DDD

DDD 既不是 MVC 一样的工程结构，也不能直接等同于微服务架构，更不是一种设计模式。

DDD 是领域驱动设计（Domain-Driven Design）的缩写，这是一种主要软件开发方法，由 Eric Evans 在他的书《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》（Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software）中首次提出。

DDD 主要关注于创建与业务领域紧密相关的软件模型，以确保软件能够准确地解决实际问题。

不同的软件，可以有不同的软件模型，使用DDD创建出最适合的软件模型

核心理念

领域模型（Domain Model）：领域模型是对特定业务领域知识的精确表述，它包括业务中的实体（Entities）、值对象（Value Objects）、服务（Services）、聚合（Aggregates）、聚合根（Aggregate Roots）等概念。领域模型是DDD的核心，它反映了业务专家的语言和决策。

统一语言（Ubiquitous Language）：统一语言是开发团队与业务专家共同使用的语言，它在整个项目中保持一致。统一语言确保所有人都对业务概念有着相同的理解，减少沟通成本和误解。

限界上下文（Bounded Context）：限界上下文是明确界定的系统边界，在这个边界内部有一套统一的模型和语言。不同的限界上下文之间可能有不同的模型，它们通过上下文映射（Context Mapping）来进行交互和集成。

聚合（Aggregate）：聚合是一组相关对象的集合，它们被视为数据修改的单元。每个聚合都有一个聚合根，它是外部对象与聚合内部对象交互的唯一入口。

领域服务（Domain Services）：当某些行为不自然属于任何实体或值对象时，这些行为可以被定义为领域服务。领域服务通常表示领域中的一些操作或业务逻辑。

应用服务（Application Services）：应用服务是软件的一部分，它们协调领域对象来执行任务。它们负责应用程序的工作流程，但不包含业务规则或知识。

基础设施（Infrastructure）：基础设施包括为领域模型提供持久化机制（如数据库）、消息传递、应用程序的配置等技术组件

领域事件（Domain Events）：领域事件是领域中发生的有意义的业务事件，它们可以触发其他子系统的反应或流程。

DDD 的目标是通过将软件的关注点集中在核心领域上，并通过丰富的领域模型来管理复杂性，从而提高软件的质量和维护性。DDD 强调与业务专家的紧密合作，以确保软件解决方案能够准确反映业务需求。通过这种方法，软件开发团队可以创建出更加灵活、可扩展且与业务紧密结合的系统。

其中DDD所提到的软件设计方法涵盖了；范式、模型、框架、方法论，主要活动包括建模、测试、工程、开发、部署、维护。

软件设计方法是指一系列用于指导软件开发过程的原则、概念和实践。这些方法通常包括范式、模型、框架和方法论。

范式 (Paradigms)

范式是指软件设计和开发的基本风格或哲学。它通常定义了编程的基本原则和模式。常见的软件设计范式包括

  • 结构化编程：强调程序结构的重要性，使用顺序、选择和循环控制结构。
  • **面向对象编程 (OOP)**：基于对象的概念，将数据和处理数据的方法封装在一起。
  • 函数式编程：将计算视为数学函数的评估，避免状态改变和可变数据。
  • 事件驱动编程：以事件为中心，响应用户操作、消息或其他系统事件。

模型 (Models)

模型是对软件系统的抽象表示，用于帮助理解、设计和测试系统。常用的软件设计模型包括：

  • **UML (统一建模语言)**：一套图形化的建模语言，用于描述、设计和文档化软件项目。
  • **ER模型 (实体-关系模型)**：用于数据库设计，描述数据的实体及其之间的关系。
  • 状态机模型：描述系统可能的状态、事件和在这些事件发生时的转换。

框架 (Frameworks)

框架是一套预先制定的代码库和组件，用于提供软件开发的骨架。框架通常定义了应用程序的结构，提供了一组通用的功能和模式，以便开发者可以专注于实现特定的业务逻辑。例如：

  • Spring Framework：一个用于Java应用程序的全面编程和配置模型。
  • Ruby on Rails：一个用于快速开发Web应用程序的Ruby框架。
  • Django：一个高级Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。

方法论 (Methodologies)

方法论是指一套指导软件开发过程的规则和实践。它包括项目管理、开发流程、团队协作等方面。常见的软件开发方法论有：

  • 敏捷开发：一种迭代和增量的开发方法，强调灵活性和客户合作。
  • Scrum：一种敏捷开发框架，用于管理复杂的软件和产品开发。
  • 瀑布模型：一种线性顺序的开发方法，将项目分为不同阶段，每个阶段完成后才能进入下一个阶段。

