽中一个奖项。
实现非常简单,生成一个随机数,匹配符合该随机数生成概率的奖项即可。

  • 贫血模型实现方案

先设计奖池和奖项的库表配置:

抽奖库表

  • 设计AwardPool和Award两个对象,只有简单的get和set属性的方法
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class AwardPool {
int awardPoolId;
List<Award> awards;
public List<Award> getAwards() {
return awards;
}

public void setAwards(List<Award> awards) {
this.awards = awards;
}
......
}

class Award {
int awardId;
int probability;//概率

......
}
  • Service代码实现

设计一个LotteryService,在其中的drawLottery()方法写服务逻辑

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//sql查询,将数据映射到AwardPool对象
AwardPool awardPool = awardPoolDao.getAwardPool(poolId);
for (Award award : awardPool.getAwards()) {
// 寻找到符合award.getProbability()概率的award
}
  • 按照我们通常思路实现,可以发现:在业务领域里非常重要的抽奖,我的业务逻辑都是写在Service中的,Award充其量只是个数据载体,没有任何行为。**简单的业务系统采用这种贫血模型和过程化设计是没有问题的,**但在业务逻辑复杂了,业务逻辑、状态会散落到在大量方法中,原本的代码意图会渐渐不明确,我们将这种情况称为由贫血症引起的失忆症。

更好的是采用领域模型的开发方式,将数据和行为封装在一起,并与现实世界中的业务对象相映射。各类具备明确的职责划分,将领域逻辑分散到领域对象中。继续举我们上述抽奖的例子,使用概率选择对应的奖品就应当放到AwardPool类中。

为什么选择DDD

软件系统复杂性应对

解决复杂和大规模软件的武器可以被粗略地归为三类:抽象、分治和知识。

分治 把问题空间分割为规模更小且易于处理的若干子问题。分割后的问题需要足够小,以便一个人单枪匹马就能够解决他们;其次,必须考虑如何将分割后的各个部分装配为整体。分割得越合理越易于理解,在装配成整体时,所需跟踪的细节也就越少。即更容易设计各部分的协作方式。评判什么是分治得好,即高内聚低耦合。

抽象 使用抽象能够精简问题空间,而且问题越小越容易理解。举个例子,从北京到上海出差,可以先理解为使用交通工具前往,但不需要一开始就想清楚到底是高铁还是飞机,以及乘坐他们需要注意什么。

知识 顾名思义,DDD可以认为是知识的一种。

DDD提供了这样的知识手段,让我们知道如何抽象出限界上下文以及如何去分治。

与微服务架构相得益彰

微服务架构众所周知,此处不做赘述。我们创建微服务时,需要创建一个高内聚、低耦合的微服务。而DDD中的限界上下文则完美匹配微服务要求,可以将该限界上下文理解为一个微服务进程。

上述是从更直观的角度来描述两者的相似处。

在系统复杂之后,我们都需要用分治来拆解问题。一般有两种方式,技术维度和业务维度。技术维度是类似MVC这样,业务维度则是指按业务领域来划分系统。

微服务架构更强调从业务维度去做分治来应对系统复杂度,而DDD也是同样的着重业务视角。
如果两者在追求的目标(业务维度)达到了上下文的统一,那么在具体做法上有什么联系和不同呢?

我们将架构设计活动精简为以下三个层面:

  • 业务架构——根据业务需求设计业务模块及其关系
  • 系统架构——设计系统和子系统的模块
  • 技术架构——决定采用的技术及框架

以上三种活动在实际开发中是有先后顺序的,但不一定孰先孰后。在我们解决常规套路问题时,我们会很自然地往熟悉的分层架构套(先确定系统架构),或者用PHP开发很快(先确定技术架构),在业务不复杂时,这样是合理的。

跳过业务架构设计出来的架构关注点不在业务响应上,可能就是个大泥球,在面临需求迭代或响应市场变化时就很痛苦。

DDD的核心诉求就是将业务架构映射到系统架构上,在响应业务变化调整业务架构时,也随之变化系统架构。而微服务追求业务层面的复用,设计出来的系统架构和业务一致;在技术架构上则系统模块之间充分解耦,可以自由地选择合适的技术架构,去中心化地治理技术和数据。

