说到 DDD,绕不开 MVC,在 MVC 三层架构中,我们进行功能开发之前,拿到需求,解读需求。往往最先做的一步就是先设计表结构,再逐层设计上层 dao,service,controller。对于产品或者用户的需求都做了一层自我理解的转化。
用户需求在被提出之后经过这么多层的转化后,特别是研发需求在数据库结构这一层转化后,将业务以主观臆断行为进行了转化。一旦业务边界划分模糊,考虑不全,大量的逻辑补充堆积到了代码层面,变得越来越难维护。
假如我们现在要做一个电商订单下单的需求,涉及到用户选定商品,下订单、支付订单、对用户下单时的订单发货:
DDD 整体作用总结如下:
严格分层架构:某层只能与直接位于的下层发生耦合。
松散分层架构:允许上层与任意下层发生耦合。
在领域驱动设计(DDD)中采用的是松散分层架构,层间关系不那么严格。每层都可能使用它下面所有层的服务,而不仅仅是下一层的服务。每层都可能是半透明的,这意味着有些服务只对上一层可见,而有些服务对上面的所有层都可见。
分层的作用,从上往下:
在设计和开发时,不要将本该放在领域层的业务逻辑放到应用层中实现,因为庞大的应用层会使领域模型失焦,时间一长你的服务就会演化为传统的三层架构,业务逻辑会变得混乱。
每一层都有自己特定的数据,可以做如下区分:
学习 DDD 前,有很多基础概念需要掌握,这幅图总结得很全,他把 DDD 划分不同的层级:
在研究和解决业务问题时,DDD 会按照一定的规则将业务领域进行细分,当领域细分到一定的程度后,DDD 会将问题范围限定在特定的边界内,在这个边界内建立领域模型,进而用代码实现该领域模型,解决相应的业务问题。简言之,DDD 的领域就是这个边界内要解决的业务问题域。
领域可以进一步划分为子领域。我们把划分出来的多个子领域称为子域,每个子域对应一个更小的问题域或更小的业务范围。
领域的核心思想就是将问题域逐级细分,来降低业务理解和系统实现的复杂度。通过领域细分,逐步缩小服务需要解决的问题域,构建合适的领域模型。
举个简单的例子,对于保险领域,我们可以把保险细分为承保、收付、再保以及理赔等子域,而承保子域还可以继续细分为投保、保全(寿险)、批改(财险)等子子域。
子域可以根据重要程度和功能属性划分为如下:
核心域、支撑域和通用域的主要目标:通过领域划分,区分不同子域在公司内的不同功能属性和重要性,从而公司可对不同子域采取不同的资源投入和建设策略,其关注度也会不一样。
很多公司的业务,表面看上去相似,但商业模式和战略方向是存在很大差异的,因此公司的关注点会不一样,在划分核心域、通用域和支撑域时,其结果也会出现非常大的差异。
比如同样都是电商平台的淘宝、天猫、京东和苏宁易购,他们的商业模式是不同的。淘宝是 C2C 网站,个人卖家对个人买家,而天猫、京东和苏宁易购则是 B2C 网站,是公司卖家对个人买家。即便是苏宁易购与京东都是 B2C 的模式,苏宁易购是典型的传统线下卖场转型成为电商,京东则是直营加部分平台模式。
因此,在公司建立领域模型时,我们就要结合公司战略重点和商业模式,重点关注核心域。
通用语言是团队统一的语言,不管你在团队中承担什么角色,在同一个领域的软件生命周期里都使用统一的语言进行交流。那么,通用语言的价值也就很明了,它可以解决交流障碍这个问题,使领域专家和开发人员能够协同合作,从而确保业务需求的正确表达。
这个通用语言到场景落地,大家可能还很模糊,其实就是把领域对象、属性、代码模型对象等,通过代码和文字建立映射关系,可以通过 Excel 记录这个关系,这样研发可以通过代码知道这个含义,产品或者业务方可以通过文字知道这个含义,沟通起来就不会有歧义,说的简单一点,其实就是统一产品和研发的话术。
直接看下面这幅图(来源于极客时间欧创新的 DDD 实战课):
通用语言也有它的上下文环境,为了避免同样的概念或语义在不同的上下文环境中产生歧义,DDD 在战略设计上提出了“限界上下文”这个概念,用来确定语义所在的领域边界。
限界上下文是一个显式的语义和语境上的边界,领域模型便存在于边界之内。边界内,通用语言中的所有术语和词组都有特定的含义。把限界上下文拆解开看,限界就是领域的边界,而上下文则是语义环境。
通过领域的限界上下文,我们就可以在统一的领域边界内用统一的语言进行交流。
实体 = 唯一身份标识 + 可变性【状态 + 行为】
DDD 中要求实体是唯一的且可持续变化的。意思是说在实体的生命周期内,无论其如何变化,其仍旧是同一个实体。唯一性由唯一的身份标识来决定的。可变性也正反映了实体本身的状态和行为。
实体以 DO(领域对象)的形式存在,每个实体对象都有唯一的 ID。我们可以对一个实体对象进行多次修改,修改后的数据和原来的数据可能会大不相同。
但是,由于它们拥有相同的 ID,它们依然是同一个实体。比如商品是商品上下文的一个实体,通过唯一的商品 ID 来标识,不管这个商品的数据如何变化,商品的 ID 一直保持不变,它始终是同一个商品。
值对象 = 将一个值用对象的方式进行表述,来表达一个具体的固定不变的概念。
当你只关心某个对象的属性时,该对象便可作为一个值对象。我们需要将值对象看成不变对象,不要给它任何身份标识,还应该尽量避免像实体对象一样的复杂性。
还是举个订单的例子,订单是一个实体,里面包含地址,这个地址可以只通过属性嵌入的方式形成的订单实体对象,也可以将地址通过 json 序列化一个 string 类型的数据,存到 DB 的一个字段中,那么这个 Json 串就是一个值对象,是不是很好理解?
下面给个简单的图(同样是源于极客时间欧创新的 DDD 实战课):
聚合:我们把一些关联性极强、生命周期一致的实体、值对象放到一个聚合里。聚合是领域对象的显式分组,旨在支持领域模型的行为和不变性,同时充当一致性和事务性边界。
聚合有一个聚合根和上下文边界,这个边界根据业务单一职责和高内聚原则,定义了聚合内部应该包含哪些实体和值对象,而聚合之间的边界是松耦合的。按照这种方式设计出来的服务很自然就是“高内聚、低耦合”的。
