0 文章概述
领域驱动设计DDD是一段时间以来比较流行的概念,刚开始接触时觉得概念很多,并且比较难以落地。本文就来分析探讨DDD落地时需要关注的六个问题,并通过一个足球运动员信息管理系统案例分析落地的六个步骤。
1 六个问题
1.1 为什么使用
DDD方法论的核心是将问题不断分解,把大问题分解为小问题,大业务分解小领域,简而言之就是分而治之,各个击破。
分而治之是指直接面对大业务我们无从下手,需要按照一定方法进行分解,分解为高内聚的小领域,使得业务有边界清晰,而这些小领域是我们有能力处理的,这就是领域驱动设计的核心。
各个击破是指当问题被拆分为小领域后,因为小领域业务内聚,其子领域高度相关,我们在技术维度可以对其进行详细设计,在管理维度可以按照领域对项目进行分工。需要指出DDD不能替代详细设计,DDD是为了更清晰地详细设计。
在微服务流行的互联网行业,当业务逐渐复杂时,技术人员需要解决如何划分微服务边界的问题,DDD这种清晰化业务边界的特性正好可以用来解决这个问题。
1.2 方法与目标
我们的目标是将业务划分清晰的边界,而DDD是达成目标的有效方法之一,这一点是需要格外注意的。DDD是方法不是目标,不需要为了使用而使用。例如业务模型比较简单可以很容易分析的业务就不需要使用DDD,还有一些目标是快速验证类型的项目,追求短平快,前期可能也不需要使用领域驱动设计。
1.3 整体与局部
领域可以划分多个子领域,子域可以再划分多个子子域,限界上下文本质上也是一种子子域,那么在业务分解时一个业务模块到底是领域、子域还是子子域?
我认为不用纠结在这个问题,因为这取决于看待这个模块的角度。你认为整体可能是别人的局部,你认为的局部可能是别人的整体,叫什么名字不重要,最重要的是按照高内聚的原则将业务高度相关的模块收敛在一起。
1.4 粒度粗与细
业务划分粒度的粗细并没有统一的标准,还是要根据业务需要、开发资源、技术实力等因素综合考量。例如微服务拆分过细反而会增加开发、部署和维护的复杂度,但是拆分过粗可能会导致大量业务高度耦合,开发部署起来是挺快的,但是缺失可维护性和可扩展性,这需要根据实际情况做出权衡。
1.5 领域与数据
领域对象与数据对象一个重要的区别是值对象存储方式。在讨论领域对象和数据对象之前,我们首先讨论实体和值对象这一组概念。实体是具有唯一标识的对象,而唯一标识会伴随实体对象整个生命周期并且不可变更。值对象本质上是属性的集合,并没有唯一标识。
领域对象在包含值对象的同时也保留了值对象的业务含义,而数据对象可以使用更加松散的结构保存值对象,简化数据库设计。
现在假设我们需要管理足球运动员信息,对应的领域模型和数据模型应该如何设计?姓名、身高、体重是一名运动员本质属性,加上唯一编号可以对应实体对象。跑动距离,传球成功率,进球数是运动员比赛中的表现,这些属性的集合可以对应值对象。
值对象在数据对象中可以用松散的数据结构进行存储,而值对象在领域对象中需要保留其业务含义如下图所示:
我们根据图示编写领域对象与数据对象代码:
// 数据对象 public class FootballPlayerDO { private Long id; private String name; private Integer height; private Integer weight; private String gamePerformance; } // 领域对象 public class FootballPlayerDMO { private Long id; private String name; private Integer height; private Integer weight; private GamePerformanceVO gamePerformanceVO; } public class GamePerformanceVO { private Double runDistance; private Double passSuccess; private Integer scoreNum; }
1.6 抽象与灵活
抽象的核心是找相同,对不同事物提取公因式。实现的核心是找不同,扩展各自的属性和特点,体现了灵活性。例如模板方法设计模式正是用抽象构建框架,用实现扩展细节。
我们再回到数据模型的讨论,可以发现脚本化是一种拓展灵活性的方式,脚本化不仅指使用groovy、QLExpress脚本增强系统灵活性,还包括松散可扩展的数据结构。数据模型抽象出了姓名、身高、体重这些基本属性,对于频繁变化的比赛表现属性,这些属性值可能经常变化,甚至属性本身也是经常变化,例如可能会加上射门次数,突破次数等,所以采用松散的JSON数据结构进行存储。
2 六个步骤
