领域驱动设计基础

领域驱动设计（DDD） 是 Eric Evans 提出的一种软件设计方法和思想，主要解决业务系统的设计和建模。DDD 有大量难以理解的概念，尤其是翻译的原因，某些词汇非常生涩，例如：模型、限界上下文、聚合、实体、值对象等。

实际上 DDD 的概念和逻辑本身并不复杂，很多概念和名词是为了解决一些特定的问题才引入的，并和面向对象思想兼容，可以说 DDD 也是面向对象思想中的一个子集。奥卡姆剃刀原则中说道：“如无必要，勿增实体”，我们先把 DDD 这些概念丢开，从一个案例出发，在必要的时候将这些概念引入。

一个案例

小王是一个软件公司的工程师，就职于一家创业公司，负责餐饮软件的开发。

小王在一家创业公司负责餐饮软件的服务器端的开发工作，因为工作的原因，外出就餐时常都会对餐厅的点餐系统仔细观察，以便于改进我们自己产品的设计。

一次偶然的情况，小王就餐的餐厅停电了，所幸是在白天，对小王的就餐并没有什么影响。小王突然很好奇这家店，在收银系统无法工作的情况下怎么让业务继续运转，因此我饶有趣味的等待服务员来接受我们的点单。

故事的发展并没有超出预期，服务员拿了纸和笔，顺利的完成了点餐，并将复写纸复写的底单麻溜的撕下来交给了后厨。小王这时候才回过神来。

软件工程师并没有创造新的东西，只不过是数字世界的砖瓦工，计算机系统中合乎逻辑的过程，停电后人肉使用纸和笔一样合乎逻辑。

合乎现实世界的逻辑和和规则，使用鼠标和键盘代替纸和笔，就是软件设计的基本逻辑。如果我们只是关注于对数据库的增、删、改、查（CRUD），实际上没有对业务进行正确的识别，这是导致代码组织混乱的根本原因。

会计、餐饮、购物、人员管理、仓储，这些都是各个领域实实在在发生的事情，分析业务逻辑，从中找出固定的模式，抽象成计算机系统中对象并存储。这就是 DDD 和面向对象思想中软件开发的一般过程。

小王思考：我们平时不就是这样做的吗?

现实是，我们往往马上关注到数据库的设计上，想当然的设计出一些数据库表，然后着手于界面、网络请求、如何操作数据库上，业务逻辑被封装到一个叫做 Service 对象上，这个对象不承载任何状态，业务逻辑通过修改数据库实现。

一般来说这种方法也没有大的问题，甚至工作的很好，我们将这种方法称作为 事务脚本（Transaction Script）。还有其他的设计模式，将用户界面、业务逻辑、数据存储作为一个“模块”，可以实现用户拖拽就可以实现简单的编程，.net曾经提供过这种设计模式，这种设计模式叫做 SMART UI。

这种模式有一些好处。

• 非常直观，开发人员学习完编程基础知识和数据库 CRUD 操作之后就可以开发
• 效率高，能短时间完成应用开发
• 模块之间非常独立

麻烦在于，当业务复杂后，这种模式会带来一些问题。

虽然最终都是对数据库的修改，但是中间存在大量的业务逻辑，并没有得到良好的封装。客人退菜，并不是将订单中的菜品移除这么简单。需要将订单的总额重新计算，以及需要通知后厨尝试撤回在做的菜。

不长眼的新手程序员擅自修改数据片段，整体业务逻辑被破坏。这是因为并没有真正的一个 “订单” 的对象负责执行相关的业务逻辑，Sevice 上的一个方法直接就对数据库修改了，保持业务逻辑的完整，完全凭程序员对系统的了解。

我们在各个餐厅交流的时候，发现这并不是一个 IT 系统的问题。某些餐厅，所有的服务员都可以收银，即使用纸和笔，收银员划掉菜品没有更新小计，另外的服务员结账时会发生错误。于是餐厅，约定修改菜品必须更新订单总价。

