DDD落地:爱奇艺打赏服务,如何DDD架构?

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DDD落地:爱奇艺打赏服务,如何DDD架构?

尼恩说在前面

在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中,最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格,遇到很多很重要的面试题:

谈谈你的DDD落地经验?

谈谈你对DDD的理解?

如何保证RPC代码不会腐烂,升级能力强?

微服务如何拆分?

微服务爆炸,如何解决?

你们的项目,DDD是怎么落地实操的?

所以,这里尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理,使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”

也一并把这个题目以及参考答案,收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V144版本,供后面的小伙伴参考,提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

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除了本文,尼恩输出了一个 《从0到1,带大家精通DDD》系列,帮助大家彻底掌握DDD,链接地址是:

阿里DDD大佬:从0到1,带大家精通DDD

阿里大佬:DDD 落地两大步骤,以及Repository核心模式

阿里大佬:DDD 领域层,该如何设计?

极兔面试:微服务爆炸,如何解决?Uber 是怎么解决2200个微服务爆炸的?

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字节面试:请说一下DDD的流程,用电商系统为场景

DDD如何落地:去哪儿的DDD架构实操之路

DDD落地:从腾讯视频DDD重构之路,看DDD极大价值

DDD落地:从美团抽奖平台,看DDD在大厂如何落地?

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DDD落地:阿里供应链商品域,DDD如何落地?

240Wqps,美团用户中台, 如何使用DDD架构?

大家可以先看前面的文章,再来看本篇,效果更佳。

另外,尼恩会结合一个工业级DDD实操项目,在第34章视频《DDD的学习圣经》中,给大家彻底介绍一下DDD的实操、COLA 框架、DDD的面试题。

DDD现在非常火爆,是有其巨大生产价值,经济价值的, 绝不仅仅是一套概念那么简单。

DDD的绝大价值,具体请参见以下视频:

从腾讯视频DDD重构案例,看看DDD极大价值

本文目录

爱奇艺打赏业务DDD实践

作者:爱奇艺会员技术团队

领域驱动设计(Domain-Driven Design,以下简称DDD)思潮的形成要追述到30几年前,17年前,Eirc Evans定义了领域驱动设计的概念。

DDD为传统行业的软件工程师提供了一种新的设计方法论,但在互联网领域的应用却相对较少。

然而,随着互联网行业对业务复杂性的应对以及对微服务架构的偏好,DDD再次回到了人们的视线之中。本文将主要探讨如何应对软件复杂性问题。

  • 互联网的行业的业务越来越复杂,面临与传统行业软件相同的问题;
  • 微服务的流行带火了DDD,以解决微服务拆分问题。

本文主要对第一点“解决软件复杂性之道”进行讲解。

价值

详细讲解之前,我们先给出DDD为打赏业务带来的价值

会员业务部门在打赏业务中实践 DDD 后,取得了以下显著成果:

  • 新需求接入开发成本节约20%
  • 更换底层中间件开发成本节约20%
  • 项目熟悉成本节约30%(对DDD有基本了解为前提);
  • 单测开发成本指数级降低
  • 上线风险、成本降低

了解了DDD流行的背景及业务价值后,下面我们对DDD是什么、有哪些优势、项目中如何实践,以及几个关键问题进行叙述。

领域驱动设计是什么

讨论领域驱动设计是什么之前,我们先看下面一段代码:

这是一个打赏接口定义,单看这个接口是没有问题的,用户基于活动,选择明星,选择道具进行打赏。

业务逻辑上没问题,但我们会发现一些代码的坏味道。

  • 代码编译后方法的参数名会丢失。

在编码过程中,如果明星和道具的参数顺序传递错误,代码仍可顺利编译,但只有在运行时才会暴露出业务错误。尽管这种问题的发现成本相对较低,但在编译阶段就能发现并避免这类错误,可以降低问题的排查成本。在上述方法中,参数编码可以唯一标识实体,但失去了实体在业务领域的实际意义,例如为特定明星赠送特定道具。

在打赏业务逻辑中,存在大量与核心业务无关的前置校验逻辑,这会影响代码的可读性。所有逻辑都堆叠在一个方法中,增加了编写测试用例的复杂度。

这些问题出现的根本原因在于对业务领域的划分不够明确,仅仅实现了操作流程,缺乏领域抽象。方法参数定义缺少业务领域含义。实际上,活动校验本质上是活动属性判断,活动是否有效取决于活动自身的属性。可以将活动校验抽象为 ActivityValidate 类,或在实体中增加 validate 方法。更进一步,可以将校验逻辑直接放在活动的构造方法中,既能达到校验目的,又避免漏校验。这样,在编写单元测试时,将大逻辑拆分为多个逻辑单元,可以大大减少用例数量。优化后的代码如下:

针对活动校验,我们可以采用构造函数校验,因此在打赏方法中无需再进行校验。将活动校验放在前置构造函数中,有助于降低测试用例数量。

回到最初的问题,什么是领域驱动设计?