可以参见下图来更好地理解双方之间的协作关系:

技术架构

如何实践DDD

我们将通过上文提到的抽奖平台,来详细介绍我们如何通过DDD来解构一个中型的基于微服务架构的系统,从而做到系统的高内聚、低耦合。

首先看下抽奖系统的大致需求:
运营——可以配置一个抽奖活动,该活动面向一个特定的用户群体,并针对一个用户群体发放一批不同类型的奖品(优惠券,激活码,实物奖品等)。
用户-通过活动页面参与不同类型的抽奖活动。

设计领域模型的一般步骤如下:

  1. 根据需求划分出初步的领域和限界上下文,以及上下文之间的关系;
  2. 进一步分析每个上下文内部,识别出哪些是实体,哪些是值对象;
  3. 对实体、值对象进行关联和聚合,划分出聚合的范畴和聚合根;
  4. 为聚合根设计仓储,并思考实体或值对象的创建方式;
  5. 在工程中实践领域模型,并在实践中检验模型的合理性,倒推模型中不足的地方并重构。

战略建模

战略和战术设计是站在DDD的角度进行划分。战略设计侧重于高层次、宏观上去划分和集成限界上下文,而战术设计则关注更具体使用建模工具来细化上下文。

领域

现实世界中,领域包含了问题域和解系统。一般认为软件是对现实世界的部分模拟。在DDD中,解系统可以映射为一个个限界上下文,限界上下文就是软件对于问题域的一个特定的、有限的解决方案。

限界上下文

限界上下文
一个由显示边界限定的特定职责。领域模型便存在于这个边界之内。在边界内,每一个模型概念,包括它的属性和操作,都具有特殊的含义。

一个给定的业务领域会包含多个限界上下文,想与一个限界上下文沟通,则需要通过显示边界进行通信。系统通过确定的限界上下文来进行解耦,而每一个上下文内部紧密组织,职责明确,具有较高的内聚性。

一个很形象的隐喻:细胞质所以能够存在,是因为细胞膜限定了什么在细胞内,什么在细胞外,并且确定了什么物质可以通过细胞膜。

划分限界上下文

划分限界上下文,不管是Eric Evans还是Vaughn Vernon,在他们的大作里都没有怎么提及。

显然我们不应该按技术架构或者开发任务来创建限界上下文,应该按照语义的边界来考虑。

我们的实践是,考虑产品所讲的通用语言,从中提取一些术语称之为概念对象,寻找对象之间的联系;或者从需求里提取一些动词,观察动词和对象之间的关系;我们将紧耦合的各自圈在一起,观察他们内在的联系,从而形成对应的界限上下文。形成之后,我们可以尝试用语言来描述下界限上下文的职责,看它是否清晰、准确、简洁和完整。简言之,限界上下文应该从需求出发,按领域划分。

前文提到,我们的用户划分为运营和用户。其中,运营对抽奖活动的配置十分复杂但相对低频。用户对这些抽奖活动配置的使用是高频次且无感知的。根据这样的业务特点,我们首先将抽奖平台划分为C端抽奖和M端抽奖管理平台两个子域,让两者完全解耦。

抽奖领域

在确认了M端领域和C端的限界上下文后,我们再对各自上下文内部进行限界上下文的划分。下面我们用C端进行举例。

产品的需求概述如下:

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1. 抽奖活动有活动限制,例如用户的抽奖次数限制,抽奖的开始和结束的时间等;
2. 一个抽奖活动包含多个奖品,可以针对一个或多个用户群体;
3. 奖品有自身的奖品配置,例如库存量,被抽中的概率等,最多被一个用户抽中的次数等等;
4. 用户群体有多种区别方式,如按照用户所在城市区分,按照新老客区分等;
5. 活动具有风控配置,能够限制用户参与抽奖的频率。