我们吸收到这个业务逻辑到 IT 系统中来，并意识到系统中这里有一些隐藏的模型：

• 订单
• 菜品

我们决定，抽象出订单、菜品的对象，菜品不应该被直接修改，而是通过订单才能修改，无论任何情况，菜品的状态变化都通过订单来完成。

复杂系统的状态被清晰的定义出来了， Service 承担处理各个应用场景的差异，模型对象处理一致的业务逻辑。

在接触 Eric Evans 的 DDD 概念之前，我们没有找到这种开发模式的名字，暂时称作为朴素模型驱动开发。

从上面的例子中，模型是能够表达系统业务逻辑和状态的对象。

模型是一个非常宽泛的概念，任何东西都可以是模型，我们尝试给模型下一个定义，并随后继续将领域模型的概念外延缩小。

模型，用来反映事物某部分特征的物件，无论是实物还是虚拟的 古人用八个卦象作为世界运行规律的模型；地图用线条和颜色作为地理信息的模型；IT 系统用 E-R 作为对象或者数据库表关系的模型；

我们知道要想做好一个可持续维护的 IT 系统，实际上需要对业务进行充分的抽象，找出这些隐藏的模型，并搬到系统中来。如果发生在餐厅的所有事物，都要能在系统中找到对应的对象，那么这个系统的业务逻辑就非常完备。

现实世界中的业务逻辑，在 IT 系统业务分析时，适合某个行业和领域相关的，所以又叫做领域。

领域，指的特定行业或者场景下的业务逻辑。DDD 中的模型是指反应 IT 系统的业务逻辑和状态的对象，是从具体业务（领域）中提取出来的，因此又叫做领域模型。

通过对实际业务出发，而非马上关注数据库、程序设计。通过识别出固定的模式，并将这些业务逻辑的承载者抽象到一个模型上。这个模型负责处理业务逻辑，并表达当前的系统状态。这个过程就是领域驱动设计。

我从这里面学到了什么呢？

我们做的计算机系统实际上，是替代了现实世界中的一些操作。按照面向对象设计的话，我们的系统是一个电子餐厅。现实餐厅中的实体，应该对应到我们的系统中去，用于承载业务，例如收银员、顾客、厨师、餐桌、菜品，这些虚拟的实体表达了系统的状态，在某种程度上就能指代系统，这就是模型，如果找到了这些元素，就很容易设计出软件。

后来，如果我什么业务逻辑想不清楚，我就会把电断掉，假装自己是服务员，用纸和笔走一遍业务流程。

分析业务，设计领域模型，编写代码。这就是领域驱动设计的基本过程。随后会介绍，如何设计领域模型，当我们建立了领域模型后，会讲解如何使用领域模型指导开发工作。

• 指导数据库设计
• 指导模块分包和代码设计
• 指导 RESTful API 设计
• 指导事务策略
• 指导权限
• 指导微服务划分（有必要的情况）
  

分析领域模型时，请把”电“断掉

我们进行业务系统开发时，大多数人都会认同一个观点：将业务和模型设计清楚之后，开发起来会容易很多。

但是实际开发过程中，我们既要分析业务，也要处理一些技术细节，例如：如何响应表单提交、如何存储到数据库、事务该怎么处理等。

使用领域驱动设计还有一个好处，我们可以通过隔离这些技术细节，先讲业务逻辑建模，然后再完成技术实现，因为业务模型已经建立，技术细节无非就是响应用户操作和持久化模型。

我们可以把系统复杂的问题分为两类：

• 业务复杂度
• 技术复杂度

技术复杂度，软件设计中和技术实现相关的问题，例如处理用户输入，持久化模型，处理网络通信等。业务复杂度，软件设计中和业务逻辑相关的问题，例如为订单添加商品，需要计算订单总价，应用折扣规则等。

当我们分析业务并建模时，不要关注技术实现，会带来极大的干扰。我学到最实用的思维方法，就是在这个过程把”电“断掉，技术复杂度中的用户交互想象成人工交谈，持久化想象成用纸和笔记录。

DDD 还强调，业务建模应该充分的和业务专家在一起，不应该只是实现软件的工程师自嗨。业务专家是一个虚拟的角色，有可能是一线业务人员、项目经理、或者软件工程师。

由于和业务专家一起完成建模，因此尽量不要选用非常专业的绘图的工具和使用技术语言。可以看出 DDD 只是一种建模思想，并没有规定使用的具体工具。我这里使用 PPT 的线条和形状，用 E-R 的方式表达领域模型，如果大家都很熟悉 UML 也是可以的。甚至实际工作中，我们大量使用便利贴和白板完成建模工作。

