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领域驱动设计在互联网业务开发中的实践
 
371 次浏览     评价:  
 2018-7-23 
 
编辑推荐:

本文来自cnblogs,介绍了开发中遇到传统行业软件面临的问题,然后再尝试在实践中用DDD的思想来解决这些问题。

前言

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。

问题

过度耦合

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。

下图是一个常见的系统耦合病例。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

贫血症和失忆症

贫血领域对象

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。

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。

以笔者最近开发的系统抽奖平台为例:

场景需求

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。

贫血模型实现方案

先设计奖池和奖项的库表配置。

设计AwardPool和Award两个对象,只有简单的get和set属性的方法

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
......
}

Service代码实现

设计一个LotteryService,在其中的drawLottery()方法写服务逻辑

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
}

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。

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。

为什么选择DDD

软件系统复杂性应对

解决复杂和大规模软件的武器可以被粗略地归为三类:抽象、分治和知识。

分治 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。

抽象 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,以及乘坐它们需要注意什么。

知识 顾名思义,DDD可以认为是知识的一种。

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。

与微服务架构相得益彰

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。

上述是从更直观的角度来描述两者的相似处。

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。

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。

如果两者在追求的目标(业务维度)达到了上下文的统一,那么在具体做法上有什么联系和不同呢?

我们将架构设计活动精简为以下三个层面:

业务架构——根据业务需求设计业务模块及其关系

系统架构——设计系统和子系统的模块

技术架构——决定采用的技术及框架

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。

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。

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。

可以参见下图来更好地理解双方之间的协作关系:

如何实践DDD

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。

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。

设计领域模型的一般步骤如下:

1.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;

2.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;

3.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;

4.为聚合根设计仓储,并思考实体或值对象的创建方式;

5.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。

战略建模

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。

领域

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。

限界上下文

一个由显式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。

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,则需要通过显式边界进行通信。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。

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。

划分限界上下文

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。

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。

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,从而形成对应的限界上下文。形成之后,我们可以尝试用语言来描述下限界上下文的职责,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。

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。

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。

产品的需求概述如下:

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。

根据产品的需求,我们提取了一些关键性的概念作为子域,形成我们的限界上下文。

首先,抽奖上下文作为整个领域的核心,承担着用户抽奖的核心业务,抽奖中包含了奖品和用户群体的概念。

在设计初期,我们曾经考虑划分出抽奖和发奖两个领域,前者负责选奖,后者负责将选中的奖品发放出去。但在实际开发过程中,我们发现这两部分的逻辑紧密连接,难以拆分。并且单纯的发奖逻辑足够简单,仅仅是调用第三方服务进行发奖,不足以独立出来成为一个领域。

对于活动的限制,我们定义了活动准入的通用语言,将活动开始/结束时间,活动可参与次数等限制条件都收拢到活动准入上下文中。

对于抽奖的奖品库存量,由于库存的行为与奖品本身相对解耦,库存关注点更多是库存内容的核销,且库存本身具备通用性,可以被奖品之外的内容使用,因此我们定义了独立的库存上下文。

由于C端存在一些刷单行为,我们根据产品需求定义了风控上下文,用于对活动进行风控。

最后,活动准入、风控、抽奖等领域都涉及到一些次数的限制,因此我们定义了计数上下文。

可以看到,通过DDD的限界上下文划分,我们界定出抽奖、活动准入、风控、计数、库存等五个上下文,每个上下文在系统中都高度内聚。

上下文映射图

在进行上下文划分之后,我们还需要进一步梳理上下文之间的关系。

康威(梅尔·康威)定律

任何组织在设计一套系统(广义概念上的系统)时,所交付的设计方案在结构上都与该组织的沟通结构保持一致。

康威定律告诉我们,系统结构应尽量的与组织结构保持一致。这里,我们认为团队结构(无论是内部组织还是团队间组织)就是组织结构,限界上下文就是系统的业务结构。因此,团队结构应该和限界上下文保持一致。

梳理清楚上下文之间的关系,从团队内部的关系来看,有如下好处:

1.任务更好拆分,一个开发人员可以全身心的投入到相关的一个单独的上下文中;

2.沟通更加顺畅,一个上下文可以明确自己对其他上下文的依赖关系,从而使得团队内开发直接更好的对接。

从团队间的关系来看,明确的上下文关系能够带来如下帮助:

1.每个团队在它的上下文中能够更加明确自己领域内的概念,因为上下文是领域的解系统;

2.对于限界上下文之间发生交互,团队与上下文的一致性,能够保证我们明确对接的团队和依赖的上下游。

限界上下文之间的映射关系

合作关系(Partnership):两个上下文紧密合作的关系,一荣俱荣,一损俱损。

共享内核(Shared Kernel):两个上下文依赖部分共享的模型。

客户方-供应方开发(Customer-Supplier Development):上下文之间有组织的上下游依赖。

遵奉者(Conformist):下游上下文只能盲目依赖上游上下文。

防腐层(Anticorruption Layer):一个上下文通过一些适配和转换与另一个上下文交互。

开放主机服务(Open Host Service):定义一种协议来让其他上下文来对本上下文进行访问。

发布语言(Published Language):通常与OHS一起使用,用于定义开放主机的协议。

大泥球(Big Ball of Mud):混杂在一起的上下文关系,边界不清晰。

另谋他路(Separate Way):两个完全没有任何联系的上下文。

上文定义了上下文映射间的关系,经过我们的反复斟酌,抽奖平台上下文的映射关系图如下:

由于抽奖,风控,活动准入,库存,计数五个上下文都处在抽奖领域的内部,所以它们之间符合“一荣俱荣,一损俱损”的合作关系(PartnerShip,简称PS)。

同时,抽奖上下文在进行发券动作时,会依赖券码、平台券、外卖券三个上下文。抽奖上下文通过防腐层(Anticorruption Layer,ACL)对三个上下文进行了隔离,而三个券上下文通过开放主机服务(Open Host Service)作为发布语言(Published Language)对抽奖上下文提供访问机制。

通过上下文映射关系,我们明确的限制了限界上下文的耦合性,即在抽奖平台中,无论是上下文内部交互(合作关系)还是与外部上下文交互(防腐层),耦合度都限定在数据耦合(Data Coupling)的层级。

战术建模——细化上下文

梳理清楚上下文之间的关系后,我们需要从战术层面上剖析上下文内部的组织关系。首先看下DDD中的一些定义。

实体

当一个对象由其标识(而不是属性)区分时,这种对象称为实体(Entity)。

例:最简单的,公安系统的身份信息录入,对于人的模拟,即认为是实体,因为每个人是独一无二的,且其具有唯一标识(如公安系统分发的身份证号码)。

在实践上建议将属性的验证放到实体中。

值对象

当一个对象用于对事务进行描述而没有唯一标识时,它被称作值对象(Value Object)。

例:比如颜色信息,我们只需要知道{"name":"黑色","css":"#000000"}这样的值信息就能够满足要求了,这避免了我们对标识追踪带来的系统复杂性。

值对象很重要,在习惯了使用数据库的数据建模后,很容易将所有对象看作实体。使用值对象,可以更好地做系统优化、精简设计。

它具有不变性、相等性和可替换性。

在实践中,需要保证值对象创建后就不能被修改,即不允许外部再修改其属性。在不同上下文集成时,会出现模型概念的公用,如商品模型会存在于电商的各个上下文中。在订单上下文中如果你只关注下单时商品信息快照,那么将商品对象视为值对象是很好的选择。

聚合根

Aggregate(聚合)是一组相关对象的集合,作为一个整体被外界访问,聚合根(Aggregate Root)是这个聚合的根节点。

聚合是一个非常重要的概念,核心领域往往都需要用聚合来表达。其次,聚合在技术上有非常高的价值,可以指导详细设计。

聚合由根实体,值对象和实体组成。

如何创建好的聚合?