根据产品的需求,我们提取了一些关键性的概念作为子域,形成我们的限界上下文。

首先,抽奖上下文作为整个领域的核心,承担着用户抽奖的核心业务,抽奖中包含了奖品和用户群体的概念。

  • 在设计初期,我们曾经考虑划分出抽奖和发奖两个领域,前者负责选奖,后者负责将选中的奖品发放出去。但在实际开发过程中,我们发现这两部分的逻辑紧密连接,难以拆分。并且单纯的发奖逻辑足够简单,仅仅是调用第三方服务进行发奖,不足以独立出来成为一个领域。

对于活动的限制,我们定义了活动准入的通用语言,将活动开始/结束时间,活动可参与次数等限制条件都收拢到活动准入上下文中。

对于抽奖的奖品库存量,由于库存的行为与奖品本身相对解耦,库存关注点更多是库存内容的核销,且库存本身具备通用性,可以被奖品之外的内容使用,因此我们定义了独立的库存上下文。

由于C端存在一些刷单行为,我们根据产品需求定义了风控上下文,用于对活动进行风控。
最后,活动准入、风控、抽奖等领域都涉及到一些次数的限制,因此我们定义了计数上下文。

可以看到,通过DDD的限界上下文划分,我们界定出抽奖、活动准入、风控、计数、库存等五个上下文,每个上下文在系统中都高度内聚。

上下文映射图

在进行上下文划分之后,我们还需要进一步梳理上下文之间的关系。

康威(梅尔·康威)定律
任何组织在设计一套系统(广义概念上的系统)时,所交付的设计方案在结构上都与该组织的沟通结构保持一致。

康威定律告诉我们,系统结构应尽量的与组织结构保持一致。这里,我们认为团队结构(无论是内部组织还是团队间组织)就是组织结构,限界上下文就是系统的业务结构。因此,团队结构应该和限界上下文保持一致。

梳理清楚上下文之间的关系,从团队内部的关系来看,有如下好处:

  1. 任务更好拆分,一个开发人员可以全身心的投入到相关的一个单独的上下文中;
  2. 沟通更加顺畅,一个上下文可以明确自己对其他上下文的依赖关系,从而使得团队内开发直接更好的对接。

从团队间的关系来看,明确的上下文关系能够带来如下帮助:

  1. 每个团队在它的上下文中能够更加明确自己领域内的概念,因为上下文是领域的解系统;
  2. 对于限界上下文之间发生交互,团队与上下文的一致性,能够保证我们明确对接的团队和依赖的上下游。

限界上下文之间的映射关系

  • 合作关系(Partnership):两个上下文紧密合作的关系,一荣俱荣,一损俱损。
  • 共享内核(Shared Kernel):两个上下文依赖部分共享的模型。
  • 客户方-供应方开发(Customer-Supplier Development):上下文之间有组织的上下游依赖。
  • 遵奉者(Conformist):下游上下文只能盲目依赖上游上下文。
  • 防腐层(Anticorruption Layer):一个上下文通过一些适配和转换与另一个上下文交互。
  • 开放主机服务(Open Host Service):定义一种协议来让其他上下文来对本上下文进行访问。
  • 发布语言(Published Language):通常与OHS一起使用,用于定义开放主机的协议。
  • 大泥球(Big Ball of Mud):混杂在一起的上下文关系,边界不清晰。
  • 另谋他路(SeparateWay):两个完全没有任何联系的上下文。

上文定义了上下文映射间的关系,经过我们的反复斟酌,抽奖平台上下文的映射关系图如下:

映射关系

由于抽奖,风控,活动准入,库存,计数五个上下文都处在抽奖领域的内部,所以它们之间符合“一荣俱荣,一损俱损”的合作关系(PartnerShip,简称PS)。

同时,抽奖上下文在进行发券动作时,会依赖券码、平台券、外卖券三个上下文。抽奖上下文通过防腐层(Anticorruption Layer,ACL)对三个上下文进行了隔离,而三个券上下文通过开放主机服务(Open Host Service)作为发布语言(Published Language)对抽奖上下文提供访问机制。