聚合在 DDD 分层架构里属于领域层,领域层包含了多个聚合,共同实现核心业务逻辑。跨多个实体的业务逻辑通过领域服务来实现,跨多个聚合的业务逻辑通过应用服务来实现。
比如有的业务场景需要同一个聚合的 A 和 B 两个实体来共同完成,我们就可以将这段业务逻辑用领域服务来实现;而有的业务逻辑需要聚合 C 和聚合 D 中的两个服务共同完成,这时你就可以用应用服务来组合这两个服务。
如果把聚合比作组织,那聚合根就是这个组织的负责人。聚合根也称为根实体,它不仅是实体,还是聚合的管理者。
上面讲的还是有些抽象,下面看一个图就能很好理解(同样是源于极客时间欧创新的DDD实战课):
简单概括一下:
当一些逻辑不属于某个实体时,可以把这些逻辑单独拿出来放到领域服务中,理想的情况是没有领域服务,如果领域服务使用不恰当,慢慢又演化回了以前逻辑都在 service 层的局面。
可以使用领域服务的情况:
应用层作为展现层与领域层的桥梁,是用来表达用例和用户故事的主要手段。
应用层通过应用服务接口来暴露系统的全部功能。在应用服务的实现中,它负责编排和转发,它将要实现的功能委托给一个或多个领域对象来实现,它本身只负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装。通过这样一种方式,它隐藏了领域层的复杂性及其内部实现机制。
应用层相对来说是较“薄”的一层,除了定义应用服务之外,在该层我们可以进行安全认证,权限校验,持久化事务控制,或者向其他系统发生基于事件的消息通知,另外还可以用于创建邮件以发送给客户等。
领域事件 = 事件发布 + 事件存储 + 事件分发 + 事件处理。
领域事件是一个领域模型中极其重要的部分,用来表示领域中发生的事件。忽略不相关的领域活动,同时明确领域专家要跟踪或希望被通知的事情,或与其他模型对象中的状态更改相关联。
下面简单说明领域事件:
比如下订单后,给用户增长积分与赠送优惠券的需求。如果使用瀑布流的方式写代码。一个个逻辑调用,那么不同用户,赠送的东西不同,逻辑就会变得又臭又长。
这里的比较好的方式是,用户下订单成功后,发布领域事件,积分聚合与优惠券聚合监听订单发布的领域事件进行处理。
仓储介于领域模型和数据模型之间,主要用于聚合的持久化和检索。它隔离了领域模型和数据模型,以便我们关注于领域模型而不需要考虑如何进行持久化。
我们将暂时不使用的领域对象从内存中持久化存储到磁盘中。当日后需要再次使用这个领域对象时,根据 key 值到数据库查找到这条记录,然后将其恢复成领域对象,应用程序就可以继续使用它了,这就是领域对象持久化存储的设计思想。
是不是感觉这块内容比较抽象?直接对着Demo学习吧,很多东西你就会豁然开朗。
项目划分为用户接口层、应用层、领域层和基础服务层,每一层的代码结构都非常清晰,包括每一层 VO、DTO、DO、PO 的数据定义,对于每一层的公共代码,比如常量、接口等,都抽离到 ddd-common 中。
./ddd-application // 应用层
├── pom.xml
└── src
└── main
└── java
└── com
└── ddd
└── applicaiton
├── converter
│ └── UserApplicationConverter.java // 类型转换器
└── impl
└── AuthrizeApplicationServiceImpl.java // 业务逻辑
./ddd-common
├── ddd-common // 通用类库
│ ├── pom.xml
│ └── src
│ └── main
│ └── java
│ └── com
│ └── ddd
│ └── common
│ ├── exception // 异常
│ │ ├── ServiceException.java
│ │ └── ValidationException.java
│ ├── result // 返回结果集
│ │ ├── BaseResult.javar
│ │ ├── Page.java
│ │ ├── PageResult.java
│ │ └── Result.java
│ └── util // 通用工具
│ ├── GsonUtil.java
│ └── ValidationUtil.java
├── ddd-common-application // 业务层通用模块
│ ├── pom.xml
│ └── src
│ └── main
│ └── java
│ └── com
│ └── ddd
│ └── applicaiton
│ ├── dto // DTO
│ │ ├── RoleInfoDTO.java
│ │ └── UserRoleDTO.java
│ └── servic // 业务接口
│ └── AuthrizeApplicationService.java
├── ddd-common-domain
│ ├── pom.xml
│ └── src
│ └── main
│ └── java
│ └── com
│ └── ddd
│ └── domain
│ ├── event // 领域事件
│ │ ├── BaseDomainEvent.java
│ │ └── DomainEventPublisher.java
│ └── service // 领域接口
│ └── AuthorizeDomainService.java
└── ddd-common-infra
├── pom.xml
└── src
└── main
└── java
└── com
└── ddd
└── infra
├── domain // DO
│ └── AuthorizeDO.java
├── dto
│ ├── AddressDTO.java
│ ├── RoleDTO.java
│ ├── UnitDTO.java
│ └── UserRoleDTO.java
└── repository
├── UserRepository.java // 领域仓库