1、领域驱动设计基于领域建模而非数据建模

在上面的例子中,重构前 activity 实体仅具有基本属性和 get/set 方法,即“失血模型”。这导致 activity 作为领域对象退化为数据对象,仅用于 ORM 组件的 CRUD 操作。失血模型在项目代码中随处可见。其原因与对象-关系映射(ORM,如 Hibernate)持久化机制的流行直接相关。使用 ORM 将每个类映射到一张数据表,通过实体对象完成 CRUD 操作,久而久之,实体成为 ORM 框架的专用名词,失去了领域能力。在进行项目设计时,应从业务领域角度出发,而非数据库角度。我们将在战略设计部分详细讨论这一问题。

2、满足六边形架构设计

六边形架构将在后续章节中详细介绍,洋葱架构、干净架构与六边形架构相似。

满足以上两点,并对 DDD 的一些概念进行映射实践,那么你的系统已符合 DDD。总结来说,DDD 并非一套全新的特殊架构,而是项目代码经过重构,满足高可维护性、高可扩展性、高可测试性、代码结构清晰之后必然达到的终点。

领域驱动设计(DDD)是一种软件设计方法,它强调基于领域建模而非数据建模,关注六边形架构设计。通过实践 DDD,我们可以更好地应对业务复杂性,实现软件系统的卓越表现。在实际项目中,根据业务需求和场景,灵活运用 DDD 理念和相关架构,构建高质量、高可维护和易于扩展的软件系统。

DDD打赏业务实践

1、打赏业务简介

  • 观看视频时,选择明星、礼物进行打赏;

  • 打赏后屏幕有气泡提示;

  • 打赏数据在排行榜进行显示;

  • 累计一定的打赏获得某种奖励。

2、战略设计

在谈论战略设计时,我们必须了解几个核心概念:领域、子域、限界上下文和架构分层。

领域:广义上讲,领域代表了组织所从事的业务范围及其涉及的所有内容。每个公司或组织都有其独特的业务领域和运营方式,这个领域即为该公司或组织的业务范围及在其中进行的活动。当你为某个企业开发软件时,你所面对的就是这个企业的领域。对于你来说,这个领域应该是清晰明确的,因为你是在这个领域内开展工作。

对于打赏这种业务,打赏本身便是领域,即打赏领域。无论你的打赏对象是一位主播、一部电影或者一篇博文,又无论你的打赏道具是RMB、虚拟币、火箭等等,打赏都是这个领域的核心。

子域:领域模型可能会让我们认为整个业务系统应该构建一个单一、紧凑、功能齐全的模型。然而,这并不是 DDD 的目标。相反,在 DDD 中,一个领域被划分为多个子领域。这些子领域有助于我们更加关注业务系统的某一特定方面,从而实现领域的有效拆分。

限界上下文:限界上下文是一个具有明确边界的特定职责范围。在这个范围内,领域模型中的每个概念(包括属性和操作)都有其特定的含义。

打赏系统搭建之初,需求比较简单,随着业务的发展,需求不断复杂化,领域拆分及迭代如下:

  • 初期,运营和产品需求简单,只需实现免费打赏功能并在界面展示打赏气泡,因此将整个系统划分为一个领域;

  • 经过一段时间的试水,发现活动效果不错,需求方希望增加支持多场打赏活动。为了实现这个目标,我们需要新增活动支撑子领域;

  • 随着需求的进一步升级,用户在达到一定打赏额度后可以获得奖品。为了实现这个功能,我们引入了奖励子领域;

  • 为了提高用户的参与度,我们增设了排行榜功能,从而引入了排行榜子领域。

最终领域划分如下图:

  • 打赏核心子域:完成打赏操作。

  • 通知子域:实现界面气泡通知能力。

  • 奖励子域:奖励策略匹配,奖励发放。

  • 排行子域:完成排行功能。

  • 活动子域:活动、明星、道具管理。

  • 用户子域:完成用户查询、校验等通用能力。

领域的拆分过程并没有上面描述的那么顺利,经历了很多推翻重来的过程,正是经历了这些过程,我们对领域的理解才能更深入,更符合领域建模。

架构分层:分层架构的一个关键原则是,每层只能与下方层发生聚合。

为了解耦接口定义与实现,我们将接口定义在领域层,实现定义在基础设施层。但这样违反了从顶至底的单项依赖原则。

为了解决这个问题,我们采用依赖倒置原则——高层模块不应该依赖于低层模块,两者都应该依赖于抽象。抽象不应该依赖于细节,细节应该依赖于抽象。

根据此原则,结构调整如下

我们将基础设施层置于所有层次结构的顶部,使其能够实现其他层次定义的接口。

在分层架构中遵循依赖倒置原则,可能会发现分层概念实际上已不再存在。无论是高层次还是低层次,它们都仅依赖于抽象。

这样一来,整个分层结构仿佛被推平,客户可以以“平等”的方式与系统交互。当加入新的客户时,它们仅作为不同的输入、输出以及展示形式,这就是我们将要了解的另一种架构——六边形架构。