通过上下文映射关系,我们明确的限制了限界上下文的耦合性,即在抽奖平台中,无论是上下文内部交互(合作关系)还是与外部上下文交互(防腐层),耦合度都限定在数据耦合(Data Coupling)的层级。

战术建模——细化上下文

梳理清楚上下文之间的关系后,我们需要从战术层面上剖析上下文内部的组织关系。首先看下DDD中的一些定义。

实体
当一个对象由其标识(而不是属性)区分时,这种对象称为实体(Entity)。
例:最简单的,公安系统的身份信息录入,对于人的模拟,即认为是实体,因为每个人是独一无二的,且其具有唯一标识(如公安系统分发的身份证号码)。

在实践上建议将属性的验证放到实体中。

值对象
当一个对象用于对事务进行描述而没有唯一标识时,它被称作值对象(Value Object)。
例:比如颜色信息,我们只需要知道{“name”:“黑色”,“css”:"#000000"}这样的值信息就能够满足要求了,这避免了我们对标识追踪带来的系统复杂性。

值对象很重要,在习惯了使用数据库的数据建模后,很容易将所有对象看作实体。使用值对象,可以更好地做系统优化、精简设计。

它具有不变性、相等性和可替换性。

在实践中,需要保证值对象创建后就不能被修改,即不允许外部再修改其属性。在不同上下文集成时,会出现模型概念的公用,如商品模型会存在于电商的各个上下文中。在订单上下文中如果你只关注下单时商品信息快照,那么将商品对象视为值对象是很好的选择。

聚合根
Aggregate(聚合)是一组相关对象的集合,作为一个整体被外界访问,聚合根(Aggregate Root)是这个聚合的根节点。

聚合是一个非常重要的概念,核心领域往往都需要用聚合来表达。其次,聚合在技术上有非常高的价值,可以指导详细设计。

聚合由根实体,值对象和实体组成。

如何创建好的聚合?

  • 边界内的内容具有一致性:在一个事务中只修改一个聚合实例。如果你发现边界内很难接受强一致,不管是出于性能或产品需求的考虑,应该考虑剥离出独立的聚合,采用最终一致的方式。
  • 设计小聚合:大部分的聚合都可以只包含根实体,而无需包含其他实体。即使一定要包含,可以考虑将其创建为值对象。
  • 通过唯一标识来引用其他聚合或实体:当存在对象之间的关联时,建议引用其唯一标识而非引用其整体对象。如果是外部上下文中的实体,引用其唯一标识或将需要的属性构造值对象。
    如果聚合创建复杂,推荐使用工厂方法来屏蔽内部复杂的创建逻辑。

聚合内部多个组成对象的关系可以用来指导数据库创建,但不可避免存在一定的抗阻。如聚合中存在List<值对象>,那么在数据库中建立1:N的关联需要将值对象单独建表,此时是有id的,建议不要将该id暴露到资源库外部,对外隐蔽。

领域服务
一些重要的领域行为或操作,可以归类为领域服务。它既不是实体,也不是值对象的范畴。

当我们采用了微服务架构风格,一切领域逻辑的对外暴露均需要通过领域服务来进行。如原本由聚合根暴露的业务逻辑也需要依托于领域服务。

领域事件
领域事件是对领域内发生的活动进行的建模。

抽奖平台的核心上下文是抽奖上下文,接下来介绍下我们对抽奖上下文的建模。

进行建模

在抽奖上下文中,我们通过抽奖(DrawLottery)这个聚合根来控制抽奖行为,可以看到,一个抽奖包括了抽奖ID(LotteryId)以及多个奖池(AwardPool),而一个奖池针对一个特定的用户群体(UserGroup)设置了多个奖品(Award)。

另外,在抽奖领域中,我们还会使用抽奖结果(SendResult)作为输出信息,使用用户领奖记录(UserLotteryLog)作为领奖凭据和存根。

谨慎使用值对象

在实践中,我们发现虽然一些领域对象符合值对象的概念,但是随着业务的变动,很多原有的定义会发生变更,值对象可能需要在业务意义具有唯一标识,而对这类值对象的重构往往需要较高成本。因此在特定的情况下,我们也要根据实际情况来权衡领域对象的选型。