边界内的内容具有一致性:在一个事务中只修改一个聚合实例。如果你发现边界内很难接受强一致,不管是出于性能或产品需求的考虑,应该考虑剥离出独立的聚合,采用最终一致的方式。

设计小聚合:大部分的聚合都可以只包含根实体,而无需包含其他实体。即使一定要包含,可以考虑将其创建为值对象。

通过唯一标识来引用其他聚合或实体:当存在对象之间的关联时,建议引用其唯一标识而非引用其整体对象。如果是外部上下文中的实体,引用其唯一标识或将需要的属性构造值对象。

如果聚合创建复杂,推荐使用工厂方法来屏蔽内部复杂的创建逻辑。

聚合内部多个组成对象的关系可以用来指导数据库创建,但不可避免存在一定的抗阻。如聚合中存在List<值对象>,那么在数据库中建立1:N的关联需要将值对象单独建表,此时是有id的,建议不要将该id暴露到资源库外部,对外隐蔽。

领域服务

一些重要的领域行为或操作,可以归类为领域服务。它既不是实体,也不是值对象的范畴。

当我们采用了微服务架构风格,一切领域逻辑的对外暴露均需要通过领域服务来进行。如原本由聚合根暴露的业务逻辑也需要依托于领域服务。

领域事件

领域事件是对领域内发生的活动进行的建模。

抽奖平台的核心上下文是抽奖上下文,接下来介绍下我们对抽奖上下文的建模。

在抽奖上下文中,我们通过抽奖(DrawLottery)这个聚合根来控制抽奖行为,可以看到,一个抽奖包括了抽奖ID(LotteryId)以及多个奖池(AwardPool),而一个奖池针对一个特定的用户群体(UserGroup)设置了多个奖品(Award)。

另外,在抽奖领域中,我们还会使用抽奖结果(SendResult)作为输出信息,使用用户领奖记录(UserLotteryLog)作为领奖凭据和存根。

谨慎使用值对象

在实践中,我们发现虽然一些领域对象符合值对象的概念,但是随着业务的变动,很多原有的定义会发生变更,值对象可能需要在业务意义具有唯一标识,而对这类值对象的重构往往需要较高成本。因此在特定的情况下,我们也要根据实际情况来权衡领域对象的选型。

DDD工程实现

在对上下文进行细化后,我们开始在工程中真正落地DDD。

模块

模块(Module)是DDD中明确提到的一种控制限界上下文的手段,在我们的工程中,一般尽量用一个模块来表示一个领域的限界上下文。

如代码中所示,一般的工程中包的组织方式为{com.公司名.组织架构.业务.上下文.*},这样的组织结构能够明确的将一个上下文限定在包的内部。

import com .company. team. bussiness. lottery.*;//抽奖上下文
import com. company. team. bussiness. riskcontrol.*; // 风控上下文
import com. company. team. bussiness. counter.*;//计数上下文
import com. company. team. bussiness. condition.*;//活动准入上下文
import com.company.team.bussiness.stock.*;//库存上下文

代码演示1 模块的组织

对于模块内的组织结构,一般情况下我们是按照领域对象、领域服务、领域资源库、防腐层等组织方式定义的。

import com.company. team.bussiness. lottery.domain. valobj. * ;//领域对象-值对象
import com.company. team.bussiness. lottery.domain .entity.* ;//领域对象-实体
import com.company. team.bussiness. lottery.domain. aggregate .* ;//领域对象-聚合根
import com.company.team.bussiness.lottery.service.*;//领域服务
import com.company .team.bussiness.lottery.repo.*;//领域资源库
import com.company .team.bussiness.lottery.facade.*;//领域防腐层

代码演示2 模块的组织

每个模块的具体实现,我们将在下文中展开。

领域对象

前文提到,领域驱动要解决的一个重要的问题,就是解决对象的贫血问题。这里我们用之前定义的抽奖(DrawLottery)聚合根和奖池(AwardPool)值对象来具体说明。

抽奖聚合根持有了抽奖活动的id和该活动下的所有可用奖池列表,它的一个最主要的领域功能就是根据一个抽奖发生场景(DrawLotteryContext),选择出一个适配的奖池,即chooseAwardPool方法。

chooseAwardPool的逻辑是这样的:DrawLotteryContext会带有用户抽奖时的场景信息(抽奖得分或抽奖时所在的城市),DrawLottery会根据这个场景信息,匹配一个可以给用户发奖的AwardPool。