工程理论总是要落地的,落地也是需要一些步骤和方法的。本文我们一起分析一个足球运动员信息管理系统,目标是管理运动员从转会到上场比赛整条链路信息,这个系统大家应该也都没有接触过,我们一起来分析。需要说明本实例着重演示DDD方法论如何落地,业务细节可能并不能面面俱到。
2.1 流程梳理
梳理流程有两个问题需要考虑,第一个问题是从什么视角去梳理?因为不同的人看到的流程是不一样的。答案是取决于系统需要解决的是什么问题,因为我们要管理运动员从转会到上场比赛整条链路信息,所以从运动员视角出发是一个合适的选择。
第二个问题是对业务不熟悉怎么办?因为我们不是体育和运动专家,并不清楚整条链路的业务细节。答案是梳理流程时一定要有业务专家在场,因为没有真实业务细节,无法领域驱动设计。同理在互联网梳理复杂业务流程时,一定要有对相关业务熟悉的产品经理或者运营一起参与。
假设足球业务专家梳理出了业务流程,运动员提出转会,协商一致后到新俱乐部体检,体检通过就进行签约。进入新俱乐部后进行训练,训练指标达标后上场比赛,赛后参加新闻发布会。
2.2 四色建模
(1) 时标对象
四色建模第一种颜色是红色,表示时标对象。时标对象是四色建模最重要的对象,可以理解为核心业务单据。在业务进行过程中一定要对关键业务留下单据,通过这些单据可以追溯出整个业务流程。
时标对象具有两个特点:第一是事实不可变性,记录了过去某个时间点或时间段内发生的事实。第二是责任可追溯性,记录了管理者关注的信息。现在我们分析本系统时标对象有哪些,需要留下哪些核心业务单据。
转会对应转会单据,体检对应体检单据,签合同对应合同单据,训练对应训练指标单据,比赛对应比赛指标单据,新闻发布会对应采访单据。根据分析绘制如下时标对象:
(2) 参与方、地、物
这三类对象在四色建模中用绿色表示,我们以电商场景为例进行说明。用户支付购买商家的商品时,用户和商家是参与方。物流系统发货时配送单据需要有配送地址对象,地址对象就是地。订单需要商品对象,物流配送需要有货品,商品和货品就是物。
我们分析本例可以知道参与方包含总经理、队医、教练、球迷、记者,地包含训练地址、比赛地址、采访地址,物包含签名球衣和签名足球:
(3) 角色对象
在四色建模中用黄色表示,这类对象表示参与方、地、物是以什么角色参与到业务流程:
(4) 描述对象
我们可以为对象增加相关描述信息,在四色建模中用蓝色表示:
2.3 划分领域
在四色建模过程中我们体会到时标对象是最重要的对象,因为其承载了业务系统核心单据。在划分领域时我们同样离不开时标对象,通过收敛相关时标对象划分领域。
2.4 领域事件
当业务系统发生一件事情时,如果本领域或其它领域有后续动作跟进,那么我们把这件事情称为领域事件,这个事件需要被感知。
例如球员比赛受伤了,这是比赛子域事件,但是医疗和训练子域是需要感知的,那么比赛子域就发出一个事件,医疗和训练子域会订阅。
例如球员比赛取得进球,这也是比赛子域事件,但是训练和合同子域也会关注这个事件,所以比赛子域也会发出一个比赛进球事件,训练和合同子域会订阅。
通过事件交互有一个问题需要注意,通过事件订阅实现业务只能采用最终一致性,需要放弃强一致性,这一点可能会引入新的复杂度需要权衡。
2.5 项目搭建
(1) API
接口层:提供面向外部接口声明和DTO对象
(2) controller
访问层:提供HTTP访问入口
(3) service
业务层:领域层和业务层都包含业务,但是用途不同。业务层可以组合不同领域业务,并且可以增加流控、监控、日志、权限控制切面,相较于领域层更为丰富,提供BO对象
(4) domain
领域层:提供DMO(DomainObject)、VO、事件、数据访问对象,核心是按照领域进行分包,领域内高内聚,领域间低耦合
(5) dependency
外部访问层:在这个模块中调用外部RPC服务,解析返回码和返回数据
(6) infrastructure
基础层:包含基础功能,例如缓存工具,消息队列,分布式锁,消息发送等功能
我们展开领域层进行分析。领域层的核心是按照领域进行分包,并且提供DMO、VO、事件、数据访问对象,领域内高内聚,领域间低耦合,例如domain1对应合同子域,domain2对应训练子域,domain3对应合同子域。
2.6 详细设计
目前为止领域已经确定了,现在可以根据领域划分任务了,组内成员分别负责一个或多个领域进行详细设计,这个阶段就是大家非常熟悉的用例图,活动图,时序图,数据库设计,接口设计的用武之地。需要说明的是领域驱动设计不是取代详细设计,而是为了更清晰地详细设计。
3 文章总结
本文探讨了DDD落地时需要关注的六个问题,并通过一个足球运动员信息管理系统案例落地了六个步骤。在实际应用中各业务形态千差万别,但是方法论却可以通用,我们需要明确DDD核心是分而治之各个击破,并配合一些经过检验的有效方法进行建模,希望本文对大家有所帮助。
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