DDD工程实现

在对上下文进行细化后,我们开始在工程中真正落地DDD。

模块

模块(Module)是DDD中明确提到的一种控制限界上下文的手段,在我们的工程中,一般尽量用一个模块来表示一个领域的限界上下文。

如代码中所示,一般的工程中包的组织方式为{com.公司名.组织架构.业务.上下文.*},这样的组织结构能够明确的将一个上下文限定在包的内部。

代码演示1 模块的组织:

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import com.company.team.bussiness.lottery.*;//抽奖上下文
import com.company.team.bussiness.riskcontrol.*;//风控上下文
import com.company.team.bussiness.counter.*;//计数上下文
import com.company.team.bussiness.condition.*;//活动准入上下文
import com.company.team.bussiness.stock.*;//库存上下文

对于模块内的组织结构,一般情况下我们是按照领域对象、领域服务、领域资源库、防腐层等组织方式定义的。

代码演示2 模块的组织:

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import com.company.team.bussiness.lottery.domain.valobj.*;//领域对象-值对象
import com.company.team.bussiness.lottery.domain.entity.*;//领域对象-实体
import com.company.team.bussiness.lottery.domain.aggregate.*;//领域对象-聚合根
import com.company.team.bussiness.lottery.service.*;//领域服务
import com.company.team.bussiness.lottery.repo.*;//领域资源库
import com.company.team.bussiness.lottery.facade.*;//领域防腐层

每个模块的具体实现,我们将在下文中展开。

领域对象

前文提到,领域驱动要解决的一个重要的问题,就是解决对象的贫血问题。这里我们用之前定义的抽奖(DrawLottery)聚合根和奖池(AwardPool)值对象来具体说明。

抽奖聚合根持有了抽奖活动的id和该活动下的所有可用奖池列表,它的一个最主要的领域功能就是根据一个抽奖发生场景(DrawLotteryContext),选择出一个适配的奖池,即chooseAwardPool方法。

chooseAwardPool的逻辑是这样的:DrawLotteryContext会带有用户抽奖时的场景信息(抽奖得分或抽奖时所在的城市),DrawLottery会根据这个场景信息,匹配一个可以给用户发奖的AwardPool。

代码演示3 DrawLottery:

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package com.company.team.bussiness.lottery.domain.aggregate;
import ...;

public class DrawLottery {
private int lotteryId; //抽奖id
private List<AwardPool> awardPools; //奖池列表

//getter & setter
public void setLotteryId(int lotteryId) {
if(id<=0){
throw new IllegalArgumentException("非法的抽奖id");
}
this.lotteryId = lotteryId;
}

//根据抽奖入参context选择奖池
public AwardPool chooseAwardPool(DrawLotteryContext context) {
if(context.getMtCityInfo()!=null) {
return chooseAwardPoolByCityInfo(awardPools, context.getMtCityInfo());
} else {
return chooseAwardPoolByScore(awardPools, context.getGameScore());
}
}

//根据抽奖所在城市选择奖池
private AwardPool chooseAwardPoolByCityInfo(List<AwardPool> awardPools, MtCifyInfo cityInfo) {
for(AwardPool awardPool: awardPools) {
if(awardPool.matchedCity(cityInfo.getCityId())) {
return awardPool;
}
}
return null;
}

//根据抽奖活动得分选择奖池
private AwardPool chooseAwardPoolByScore(List<AwardPool> awardPools, int gameScore) {...}
}

在匹配到一个具体的奖池之后,需要确定最后给用户的奖品是什么。这部分的领域功能在AwardPool内。

代码演示4 AwardPool:

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package com.company.team.bussiness.lottery.domain.valobj;
import ...;

public class AwardPool {
private String cityIds;//奖池支持的城市
private String scores;//奖池支持的得分
private int userGroupType;//奖池匹配的用户类型
private List<Awrad> awards;//奖池中包含的奖品

