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<div class="book-post">
<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>领域驱动设计在互联网业务开发中的实践</h1>
<p>至少30年以前，一些软件设计人员就已经意识到领域建模和设计的重要性，并形成一种思潮，Eric Evans将其定义为领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称DDD）。在互联网开发“小步快跑，迭代试错”的大环境下，DDD似乎是一种比较“古老而缓慢”的思想。然而，由于互联网公司也逐渐深入实体经济，业务日益复杂，我们在开发中也越来越多地遇到传统行业软件开发中所面临的问题。本文就先来讲一下这些问题，然后再尝试在实践中用DDD的思想来解决这些问题。</p>
<h2>过度耦合</h2>
<p>业务初期，我们的功能大都非常简单，普通的CRUD就能满足，此时系统是清晰的。随着迭代的不断演化，业务逻辑变得越来越复杂，我们的系统也越来越冗杂。模块彼此关联，谁都很难说清模块的具体功能意图是啥。修改一个功能时，往往光回溯该功能需要的修改点就需要很长时间，更别提修改带来的不可预知的影响面。</p>
<p>下图是一个常见的系统耦合病例。</p>
<p><img src="assets/8a1f7d38.svg" alt="服务耦合示意图" /></p>
<p>服务耦合示意图</p>
<p>订单服务接口中提供了查询、创建订单相关的接口，也提供了订单评价、支付、保险的接口。同时我们的表也是一个订单大表，包含了非常多字段。在我们维护代码时，牵一发而动全身，很可能只是想改下评价相关的功能，却影响到了创单核心路径。虽然我们可以通过测试保证功能完备性，但当我们在订单领域有大量需求同时并行开发时，改动重叠、恶性循环、疲于奔命修改各种问题。</p>
<p>上述问题，归根到底在于系统架构不清晰，划分出来的模块内聚度低、高耦合。</p>
<p>有一种解决方案，按照演进式设计的理论，让系统的设计随着系统实现的增长而增长。我们不需要作提前设计，就让系统伴随业务成长而演进。这当然是可行的，敏捷实践中的重构、测试驱动设计及持续集成可以对付各种混乱问题。重构——保持行为不变的代码改善清除了不协调的局部设计，测试驱动设计确保对系统的更改不会导致系统丢失或破坏现有功能，持续集成则为团队提供了同一代码库。</p>
<p>在这三种实践中，重构是克服演进式设计中大杂烩问题的主力，通过在单独的类及方法级别上做一系列小步重构来完成。我们可以很容易重构出一个独立的类来放某些通用的逻辑，但是你会发现你很难给它一个业务上的含义，只能给予一个技术维度描绘的含义。这会带来什么问题呢？新同学并不总是知道对通用逻辑的改动或获取来自该类。显然，制定项目规范并不是好的idea。我们又闻到了代码即将腐败的味道。</p>
<p>事实上，你可能意识到问题之所在。在解决现实问题时，我们会将问题映射到脑海中的概念模型，在模型中解决问题，再将解决方案转换为实际的代码。上述问题在于我们解决了设计到代码之间的重构，但提炼出来的设计模型，并不具有实际的业务含义，这就导致在开发新需求时，其他同学并不能很自然地将业务问题映射到该设计模型。设计似乎变成了重构者的自娱自乐，代码继续腐败，重新重构……无休止的循环。</p>
<p>用DDD则可以很好地解决领域模型到设计模型的同步、演化，最后再将反映了领域的设计模型转为实际的代码。</p>
<p>注：模型是我们解决实际问题所抽象出来的概念模型，领域模型则表达与业务相关的事实；设计模型则描述了所要构建的系统。</p>
<h2>贫血症和失忆症</h2>
<blockquote>
<p><strong>贫血领域对象</strong></p>
<p>贫血领域对象（Anemic Domain Object）是指仅用作数据载体，而没有行为和动作的领域对象。</p>
</blockquote>
<p>在我们习惯了J2EE的开发模式后，Action/Service/DAO这种分层模式，会很自然地写出过程式代码，而学到的很多关于OO理论的也毫无用武之地。使用这种开发方式，对象只是数据的载体，没有行为。以数据为中心，以数据库ER设计作驱动。分层架构在这种开发模式下，可以理解为是对数据移动、处理和实现的过程。</p>
<p>以笔者最近开发的系统抽奖平台为例：</p>
<ul>
<li>场景需求</li>
</ul>
<p>奖池里配置了很多奖项，我们需要按运营预先配置的概率抽中一个奖项。 实现非常简单，生成一个随机数，匹配符合该随机数生成概率的奖项即可。</p>
<ul>
<li>贫血模型实现方案</li>
</ul>
<p>先设计奖池和奖项的库表配置。</p>
<p><img src="assets/3acb8bbe.svg" alt="抽奖ER图" /></p>
<p>抽奖ER图</p>
<ul>
<li>设计AwardPool和Award两个对象，只有简单的get和set属性的方法</li>
</ul>
<pre><code class="language-java">class AwardPool {
int awardPoolId;
List<Award> awards;
public List<Award> getAwards() {
return awards;
}
public void setAwards(List<Award> awards) {
this.awards = awards;
}
......
