领域驱动设计DDD概念

比眉伴天荒 2022-12-16 06:19 207阅读 0赞

原文地址：[http://qinghua.github.io/ddd/][http_qinghua.github.io_ddd]

[Domain Driven Design][]（DDD）是Eric Evans于2004在其同名著作里提出的概念，它指明了让软件设计满足理想需求模型的方向。但是建模、设计这种事本来就很抽象，读懂这样的大作也是需要消耗不少脑细胞。本文希望能尽量以简单加实例的方式介绍DDD里的一些常见概念。

## 简介 ##

### 什么是领域 ###

《领域驱动设计》书里写的是：用户会把软件程序应用于某个主体区域，这个区域就是软件的领域。简单来说，就认为是公司的某块业务好了。如果领域比较大，可以将其拆分为多个子域（Subdomain），子域包含核心域（Core Domain）和支撑子域（Supporting Subdomain），核心域顾名思义，是最重要的子域，我们应该把关注点集中在它上面；其余的子域都是支撑子域。支撑子域里有一类特殊的用于解决通用问题的子域，称为通用子域（Generic Subdomain），例如用户和权限等。不过这些都是相对而言的，对于消费方来说，他的支撑子域有可能就是你的核心域。个别子域可能会有交集，称为共享内核（Shared Kernel），目的是减少重复，但是仍保持两个独立的上下文。由于不同子域的开发团队可能会同时修改共享内核，所以需要小心并注意沟通。

### 要DDD做什么 ###

DDD试图解决的是软件的复杂性问题，如果软件比较复杂，或者是预期会很复杂，或者是你不知道，那么都可以开始考虑DDD。否则，由于维系领域模型需要实现大量的封装和隔离，DDD会带来较大的成本。但是，DDD并不是一个笨重的开发过程，它能够和敏捷开发很好地结合起来，另外，DDD也倾向于“测试先行，逐步改进”。

## 战略建模（Strategic Modeling） ##

### 通用语言（Ubiquitous Language） ###

其实写软件就像是翻译，把领域上的业务需求翻译成软件的各个功能。业务需求来自领域专家（Domain Expert），程序员们需要把领域专家的语言翻译成程序。如果程序员们翻译的时候使用的是自己的语言，而领域专家使用自己的行话，导致术语不一致，就会使得沟通不顺畅，难于消化知识。所以团队需要一种通用语言来进行沟通。这样的通用语言尽量以业务语言为主，而非技术语言。一开始的通用语言可能不尽完美，但它就像是代码一样，经常需要重构。例如：“创建一个订单”就比“插入一条订单数据”更容易让领域专家明白谈话的背景。

### 限界上下文（Bounded Context） ###

通用语言里，同一个名词在不同的场景里不一定有相同的意思。比如用户，在推荐好友（可能关注年龄、性别、地域）或是浏览商品（可能关注喜好、历史购买记录）的时候有着不同的含义。所谓的不同的场景，其实就是不同的限界上下文。子域在限界上下文中完成开发。限界上下文主要用来封装通用语言和领域模型，显式地定义了领域模型的边界。不同的限界上下文，都会有一套自己的通用语言。通过这样的划分方式，来让每个限界上下文都尽量保持简单，也算是[SRP][]原则在不同粒度上的一个体现。如果不去做这样的划分，可能最终这个软件就会演变成一个[大泥球][Link 1]，或者说是[单块系统][Link 2]。尽管如此，对于比较小的业务或项目来说，可能只会有一个限界上下文。现在流行的[微服务][Link 3]，很大程度上就是按照限界上下文来划分服务。例如：商品上下文，订单上下文，物流上下文等。当然，如果子域很小，不见得非得微服务化。

不同的限界上下文之间，通过上下文映射图（Context Map）来进行交互。上下文映射图其实就是一个简单的框图，表示限界上下文之间的的映射关系。下面这张图就是一个简单的例子：  
[![5d8af789aa4bc8f623a7036e60bc7acb.png][]][5d8af789aa4bc8f623a7036e60bc7acb.png 1]

U表示上游（Upstream）的被依赖方，D表示下游（Downstream）的依赖方。由于上下游的限界上下文模型不同，实现时，可以用RPC、Restful、消息机制等集成方式。另外，下游需要防腐层（Anticorruption Layer）来将上游的返回内容翻译为下游的领域模型。如果防腐层过多地使用了各种赋值，从而导致上下游的模型非常类似，那就需要看看是否下游过多地使用了上游的数据，从而导致自己的模型不清晰。