//当前奖池是否与城市匹配
public boolean matchedCity(int cityId) {...}

//当前奖池是否与用户得分匹配
public boolean matchedScore(int score) {...}

//根据概率选择奖池
public Award randomGetAward() {
int sumOfProbablity = 0;
for(Award award: awards) {
sumOfProbability += award.getAwardProbablity();
}
int randomNumber = ThreadLocalRandom.current().nextInt(sumOfProbablity);
range = 0;
for(Award award: awards) {
range += award.getProbablity();
if(randomNumber<range) {
return award;
}
}
return null;
}
}

与以往的仅有getter、setter的业务对象不同,领域对象具有了行为,对象更加丰满。同时,比起将这些逻辑写在服务内(例如**Service),领域功能的内聚性更强,职责更加明确。

资源库

领域对象需要资源存储,存储的手段可以是多样化的,常见的无非是数据库,分布式缓存,本地缓存等。资源库(Repository)的作用,就是对领域的存储和访问进行统一管理的对象。在抽奖平台中,我们是通过如下的方式组织资源库的。

代码演示5 Repository组织结构:

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//数据库资源
import com.company.team.bussiness.lottery.repo.dao.AwardPoolDao;//数据库访问对象-奖池
import com.company.team.bussiness.lottery.repo.dao.AwardDao;//数据库访问对象-奖品
import com.company.team.bussiness.lottery.repo.dao.po.AwardPO;//数据库持久化对象-奖品
import com.company.team.bussiness.lottery.repo.dao.po.AwardPoolPO;//数据库持久化对象-奖池

import com.company.team.bussiness.lottery.repo.cache.DrawLotteryCacheAccessObj;//分布式缓存访问对象-抽奖缓存访问
import com.company.team.bussiness.lottery.repo.repository.DrawLotteryRepository;//资源库访问对象-抽奖资源库

资源库对外的整体访问由Repository提供,它聚合了各个资源库的数据信息,同时也承担了资源存储的逻辑(例如缓存更新机制等)。

在抽奖资源库中,我们屏蔽了对底层奖池和奖品的直接访问,而是仅对抽奖的聚合根进行资源管理。代码示例中展示了抽奖资源获取的方法(最常见的Cache Aside Pattern)。

比起以往将资源管理放在服务中的做法,由资源库对资源进行管理,职责更加明确,代码的可读性和可维护性也更强。

代码演示6 DrawLotteryRepository:

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package com.company.team.bussiness.lottery.repo;
import ...;

@Repository
public class DrawLotteryRepository {
@Autowired
private AwardDao awardDao;
@Autowired
private AwardPoolDao awardPoolDao;
@AutoWired
private DrawLotteryCacheAccessObj drawLotteryCacheAccessObj;

public DrawLottery getDrawLotteryById(int lotteryId) {
DrawLottery drawLottery = drawLotteryCacheAccessObj.get(lotteryId);
if(drawLottery!=null){
return drawLottery;
}
drawLottery = getDrawLotteyFromDB(lotteryId);
drawLotteryCacheAccessObj.add(lotteryId, drawLottery);
return drawLottery;
}

private DrawLottery getDrawLotteryFromDB(int lotteryId) {...}
}

防腐层

亦称适配层。在一个上下文中,有时需要对外部上下文进行访问,通常会引入防腐层的概念来对外部上下文的访问进行一次转义。

有以下几种情况会考虑引入防腐层:

  • 需要将外部上下文中的模型翻译成本上下文理解的模型。
  • 不同上下文之间的团队协作关系,如果是供奉者关系,建议引入防腐层,避免外部上下文变化对本上下文的侵蚀。
  • 该访问本上下文使用广泛,为了避免改动影响范围过大。

如果内部多个上下文对外部上下文需要访问,那么可以考虑将其放到通用上下文中。

在抽奖平台中,我们定义了用户城市信息防腐层(UserCityInfoFacade),用于外部的用户城市信息上下文(微服务架构下表现为用户城市信息服务)。

以用户信息防腐层举例,它以抽奖请求参数(LotteryContext)为入参,以城市信息(MtCityInfo)为输出。

代码演示7 UserCityInfoFacade:

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package com.company.team.bussiness.lottery.facade;
import ...;

@Component
public class UserCityInfoFacade {
@Autowired
private LbsService lbsService;//外部用户城市信息RPC服务

public MtCityInfo getMtCityInfo(LotteryContext context) {
LbsReq lbsReq = new LbsReq();
lbsReq.setLat(context.getLat());
lbsReq.setLng(context.getLng());
LbsResponse resp = lbsService.getLbsCityInfo(lbsReq);
return buildMtCifyInfo(resp);
}

private MtCityInfo buildMtCityInfo(LbsResponse resp) {...}
}

领域服务

上文中,我们将领域行为封装到领域对象中,将资源管理行为封装到资源库中,将外部上下文的交互行为封装到防腐层中。此时,我们再回过头来看领域服务时,能够发现领域服务本身所承载的职责也就更加清晰了,即就是通过串联领域对象、资源库和防腐层等一系列领域内的对象的行为,对其他上下文提供交互的接口。

我们以抽奖服务为例(issueLottery),可以看到在省略了一些防御性逻辑(异常处理,空值判断等)后,领域服务的逻辑已经足够清晰明了。

代码演示8 LotteryService:

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package com.company.team.bussiness.lottery.service.impl
import ...;

@Service
public class LotteryServiceImpl implements LotteryService {
@Autowired
private DrawLotteryRepository drawLotteryRepo;
@Autowired
private UserCityInfoFacade UserCityInfoFacade;
@Autowired
private AwardSendService awardSendService;
@Autowired
private AwardCounterFacade awardCounterFacade;

@Override
public IssueResponse issueLottery(LotteryContext lotteryContext) {
DrawLottery drawLottery = drawLotteryRepo.getDrawLotteryById(lotteryContext.getLotteryId());//获取抽奖配置聚合根
awardCounterFacade.incrTryCount(lotteryContext);//增加抽奖计数信息
AwardPool awardPool = lotteryConfig.chooseAwardPool(bulidDrawLotteryContext(drawLottery, lotteryContext));//选中奖池
Award award = awardPool.randomChooseAward();//选中奖品
return buildIssueResponse(awardSendService.sendAward(award, lotteryContext));//发出奖品实体
}

private IssueResponse buildIssueResponse(AwardSendResponse awardSendResponse) {...}
}

数据流转

在抽奖平台的实践中,我们的数据流转如下图所示:

数据流

首先领域的开放服务通过信息传输对象(DTO)来完成与外界的数据交互;在领域内部,我们通过领域对象(DO)作为领域内部的数据和行为载体;在资源库内部,我们沿袭了原有的数据库持久化对象(PO)进行数据库资源的交互。同时,DTO与DO的转换发生在领域服务内,DO与PO的转换发生在资源库内。

与以往的业务服务相比,当前的编码规范可能多造成了一次数据转换,但每种数据对象职责明确,数据流转更加清晰。

上下文集成

通常集成上下文的手段有多种,常见的手段包括开放领域服务接口、开放HTTP服务以及消息发布-订阅机制。

在抽奖系统中,我们使用的是开放服务接口进行交互的。最明显的体现是计数上下文,它作为一个通用上下文,对抽奖、风控、活动准入等上下文都提供了访问接口。
同时,如果在一个上下文对另一个上下文进行集成时,若需要一定的隔离和适配,可以引入防腐层的概念。这一部分的示例可以参考前文的防腐层代码示例。

分离领域

接下来讲解在实施领域模型的过程中,如何应用到系统架构中。

我们采用的微服务架构风格,与Vernon在《实现领域驱动设计》并不太一致,更具体差异可阅读他的书体会。

如果我们维护一个从前到后的应用系统:

下图中领域服务是使用微服务技术剥离开来,独立部署,对外暴露的只能是服务接口,领域对外暴露的业务逻辑只能依托于领域服务。而在Vernon著作中,并未假定微服务架构风格,因此领域层暴露的除了领域服务外,还有聚合、实体和值对象等。此时的应用服务层是比较简单的,获取来自接口层的请求参数,调度多个领域服务以实现界面层功能。

领域服务

随着业务发展,业务系统快速膨胀,我们的系统属于核心时:

应用服务虽然没有领域逻辑,但涉及到了对多个领域服务的编排。当业务规模庞大到一定程度,编排本身就富含了业务逻辑(除此之外,应用服务在稳定性、性能上所做的措施也希望统一起来,而非散落各处),那么此时应用服务对于外部来说是一个领域服务,整体看起来则是一个独立的限界上下文。

此时应用服务对内还属于应用服务,对外已是领域服务的概念,需要将其暴露为微服务。

微服务

注:具体的架构实践可按照团队和业务的实际情况来,此处仅为作者自身的业务实践。除分层架构外,如CQRS架构也是不错的选择

以下是一个示例。我们定义了抽奖、活动准入、风险控制等多个领域服务。在本系统中,我们需要集成多个领域服务,为客户端提供一套功能完备的抽奖应用服务。这个应用服务的组织如下:

代码演示9 LotteryApplicationService:

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package ...;

import ...;

@Service
public class LotteryApplicationService {
@Autowired
private LotteryRiskService riskService;
@Autowired
private LotteryConditionService conditionService;
@Autowired
private LotteryService lotteryService;

//用户参与抽奖活动
public Response<PrizeInfo, ErrorData> participateLottery(LotteryContext lotteryContext) {
//校验用户登录信息
validateLoginInfo(lotteryContext);
//校验风控
RiskAccessToken riskToken = riskService.accquire(buildRiskReq(lotteryContext));
...
//活动准入检查
LotteryConditionResult conditionResult = conditionService.checkLotteryCondition(otteryContext.getLotteryId(),lotteryContext.getUserId());
...
//抽奖并返回结果
IssueResponse issueResponse = lotteryService.issurLottery(lotteryContext);
if(issueResponse!=null && issueResponse.getCode()==IssueResponse.OK) {
return buildSuccessResponse(issueResponse.getPrizeInfo());
} else {
return buildErrorResponse(ResponseCode.ISSUE_LOTTERY_FAIL, ResponseMsg.ISSUE_LOTTERY_FAIL)
}
}

private void validateLoginInfo(LotteryContext lotteryContext){...}
private Response<PrizeInfo, ErrorData> buildErrorResponse (int code, String msg){...}
private Response<PrizeInfo, ErrorData> buildSuccessResponse (PrizeInfo prizeInfo){...}
}

结语

在本文中,我们采用了分治的思想,从抽象到具体阐述了DDD在互联网真实业务系统中的实践。通过领域驱动设计这个强大的武器,我们将系统解构的更加合理。

但值得注意的是,如果你面临的系统很简单或者做一些SmartUI之类,那么你不一定需要DDD。尽管本文对贫血模型、演进式设计提出了些许看法,但它们在特定范围和具体场景下会更高效。读者需要针对自己的实际情况,做一定取舍,适合自己的才是最好的。

本篇通过DDD来讲述软件设计的术与器,本质是为了高内聚低耦合,紧靠本质,按自己的理解和团队情况来实践DDD即可。

另外,关于DDD在迭代过程中模型腐化的相关问题,本文中没有提及,将在后续的文章中论述,敬请期待。

鉴于作者经验有限,我们对领域驱动的理解难免会有不足之处,欢迎大家共同探讨,共同提高。

参考书籍

Eric Evans.领域驱动设计.赵俐 盛海艳 刘霞等译.人民邮电出版社,2016.
Vaughn Vernon.实现领域驱动设计.滕云译.电子工业出版社,2014.

作者简介

文彬、子维,美团点评资深研发工程师,毕业于南京大学,现从事美团外卖营销相关的研发工作。

文章作者: MatthewHan
文章链接: https://Matthew-Han.github.io/post/ebad3220-f600-11e9-a320-89dae6093596/
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