└── mybatis
└── entity // PO
├── BaseUuidEntity.java
├── RolePO.java
├── UserPO.java
└── UserRolePO.java
./ddd-domian // 领域层
├── pom.xml
└── src
└── main
└── java
└── com
└── ddd
└── domain
├── event // 领域事件
│ ├── DomainEventPublisherImpl.java
│ ├── UserCreateEvent.java
│ ├── UserDeleteEvent.java
│ └── UserUpdateEvent.java
└── impl // 领域逻辑
└── AuthorizeDomainServiceImpl.java
./ddd-infra // 基础服务层
├── pom.xml
└── src
└── main
└── java
└── com
└── ddd
└── infra
├── config
│ └── InfraCoreConfig.java // 扫描Mapper文件
└── repository
├── converter
│ └── UserConverter.java // 类型转换器
├── impl
│ └── UserRepositoryImpl.java
└── mapper
├── RoleMapper.java
├── UserMapper.java
└── UserRoleMapper.java
./ddd-interface
├── ddd-api // 用户接口层
│ ├── pom.xml
│ └── src
│ └── main
│ ├── java
│ │ └── com
│ │ └── ddd
│ │ └── api
│ │ ├── DDDFrameworkApiApplication.java // 启动入口
│ │ ├── converter
│ │ │ └── AuthorizeConverter.java // 类型转换器
│ │ ├── model
│ │ │ ├── req // 入参 req
│ │ │ │ ├── AuthorizeCreateReq.java
│ │ │ │ └── AuthorizeUpdateReq.java
│ │ │ └── vo // 输出 VO
│ │ │ └── UserAuthorizeVO.java
│ │ └── web // API
│ │ └── AuthorizeController.java
│ └── resources // 系统配置
│ ├── application.yml
│ └── resources // Sql文件
│ └── init.sql
└── ddd-task
└── pom.xml
./pom.xml
包括 3 张表,分别为用户、角色和用户角色表,一个用户可以拥有多个角色,一个角色可以分配给多个用户。
create table t_user
(
id bigint auto_increment comment '主键' primary key,
user_name varchar(64) null comment '用户名',
password varchar(255) null comment '密码',
real_name varchar(64) null comment '真实姓名',
phone bigint null comment '手机号',
province varchar(64) null comment '用户名',
city varchar(64) null comment '用户名',
county varchar(64) null comment '用户名',
unit_id bigint null comment '单位id',
unit_name varchar(64) null comment '单位名称',
gmt_create datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
gmt_modified datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '修改时间',
deleted bigint default 0 not null comment '是否删除,非0为已删除'
)comment '用户表' collate = utf8_bin;
create table t_role
(
id bigint auto_increment comment '主键' primary key,
name varchar(256) not null comment '名称',
code varchar(64) null comment '角色code',
gmt_create datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
gmt_modified datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP comment '修改时间',
deleted bigint default 0 not null comment '是否已删除'
)comment '角色表' charset = utf8;
create table t_user_role (
id bigint auto_increment comment '主键id' primary key,
user_id bigint not null comment '用户id',
role_id bigint not null comment '角色id',
gmt_create datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '创建时间',