## 战术建模（Tactical Modeling） ##

### 模型 ###

实体（Entity）

所谓领域，反映到代码里就是模型。模型分为实体和值对象两种。实体是有标识（Identity）的，两个拥有相同属性的实体不是相等的，除非它们的标识相等；而不同实体的标识不能相等。例如：某人下了两个相同的订单，里面都购买了相同的商品。这两个订单就是有标识（订单号）的两个实体，虽然内容相同，但它们是两个不同的实体。常用的标识有自增数字、Guid、自然标识（如邮箱、身份证号）等。实体具有生命周期，它们的内容可能在这期间会发生改变，但是标识是永远不会变化的。实体作为领域模型的主体，需要拥有自己的方法，方法名来自于通用语言。通过这些方法来保证自己始终是一致的状态，而非被调用者set来set去。例如：`people.runTo(x, y)`，而非`people.setX(x);people.setY(y);`

值对象（Value Object）

实体用来表示领域中的一个东西，而值对象只用于描述或度量一个东西。值对象没有任何标识，只要两个值对象的属性相等，那么它们就是相等的。值对象是不可变的，如果要改变值对象的内容，那就重新创建一个值对象。值对象没有生命周期，因为它只是值而已。例如：金额（含数值和货币单位），颜色（含rgb值）等。因为不需要标识，所以它们其实比实体要简单许多。Java里的String类，就具有一个值对象的行为；C\#的Struct其实就是一个值对象，不过一般还是会用Class来表示值对象。

不同的领域需求可能会催生不同的建模。例如：考虑一下演出的售票系统。如果需求是对号入座，那么座位就是实体，一旦某张演出票关联了某个座位，那么这个座位就再也不能被其它的演出票所关联了。如果需求是先到先坐，那么座位就是值对象，我们只关心卖了多少张演出票，不要超过座位上限即可，而并不用关心哪个座位被哪张票所关联了。

DDD的一个反模式就是拥有一堆`get`和`set`方法的贫血领域对象（Anemic Domain Object）。这样的对象只是一个数据持有器（data holder），而非我们想要的领域模型。值对象和实体一样，都需要有自己的方法。例如：金额值对象，有一个`Add`的方法，接受一个金额参数，返回一个新的值对象。

实体里可以包含值对象，值对象里也可以包含实体。

领域服务（Domain Service）

有些操作不属于实体或者值对象，那就不用强塞给它们，创建领域服务来提供这些操作吧。留意通用语言，如果里面出现了名词，那一般就是实体或值对象；如果里面出现了动词，那通常就意味着领域服务。例如：支付，这是一个比较明显的业务操作。另外，如果有什么操作会让实体变得臃肿，也可以使用领域服务来解决。但是，不能把所有的东西都堆到领域服务里，过度使用领域服务会导致贫血对象的产生。

据Eric Evans所言，设计良好的领域服务具有以下三个特征：

*  操作不是实体/值对象的一个自然的部分
 *  接口根据领域模型的其它元素定义
 *  操作无状态

还需要注意的是，不要把领域服务和应用服务混起来了。我们在领域服务里处理业务逻辑，而并不在应用服务里处理。应用服务是领域模型的直接客户，负责处理事务、安全等操作。

领域事件（Domain Event）

《领域驱动设计》一书出版之后，DDD社区并没有停止前进的步伐。领域事件就是在那之后提出来的。领域事件是一个定义了领域专家所关心的事件的对象。当关心的状态由于模型行为而发生改变时，系统将发布领域事件。如果通用语言里出现了：“当……的时候，需要……”通常就意味着一个领域事件。例如：当订单完成支付时，商品需要出库。这里的订单完成支付就预示着一个OrderPaidEvent，里面持有着这个订单的标识。领域事件代表的是已经发生的事，所以命名上通常都使用过去时（如Paid）。对领域事件的处理就像是一个观察者模式，由领域事件的订阅方来决定。订阅方既可以是本地的限界上下文，也可以是外部的限界上下文。

模块（Module）

如果领域模型发展得比较快，很难整体来讨论它，因为太大了。我们可以将模块视为Java中的包或是C\#中的命名空间。将模型组织到不同的模块中，可以有效地降低领域的复杂性。模块之间应该是低耦合的，而模块内部应该是高内聚的。模块的名称应该是通用语言的组成部分，反映出领域的深层知识。