六边形架构

六边形架构

在我们的代码库中,有许多直接的外部依赖和实现细节,例如 MyBatis 的 Mapper 类、HttpClient 注入、RocketMQ 的监听、缓存的直接操作等。

这种实现方式有两个明显的问题:

  • 一是当底层更换基础组件时,会对业务逻辑产生直接影响,导致代码修改量和测试范围大幅增加;

  • 二是缺乏功能复用性,若其他业务有类似逻辑,无法直接移植和复用。

于 2005 年,Alistair Cockburn 提出了六边形架构,亦称为端口和适配器架构。

从上图可以看出,针对核心的应用程序和领域模型,其他底层依赖或实现都可以抽象为输入和输出两类。

组织关系变成了一个二维的内外关系,而非上下结构。每个 I/O 与应用程序之间都有适配器进行隔离,每个最外围的边都代表一个端口。

基于六边形架构设计的系统是领域驱动设计(DDD)所追求的最终形态。六边形架构的实践将在“DDD 优势”部分进行详细阐述。

先给出基于六边形架构实践后,项目模块结构:

模块 说明
Admin-api 配置后台相关
api 对外用户接口
application 应用
domain 领域
infrastructure 基础设施
query 查询模块
task 与使用的中间件相关,可忽略
worker 处理事件消息模块
common 基础包

通过六边形架构,我们可以更有效地实现领域模型的内外分离,降低外部依赖,提高代码的可维护性和复用性。在实际项目中,我们可以根据业务需求和场景,灵活运用六边形架构,将底层实现与领域模型分离,使代码更具灵活性和可扩展性。六边形架构有助于我们实现高质量、高可用的软件系统,满足不断变化的业务需求。

3、战术设计

在战略设计的基础上,领域边界已清晰可见。接下来,我们讨论战术设计,首先对领域驱动设计(DDD)的几个基本概念进行业务映射。

实体:由属性和行为组成,具有唯一标识。

在设计系统时,我们往往侧重于数据而非领域。对于 DDD 开发者来说,这种情况同样存在,因为在软件开发中,数据库仍然占据主导地位。首先考虑的是数据的属性和关联关系,而非具有丰富行为的领域概念。

这种做法的结果是将数据模型直接映射到对象模型上,导致实体仅包含 get/set 方法,这并非 DDD 的风格。

只有get/set实体需配合service使用,内聚性、可维护性,以及复用迁移成本均明显高于DDD的做法。

值对象:没有唯一标识,具有可度量或可描述,并满足不变性的对象。

我们应该尽量使用值对象来建模而不是实体对象,因为相比实体,我们可以非常容易地对值对象进行创建、测试、使用、优化和维护。

对于第一种实现,用户必须了解同时使用 amount 和 currency,并清楚如何运用这两个属性。这是因为这两个属性并未构成一个概念整体。对于 PropName 值对象的定义,可以带来一定的扩展性。例如,如果需要对道具名称进行大小写转换,可以在 PropName 内部实现此操作,而无需将相关逻辑泄漏到 Prop 中。

领域服务

领域服务表示一个无状态的操作,用于实现特定于某个领域的任务。

当某个操作不适合放在聚合和值对象上时,最好的方式便是使用领域服务了。

例如“用户认证”,一种方式是我们可以简单地将认证操作放在实体上。

对于这种设计,存在两个问题。

  • 首先,用户类需要知道某些认证细节,

  • 其次,这种方法也不能显示的表达通用语言。

这里我们询问的是一个User“是否被认证了”,而没有表达出“认证”这个过程。

在有可能的情况下,我们应该尽量使用建模术语直接地表达出交流语言。

领域事件:领域专家所关心的发生在领域中的一些事件。我们通常将领域事件用于维护事件的一致性,这样可以消除两阶段提交(全局事务)。

聚合:聚合是一组相关对象的组合,作为一个整体被外界访问,聚合根是这个聚合的根节点。

聚合是核心领域的重要概念,它可以用来说明领域内的关系。

此外,聚合在技术上也有很高的价值,可以指导详细设计。聚合由根实体、实体、值对象组成。

工厂:工厂提供一个创建对象的接口,封装了所有创建对象的复杂操作过程。

同时,客户无需直接引用实际被创建的对象。

在实际应用中,我们可以根据业务需求和场景,灵活运用工厂模式。工厂模式可以简化对象创建的过程,提高代码的可维护性和可扩展性。通过封装创建对象的复杂操作,工厂模式还可以降低代码之间的耦合度,便于后续的优化和扩展。在项目中,我们可以根据实际需求,定义不同的工厂类来创建相应的对象,从而实现对象的灵活创建和管理。

