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领域驱动设计的方法实践

领域驱动设计的方法实践

作者: Wayne维基 | 来源:发表于2021-01-31 23:07 被阅读0次

    之前看过领域设计一本书,还写过读书心得,从理论上介绍了领域设计的一些思路和方法论。
    https://www.jianshu.com/p/712a49baf468
    这里更多的是从实践的角度去落地领域设计的方法。
    从领域设计到实践本人总结了几个阶段:

    • 构建领域词汇表
    • 事件风暴会议
    • 业务拆分
    • 模型设计

    构建领域词汇表:解决沟通障碍

    目标就是统一领域专家,产品经理,业务开发,测试等多个岗位的语言,
    减少沟通的障碍,便于理解。
    通常为了方便程序员之间沟通,领域词汇表会中英两份,英文词汇还会对应代码中的Class类名,成员变量名。
    比如,一个机器学习系统,
    常见的领域词汇表:
    数据集 -- dataset
    模型 -- model
    机器学习 -- MachineLearning
    训练 -- train
    预测 -- predict
    特征 -- feature
    数据清洗 -- Data cleaning
    致性检查 -- consistency check
    估算 -- estimation
    整例 / 变量删除 -- casewise / variable deletion
    成对删除 - pairwise deletion
    探索性分析 -- EDA

    再比如,一个下单系统
    商家/订单/用户/地址/商品 等等

    如果系统是0-1的阶段,领域词汇可以由领域专家来节点,表达和含义。
    如果系统已经过了0-1的阶段,建议回顾历史系统,也就是直接进入到领域事件的梳理,就是下一个阶段。

    事件风暴会议:拆分事件对象关系条件

    围绕事件不断的拓展业务内容。
    比如,针对一个订单系统的事件风暴,
    订单系统中有很多事件,如果已经是一个成熟系统了,可以直接看下代码中的ENUM定义,
    已经接单,已经就绪,已经下单,已经派送,已经送达。围绕一个“已经下单”的领域事件,领域风暴会议可能会画出如下一张图。



    比如:

    • 事件:下单事件
    • 围绕事件,产生了领域的对象(领域词汇对应的对象):
      • 用户
      • 地址
      • 商店
      • 订单
      • 商品
    • 不断把领域词汇聚集起来,形成聚合根,比如商品

    在一个成熟的团队中,领域风暴事件中每个颜色代表一层含义。比如上面这个示意图中。

    • 红色: 代表中心的领域事件
    • 蓝色: 代表事件处罚的条件
    • 黄色: 代表领域对象
    • 紫色: 代表聚合根

    这个颜色的含义,一般来自团队之间的磨合产生的习惯。非必须。

    如果一个系统是0-1,怎么组织一次事件风暴会议,
    一个常用的手段是利用主流程来拆分。
    比如一个机器学习系统:
    导入数据 --> 数据加工 --> 触发学习 --> 学习完成 --> 模型评估 --> 模型发布。
    比如一个订单系统:
    添加商品 --> 下单 --> 商家接单 --> 商家发货 --> 骑手接单--> 骑手送达 -->确认收货。

    业务拆分:DDD到微服务

    事件风暴会结合每个事件,不断的拆分出领域对象,
    然后讲相关的对象聚合在一起,区分行为。但是到具体的服务设计之后。
    会再划分出子领域,每个子领域对应一个或者一组相关的微服务。
    不同组的微服务之间有明确的界限来划分自己的指责,同时多个微服务构成了一个大的系统。

    比如,还是之前的下单的业务场景。
    “下单”是一个子领域
    围绕下单这个主题,会形成一个核心的主题域处理下单
    但是围绕下单,还有用户的操作,商家的操作相关操作作为支撑。
    所以拆分关系是:


    下单子领域

    绿色是这个子领域的一个核心主题服务,灰色是这个子领域的支撑服务,微服务的设计

    • 用户 可作为一个微服务,支撑订单这个核心服务
    • 商家 可作为一个微服务,支撑订单这个核心服务
    • 订单 可作为一个微服务

    贫血模型和充血模型设计:表和服务接口

    领域对象的设计,先设计核心层,核心层结束后
    针对持久化层设计DO,
    针对传输对象设计DTO,
    针对业务表现层设计VO,

    设计核心领域对象的时候,可以用贫血模型,也可以用充血模型。
    比如贫血模型设计订单这个领域对象。

    “贫血模型设计 ” : 数据逻辑分开,数据即领域,service对应领域对象的行为,对象关系的封装。

    • 商家DO
      • 商家id
      • 商家name
      • 商品id
    • 商品DO
      • 商品id
      • 商品name
      • 商品价格 price
    • 商家Service
    • 商品Service
      • get商品,从商家service和商品service分别获取两个entity,做组装

    “充血模型设计” :增加一个Domain层,把数据和方法封装为Domain

    • 商品Object
      • 商品id
      • 商品name
      • 商家id
    • 商品DAO
    • 商品Domain: 数值 + 方法,DAO的调用 + 逻辑的组装
    • 商品service
      • getEntity,Domain里面获取所有需要的值

    tips:很多人会问到贫血模型和充血模型有什么差别,用自己的理解方式,本质是一样的,贫血模型的封装性体现在service层,而充血模型多了一个domain层,领域的封装性放到了domain层而已。
    当然大家也可以用网上“面向面试”的回答方式:贫血模型数据和service分离,充血模型数据和service统一。

    补充:微服务的治理

    这里不是重点,只提一下和领域设计相关的是多个服务之间的解耦,必要的两个技术是:

    • 消息队列:一个订单事件再多个服务之间流转,通常是通过订单消息来通知各个服务。
    • 注册中心:微服务之间通常不感知哪个物理服务上线和下线,通常通过注册和发现来调用具体的服务。
      消息对接和注册中心这里不过多介绍了,如果不了解还请查阅相关资料。

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