### 生命周期 ###

聚合（Aggregate）

聚合就是一组应该呆在一起的对象，聚合根（Aggregate Root）就是聚合在一起的基础，并提供对这个聚合的操作。聚合除了聚合根以外，还有自己的边界（boundary），即聚合里有什么。例如：一个订单可以有多个订单明细，订单明细不可能脱离订单而存在，而订单也不可能没有订单明细。这种情况下，订单和订单明细就是一个聚合，而订单就是这个聚合的聚合根，订单和订单明细就处于这个聚合的边界之内。如果要变更订单明细，我们需要通过操作聚合根订单来实现，如`order.changeItemCount()`，而非订单明细自身。另外一个例子：一名客户可以有多个订单，订单不可能脱离客户而存在，而客户却可以没有订单。这种情况下，客户和订单就是不同的两个聚合，一个聚合以客户为聚合根，另一个聚合以订单为聚合根，引用客户的标识。客户里并不引用订单的标识，这样将关联减至最少有助于简化对象的关系网。但是带来的一个麻烦就是如果要查找某位客户的所有订单，就不得不从所有的订单里查，而不能从客户这个聚合里直接获得。最后再举一个多对多的例子：一个班级可以有多名学生，学生可以脱离这个班级而存在，而班级不能没有学生，学生也不能不在班级里。这种情况下，班级和学生也是不同的两个聚合，一个聚合以班级为聚合根，引用学生的标识；另一个聚合以学生为聚合根，引用班级的标识，将多对多转换成两个一对多。

聚合是持久化的一个单位，我们需要保证以聚合为单位的数据一致性。如果聚合太大，那就会导致并发修改困难，多人并发修改同一个聚合里的不同项目，结果就是只有第一个提交的人成功修改，其它人不得不重新刷新聚合才能再次修改。大聚合还会导致性能问题，因为操作实体时会将整个大聚合同时加载进内存。珍爱生命，拒绝大聚合。

聚合根必须是实体而非值对象，因为它需要整体持久化，所以一定会有标识。而聚合根里的各个元素，既可能是实体，也可能是值对象。例如：一个订单（聚合根）一般会有订单明细（实体）和送货地址（值对象）。这些元素里可以有对聚合根的引用，但是不能相互引用。任何对其它元素的操作都必须通过聚合根来进行。聚合根里的标识是全局的，聚合根里的实体标识是聚合里唯一的本地标识，因为对它的访问都是通过聚合根来操作的。聚合根拥有自己独立的生命周期，其实体的生命周期从属于其所属的聚合，值对象因为只是值而已，并没有生命周期。

工厂（Factory）

工厂是生命周期的开始阶段，它可以用来创建复杂的对象或是一整个聚合。复杂对象的创建是领域层的职责，但它并不属于被创建的对象自身的职责。实体和值对象的工厂不太一样，因为值对象是不可变的，所以需要工厂一次性创建一个完整的值对象出来。而实体工厂则可以选择创建之后再补充一些细节。

资源库（Repository）

资源库是生命周期的结束，它封装了基础设施以提供查询和持久化聚合的操作。这样能够让我们始终聚焦于模型，而把对象的存储和访问都委托给资源库来完成。以订单和订单明细的聚合为例，因为一定是通过订单这个聚合根来获取订单明细，所以可以有订单的资源库，但是不能有订单明细的资源库。也就是说，只有聚合才拥有资源库。需要注意的是，资源库并不是数据库的封装，而是领域层与基础设施之间的桥梁。DDD关心的是领域内的模型，而并非是数据库的操作。理想的资源库对客户（而非开发者）隐藏了内部的工作细节，委托基础设施层来干那些脏活，到关系型数据库、NOSQL、甚至内存里读取和存储数据。

[http_qinghua.github.io_ddd]: http://qinghua.github.io/ddd/
[Domain Driven Design]: https://en.wikipedia.org/wiki/Domain-driven_design
[SRP]: https://en.wikipedia.org/wiki/Single_responsibility_principle
[Link 1]: https://en.wikipedia.org/wiki/Big_ball_of_mud
[Link 2]: https://en.wikipedia.org/wiki/Monolithic_application
[Link 3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Microservices
[5d8af789aa4bc8f623a7036e60bc7acb.png]: /images/20221123/82c6228ba5e74079a244b2fd9463e0f9.png
[5d8af789aa4bc8f623a7036e60bc7acb.png 1]: http://qinghua.github.io/img/ddd-context-map.jpg