package com.company. team.bussiness. lottery.domain . aggregate ;
import ...;
public class DrawLottery {
private int lotteryId; //抽奖id
private List <AwardPool> awardPools; //奖池列表
//getter & setter
public void setLotteryId(int lotteryId) {
if (id<=0){
throw new IllegalArgumentException ("非法的抽奖id");
}
this.lotteryId = lotteryId;
}
// 根据抽奖入参context选择奖池
public AwardPool chooseAwardPool(DrawLotteryContext context ) {
if (context.getMtCityInfo()!=null) {
return chooseAwardPoolByCityInfo (awardPools, context .getMtCityInfo ());
} else {
return chooseAwardPoolByScore (awardPools, context. getGameScore ());
}
}
//根据抽奖所在城市选择奖池
private AwardPool chooseAwardPoolByCityInfo (List <AwardPool> awardPools, MtCifyInfo cityInfo) {
for (AwardPool awardPool: awardPools) {
if (awardPool.matchedCity (cityInfo.getCityId())) {
return awardPool;
}
}
return null;
}
//根据抽奖活动得分选择奖池
private AwardPool chooseAwardPoolByScore (List <AwardPool> awardPools, int gameScore) {...}
}

代码演示3 DrawLottery

在匹配到一个具体的奖池之后,需要确定最后给用户的奖品是什么。这部分的领域功能在AwardPool内。

package com.company.team.bussiness.lottery.domain.valobj;
import ...;
public class AwardPool {
private String cityIds;//奖池支持的城市
private String scores;//奖池支持的得分
private int userGroupType;//奖池匹配的用户类型
private List <Awrad> awards;//奖池中包含的奖品
//当前奖池是否与城市匹配
public boolean matchedCity (int cityId) {...}
//当前奖池是否与用户得分匹配
public boolean matchedScore (int score) {...}
//根据概率选择奖池
public Award randomGetAward() {
int sumOfProbablity = 0;
for (Award award: awards) {
sumOfProbability + = award.getAwardProbablity();
}
int randomNumber = ThreadLocalRandom .current() . nextInt (sumOfProbablity);
range = 0;
for (Award award: awards) {
range += award.getProbablity();
if (randomNumber<range) {
return award;
}
}
return null;
}
}

代码演示4 AwardPool

与以往的仅有getter、setter的业务对象不同,领域对象具有了行为,对象更加丰满。同时,比起将这些逻辑写在服务内(例如**Service),领域功能的内聚性更强,职责更加明确。

资源库

领域对象需要资源存储,存储的手段可以是多样化的,常见的无非是数据库,分布式缓存,本地缓存等。资源库(Repository)的作用,就是对领域的存储和访问进行统一管理的对象。在抽奖平台中,我们是通过如下的方式组织资源库的。

//数据库资源
import com. company. team. bussiness. lottery. repo. dao. AwardPoolDao;//数据库访问对象-奖池
import com. company. team. bussiness. lottery. repo. dao. AwardDao;//数据库访问对象-奖品
import com. company. team. bussiness. lottery .repo. dao .po. AwardPO;//数据库持久化对象-奖品
import com.company. team. bussiness. lottery. repo. dao . po. AwardPoolPO;//数据库持久化对象-奖池
import com.company. team. bussiness. lottery.repo . cache . DrawLottery CacheAccessObj ; //分布式缓存访问对象-抽奖缓存访问
import com.company. team.bussiness .lottery.repo. repository . DrawLottery Repository ; //资源库访问对象-抽奖资源库

代码演示5 Repository组织结构

资源库对外的整体访问由Repository提供,它聚合了各个资源库的数据信息,同时也承担了资源存储的逻辑(例如缓存更新机制等)。

在抽奖资源库中,我们屏蔽了对底层奖池和奖品的直接访问,而是仅对抽奖的聚合根进行资源管理。代码示例中展示了抽奖资源获取的方法(最常见的Cache Aside Pattern)。

比起以往将资源管理放在服务中的做法,由资源库对资源进行管理,职责更加明确,代码的可读性和可维护性也更强。

package com.company.team.bussiness.lottery.repo;
import ...;
@Repository
public class DrawLotteryRepository {
@ Autowired
private AwardDao awardDao;
@ Autowired
private AwardPoolDao awardPoolDao;
@ AutoWired
private DrawLotteryCacheAccessObj drawLotteryCacheAccessObj;
public DrawLottery getDrawLotteryById(int lotteryId) {
DrawLottery drawLottery = drawLotteryCacheAccessObj .get (lotteryId);
if (drawLottery!=null){
return drawLottery;
}
drawLottery = getDrawLotteyFromDB(lotteryId);
drawLotteryCacheAccessObj .add(lotteryId, drawLottery );
return drawLottery;
}
private DrawLottery getDrawLotteryFromDB (int lotteryId ) {...}
}