gmt_modified datetime default CURRENT_TIMESTAMP not null comment '修改时间',
deleted bigint default 0 not null comment '是否已删除'
)comment '用户角色关联表' charset = utf8;
仓储(资源库)介于领域模型和数据模型之间,主要用于聚合的持久化和检索。它隔离了领域模型和数据模型,以便我们关注于领域模型而不需要考虑如何进行持久化。
比如保存用户,需要将用户和角色一起保存,也就是创建用户的同时,需要新建用户的角色权限,这个可以直接全部放到仓储中:
public AuthorizeDO save(AuthorizeDO user) {
UserPO userPo = userConverter.toUserPo(user);
if(Objects.isNull(user.getUserId())){
userMapper.insert(userPo);
user.setUserId(userPo.getId());
} else {
userMapper.updateById(userPo);
userRoleMapper.delete(Wrappers.lambdaQuery()
.eq(UserRolePO::getUserId, user.getUserId()));
}
List userRolePos = userConverter.toUserRolePo(user);
userRolePos.forEach(userRoleMapper::insert);
return this.query(user.getUserId());
}
仓储对外暴露的接口如下:
// 用户领域仓储
public interface UserRepository {
// 删除
void delete(Long userId);
// 查询
AuthorizeDO query(Long userId);
// 保存
AuthorizeDO save(AuthorizeDO user);
}
基础服务层不仅仅包括资源库,与第三方的调用,都需要放到该层,Demo 中没有该示例,我们可以看一个小米内部具体的实际项目,他把第三方的调用放到了 remote 目录中:
我们有用户和角色两个实体,可以将用户、角色和两者关系进行聚合,然后用户就是聚合根,聚合之后的属性,我们称之为“权限”。
对于地址 Address,目前是作为字段属性存储到 DB 中,如果对地址无需进行检索,可以把地址作为“值对象”进行存储,即把地址序列化为 Json 存,存储到 DB 的一个字段中。
public class AuthorizeDO {
// 用户ID
private Long userId;
// 用户名
private String userName;
// 真实姓名
private String realName;
// 手机号
private String phone;
// 密码
private String password;
// 用户单位
private UnitDTO unit;
// 用户地址
private AddressDTO address;
// 用户角色
private List roles;
}
Demo中的领域服务比较薄,通过单位ID后去获取单位名称,构建单位信息:
@Service
public class AuthorizeDomainServiceImpl implements AuthorizeDomainService {
@Override
// 设置单位信息
public void associatedUnit(AuthorizeDO authorizeDO) {
String unitName = "武汉小米";// TODO: 通过第三方获取
authorizeDO.getUnit().setUnitName(unitName);
}
}
我们其实可以把领域服务再进一步抽象,可以抽象出领域能力,通过这些领域能力去构建应用层逻辑,比如账号相关的领域能力可以包括授权领域能力、身份认证领域能力等,这样每个领域能力相对独立,就不会全部揉到一个文件中,下面是实际项目的领域层截图:
领域事件 = 事件发布 + 事件存储 + 事件分发 + 事件处理。
这个 Demo 中,对领域事件的处理非常简单,还是一个应用内部的领域事件,就是每次执行一次具体的操作时,把行为记录下来。Demo 中没有记录事件的库表,事件的分发还是同步的方式,所以 Demo 中的领域事件还不完善,后面我会再继续完善 Demo 中的领域事件,通过 Java 消息机制实现解耦,甚至可以借助消息队列,实现异步。
/**
* 领域事件基类
*
* @author louzai
* @since 2021/11/22
*/
@Getter
@Setter
@NoArgsConstructor
public abstract class BaseDomainEvent implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 1465328245048581896L;
/**
* 发生时间
*/
private LocalDateTime occurredOn;
/**
* 领域事件数据
*/
private T data;
public BaseDomainEvent(T data) {
this.data = data;
this.occurredOn = LocalDateTime.now();
}
}
/**
* 用户新增领域事件
*
* @author louzai
* @since 2021/11/20
*/
public class UserCreateEvent extends BaseDomainEvent {
