新项目从零到一DDD实战思考与总结

抱歉了，前面几篇DDD的文章我删除了，本篇是前面发表的几篇DDD的汇总，内容有修改。

领域驱动设计（DDD）是一种业务领域建模方法论、业务架构设计方法论，战略设计阶段从业务领域视角划分领域边界，抽象业务建立领域模型；战术设计阶段则根据清晰的领域边界、领域模型进行架构设计与开发实现。

DDD解决了核心复杂业务设计问题，简化业务系统的实现，让业务逻辑高度内聚，与基础设施、框架解耦，清晰的领域边界解决微服务的拆分问题。聚合之间通过聚合根ID引用与领域事件松耦合，保持高内聚、松耦合让项目代码随着业务需求的不断迭代保持整洁。

本篇笔者以近期的一个项目实战跟大家分享笔者目前对DDD的理解，以及在实战DDD过程中遇到的问题思考与总结，仅个人经验，偏战术设计。

从实战项目中理解DDD核心概念

领域通常指的就是业务范围，每个公司都有自己明确的业务范围。通常每个公司内部都有很多个系统，如一家电商公司可能会有物流系统、电商系统、直播系统等等，每个系统做的事情则是更细分的领域。

茉莉红交所（红探长）项目是笔者入职茉莉数科集团后做的第一个项目，也是一个新的项目，由于没有历史包袱，笔者从零开始搭建整个项目，因此选择在该项目试行DDD。

该项目业务是OTO（线上到线下）探店，OTO探店就是该项目的领域。

探店其实是一种商家线上付费下单、平台为商家匹配达人、达人线下探店线上内容推广的内容营销模式，可以是品尝美食或是免门票游玩景点等，达人最终通过短视频、直播、图文内容等方式为商家做推广。那么无论是探美食店、探游乐园，探店都是这个领域的核心。

在探店这个领域中，核心的业务名词有：商家、达人、店铺、订单、任务，而核心事件有：店铺入驻、商家发布订单、达人接单等。

附上此项目对应版本的架构设计图：

提示：中间部分不是每个限界上下文对应一个微服务，可以是多个限界上下文合并在一个微服务。对于为什么要这样设计可参考我的另一篇文章《这个项目为什么这样架构设计？》。

限界上下文是业务概念的边界，是业务问题最小粒度的划分。在OTO探店业务领域中会包含多个限界上下文，我们通过找出这些确定的限界上下文对系统进行解耦，要求每一个限界上下文其内部必须是紧密组织的、职责明确的、具有较高的内聚性。

我们划分出的限界上下文如下图所示。

提示：为什么将任务和订单拆分为不同限界上下文（任务不是作为订单聚合根的实体，而是作为一个独立聚合的聚合根）？这是因为商家发布的一个订单允许有不同的多个达人接单，一个达人也可以接不同商家的订单，这并不是简单的一对多关系。这更像是商品与订单的关系，而不是订单与订单item的关系。

在划分出限界上下文后，还需要根据限界上下文识别出问题子域。问题子域是对业务问题的划分，相对限界上下文来说，是对业务问题更大粒度的划分。

核心（子）域：产品的核心竞争力、盈利来源；
通用子域：常见的，不同领域都可共用的，可通过购买就能使用的；
支撑子域：非核心域、又非通用域，具有个性化需求，用于支撑核心域运作；

根据限界上下文，我们划分出的子域如下图所示。

OTO探店核心域：商家下单、平台审核订单、达人接单、平台审核任务、达人回填内容链接等；
店铺支撑子域：商家店铺入驻、平台审核店铺、商家绑定店铺、店铺转移等；
......

在划分出子域后，我们需要为领域建模。

领域建模是通过将业务抽象为聚合、实体、聚合根、值对象模型的方式，封装和承载全部的业务逻辑，保持业务的高内聚和低耦合。

聚合：负责封装业务逻辑，内聚决策命令和领域事件，容纳实体、聚合根、值对象。

聚合根：也是一种实体，是聚合的根节点，如订单；
实体：聚合的主干，具有唯一标识和生命周期，如订单Item；
值对象：实体的附加业务概念，用于描述实体所包含的业务信息，如订单收件地址。

70%的场景下，一个聚合内都只有一个实体，那就是聚合根。

在技术实现上，一个聚合就是一个包，里面存放领域服务、工厂、资源库、聚合根、实体、值对象。

领域层包的划分规则通常为：

----限界上下文
--domain
------聚合A
-------- （聚合根、实体、值对象、领域服务、资源库、领域事件）
------聚合B
-------- （聚合根、实体、值对象、领域服务、资源库、领域事件）