主要活动

软件设计的主要活动包括：

  • 建模 (Modeling) ：通过创建模型来表示系统的不同方面，如使用UML图来描述系统架构。(产品经理，售前工程师， 技术经理)
  • 测试 (Testing) ：确保软件的质量，包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。（测试工程师）
  • 工程 (Engineering) ：应用工程原则和实践来构建软件，包括需求分析、设计、实现和测试。（技术经理）
  • 开发 (Development) ：编写代码和实现功能，将设计转化为实际的软件产品。（前端、后端、算法工程师）
  • 部署 (Deployment) ：将软件发布到生产环境，使其可供用户使用。（实施工程师）
  • 维护 (Maintenance) ：在软件发布后对其进行更新和改进，修复缺陷，提升性能和适应性。（运维工程师）

每个活动都是软件开发生命周期的重要组成部分，它们相互依赖，共同确保软件项目的成功。

维护 (Maintenance)

软件维护是在软件发布后进行的活动，包括以下几个方面：

  • 纠错：修复软件中发现的缺陷或错误。
  • 适应性维护：修改软件以适应环境的变化，如操作系统升级、硬件更换等。
  • 完善性维护：增加新功能或提升性能，以满足用户新的或变化的需求。
  • 预防性维护：改进软件内部结构，以防止潜在的问题发生，提高软件的可维护性和可扩展性。

软件维护是一个持续的过程，它确保软件能够长期有效地服务于用户。

1. DDD 是什么

DDD 是一种软件设计方法。也就是说 DDD 是指导我们做软件工程设计的一种手段，它提供了用于切割工程模型的各类技巧，如；领域、界限上下文、实体、值对象、聚合、工厂、仓储等。通过 DDD 的指导思想，我们可以在前期投入更多的时间，更加合理的规划出可持续迭代的工程设计。

在 DDD 中有一套共识的工程两阶段设计手段，包括；战略设计、战术设计。

  • 战略设计，主要以应对复杂的业务需求，通过抽象、分治的过程，合理的拆分为独立的多个微服务，从而分而治之。与之评价拆分的是否合理，则是在需求开发上线时候，是否每次都大量操作多个微服务开发和上线。这样的战略设计是一种失败的微服务单体设计。所以少数几个中等规模的单体应用，周围环绕着一个服务生态系统，这更有意义。**你实际上并没有构建微服务 @贾斯汀·埃瑟里奇**
  • 战术设计，在这个范畴下，主要以讨论如何基于面向对象思维，运用领域模型来表达业务概念。通常在不做领域模型设计的架构，也就是通常映射到 MVC 三层架构下，Service + 数据模型的开发模式，会让 Service 扁平的、大量的，平铺出非常复杂的业务逻辑代码。再加上行为对象与功能逻辑的分离，贫血模型的开发方式，让行为对象的不断交叉使用，也是让系统不断增加复杂度，并难以维护的根因。所以这一阶段要设计每一个可以表达领域概念的模型，并运用实体、聚合、领域服务来承载。

2. DDD 的概念

什么是充血模型，领域内都包括什么，实体、聚合、值对象，有什么区别？这样一些”为什么”的概念，也是战术设计过程中非常重要的知识项。搞清楚它们才能做 DDD 设计。

2.1 充血模型

充血模型，指将对象的属性信息与行为逻辑聚合到一个类中，常用的手段如在对象内提供属于当前对象的信息校验、拼装缓存Key、不含服务接口调用的逻辑处理等。

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  • 这样的方式可以在使用一个对象时，就顺便拿到这个对象的提供的一系列方法信息，所有使用对象的逻辑方法，都不需要自己再次处理同类逻辑
  • 但不要只是把充血模型，仅限于一个类的设计和一个类内的方法设计。充血还可以是整个包结构，一个包下包括了用于实现此包 Service 服务所需的各类零部件（模型、仓储、工厂），也可以被看做充血模型。
  • 同时我们还会再一个同类的类下，提供对应的内部类，如用户实名，包括了，通信类、实名卡、银行卡、四要素等。它们都被写进到一个用户类下的内部子类，这样在代码编写中也会清晰的看到子类的所属信息，更容易理解代码逻辑，也便于维护迭代。

2.2 领域模型

领域模型，指特定业务领域内，业务规则、策略以及业务流程的抽象和封装。在设计手段上，通过风暴模型拆分领域模块，形成界限上下文。最大的区别在于把原有的众多 Service + 数据模型的方式，拆分为独立的有边界的领域模块。每个领域内创建自身所属的；领域对象（实体、聚合、值对象）、仓储服务(DAO 操作)、工厂、端口适配器Port（调用外部接口的手段）等。

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  • 在原本的 Service + 贫血的数据模型开发指导下，Service 串联调用每一个功能模块。这些基础设施（对象、方法、接口）是被相互调用的。这也是因为贫血模型并没有面向对象的设计，所有的需求开发只有详细设计。
  • 换到充血模型下，现在我们以一个领域功能为聚合，拆分一个领域内所需的 Service 为领域服务，VO、Req、Res 重新设计为领域对象，DAO、Redis 等持久化操作为仓储等。举例；一套账户服务中的，授信认证、开户、提额降额等，每一个都是一个独立的领域，在每个独立的领域内，创建自身领域所需的各项信息。
  • 领域模型还有一个特点，它自身只关注业务功能实现，不与外部任何接口和服务直连。如；不会直接调用 DAO 操作库，也不会调用缓存操作 Redis，更不会直接引入 RPC 连接其他微服务。而是通过仓库和端口适配器，定义调用外部数据的含有出入参对象的接口标准，让基础设施层做具体的调用实现。通过这样的方式让领域只关心业务实现，同时做好防腐。

2.3 实体、聚合、值对象

原本在贫血模型下的开发，常常是不会特别在意一个方法的出入参对象的，也经常是很多个服务共用一个VO对象作为入参，只要这个对象能把我需要的属性信息带进来就可以了。

但在 DDD 的领域模型设计下，领域对象的设计是非常面向对象的。而且在整个风暴事件的四色建模过程也是在以领域对象为驱动进行的。

实体、聚合、值对象，三者位于每个领域下的领域对象内，服务于领域内的领域服务。三个对象定义具体如下；

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实体

是依托于持久化层数据以领域服务功能目标为指导设计的领域对象。持久化PO对象是原子类对象，不具有业务语义，而实体对象是具有业务语义且有唯一标识的对象，跟随于领域服务方法的全生命周期对象。如；用户PO持久化对象，会涵盖，用户的开户实体、授信实体、额度实体对象。也包括如商品下单时候的购物车实体对象。这个对象也通常是领域服务方法的入参对象。

  • 概念：实体 = 唯一标识 + 状态属性 + 行为动作（功能），是DDD中的一个基本构建块，它代表了具有唯一标识的领域对象。实体不仅仅包含数据（状态属性），还包含了相关的行为（功能），并且它的标识在整个生命周期中保持不变。
  • 特征：
    • 唯一标识：实体具有一个可以区分其他实体的标识符。这个标识符可以是一个ID、一个复合键或者是一个自然键，关键是它能够唯一地标识实体实例。
    • 领域标识：实体的标识通常来源于业务领域，例如用户ID、订单ID等。这些标识符在业务上有特定的含义，并且在系统中是唯一的。
    • 委派标识：在某些情况下，实体的标识可能是由ORM（对象关系映射）框架自动生成的，如数据库中的自增主键。这种标识符虽然可以唯一标识实体，但它并不直接来源于业务领域。
  • 用途：
    • 表达业务概念：实体用于在软件中表达具体的业务概念，如用户、订单、交易等。通过实体的属性和行为，可以描述这些业务对象的特征和能力。
    • 封装业务逻辑：实体不仅仅承载数据，还封装了业务规则和逻辑。这些逻辑包括验证数据的有效性、执行业务规则、计算属性值等。这样做的目的是保证业务逻辑的集中和一致性。
    • 保持数据一致性：实体负责维护自身的状态和数据一致性。它确保自己的属性和关联关系在任何时候都是正确和完整的，从而避免数据的不一致性。
  • 实现手段：
    • 定义实体类：在代码中定义一个类，该类包含实体的属性、构造函数、方法等。
    • 实现唯一标识：为实体类提供一个唯一标识的属性，如ID，并确保在实体的生命周期中这个标识保持不变。
    • 封装行为：在实体类中实现业务逻辑的方法，这些方法可以操作实体的状态，并执行相关的业务规则。
    • 使用ORM框架：利用ORM框架将实体映射到数据库表中，这样可以简化数据持久化的操作。
    • 实现领域服务：对于跨实体或跨聚合的操作，可以实现领域服务来处理这些操作，而不是在实体中直接实现。
    • 使用领域事件：当实体的状态发生变化时，可以发布领域事件，这样可以通知其他部分的系统进行相应的处理。

值对象

这个对象在领域服务方法的生命周期过程内是不可变对象，也没有唯一标识。它通常是配合实体对象使用。如为实体对象提供对象属性值的描述，比如；一个公司雇员的级别值对象，一个下单的商品收货的四级地址信息对象。所以在开发值对象的时候，通常不会提供 setter 方法，而是提供构造函数或者 Builder 方法来实例化对象。这个对象通常不会独立作为方法的入参对象，但做可以独立作为出参对象使用。

  • 概念：值对象是由一组属性组成的，它们共同描述了一个领域概念。与实体（Entity）不同，值对象不需要有一个唯一的标识符来区分它们。值对象通常是不可变的，这意味着一旦创建，它们的状态就不应该改变。
  • 特征：
    • 不可变性（Immutability）：值对象一旦被创建，它的状态就不应该发生变化。这有助于保证领域模型的一致性和线程安全性。
    • 等价性（Equality）：值对象的等价性不是基于身份或引用，而是基于对象的属性值。如果两个值对象的所有属性值都相等，那么这两个对象就被认为是等价的。
    • 替换性（Replaceability）：由于值对象是不可变的，任何需要改变值对象的操作都会导致创建一个新的值对象实例，而不是修改现有的实例。
    • 侧重于描述事物的状态：值对象通常用来描述事物的状态，而不是事物的唯一身份。
    • 可复用性（Reusability）：值对象可以在不同的领域实体或其他值对象中重复使用。
  • 用途：
    • 金额和货币（如价格、工资、费用等）
    • 度量和数据（如重量、长度、体积等）
    • 范围或区间（如日期范围、温度区间等）
    • 复杂的数学模型（如坐标、向量等）
    • 任何其他需要封装的属性集合
  • 实现手段：
    • 定义不可变类：确保类的所有属性都是私有的，并且只能通过构造函数来设置。
    • 重写equals和hashCode方法：这样可以确保值对象的等价性是基于它们的属性值，而不是对象的引用。
    • 提供只读访问器：只提供获取属性值的方法，不提供修改属性值的方法。
    • 使用工厂方法或构造函数创建实例：这有助于确保值对象的有效性和一致性。
    • 考虑序列化支持：如果值对象需要在网络上传输或存储到数据库中，需要提供序列化和反序列化的支持。

聚合

当你对数据库的操作需要使用到多个实体时，可以创建聚合对象。一个聚合对象，代表着一个数据库事务，具有事务一致性。聚合中的实体可以由聚合提供创建操作，实体也被称为聚合根对象。一个订单的聚合，会涵盖；下单用户实体对象、订单实体、订单明细实体和订单收货四级地址值对象。而那个作为入参的购物车实体对象，已经被转换为实体对象了。—— 聚合内事务一致性，聚合外最终一致性。

  • 概念：聚合是领域模型中的一个关键概念，它是一组具有内聚性的相关对象的集合，这些对象一起工作以执行某些业务规则或操作。聚合定义了一组对象的边界，这些对象可以被视为一个单一的单元进行处理。
  • 特征：
    • 一致性边界：聚合确保其内部对象的状态变化是一致的。当对聚合内的对象进行操作时，这些操作必须保持聚合内所有对象的一致性。
    • 根实体：每个聚合都有一个根实体（Aggregate Root），它是聚合的入口点。根实体拥有一个全局唯一的标识符，其他对象通过根实体与聚合交互。
    • 事务边界：聚合也定义了事务的边界。在聚合内部，所有的变更操作应该是原子的，即它们要么全部成功，要么全部失败，以此来保证数据的一致性。
  • 用途：
    • 封装业务逻辑：聚合通过将相关的对象和操作封装在一起，提供了一个清晰的业务逻辑模型，有助于业务规则的实施和维护。
    • 保证一致性：聚合确保内部状态的一致性，通过定义清晰的边界和规则，聚合可以在内部强制执行业务规则，从而保证数据的一致性。
    • 简化复杂性：聚合通过组织相关的对象，简化了领域模型的复杂性。这有助于开发者更好地理解和扩展系统。
  • 实现手段：
    • 定义聚合根：选择合适的聚合根是实现聚合的第一步。聚合根应该是能够代表整个聚合的实体，并且拥有唯一标识。
    • 限制访问路径：只能通过聚合根来修改聚合内的对象，不允许直接修改聚合内部对象的状态，以此来维护边界和一致性。
    • 设计事务策略：在聚合内部实现事务一致性，确保操作要么全部完成，要么全部回滚。对于聚合之间的交互，可以采用领域事件或其他机制来实现最终一致性。
    • 封装业务规则：在聚合内部实现业务规则和逻辑，确保所有的业务操作都遵循这些规则。
    • 持久化：聚合根通常与数据持久化层交互，以保存聚合的状态。这通常涉及到对象-关系映射（ORM）或其他数据映射技术。