代码演示6 DrawLotteryRepository

防腐层

亦称适配层。在一个上下文中,有时需要对外部上下文进行访问,通常会引入防腐层的概念来对外部上下文的访问进行一次转义。

有以下几种情况会考虑引入防腐层:

需要将外部上下文中的模型翻译成本上下文理解的模型。

不同上下文之间的团队协作关系,如果是供奉者关系,建议引入防腐层,避免外部上下文变化对本上下文的侵蚀。

该访问本上下文使用广泛,为了避免改动影响范围过大。

如果内部多个上下文对外部上下文需要访问,那么可以考虑将其放到通用上下文中。

在抽奖平台中,我们定义了用户城市信息防腐层(UserCityInfoFacade),用于外部的用户城市信息上下文(微服务架构下表现为用户城市信息服务)。

以用户信息防腐层举例,它以抽奖请求参数(LotteryContext)为入参,以城市信息(MtCityInfo)为输出。

package com.company.team.bussiness.lottery.facade;
import ...;
@Component
public class UserCityInfoFacade {
@Autowired
private LbsService lbsService; //外部用户城市信息RPC服务
public MtCityInfo getMtCityInfo(LotteryContext context ) {
LbsReq lbsReq = new LbsReq();
lbsReq.setLat(context.getLat());
lbsReq.setLng(context.getLng());
LbsResponse resp = lbsService .getLbsCityInfo (lbsReq);
return buildMtCifyInfo (resp);
}
private MtCityInfo buildMtCityInfo (LbsResponse resp) {...}
}

代码演示7 UserCityInfoFacade

领域服务

上文中,我们将领域行为封装到领域对象中,将资源管理行为封装到资源库中,将外部上下文的交互行为封装到防腐层中。此时,我们再回过头来看领域服务时,能够发现领域服务本身所承载的职责也就更加清晰了,即就是通过串联领域对象、资源库和防腐层等一系列领域内的对象的行为,对其他上下文提供交互的接口。

我们以抽奖服务为例(issueLottery),可以看到在省略了一些防御性逻辑(异常处理,空值判断等)后,领域服务的逻辑已经足够清晰明了。

package com.company .team.bussiness. lottery.service .impl
import ...;
@Service
public class LotteryServiceImpl implements LotteryService {
@Autowired
private DrawLotteryRepository drawLotteryRepo;
@Autowired
private UserCityInfoFacade UserCityInfoFacade;
@Autowired
private AwardSendService awardSendService;
@Autowired
private AwardCounterFacade awardCounterFacade;
@Override
public IssueResponse issueLottery (LotteryContext lotteryContext ) {
DrawLottery drawLottery = drawLotteryRepo .getDrawLotteryById (lotteryContext .getLotteryId()) ;//获取抽奖配置聚合根
awardCounterFacade. incrTryCount (lotteryContext);//增加抽奖计数信息
AwardPool awardPool = lotteryConfig .chooseAwardPool (bulidDrawLottery Context ( drawLottery , lotteryContext));//选中奖池
Award award = awardPool.randomChooseAward();//选中奖品
return buildIssueResponse (awardSendService.sendAward(award, lotteryContext )) ;//发出奖品实体
}
private IssueResponse buildIssueResponse ( AwardSend Response awardSendResponse ) {...}
}

代码演示8 LotteryService

数据流转

在抽奖平台的实践中,我们的数据流转如上图所示。

首先领域的开放服务通过信息传输对象(DTO)来完成与外界的数据交互;在领域内部,我们通过领域对象(DO)作为领域内部的数据和行为载体;在资源库内部,我们沿袭了原有的数据库持久化对象(PO)进行数据库资源的交互。同时,DTO与DO的转换发生在领域服务内,DO与PO的转换发生在资源库内。