}
class Award {
int awardId;
int probability;//概率
......
}
</code></pre>
<ul>
<li>Service代码实现</li>
</ul>
<p>设计一个LotteryService，在其中的drawLottery()方法写服务逻辑</p>
<pre><code class="language-java">AwardPool awardPool = awardPoolDao.getAwardPool(poolId);//sql查询，将数据映射到AwardPool对象
for (Award award : awardPool.getAwards()) {
//寻找到符合award.getProbability()概率的award
}
</code></pre>
<ul>
<li>按照我们通常思路实现，可以发现：在业务领域里非常重要的抽奖，我的业务逻辑都是写在Service中的，Award充其量只是个数据载体，没有任何行为。**简单的业务系统采用这种贫血模型和过程化设计是没有问题的，**但在业务逻辑复杂了，业务逻辑、状态会散落到在大量方法中，原本的代码意图会渐渐不明确，我们将这种情况称为由贫血症引起的失忆症。</li>
</ul>
<p>更好的是采用领域模型的开发方式，将数据和行为封装在一起，并与现实世界中的业务对象相映射。各类具备明确的职责划分，将领域逻辑分散到领域对象中。继续举我们上述抽奖的例子，使用概率选择对应的奖品就应当放到AwardPool类中。</p>
<h2>软件系统复杂性应对</h2>
<p>解决<strong>复杂和大规模软件</strong>的武器可以被粗略地归为三类：抽象、分治和知识。</p>
<p><strong>分治</strong> 把问题空间分割为规模更小且易于处理的若干子问题。分割后的问题需要足够小，以便一个人单枪匹马就能够解决他们；其次，必须考虑如何将分割后的各个部分装配为整体。分割得越合理越易于理解，在装配成整体时，所需跟踪的细节也就越少。即更容易设计各部分的协作方式。评判什么是分治得好，即高内聚低耦合。</p>
<p><strong>抽象</strong> 使用抽象能够精简问题空间，而且问题越小越容易理解。举个例子，从北京到上海出差，可以先理解为使用交通工具前往，但不需要一开始就想清楚到底是高铁还是飞机，以及乘坐他们需要注意什么。</p>
<p><strong>知识</strong> 顾名思义，DDD可以认为是知识的一种。</p>
<p>DDD提供了这样的知识手段，让我们知道如何抽象出限界上下文以及如何去分治。</p>
<h2>与微服务架构相得益彰</h2>
<p>微服务架构众所周知，此处不做赘述。我们创建微服务时，需要创建一个高内聚、低耦合的微服务。而DDD中的限界上下文则完美匹配微服务要求，可以将该限界上下文理解为一个微服务进程。</p>
<p>上述是从更直观的角度来描述两者的相似处。</p>
<p>在系统复杂之后，我们都需要用分治来拆解问题。一般有两种方式，技术维度和业务维度。技术维度是类似MVC这样，业务维度则是指按业务领域来划分系统。</p>
<p>微服务架构更强调从业务维度去做分治来应对系统复杂度，而DDD也是同样的着重业务视角。 如果<strong>两者在追求的目标（业务维度）达到了上下文的统一</strong>，那么在具体做法上有什么联系和不同呢？</p>
<p>我们将架构设计活动精简为以下三个层面：</p>
<ul>
<li>业务架构——根据业务需求设计业务模块及其关系</li>
<li>系统架构——设计系统和子系统的模块</li>
<li>技术架构——决定采用的技术及框架</li>
</ul>
<p>以上三种活动在实际开发中是有先后顺序的，但不一定孰先孰后。在我们解决常规套路问题时，我们会很自然地往熟悉的分层架构套（先确定系统架构），或者用PHP开发很快（先确定技术架构），在业务不复杂时，这样是合理的。</p>
<p>跳过业务架构设计出来的架构关注点不在业务响应上，可能就是个大泥球，在面临需求迭代或响应市场变化时就很痛苦。</p>
<p><strong>DDD的核心诉求就是将业务架构映射到系统架构上，在响应业务变化调整业务架构时，也随之变化系统架构。而微服务追求业务层面的复用，设计出来的系统架构和业务一致；在技术架构上则系统模块之间充分解耦，可以自由地选择合适的技术架构，去中心化地治理技术和数据。</strong></p>