这个建模过程可以是技术人员和业务专家一起讨论出来，也可以是使用 ”事件风暴“ 这类工作坊的方式完成。

这个过程非常重要，DDD 把这个过程称作 协作设计。通过这个过程，我们得到了领域模型。

上图使我们通过业务分析得到的一个非常基本的领域模型，我们的点餐系统中，会有座位、订单、菜品、评价几个模型。一个座位可以由多个订单，每个订单可以有多个菜品和评价。

同时，菜品也会被不同的订单使用。

上下文、二义性、统一语言

我们用这个模型开发系统，使用领域模型驱动的方式开发，相对于事务脚本的方式，已经容易和清晰很多了，但还是有一些问题。

有一天，市场告诉我们，这个系统会有一个逻辑问题。就是系统中菜品被删除，订单也不能查看。在我们之前的认知里面，订单和菜品是一个多对多的关系，菜品都不存在了，这个订单还有什么用。

菜品，在这里存在了致命的二义性！！！这里的菜品实际上有两个含义：

• 在订单中，表达这个消费项的记录，也就是订单项。例如，5号桌消费的鱼香肉丝一份。
• 在菜品管理中，价格为30元的鱼香肉丝，包含菜单图片、文字描述，以及折扣信息。

菜品管理中的菜品下架后，不应该产生新的订单，同时也不应该对订单中的菜品造成任何影响。

这些问题是因为，技术专家和业务专家的语言没有统一， DDD 认识到了这个问题，统一语言是实现良好的领域模型的前提，因此应该 ”大声的建模“。我在参与这个过程目睹过大量有意义的争吵，正是这些争吵让领域模型变得原来越清晰。

这个过程叫做 统一语言。

和现实生活中一样，产生二义性的原因是因为我们的对话发生在不同的上下文中，我们在谈一个概念必须在确定的上下文中才有意义。在不同的场景下，即使使用的词汇相同，但是业务逻辑本质都是不同的。

实际上，还有一个隐藏的模型——上架中商品。餐厅需要添加菜品到菜单中，客人才能点，这个商品就是我们平时一般概念上的商品。我们把语言再次统一，得到新的模型。

4个被红色虚线框起来的区域中，我们都可以使用 ”菜品“ 这个词汇（尽量不要这么做），但大家都明确 ”菜品“ 具有不同的含义。这个区域被叫做 上下文。当然上下文不只是由二义性决定的，还有可能是完全不相干的概念产生，例如订单和座位实际概念上并没有强烈的关联关系，我们在谈座位的时候完全在谈别的东西，所以座位也应该是单独的上下文。

识别上下文的边界是 DDD 中最难得一部分，同时上下文边界是由业务变化动态变化的，我们把识别出边界的上下文叫做限界上下文（Bounded Context）。限界上下文是一个非常有用的工具，限界上下文可以帮助我们识别出业务的边界，并做适当的拆分。

限界上下文的识别难以有一个明确的准则，上下文的边界非常模糊，需要有经验的工程师并充分讨论才能得到一个好的设计。同时需要注意，限界上下文的划分没有对错，只有是否合适。跨限界上下文之间模型的关联有本质的不同，我们用虚线标出，后面会聊到这种区别。

使用上下文之后，带来另外一个收获。模型之间本质上没有多对多关系，如果有，说明存在一个隐含的成员关系，这个关系没有被充分的分析出来，对后期的开发会造成非常大的困扰。

聚合根、实体、值对象

上面的模型，尤其是解决二义性这个问题之后，已经能在实际开发中很好地使用了。不过还是会有一些问题没有解决，实际开发中，每种模型的身份可能不太一样，订单项必须依赖订单的存在而存在，如果能在领域模型图中体现出来就更好了。

举个例子来说，当我们删除订单时候，订单项应该一起删除，订单项的存在必须依赖于订单的存在。这样业务逻辑是一致的和完整的，游离的订单项对我们来说没有意义，除非有特殊的业务需求存在。

为了解决这个问题，对待模型就不再是一视同仁了。我们将那相关性极强的领域模型放到一起考虑，数据的一致性必须解决，同时生命周期也需要保持同步，我们把这个集合叫做聚合。

聚合中需要选择一个代表负责和全局通信，类似于一个部门的接口人，这样就能确保数据保持一致。我们把这个模型叫做聚合根。当一个聚合业务足够简单时，聚合有可能只有一个模型组成，这个模型就是聚合根，常见的就是配置、日志相关的。

相对于非聚合根的模型，我们叫做实体。

我们把这个图完善一下，聚合之间也是用虚线链接，为聚合根标上橙色。识别聚合根需要一些技巧。

• 聚合根本质上也是实体，同属于领域模型，用于承载业务逻辑和系统状态。
• 实体的生命周期依附于聚合根，聚合根删除实体应该也需要被删除，保持系统一致性，避免游离的脏数据。
• 聚合根负责和其他聚合通信，因此聚合根往往具有一个全局唯一标识。例如，订单有订单 ID 和订单号，订单号为全局业务标识，订单 ID 为聚合内关联使用。聚合外使用订单号进行关联应用。

还有一类特殊的模型，这类模型只负责承载多个值的用处。在我们饭店的例子中，如果需要对账单支持多国货币，我们将纯数字的 price 字段修为 Price 类型。

public clsss Price(){ 
   
	private String unit;
	
	private BigDecimal value;    
    
	public Price(String unit,BigDecimal value){ 
   
		this.unit = unit;
		this.value = value;
	}
}

价格这个模型，没有自己的生命周期，一旦被创建出来就无须修改，因为修改就改变了这个值本身。所以我们会给这类的对象一个构造方法，然后去除掉所有的 setter 方法。

我们把没有自己生命周期的模型，仅用来呈现多个字段的值的模型和对象，称作为值对象。

值对象一开始不是特备好理解，但是理解之后会让系统设计非常清晰。”地址“是一个显著的值对象。当订单发货后，地址中的某一个属性不应该被单独修改，因为被修改之后这个”地址“就不再是刚刚那个”地址“，判断地址是否相同我们会使用它的具体值：省、市、地、街道等。

值对象是相对于实体而言的，对比如下。

另外值得一提的是，一个模型被作为值对象还是实体看待不是一成不变的，某些情况下需要作为实体设计，但是在另外的条件下却最好作为值对象设计。

地址，在一个大型系统充满了二义性。

• 作为订单中的收货地址时，无需进行管理，只需要表达街道、门牌号等信息，应该作为值对象设计。为了避免歧义，可以重新命名为收货地址。
• 作为系统地理位置信息管理的情况中具有自己的生命周期，应该作为实体设计，并重命名为系统地址。
• 作为用户添加的自定义地址，用户可以根据 ID 进行管理，应该作为实体，并重命名为用户地址。

我们使用蓝色区别实体和聚合根，更新后的模型图如下：

虽然我们使用 E-R 的方式描述模型和模型之间的关系，但是这个 E-R 图使用了颜色、虚线，已经和传统的 E-R 图大不相同，把这种图暂时叫做 CE-R 图（Classified Entity Relationship）。DDD 没有规定如何画图，你可以使用其他任何画图的方法表达领域模型。

指导数据库设计

通过 CE-R 图，我们明显可以设计出数据库了。不过还有一些细节需要注意。

首先，在之前的认知里面，多对多关系是非常正常的。但是通过对领域模型的分析后发现，传统处理多对多关系时，需要额外增加一张关联表，这张关联表本质上是一个”关系“的实体没有被发掘出来。否则，在实际开发中会造成系统耦合，以及使用 ORM 的时候产生困惑。

菜品和订单之间是多对多关系吗？

如果是，菜品和订单之间耦合了。实际上，菜品的管理处于系统操作的上游，菜品不依赖订单的任何操作，也就是说订单的任何变化菜品无需关心。

订单拥有多个订单项，每个订单项从菜品读入数据并拷贝，或者引用一个菜品的全局 ID （菜品在另外一个聚合）。这样在设计表结构时订单和订单项关联，订单项不关联菜品。订单项应该从程序读取菜品信息。看起来多对多的关系，被细致分析后，变成了一个一对多关系。

在使用 ORM 时，良好的领域模型尤其有用。不合适的关联关系不仅让 ORM 关联变得混乱，还会让 ORM 的性能变差。

使用领域模型建立数据库的要点：

• 留意多对多关系，并拆解成一对多关系
• 将外键放到实体上
• 值对象和实体为一对一关系，值对象中保存实体的主键即可，无需为值对象分配 id
• 使用 ORM 时，聚合根和实体可以配置为级联删除和更新