与以往的业务服务相比,当前的编码规范可能多造成了一次数据转换,但每种数据对象职责明确,数据流转更加清晰。

上下文集成

通常集成上下文的手段有多种,常见的手段包括开放领域服务接口、开放HTTP服务以及消息发布-订阅机制。

在抽奖系统中,我们使用的是开放服务接口进行交互的。最明显的体现是计数上下文,它作为一个通用上下文,对抽奖、风控、活动准入等上下文都提供了访问接口。

同时,如果在一个上下文对另一个上下文进行集成时,若需要一定的隔离和适配,可以引入防腐层的概念。这一部分的示例可以参考前文的防腐层代码示例。

分离领域

接下来讲解在实施领域模型的过程中,如何应用到系统架构中。

我们采用的微服务架构风格,与Vernon在《实现领域驱动设计》并不太一致,更具体差异可阅读他的书体会。

如果我们维护一个从前到后的应用系统:

下图中领域服务是使用微服务技术剥离开来,独立部署,对外暴露的只能是服务接口,领域对外暴露的业务逻辑只能依托于领域服务。而在Vernon著作中,并未假定微服务架构风格,因此领域层暴露的除了领域服务外,还有聚合、实体和值对象等。此时的应用服务层是比较简单的,获取来自接口层的请求参数,调度多个领域服务以实现界面层功能。

随着业务发展,业务系统快速膨胀,我们的系统属于核心时:

应用服务虽然没有领域逻辑,但涉及到了对多个领域服务的编排。当业务规模庞大到一定程度,编排本身就富含了业务逻辑(除此之外,应用服务在稳定性、性能上所做的措施也希望统一起来,而非散落各处),那么此时应用服务对于外部来说是一个领域服务,整体看起来则是一个独立的限界上下文。

此时应用服务对内还属于应用服务,对外已是领域服务的概念,需要将其暴露为微服务。

注:具体的架构实践可按照团队和业务的实际情况来,此处仅为作者自身的业务实践。除分层架构外,如CQRS架构也是不错的选择

以下是一个示例。我们定义了抽奖、活动准入、风险控制等多个领域服务。在本系统中,我们需要集成多个领域服务,为客户端提供一套功能完备的抽奖应用服务。这个应用服务的组织如下:

package ...;
import ...;
@Service
public class LotteryApplicationService {
@Autowired
private LotteryRiskService riskService;
@Autowired
private LotteryConditionService conditionService;
@Autowired
private LotteryService lotteryService;
//用户参与抽奖活动
public Response <PrizeInfo, ErrorData> participateLottery (LotteryContext lotteryContext) {
//校验用户登录信息
validateLoginInfo (lotteryContext);
//校验风控
RiskAccessToken riskToken = riskService.accquire (buildRiskReq (lotteryContext));
...
//活动准入检查
LotteryConditionResult conditionResult = condition Service .checkLotteryCondition (otteryContext . getLotteryId (), lotteryContext .getUserId());
...
//抽奖并返回结果
IssueResponse issueResponse = lotteryService .issurLottery (lotteryContext);
if (issueResponse! =null && issueResponse .getCode()== IssueResponse .OK) {
return buildSuccessResponse (issueResponse .getPrizeInfo ( ));
} else {
return buildErrorResponse (ResponseCode.ISSUE_ LOTTERY_ FAIL , ResponseMsg .ISSUE_ LOTTERY_ FAIL)
}
}
private void validateLoginInfo (LotteryContext lottery Context ){...}
private Response <PrizeInfo, ErrorData> buildErrorResponse (int code , String msg){...}
private Response <PrizeInfo, ErrorData> buildSuccessResponse (PrizeInfo prizeInfo){...}
}

代码演示9 LotteryApplicationService

结语

在本文中,我们采用了分治的思想,从抽象到具体阐述了DDD在互联网真实业务系统中的实践。通过领域驱动设计这个强大的武器,我们将系统解构的更加合理。

但值得注意的是,如果你面临的系统很简单或者做一些SmartUI之类,那么你不一定需要DDD。尽管本文对贫血模型、演进式设计提出了些许看法,但它们在特定范围和具体场景下会更高效。读者需要针对自己的实际情况,做一定取舍,适合自己的才是最好的。

本篇通过DDD来讲述软件设计的术与器,本质是为了高内聚低耦合,紧靠本质,按自己的理解和团队情况来实践DDD即可。

   
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