public UserCreateEvent(AuthorizeDO user) {
super(user);
}
}
/**
* 领域事件发布实现类
*
* @author louzai
* @since 2021/11/20
*/
@Component
@Slf4j
public class DomainEventPublisherImpl implements DomainEventPublisher {
@Autowired
private ApplicationEventPublisher applicationEventPublisher;
@Override
public void publishEvent(BaseDomainEvent event) {
log.debug("发布事件,event:{}", GsonUtil.gsonToString(event));
applicationEventPublisher.publishEvent(event);
}
}
应用层就非常好理解了,只负责简单的逻辑编排,比如创建用户授权:
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public void createUserAuthorize(UserRoleDTO userRoleDTO){
// DTO转为DO
AuthorizeDO authorizeDO = userApplicationConverter.toAuthorizeDo(userRoleDTO);
// 关联单位单位信息
authorizeDomainService.associatedUnit(authorizeDO);
// 存储用户
AuthorizeDO saveAuthorizeDO = userRepository.save(authorizeDO);
// 发布用户新建的领域事件
domainEventPublisher.publishEvent(new UserCreateEvent(saveAuthorizeDO));
}
查询用户授权信息:
@Override
public UserRoleDTO queryUserAuthorize(Long userId) {
// 查询用户授权领域数据
AuthorizeDO authorizeDO = userRepository.query(userId);
if (Objects.isNull(authorizeDO)) {
throw ValidationException.of("UserId is not exist.", null);
}
// DO转DTO
return userApplicationConverter.toAuthorizeDTO(authorizeDO);
}
细心的同学可以发现,我们应用层和领域层,通过 DTO 和 DO 进行数据转换。
最后就是提供 API 接口:
@GetMapping("/query")
public Result query(@RequestParam("userId") Long userId){
UserRoleDTO userRoleDTO = authrizeApplicationService.queryUserAuthorize(userId);
Result result = new Result<>();
result.setData(authorizeConverter.toVO(userRoleDTO));
result.setCode(BaseResult.CODE_SUCCESS);
return result;
}
@PostMapping("/save")
public Result
数据的交互,包括入参、DTO 和 VO,都需要对数据进行转换。
新建库表:通过文件 “ddd-interface/ddd-api/src/main/resources/init.sql” 新建库表。
修改 SQL 配置:修改 “ddd-interface/ddd-api/src/main/resources/application.yml” 的数据库配置。
启动服务:直接启动服务即可。
测试用例:
请求 URL:http://127.0.0.1:8087/api/user/save
Post body:{“userName”:“louzai”,“realName”:“楼”,“phone”:13123676844,“password”:“***”,“unitId”:2,“province”:“湖北省”,“city”:“鄂州市”,“county”:“葛店开发区”,“roles”:[{“roleId”:2}]}
DDD Demo 代码已经上传到 GitHub 中:
https://github.com/lml200701158/ddd-framework
或者通过下面命令直接获取:
git clone [email protected]:lml200701158/ddd-framework.git
谈谈我对 DDD 的理解,我觉得 DDD 不像一门技术,我理解的技术比如高并发、缓存、消息队列等,DDD 更像是一项软技能,一种方法论,包含了很多设计理念。
这篇文章写于去年,所以当时对 DDD 理解的其实还不够深入,今年做过一些 DDD 的项目,所以现在对 DDD 的理解又加深了几分。
大家不要认为,掌握了一些概念,以及 DDD 的基本思想,就掌握了 DDD,然后做项目时,照葫芦画瓢,这样你会死的很惨!
只掌握 DDD 表面的东西,其实是不够的,我觉得 DDD 最复杂的地方,其实是在它的领域设计部分,项目启动前,你一定要设计各个领域对象,以及它们直接的交互关系。
比如我们之前做过一个项目,因为这块没有做好,大家一边写代码,一边还在思考,这个领域对象该如何构造,严重影响开发效率,最后又不得不回退到 MVC 的模式。
不要为了炫技,啥都要搞个 DDD,两者如何选择: