Re：从零开始的领域驱动设计

前言

领域驱动的火爆程度不用我赘述，但是即便其如此得耳熟能详，但大多数人对其的认识，还只是停留在知道它的缩写是 DDD，知道它是一种软件思想，或者知道它和微服务有千丝万缕的关系。Eric Evans 对 DDD 的诠释是那么地惜字如金，而我所认识的领域驱动设计的专家又都是行业中的资深前辈，他们擅长于对软件设计进行高屋建瓴的论述，如果没有丰富的互联网从业经验，是不能从他们的分享中获取太多的营养的，可以用曲高和寡来形容。1000 个互联网从业者，100 个懂微服务，10 个人懂领域驱动设计。

可能有很多和我一样的读者，在得知 DDD 如此火爆之后，尝试去读了开山之作《领域驱动设计——软件核心复杂性应对之道》，翻看了几张之后，晦涩的语句，不明所以的专业术语，加上翻译导致的语句流畅性，可以说观看体验并不是很好，特别是对于开发经验不是很多的读者。我总结了一下，为何这本书难以理解：

1. 没有阅读软件设计丛书的习惯，更多人偏向于阅读偏应用层面的书籍，“talk is cheap，show me the code”往往更符合大多数人的习惯。
   1. 没有太多的开发经验支撑。没有踩过坑，就不会意识到设计的重要性，无法产生共情。
   2. 年代有些久远，这本书写于 2004 年，书中很多软件设计的反例，在当时是非常流行的，但是在现在已经基本绝迹了。大师之所以为大师，是因为其能跨越时代的限制，预见未来的问题，这也是为什么 DDD 在十几年前就被提出，却在微服务逐渐流行的现阶段才被大家重视。

诚然如标题所示，本文是领域驱动设计的一个入门文章，或者更多的是一个个人理解的笔记，笔者也正在学习 DDD 的路上，可能会有很多的疏漏。如有理解有偏颇的地方，还望各位指摘。

认识领域驱动设计的意义

领域驱动设计并不会绝对地提高项目的开发效率。

遵循领域驱动设计的规范使得项目初期的开发甚至不如不使用它来的快，原因有很多，程序员的素质，代码的规范，限界上下文的划分… 甚至需求修改后导致需要重新建模。但是遵循领域驱动设计的规范，在项目越来越复杂之后，可以不至于让项目僵死。这也是为什么很多系统不断迭代着，最终就黄了。书名的副标题“软件核心复杂性应对之道”正是阐释了这一点

模式： smart ui 是个反模式

可能很多读者还不知道 smart ui 是什么，但是在这本书写作期间，这种设计风格是非常流行的。在与一位领域驱动设计方面的资深专家的交谈中，他如下感慨到软件发展的历史：

2003 年时，正是 delphi，vb 一类的 smart ui 程序大行其道，java 在那个年代，还在使用 jsp 来完成大量的业务逻辑操作，4000 行的 jsp 是常见的事；2005 年 spring hibernate 替换了 EJB，社区一片欢呼，所有人开始拥护 action，service，dao 这样的贫血模型（充血模型，贫血模型会在下文论述）；2007 年，Rails 兴起，有人发现了 Rails 的 activeRecord 是涨血模型，引起了一片混战；直到现在的 2017 年，微服务成为主流系统架构。

在现在这个年代，不懂个 MVC 分层，都不好意思说自己是搞 java 的，也不会有人在 jsp 里面写业务代码了（可以说模板技术 freemarker,thymeleaf 已经取代 jsp 了），但是在那个年代，还没有现在这么普遍地强调分层架构的重要性。

这个章节其实并不重要，因为 mvc 一类的分层架构已经是大多数 java 初学者的“起点”了，大多数 DDD 的文章都不会赘述这一点，我这里列出来是为了让大家知晓这篇文章的时代局限性，在后续章节的理解中，也需要抱有这样的逻辑：这本书写于 2004 年。

模式： Entity 与 Value Object

我在不了解 DDD 时，就对这两个术语早有耳闻。entity 又被称为 reference object，我们通常所说的 java bean 在领域中通常可以分为这两类，（可别把 value object 和常用于前台展示的 view object，vo 混为一谈）
entity 的要义在于生命周期和标识，value object 的要义在于无标识，通常情况下，entity 在通俗意义上可以理解为数据库的实体，（不过不严谨），value object 则一般作为一个单独的类，构成 entity 的一个属性。

举两个例子来加深对 entity 和 value object 的理解。

例 1：以电商微服务系统中的商品模块，订单模块为例。将整个电商系统划分出商品和订单两个限界上下文（Bound Context）应该是没有争议的。如果是传统的单体应用，我们可以如何设计这两个模块的实体类呢？
会不会是这样？

class Product{
	String id;// 主键
	String skuId;// 唯一识别号
	String productName;
	Bigdecimal price;
	Category category;// 分类
	List<Specification> specifications;// 规格	
	...	
}

class Order{
	String id;// 主键
	String orderNo;// 订单号
	List<OrderItem> orderItems;// 订单明细
	BigDecimal orderAmount;// 总金额
	...
}

class OrderItem{
	String id;
	Product product;// 关联商品
	BigDecimal snapshotPrice;// 下单时的价格
}

看似好像没问题，考虑到了订单要保存下单时候的价格（当然，这是常识）但这么设计却存在诸多的问题。在分布式系统中，商品和订单这两个模块必然不在同一个模块，也就意味着不在同一个网段中。上述的类设计中直接将 Product 的列表存储到了 Order 中，也就是一对多的外键关联。这会导致，每次访问订单的商品列表，都需要发起 n 次远程调用。

反思我们的设计，其实我们发现，订单 BC 的 Product 和商品 BC 的 Product 其实并不是同一个 entity，在商品模块中，我们更关注商品的规格，种类，实时价格，这最直接地反映了我们想要买什么的欲望。而当生成订单后，我们只关心这个商品买的时候价格是多少，不会关心这个商品之后的价格变动，还有他的名称，仅仅是方便我们在订单的商品列表中定位这个商品。

如何改造就变得明了了

class OrderItem{
	String id;
	String productId;// 只记录一个 id 用于必要的时候发起 command 操作
	String skuId;
	String productName;
	...
	BigDecimal snapshotPrice;// 下单时的价格
}

是的，我们做了一定的冗余，这使得即使商品模块的商品，名称发生了微调，也不会被订单模块知晓。这么做也有它的业务含义，用户会声称：我买的时候他的确就叫这个名字。记录 productId 和 skuId 的用意不是为了查询操作，而是方便申请售后一类的命令操作（command）。

在这个例子中，Order 和 Product 都是 entity，而 OrderItem 则是 value object（想想之前的定义，OrderItem 作为一个类，的确是描述了 Order 这个 entity 的一个属性集合）。关于标识，我的理解是有两层含义，第一个是作为数据本身存储于数据库，主键 id 是一个标识，第二是作为领域对象本身，orderNo 是一个标识，对于人而言，身份证是一个标识。而 OrderItem 中的 productId，id 不能称之为标识，因为整个 OrderItem 对象是依托于 Order 存在的，Order 不存在，则 OrderItem 没有意义。

例子 2： 汽车和轮胎的关系是 entity 和 value object 吗？
这个例子其实是一个陷阱题，因为他没有交代限界上下文（BC），场景不足以判断。对于用户领域而言，的确可以成立，汽车报废之后，很少有人会关心轮胎。轮胎和发动机，雨刮器，座椅地位一样，只是构成汽车的一些部件，和用户最紧密相关的，只有汽车这个 entity，轮胎只是描述这个汽车的属性（value object）；场景切换到汽修厂，无论是汽车，还是轮胎，都是汽修厂密切关心的，每个轮胎都有自己的编号，一辆车报废了，可以安置到其他车上，这里，他们都是 entity。

这个例子是在说明这么一个道理，同样的事物，在不同的领域中，会有不同的地位。

在单体应用中，可能会有人指出，这直接违背了数据库范式，但是领域驱动设计的思想正如他的名字那样，不是基于数据库的，而是基于领域的。微服务使得数据库发生了隔离，这样的设计思想可以更好的指导我们优化数据库。

模式： Repository

哲学家分析自然规律得出规范，框架编写者根据规范制定框架。有些框架，可能大家一直在用，但是却不懂其中蕴含的哲学。

—— 来自于笔者的口胡

记得在刚刚接触 mvc 模式，常常用 DAO 层表示持久化层，在 JPA+springdata 中，抽象出了各式各样的 xxxRepository，与 DDD 的 Repository 模式同名并不是巧合，jpa 所表现出的正是一个充血模型（如果你遵循正确的使用方式的话），可以说是领域驱动设计的一个最佳实践。

开宗明义，在 Martin Fowler 理论中，有四种领域模型：

1. 失血模型
2. 贫血模型
3. 充血模型
4. 胀血模型
   详细的概念区别不赘述了，可以参见专门讲解 4 种模型的博客。他们在数据库开发中分别有不同的实现，用一个修改用户名的例子来分析。

   class User{
   	String id;
   	String name;
   	Integer age;
   }

失血模型：
跳过，可以理解为所有的操作都是直接操作数据库，在 smart ui 中可能会出现这样的情况。

贫血模型：

class UserDao {
	@Autowired
	JdbcTemplate jdbcTemplate;

	public void updateName(String name,String id){
		jdbcTemplate.excute("update user u set u.name = ? where id=?",name,id);
	}
}

class UserService{
	
	@Autowired
	UserDao userDao;

	void updateName(String name,String id){
		userDao.updateName(name,id);
	} 
}

贫血模型中，dao 是一类 sql 的集合，在项目中的表现就是写了一堆 sql 脚本，与之对应的 service 层，则是作为 Transaction Script 的入口。观察仔细的话，会发现整个过程中 user 对象都没出现过。

充血模型：

interface UserRepository extends JpaRepository<User,String>{
	//springdata-jpa 自动扩展出 save findOne findAll 方法
}

class UserService{
	@Autowoird
	UserRepository userRepository;

	void updateName(String name,String id){
		User user = userRepository.findOne(id);
		user.setName(name);
		userRepository.save(user);
	}
}

充血模型中，整个修改操作是“隐性”的，对内存中 user 对象的修改直接影响到了数据库最终的结果，不需要关心数据库操作，只需要关注领域对象 user 本身。Repository 模式就是在于此，屏蔽了数据库的实现。与贫血模型中 user 对象恰恰相反，整个流程没有出现 sql 语句。

涨血模型：
没有具体的实现，可以这么理解：

void updateName(String name,String id){
	User user = new User(id);
	user.setName(name);
	user.save();
}

我们在 Repository 模式中重点关注充血模型。为什么前面说：如果你遵循正确的使用方式的话，springdata 才是对 DDD 的最佳实践呢？因为有的使用者会写出下面的代码：

interface UserRepository extends JpaRepository<User,String>{
	
	@Query("update user set name=? where id=?")
	@Modifying(clearAutomatically = true)
	@Transactional
	void updateName(String name,String id);
}

历史的车轮在滚滚倒退。本节只关注模型本身，不讨论使用中的一些并发问题，再来聊聊其他的一些最佳实践。

interface UserRepository extends JpaRepository<User,String>{

	User findById();//√  然后已经存在 findOne 了，只是为了做个对比
	User findBy 身份证号 ();// 可以接受
	User findBy 名称 ();//×
	List< 权限 > find 权限 ByUserId();//×
}

理论上，一个 Repository 需要且仅需要包含三类方法 loadBy 标识，findAll，save（一般 findAll（）就包含了分页，排序等多个方法，算作一类方法）。标识的含义和前文中 entity 的标识是同一个含义，在我个人的理解中，身份证可以作为一个用户的标识（这取决于你的设计，同样的逻辑还有订单中有业务含义的订单编号，保单中的投保单号等等），在数据库中，id 也可以作为标识。findBy 名称为什么不值得推崇，因为 name 并不是 User 的标识，名字可能会重复，只有在特定的现场场景中，名字才能具体对应到人。那应该如何完成“根据姓名查找可能的用户”这一需求呢？最方便的改造是使用 Criteria，Predicate 来完成视图的查询，哪怕只有一个非标识条件。在更完善的 CQRS 架构中，视图的查询则应该交由专门的 View 层去做，可以是数据库，可以是 ES。findByUserId 不值得推崇则是因为他违背了聚合根模式（下文会介绍），User 的 Repository 只应该返回 User 对象。

软件设计初期，你是不是还在犹豫：是应该先设计数据库呢，还是应该设计实体呢？在 Domain-Driven 的指导下，你应当放弃 Data-Driven。

模式 聚合和聚合根

难住我的还有英文单词，初识这个概念时，忍不住发问：Aggregate 是个啥。文中使用聚合的概念，来描述对象之间的关联，采用合适的聚合策略，可以避免一个很长，很深的对象引用路径。对划分模块也有很大的指导意义。

在微服务中我们常说划分服务模块，在领域驱动设计中，我们常说划分限界上下文。在面向对象的世界里，用抽象来封装模型中的引用，聚合就是指一组相关对象的集合，我们把它作为数据修改的单元。每个聚合都有一个聚合根 (root) 和一个边界(boundary)。边界定义了聚合内部有什么，而根则是一个特定的 entity，两个聚合之间，只允许维护根引用，只能通过根引用去向深入引用其他引用变量。

例子还是沿用电商系统中的订单和商品模块。在聚合模式中，订单不能够直接关联到商品的规格信息，如果一定要查询，则应该通过订单关联到的商品，由商品去访问商品规格。在这个例子中，订单和商品分别是两个边界，而订单模块中的订单 entity 和商品模块中的商品 entity 就是分别是各自模块的 root。遵循这个原则，可以使我们模块关系不那么的盘根错节，这也是众多领域驱动文章中不断强调的划分限界上下文是第一要义。

模式 包结构

微服务有诸多的模块，而每个模块并不一定是那么的单一职责，比模块更细的分层，便是包的分层。我在阅读中，隐隐觉得这其中蕴含着一层哲学，但是几乎没有文章尝试解读它。领域驱动设计将其单独作为了一个模式进行了论述，篇幅不小。重点就是论述了一个思想：包结构应当具有高内聚性。

这次以一个真实的案例来介绍一下对高内聚的包结构的理解，项目使用 maven 多 module 搭建。我曾经开发过一个短信邮件平台模块，它在整个微服务系统中有两个职责，一：负责为其他模块提供短信邮件发送的远程调用接口，二：有一个后台页面，可以让管理员自定义发送短信，并且可以浏览全部的一，二两种类型发送的短信邮件记录。

在设计包结构之前，先是设计微服务模块。
| module 名 | 说明 | package 类型 | 顶级包名 |
| ——- | ————— | ————– | ———————— |
| api | api 接口定义，用于暴露服务 | jar | sinosoftgz.message.api |
| app | api 实现者，真正的服务提供者 | executable jar | sinosoftgz.message.app |
| admin | 管理端应用 | executable jar | sinosoftgz.message.admin |
| model | 实体 | jar | sinosoftgz.message.model |
api 层定义了一系列的接口和接口依赖的一些 java bean，model 层也就是我们的领域层。这两个模块都会打成 jar 包，外部服务依赖 api，api 则由 app 模块使用 rpc 框架实现远程调用。admin 和 app 连接同一个数据源，可以查询出短信邮件记录，admin 需要自定义发送短信也是通过 rpc 调用。简单介绍完了这个项目后，重点来分析下需求，来看看如何构建包结构。
mvc 分层天然将 controller，service，model，config 层分割开，这符合 DDD 所推崇的分层架构模式（这个模式在原文中有描述，但我觉得和现在耳熟能详的分层结构没有太大的出入，所以没有放到本文中介绍），而我们的业务需求也将短信和邮件这两个领域拆分开了。那么，到底是 mvc 应该包含业务包结构呢？还是说业务包结构包含 mvc 呢？

mvc 高于业务分层

// 不够好的分层
sinosoftgz.message.admin
	config
		CommonConfig.java
	service
		CommonService.java
		mail
			MailTemplateService.java
			MailMessageService.java
		sms
			SmsTemplateService.java
			SmsMessageService.java
	web
		IndexController.java
		mail
			MailTemplateController.java
			MailMessageController.java
		sms
			SmsTemplateController.java
			SmsMessageController.java
	MessageAdminApp.java

业务分层包含 mvc

// 高内聚的分层
sinosoftgz.message.admin
	config
		CommonConfig.java
	service
		CommonService.java
	web
		IndexController.java
	mail
	    config
	        MailConfig.java
		service
			MailTemplateService.java
			MailMessageService.java
		web
			MailTemplateController.java
			MailMessageController.java
	sms
	    config
	        Smsconfig.java
		service
			SmsTemplateService.java
			SmsMessageService.java
		web
			SmsTemplateController.java
			SmsMessageController.java
	MessageAdminApp.java

业务并不是特别复杂，但应该可以发现第二种（业务分层包含 mvc）的包结构，才是一种高内聚的包结构。第一种分层会让人有一种将各个业务模块（如 mail 和 sms）的 service 和 controller 隔离开了的感觉，当模块更多，每个模块的内容更多，这个“隔得很远”的不适感会逐渐侵蚀你的开发速度。一种更加低内聚的反例是不用包分层，仅仅依赖前缀区分，由于在项目开发中真的发现同事写出了这样的代码，我觉得还是有必要拿出来说一说：

// 反例
sinosoftgz.message.admin
	config
		CommonConfig.java
		MailConfig.java
		Smsconfig.java
	service
		CommonService.java
		MailTemplateService.java
		MailMessageService.java
		SmsTemplateService.java
		SmsMessageService.java
	web
		IndexController.java
		MailTemplateController.java
		MailMessageController.java
		SmsTemplateController.java
		SmsMessageController.java     
	MessageAdminApp.java

这样的设计会导致 web 包越来越庞大，逐渐变得臃肿，是什么使项目僵化，项目经理为何一看到代码就头疼，规范的高内聚的包结构，遵循业务 >mvc 的原则，可以知道我们的项目庞大却有条理。

其他模式

《领域驱动设计》这本书介绍了众多的模式，上面只是介绍了一部分重要的模式，后续我会结合各个模式，尽量采用最佳实践 + 浅析设计的方式来解读。

微服务之于领域驱动设计的一点思考

技术架构诚然重要，但不可忽视领域拆解和业务架构，《领域驱动设计》中的诸多失败，成功案例的总结，是支撑其理论知识的基础，最终汇聚成众多的模式。在火爆的微服务架构潮流下，我也逐渐意识到微服务不仅仅是技术的堆砌，更是一种设计，一门艺术。我的本科论文本想就微服务架构进行论述，奈何功底不够，最后只能改写成一篇分布式网站设计相关的文章，虽然是一个失败的过程，但让我加深了对微服务的认识。如今结合领域驱动设计，更加让我确定，技术方案始终有代替方案，决定微服务的不是框架的选择，不仅仅是 restful 或者 rpc 的接口设计风格的抉择，而更应该关注拆解，领域，限界上下文，聚合根等等一系列事物，这便是我所理解的领域驱动设计对微服务架构的指导意义。

参考文章

多研究些架构，少谈些框架 —- 曹祖鹏

DDD 领域驱动设计基本理论知识总结 - netfocus

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