DDD(Domain-Driven Design)实战

 

1，系统架构

我们有如下（微服）系统架构，在项目初期，可能因为快速上线，资源有限等条件限制，系统很可能不会做到极致的细粒度划分。

图 1

以下我们核心围绕Manager部分来看看，怎样用DDD来设计分布式(微服务)应用架构。

2，DDD分布式应用架构

图 2

如上图所示，从相对高层的角度看，平台的领域模型设计图，大体上可划分为3部分：1）左边部分描述的Manager(设备管理)模块的领域驱动模型；2）右边部分分别是User、Resource、Control等基础功能模块；3）面向网关，暴露给app/web访问的Api模块，设计为修改/查询分离。特别地，我们就Manager模块的来分析设备管理相关业务的详细领域驱动模型设计。

    模型分为4层：Domain层，Biz层（业务逻辑层），Data层（数据持久化管理层），Api层（Controller接口层）。从图2的模型图可以看出，其它所有层都只依赖Domain层。这就是DDD（Domain-Driven Design）的设计原则，以Domain内核为核心，各层可以独立于具体技术实现，聚焦于业务核心需求和规范，一旦业务定义成型，后续迭代应不去（或尽可能）不修改Domian Core，以达到快速响应上层业务变化需求。在图1（微服务架构图）可以看到，整个大的Manager模块划分为几个小服务模块：Share(共享模块)、Device(设备模块)和Group(分组模块)。每一个微服务模块又遵照各自的领域来驱动设计，同样又可以独立划分为：Domain层、Biz层、Data层和Api层，并独立部署。

    然而，前期考虑业务量有限，从节省资源以及系统的稳定性和维护成本上看，图1中Manager模块的各个微服务，很可能共用同一个持久化存储/缓存服务，或同一个关系型数据库，这就完全省去了考虑分布式数据一致性问题。

    此外，从图2也可以看到，ShareService和DeviceService，DeviceService和GroupService之间存在紧密的依赖关系，合并部署并且共享同一个数据中心，可以有效地避免分布式部署引起的数据不一致问题。最后，我们仍然会考虑到后续系统拓展性的需求，因为随着业务的发展，无论是业务功能的增加，还是业务量的增长，都需要系统可以弹性地支持扩展。而系统以DDD的模式设计，正是能解决这样的需求。因为我们前期已经系统内核层就已划分好Domian边界，后续若要拆分领域实现或增加系统吞吐能力，并不会引起领域内核、接口或数据存储的变动。

   接下来，我们给出详细Share(共享模块)、Device(设备模块)和Group(分组模块)的详细领域驱动设计模型。

• Share领域模型

图 3

• Group领域模型

图 4

在图5中描述了设备和分组的关系（DeviceGroup）。在本方案中，首先应该明确设备的分组关系是属于分组管理领域边界内的。既然是属于分组领域边界内的，那么将此关系移到Device领域，将隐藏以下问题：

1）在对设备进行分组管理时，会在Data层出现Group和Device之间的领域耦合，势必导致后续领域无法拆分，扩展困难。例如，任何对设备分组关系的操作（GroupRepository#modifyDeviceGroup），都涉及对Device表的操作，导致底层数据层无法相互隔离，后续拆分困难。

2）当需要通过groupId来查询设备信息时，是让Group领域提供接口，还是让Device领域提供?显然，该关系在那个领域，就由谁提供是最方便。而把关系移到Device领域后，让这些变得混乱不堪。

最后，显然在Group领域定义关系(DeviceGroup)，不仅易于系统扩展，也支持在基础基础平台提供一样非通用（但应用很广泛）的功能的同时，也能方便地拓展业务规则。

• Device领域模型

图 5

下面再看看，在具体工程里，如何实现DDD的分层应用架构。

3，DDD分层应用架构

图 6

如第2部分描述或图2所示，DDD应用系统分为Domain层、Biz层、Data层和Api层。明确地说，只要是遵照DDD模式设计的任何一个微服务(模块)系统，都可分为这4层。

接下来，我们在细致的看看图2的应用架构，涉及的Java Import和Maven依赖是如何体现的。

4，Java Import依赖

图 7

可以看到工程有以下特点:

• 所有层的import依赖只有Domain层
• Biz层对(持久化或缓存)数据的操作具体实现一无所知
• Api层对数据的检索或业务逻辑的具体实现一无所知，只遵照接口规范暴露结果

  总之，是以Domain为核心，隔离具体实现，达到真正意义上各层之间的解耦。

5，Maven依赖

图 8

这里我们应该会有疑问：DDD不是叫领域驱动设计吗，为什么Api、Biz和Data层的maven依赖不仅依赖Domain，还相互之间依赖？这里一定要区别软件解耦设计和Maven打包之间没有任何关联。以接口来解释解耦，就是接口，约定了一项协议，隔离了客户端和服务端，使得客户端不需要关心服务端的具体实现。我们所说的软件设计，本质是解耦设计。

下面几点帮助理清maven依赖和Java import依赖的区别。

DDD开架构思想是围绕领域核心来开发，所有层之间的代码依赖都只存在于对domain的依赖。具体的：

• 在集中式开发模式下，虽然api层的代码只需要依赖domain层的代码。由于domain只定义了业务接口，并没有提供实现，要打包成一个可执行的jar包，又必须有实现来才行。但如果把biz层的实现类依赖进api层的类中，又会破坏DDD的设计原则。此时，IoC正是解决了我们的烦恼，使我们只要真正实现，只依赖接口，就可以利用IoC帮助我们解耦具体实现逻辑。
• 当我们的业务量扩大，需要发展成分布式开发模式了。原来api层依赖的domain层的业务接口，变成了facade接口（任意rpc形式调用）。此时，maven也不再需要依赖biz层的实现类，代替的是rpc的底层技术实现。

 

6，一个困惑

在实际项目实战时，我们会遇到一个不可避免地困惑，查询业务依赖Service or Repository？答案是Repository。下面举个栗子说明：

 

例如“查询组下的设备列表”， 在api层直接调用device和group领域的repository合并数据，而不是通过在biz层合并。

1，当在集中式条件下，这种做法可以避免冗余代码；

2，即便在后续要以分布式环境开发，domain是相互之间完全独立不可见的，模块之间的依赖只有facade(feign)。此时，只需要api模块依赖device和group模块的facade，而不是让group模块依赖device的facade，又让api模块又再次依赖group模块facade。

 

7，一个查询接口代码示例（查询组内设备列表）

图 9

8，一个修改接口代码示例（设备解绑）

图 10