从MVC到DDD的架构演进 - 木小丰 - 博客园

baacloud免费翻墙vpn注册使用

来源: 从MVC到DDD的架构演进 – 木小丰 – 博客园

DDD这几年越来越火,资料也很多,大部分的资料都偏向于理论介绍,有给出的代码与传统MVC的三层架构差异较大,再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从MVC架构角度来讲解如何演进到DDD架构。

从DDD的角度看MVC架构的问题

代码角度:

  • 瘦实体模型:只起到数据类的作用,业务逻辑散落到service,可维护性越来越差;
  • 面向数据库表编程,而非模型编程;
  • 实体类之间的关系是复杂的网状结构,成为大泥球,牵一发而动全身,导致不敢轻易改代码;
  • service类承接的所有的业务逻辑,越来越臃肿,很容易出现几千行的service类;
  • 对外接口直接暴露实体模型,导致不必要开放内部逻辑对外暴露,就算有DTO类一般也是实体类的直接copy;
  • 外部依赖层直接从service层调用,字段转换、异常处理大量充斥在service方法中;

项目管理角度:

  • 交付效率:越来越低;
  • 稳定性差:不好测试,代码改动的影响范围不好预估;
  • 理解成本高:新成员介入成本高,长期会导致模块只有一个人最熟悉,离职成本很大;

第一层:初出茅庐

以上的问题越来越严重,很多人开始把眼光转向DDD,于是埋头啃了几本大部头的书,对以下概念有了基本的了解:

  • 统一语言
  • 限界上下文
  • 领域、子域、支撑域
  • 聚合、实体、值对象
  • 分层:用户接口层、应用层、领域层、基础层

于是把MVC架构进行了改造,演进成DDD的分层架构。

DDD分层架构:

image

image

 

MVC架构到DDD分层架构的映射:

image

image

 

至此,算了基本入门了DDD架构,扩展性也得到了一定的提升。不过随着业务的发展,不断冒出新的问题:

  • 一段业务逻辑代码,到底应该放到应用层还是领域层?
  • 领域服务当成原来的MVC中的service层,随着业务不断发展,类也在不断膨胀,好像还是老样子啊?
  • 聚合包含多个实体类,这个接口用不到这么多实体,为了性能还是直接写个SQL返回必要的操作吧,不过这样貌似又回到了MVC模式
  • 既然实体类可以包含业务逻辑、领域服务也可以放业务逻辑,那到底放哪里?
  • 资料上说领域层不能有外部依赖,要做到100%单测覆盖,可是我的领域服务中需要用到外部接口、中央缓存等等,那这不就有了外部依赖了吗?

第二层:草船借箭(战术设计)

带着问题不断学习他人经验,并不断的尝试,逐渐get到以下技能:

1、领域层

领域(domain)是个模块,包含以下组成部分,传统的service按功能可能拆分到任何一个地方,各司其职。

  • 1个聚合
  • 1到多个实体
  • 若干值对象
  • 多个DomainService
  • 1个Factory:新建聚合
  • 1个Repository:聚合仓储服务
聚合根(AggregateRoot)

聚合本身也是一个实体,聚合可以包含其他实体,其他实体不能脱离聚合而单独提供服务,比如一篇文章下的评论,评论必须从属于文章,没有文章也就没有评论。仓库层(repository)也必须是以聚合为核心提供服务的;

实体:可以理解为一张数据库表,必须有主键;

值对象:没有主键,依附于实体而存在,比如用户实体下住址对象,一般在数据库中已json字符串的形式存在;最常见的值对象是枚举;

仓库服务(repository)

资源库是聚合的仓储机制,外部世界通过资源库,而且只能通过资源库来完成对聚合的访问。资源库以聚合的整体管理对象。因此,一个聚合只能有一个资源库对象,那就是以聚合根命名的资源库。除此之外的其他对象,都不应该提供资源库对象。仓储服务的实现一般有Spring Data JPA、Mybatis两种方式。

如果是用Spring Data JPA实现,直接使用JPA注解@OneToOne、@OneToMany,配合fetch配置,即可一个方法查询出所有的关联实体。

如果是用Mybatis实现,那么repository需要加入多个mapper的引用,再手动做拼装。

这里有一个经典的Hibernate笛卡尔积问题,答案是在聚合根中,一般不会加在大量的关联实体对象。如果确实需要查询关联对象而关联对象又比较多怎么办呢?在DDD中有一个CQRS(Command-Query Responsibility Segregation)模式,是一种读写分离模式,在此场景中需要将查询操作放到查询命令中分页查询。

当然CQRS也是一个很复杂模式,不应照搬他人方案,而是根据自己的业务场景选择适合自己的方案,以下列举了CQRS的几种应用模式:

image

image

 

工厂服务(factory)

作用是创建聚合,只传入必要的参数,工厂服务内部隐藏复杂的创建逻辑。简单的聚合可以直接通过new、静态方法等创建,不是必须由factory创建。

领域服务

单个实体对象能处理的逻辑放到实体里,多个实体或有交互的场景放到领域服务里。

领域服务可不可以调用仓储层或外部接口? 可以,但不能直接和领域服务代码放一起,领域服务模块存放API,实现放基础层(infrastructure)。

领域服务对象不建议直接以聚合名+DomainService命名,而要以操作命令关联,比如用户保存服务命名为:UserSaveService, 审核服务:UserAuditSerivce。