<p>可以参见下图来更好地理解双方之间的协作关系：</p>
<p><img src="assets/b03f17c7.svg" alt="DDD与微服务关系" /></p>
<p>DDD与微服务关系</p>
<p>我们将通过上文提到的抽奖平台，来详细介绍我们如何通过DDD来解构一个中型的基于微服务架构的系统，从而做到系统的高内聚、低耦合。</p>
<p>首先看下抽奖系统的大致需求： 运营——可以配置一个抽奖活动，该活动面向一个特定的用户群体，并针对一个用户群体发放一批不同类型的奖品（优惠券，激活码，实物奖品等）。 用户-通过活动页面参与不同类型的抽奖活动。</p>
<p>设计领域模型的一般步骤如下：</p>
<ol>
<li>根据需求划分出初步的领域和限界上下文，以及上下文之间的关系；</li>
<li>进一步分析每个上下文内部，识别出哪些是实体，哪些是值对象；</li>
<li>对实体、值对象进行关联和聚合，划分出聚合的范畴和聚合根；</li>
<li>为聚合根设计仓储，并思考实体或值对象的创建方式；</li>
<li>在工程中实践领域模型，并在实践中检验模型的合理性，倒推模型中不足的地方并重构。</li>
</ol>
<h2>战略建模</h2>
<p>战略和战术设计是站在DDD的角度进行划分。战略设计侧重于高层次、宏观上去划分和集成限界上下文，而战术设计则关注更具体使用建模工具来细化上下文。</p>
<h3>领域</h3>
<p>现实世界中，领域包含了问题域和解系统。一般认为软件是对现实世界的部分模拟。在DDD中，解系统可以映射为一个个限界上下文，限界上下文就是软件对于问题域的一个特定的、有限的解决方案。</p>
<h3>限界上下文</h3>
<blockquote>
<p><strong>限界上下文</strong></p>
<p>一个由显示边界限定的特定职责。领域模型便存在于这个边界之内。在边界内，每一个模型概念，包括它的属性和操作，都具有特殊的含义。</p>
</blockquote>
<p>一个给定的业务领域会包含多个限界上下文，想与一个限界上下文沟通，则需要通过显示边界进行通信。系统通过确定的限界上下文来进行解耦，而每一个上下文内部紧密组织，职责明确，具有较高的内聚性。</p>
<p>一个很形象的隐喻：细胞质所以能够存在，是因为细胞膜限定了什么在细胞内，什么在细胞外，并且确定了什么物质可以通过细胞膜。</p>
<h3>划分限界上下文</h3>
<p>划分限界上下文，不管是Eric Evans还是Vaughn Vernon，在他们的大作里都没有怎么提及。</p>
<p>显然我们不应该按技术架构或者开发任务来创建限界上下文，应该按照语义的边界来考虑。</p>
<p><strong>我们的实践是，考虑产品所讲的通用语言，从中提取一些术语称之为概念对象，寻找对象之间的联系；或者从需求里提取一些动词，观察动词和对象之间的关系；我们将紧耦合的各自圈在一起，观察他们内在的联系，从而形成对应的界限上下文。形成之后，我们可以尝试用语言来描述下界限上下文的职责，看它是否清晰、准确、简洁和完整。简言之，限界上下文应该从需求出发，按领域划分。</strong></p>
<p>前文提到，我们的用户划分为运营和用户。其中，运营对抽奖活动的配置十分复杂但相对低频。用户对这些抽奖活动配置的使用是高频次且无感知的。根据这样的业务特点，我们首先将抽奖平台划分为C端抽奖和M端抽奖管理平台两个子域，让两者完全解耦。</p>
<p><img src="assets/f9976e81.svg" alt="抽奖平台领域" /></p>
<p>抽奖平台领域</p>
<p>在确认了M端领域和C端的限界上下文后，我们再对各自上下文内部进行限界上下文的划分。下面我们用C端进行举例。</p>
<p>产品的需求概述如下：</p>
<pre><code>1. 抽奖活动有活动限制，例如用户的抽奖次数限制，抽奖的开始和结束的时间等；
2. 一个抽奖活动包含多个奖品，可以针对一个或多个用户群体；
3. 奖品有自身的奖品配置，例如库存量，被抽中的概率等，最多被一个用户抽中的次数等等；
4. 用户群体有多种区别方式，如按照用户所在城市区分，按照新老客区分等；
5. 活动具有风控配置，能够限制用户参与抽奖的频率。