指导 API 设计

RESTful API 已经变成了主流 API 设计方式，当设计好领域对象后，设计 API 的难度大大降低。

使用聚合根作为 URI 的根路径，使用实体作为子路径。通过 ID 作为 Path 参数。

值对象没有 ID，应该只能依附于某个实体的路径下做更新操作。

另外根据这个关系，处理批量操作的时候应该在实体的上一级完成，例如批量添加订单的订单项，可以设计为：

POST /orders/{ 
   orderId}/items-batch

不要设计为:

POST /orders/{ 
   orderId}/items/batch

指导对象设计

在实践中过程中，像 Java、Typescript具有类型系统的语言，对象很容易被误用。如果 User 对象既被拿来当做数据库操作使用，又被拿来当做接口呈现使用，这个类最终变成了上帝类，存在大量可有可无的属性。

例如用户注册时候需要输入重复密码，如果在 User 对象中添加 confirmPassword 属性，存储时候确并不需要。

因此 DDD 中，数据库各种对象的使用应该针对不同的场景设计。回到我们上面说的技术复杂度和业务复杂度中来。领域模型解决业务复杂度的问题，领域模型只应该被用作处理业务逻辑，存储、业务表现都应该和领域模型无关。

简单来说，可以把这些 Plain Object 分为三类:

• DTO，和交互相关或者和后端、第三方服务对接
• Entity，数据库表映射
• Model，领域模型

另外，在使用领域模型使用上也需要额外注意

• 领域对象尽量使用组合的方式，而不是继承，现实业务逻辑中继承这种概念实际上很少。例如菜品的设计，有热菜、汤菜、凉菜，实际上这里面并不是菜的继承，而应该抽象出分类这个模型。
• 不要滥用领域模型，有些业务逻辑，实在找不出一个领域模型很正常，所以 DDD 中存在一个领域服务。例如，生成一个 UUID。有些业务逻辑不持有系统业务状态，Eric 的书中比喻为像加油站一样的业务逻辑。

指导代码组织

代码组织，通俗来说就是如何分包。一种狭义的对 DDD 的理解就是指按照 DDD 风格进行代码组织，虽然 DDD 的内容远不止于此。

在很长一段时间，我对 DDD 分包策略陷入困惑，后来我明白到，讨论 DDD 风格的分包，必须将单体引用和微服务应用分开考虑。

但是微服务是一种分布式架构，映射到单体应用中，各个包分布到不同的服务器中了。我们先以单体应用入手，最后再讨论如何将单体应用架构映射到到微服务中。

在事务脚本的模式中，我们一般将代码分为三层架构。DDD 特别的抽离出一层叫做 application。这一层是 DDD 的精华，领域模型关心业务逻辑，但是不关心业务场景。

application 用来隔离业务场景，显得非常重要。举个例子，用户被添加到系统中，领域模型处理的是：

• 用户被添加
• 授予基本权限
• 积分规则创建
• 账户创建（三户模型，客户、用户、账户往往分开）
• 客户资料录入

但是，用户被添加到系统中由多个应用场景触发。

• 用户被邀请注册
• 用户自己注册
• 管理员添加用户

application 需要隔离应用场景，并组织调配领域服务，才能使得领域服务真正被复用。因此 application 需要承担事务管理、权限控制、数据校验和转换等操作。当领域服务被调用时，应该是纯粹业务逻辑，并与场景无关。

如果我们将三层架构和 DDD 架构对比，DDD 架构如图所示。

我们再来看，DDD 的单体应用架构映射到微服务架构下会是怎么样的。

微服务必须考虑到不再是一种服务器，Domain 层被抽离出来作为 Domain Server 存在，Domain Server 不关心业务场景，因此不需要 application 层。Application Server 需要 Application 层，Domain 层由后端的 Domain Server 提供。

另外补充，一些 DDD 代码组织的基本逻辑：

• 隔离业务复杂度和技术复杂度
• 使用接口隔离有必要的耦合和依赖倒置

今天的文章领域驱动设计基础分享到此就结束了，感谢您的阅读，如果确实帮到您，您可以动动手指转发给其他人。