2、应用层

应用层通过应用服务接口来暴露系统的全部功能。在应用服务的实现中,它负责编排和转发,它将要实现的功能委托给一个或多个领域对象来实现,它本身只负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装。通过这样一种方式,它隐藏了领域层的复杂性及其内部实现机制。

比如下订单服务的方法:

  1. public void submitOrder(Long orderId) {
  2. Order order = OrderFetchService.fetchById(orderId); //获取订单对象
  3. OrderCheckSerivce.check(order); //验证订单是否有效
  4. OrderSubmitSerivce.submit(order); //提交订单
  5. ShoppingCartClearService.clear(order); //移除购物车中已购商品
  6. NotifySerivce.emailNotify(order.getUser()); //发送邮件通知买家
  7. }

对于复杂的业务来说,应用层也有几种模式:

  • 编排服务:最典型比如Drools;
  • Command、Query命令模式;
  • 业务按Rhase、Step逐层拆分模式;

image

image

 

3、Maven模块划分

基础层是比较简单一层,不过这里还有个比较疑惑的问题:按照DDD的四层架构图去划分Maven模块,基础层是最上的一层,但是基础层也要包含基础组件供其他层使用,这时基础层应该是放到最下层,直接按照这样构建Maven模块会造成循环依赖。

image

image

 

相比来说,另一个架构图更准确一些,不过依然没有直观体现Maven模块如何划分。

image

image

 

我的最佳实践是将基础层拆分两部分,一部分是基础的组件+仓储API,一部分是实现,maven模块划分图如下所示:

image

image

 

第三层:运筹帷幄(战略设计)

经过以上的两层的磨炼,恭喜你把DDD战术都学习完了,应付日常的代码开发也够了,不过作为架构师来说,探索的道路还不能止步于此,接下来会DDD战略部分。战略部分关注点有3个:

  • 统一语言
  • 领域
  • 限界上下文
1、统一语言

统一语言的重要性可以根据Jeff Patton 在《用户故事地图》中给出的一副漫画来直观的描述:

image

image

 

统一语言是提炼领域知识的输出结果,也是进行后续需求迭代及重构的基础,统一语言的建立有以下几个要点:

  • 统一语言必须以文档的形式提供出来,并且在整个项目组的各团队达成共识;
  • 统一语言必须每个中文名有对应的英文名,并且在整个技术栈保持一致;
  • 统一语言必须是完整的,包含以下要素:
    1. 领域模型的概念与逻辑;
    2. 界限上下文(Bounded Context);
    3. 系统隐喻;
    4. 职责的分层;
    5. 模式(patterns)与惯用法。
2、领域划分

以事件风暴的形式(Event Storming),列出所有的用户故事(Use Story),用户故事可通过6W模型来构建,即描写场景的 Who、What、Why、Where、When 与 hoW 六个要素。然后圈选功能相近的部分,就形成了领域,领域又根据职能不同划分为:核心域、支撑域、通用域,

具体的过程有很多参考资料,这里不再细讲,最终的输出是领域划分图,以下是一个保险业务示例:

image

image

 

3、限界上下文

限界上下文包含两部分:上下文(Context)是业务目标,限界(Bounded)则是保护和隔离上下文的边界。

比如上图中的实现部分即是限界上下文的边界,虚线部分代表了领域的边界。限界上下文没有统一的划分标准,需要的读者根据自己的业务场景来甄别如何划分。

一个上下文中包含了相同的领域知识,角色在上下文中完成动作目标;

边界体现在以下几方面:

  • 领域逻辑层:确定了领域模型的业务边界,维护了模型的完整性与一致性,从而降低系统的业务复杂度;
  • 团队合作层:限界上下文一般也是用户换分团队的依据;
  • 技术实现层:限界上下文可当成是微服务的划分边界;

DDD的不足

DDD架构作为一套先进的方法论,在很多场景能发挥很大价值,但是DDD也不是银弹。高级的架构师把DDD架构当成一种工具,结合其他架构经验一起为业务服务。

DDD的不足有几个方面:

  1. 性能:DDD是基于聚合来组织代码,对于高性能场景下,加载聚合中大量的无用字段会严重影响性能,比如报表场景中,直接写SQL会更简单直接;
  2. 事务:DDD中的事务被限定在限界上下文中,跨多个限界上下文的场景需要开发者额外考虑分布式事务问题;
  3. 难度系数高,推广成本大:DDD项目需要领域专家专家,且需要特别熟悉业务、建模、OOP,对于管理者来说评估一个人是否真的能胜任也是一件困难的事情;

总结

本文从MVC架构开始讲述了如何从演进到DDD架构,限于篇幅很多DDD的知识点没有讲到,希望大家在实践过程中能灵活运用,尽享DDD给业务带来的价值。本文如有不足之处敬请反馈。

本文链接:从MVC到DDD的架构演进

作者简介:木小丰,美团Java技术专家,专注分享软件研发实践、架构思考。欢迎关注公共号:Java研发





赞(0) 打赏
分享到: 更多 (0)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