DDD的优势

应用DDD的系统符合六边形架构,我们实现了以下目标

  • 独立于框架:架构不应该依赖某个外部的库或者框架,不应该被框架的结构所束缚;

  • 独立于UI:前台展示的样式可能会随时发生变化,但是底层架构不应该随之而变化;

  • 独立于底层数据源:软件架构不应该因为不同的底层数据存储而产生巨大改变;

  • 独立于外部依赖:无论外部依赖如何变更、升级,业务的核心逻辑不应随之而大幅变化。

为实现以上目标,六边形架构(如洋葱架构、干净架构等)是个合适的选择。接下来,结合打赏具体业务实现,讲解如何实现这些目标。

先给出项目某个模块的代码包结构:

资源库:将资源库作为业务与数据的隔离层,屏蔽底层数据表细节,同时完成 PO 与 DO 的转化。DO 与 PO 的转化有利于领域层不直接依赖底层实现,便于后续更换底层实现或功能迁移。资源库接口定义在领域层,接口实现在基础设施层。

RPC:RPC 部分的结构拆分与资源库类似,区别在于存在领域服务。接口定义放在领域层,具体实现在基础设施层。

在遵循六边形架构的大原则下,其他边的拆分也变得清晰简单了,此处不再赘述。

通过以上实践,我们可以看到 DDD 在实际应用中的优势:

  • 灵活性:基于领域驱动设计的系统具有较高的灵活性,可以轻松应对业务变化和需求变更。
  • 可维护性:领域驱动设计将业务逻辑与技术实现分离,使得代码更具可读性和可维护性。
  • 复用性:通过领域服务、聚合等概念,实现业务逻辑的复用,降低开发成本。
  • 扩展性:领域驱动设计有助于提高系统的扩展性,方便引入新功能和模块。
  • 降低耦合度:通过六边形架构,将业务层与底层技术层分离,降低系统耦合度,便于后续迭代和升级。

总之,应用 DDD 可以让我们更好地应对复杂多变的业务挑战,实现软件开发的卓越表现。在实际项目中,我们可以根据业务需求和场景,灵活运用 DDD 理念和相关架构,构建高质量、高可维护和易于扩展的软件系统。

几个关键问题

1、事务

在上文中“聚合”章节,我们讨论了事务,即在一次事务中只操作一个聚合实例。如果发现一次事务内的逻辑过多,可以考虑将部分逻辑剥离为独立的聚合,采用最终一致性。基于这个基础,应用层是最适合声明事务的层次。

2、查询

CQRS(命令查询职责分离)在 DDD 中是一种常见的模式。它将领域模型与查询功能分离,让复杂的查询摆脱领域模型的限制,以更简单的 DTO 形式展现查询结果。同时,CQRS 还分离了不同的数据存储结构,让开发者可以根据查询功能和需求更自由地选择数据存储引擎。具体实践可参考相关资料。

3、框架无关

六边形架构设计已实现与底层实现、框架、中间件无关。但还有一个较大的框架依赖,即 Spring。我们的解决方案是,在领域内使用的 Spring Bean 通过传参方式实现领域层与框架的解耦。

4、成本

在实践 DDD 时,成本是一个重要考虑因素,包括学习成本、改造成本、兼容成本等。在实际操作前,建议先评估好成本。

结束语

领域驱动设计(DDD)并非一套全新的特殊架构,而是一种应对软件复杂性的方法论。它基于面向领域建模,六边形架构,以及经过重构的项目代码,旨在实现高可维护性、高可扩展性、高可测试性和代码结构清晰。遵循这一方法,我们将能够更好地应对复杂多变的业务挑战,实现软件开发的卓越表现。

说在最后

DDD架构如何落地,是非常常见的面试题。

以上的内容,如果大家能对答如流,如数家珍,基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。

在面试之前,建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》,并且在刷题过程中,如果有啥问题,大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。

最终,让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer, 也就来了。

当然,关于DDD,尼恩即将给大家发布一波视频 《第34章:DDD的学习圣经》, 帮助大家彻底穿透DDD。

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posted @ 2023-12-16 17:09  疯狂创客圈  阅读(134)  评论(0编辑  收藏  举报