2.4 仓储和适配器

在 DDD 的设计方法中，领域层做到了只关心领域服务实现。最能体现这样设计的就是仓库和适配器的设计。通常在 Service + 数据模型的设计中，会在 Service 中引入 Redis、RPC、配置中心等各类其他外部服务。但在 DDD 中，通过仓储和适配器以及基础设施层的定义，解耦了这部分内容。

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  • 特征：
    • 封装持久化操作：Repository负责封装所有与数据源交互的操作，如创建、读取、更新和删除（CRUD）操作。这样，领域层的代码就可以避免直接处理数据库或其他存储机制的复杂性。
    • 领域对象的集合管理：Repository通常被视为领域对象的集合，提供了查询和过滤这些对象的方法，使得领域对象的获取和管理更加方便。
    • 抽象接口：Repository定义了一个与持久化机制无关的接口，这使得领域层的代码可以在不同的持久化机制之间切换，而不需要修改业务逻辑。
  • 用途：
    • 数据访问抽象：Repository为领域层提供了一个清晰的数据访问接口，使得领域对象可以专注于业务逻辑的实现，而不是数据访问的细节。
    • 领域对象的查询和管理：Repository使得对领域对象的查询和管理变得更加方便和灵活，支持复杂的查询逻辑。
    • 领域逻辑与数据存储分离：通过Repository模式，领域逻辑与数据存储逻辑分离，提高了领域模型的纯粹性和可测试性。
    • 优化数据访问：Repository实现可以包含数据访问的优化策略，如缓存、批处理操作等，以提高应用程序的性能。
  • 实现手段：
    • 定义Repository接口：在领域层定义一个或多个Repository接口，这些接口声明了所需的数据访问方法。
    • 实现Repository接口：在基础设施层或数据访问层实现这些接口，具体实现可能是使用ORM（对象关系映射）框架，如MyBatis、Hibernate等，或者直接使用数据库访问API，如JDBC等。
    • 依赖注入：在应用程序中使用依赖注入（DI）来将具体的Repository实现注入到需要它们的领域服务或应用服务中。这样做可以进一步解耦领域层和数据访问层，同时也便于单元测试。
    • 使用规范模式（Specification Pattern）：有时候，为了构建复杂的查询，可以结合使用规范模式，这是一种允许将业务规则封装为单独的业务逻辑单元的模式，这些单元可以被Repository用来构建查询。

Repository模式是DDD（领域驱动设计）中的一个核心概念，它有助于保持领域模型的聚焦和清晰，同时提供了灵活、可测试和可维护的数据访问策略。

仓储解耦的手段使用了依赖倒置的设计，所有领域需要的外部服务，不在直接引入外部的服务，而是通过定义接口的方式，让基础设施层实现领域层接口（仓储/适配器）的方式来处理。

那么也就是基础设置层负责原则对接数据库、缓存、配置中心、RPC接口、HTTP接口、MQ推送等各项资源，并承接领域服务的接口调用各项服务为领域层提供数据能力。

同时这也会体现出，领域层的实现是具有业务语义的，而到了基础设置层则没有业务语义，都是原子的方法。通过原子方法的组合为领域业务语义提供支撑。

2.5 领域编排

在 DDD 中，每一个领域都是界限上下文拆分的独立结果，而实现业务流程的功能则需要串联各个领域模块提供一整条链路的完整服务。所以也常说领域内事务一致性，领域外最终一致性。

同时这些领域模块因为是独立的，所以也可以被复用。在不同的场景功能诉求下，可以选择不同的领域模块进行组装，这个过程就像搭积木一样。

但这里有一个取舍，如果项目相对来说并不大，也没有太多的编排处理。那么可以直接让触发器层对接领域层，减少编排层后，编码会更加便捷。

2.6 触发器

在所有的模型都定义完成后，领域业务被串联了。那么接下来则是使用，而使用的方式可以包括；接口（http/rpc）、消息监听、定时任务等方式，这些方式统一被定义为触发动作。

由触发发起对编排功能的调用处理。如；定时任务做信贷的计息、开户成功消息通知返利优惠券、提供接口让外部调用授信逻辑等。这些都是触发动作。

总结

软件设计方法是一个复杂的领域，涉及多种概念和实践。范式提供了设计哲学，模型帮助我们理解和抽象系统，框架为开发提供了基础结构，方法论指导整个开发过程。软件设计的主要活动——建模、测试、工程、开发、部署和维护——是确保软件项目成功的关键步骤。每个活动都需要专业知识和技能，以及对应的工具和技术的支持。通过这些活动的协同工作，软件工程师能够交付高质量、满足用户需求的软件产品。