特别的，一个限界上下文可能包含多个聚合，但一个聚合只能存在于一个限界上下文。

以上包的划分只是领域层的划分，要求聚合根、实体、值对象、领域服务、资源库、领域事件等类存放在聚合包下，无论是使用DDD经典四层架构，还是六边形架构。

以店铺上下文为例，我们采样六边形架构实现，整个模块的层次、包划分如下：

com.mmg.hjs.storecontext（限界上下文）
--adapters（适配层）
----api（API接口适配）
------webmvc（前端接口，请求从网关进来）
------dubbo（内部微服务调用，实现应用层gateway包下的接口）
----persistence（持久化适配）
------dao（mybatis的Mapper类与xml文件）
------po（对应数据库表生成的类）
------StoreAssembler.class（领域实体转PO的转换器）
------StoreRepositoryImpl.class（实现领域层的资源库接口）
----cache(缓存适配)
--application（应用层）
----gateway（与其它限界上下文通信并与适配层接耦的抽象接口）
----job（可选，定时任务）
----usecase（应用服务，按用例拆分多个类，避免单个类臃肿）
----assembler（聚合根转DTO转换器）
----dto（DTO类）
----cqe（CQE模式）
------command（请求参数）
------query（查询参数）
------event（可选，事件参数，注意：非领域事件）
--domain（领域层）
----store（店铺聚合）
------model（聚合根、实体、值对象)
------event（领域事件）
------StoreDomainService.class（领域服务）
------StoreRepository.class（资源库抽象接口）

在分层架构模式中，我们需要严格遵循：上层只能依赖下层，下层不能依赖上层。

例如，在一次创建订单的操作中，用于接收前端请求参数的CreateOrderCommand属于应用层的类，虽然我们在Controller(接口层)可直接使用CreateOrderCommand，但这属于上层依赖下层，并且不是领域层，也并未暴露聚合根内部结构，因此是允许的。

如果反过来，直接将CreateOrderCommand对象传递给聚合根，那就构成下层依赖上层了，因此这是不允许的。CreateOrderCommand必须在应用层拆解为创建订单所需要的值对象，或者实体对象，再调用领域服务方法，领域服务方法调用订单工厂创建订单，最后才交给资源库持久化订单聚合根。

在领域层里面，更准确的说是在聚合包内，存储的是聚合下的聚合根、实体、值对象、资源库、领域服务、聚合根工厂类，而由于资源库的实现需要依赖orm框架或其它框架实现持久化聚合根、事件的发布需要依赖MQ实现等，所以资源库定义成接口由上层实现，事件发布也定义为接口由上层实现。

对于资源库与事件发布者，由于领域服务需要依赖资源库获取和保存聚合根，也依赖事件发布者发布事件，这种情况下我们可以使用Spring框架的自动注入，但应该使用构造函数注入，而不是在字段上加注解的方式注入，避免注入资源库、事件发布者为NULL的情况，且不应该添加Spring框架的注解（尽量不耦合）。

应用服务、领域服务、聚合根、资源库的职责

在实现DDD的过程中，我们需要严格遵守代码规范才能保持代码的整洁，否则随着需求的迭代，项目很容易就失去DDD该有的模样，变得即不DDD也不MVC。

在DDD中，Repository（资源库）是聚合根的容器，与DAO扮演相同角色，但它只提供持久化聚合根的操作（新增或更新），以及提供根据ID获取聚合根的查询操作。在所有的领域对象中，只有聚合根才拥有Repository，因为Repository不同于DAO，它所扮演的角色只是向领域模型提供聚合根。

资源库（Repository）的职责是提供聚合根或者持久化聚合根，除此之外应「尽可能」的没有其它行为，否则聚合根就会严重退化成DAO。

public interface Repository<DO, KEY> {void save(DO obj);DO findById(KEY id);void deleteById(KEY id);
}

聚合根与领域服务（DomainService）负则封装实现业务逻辑，应用服务（ApplicationService）不处理业务逻辑，而只是对领域服务/聚合根方法调用的封装。

正常情况下，处理一次业务请求将经过：

应用服务->领域服务->通过资源库获取聚合根->通过资源库持久化聚合根->发布领域事件

但也允许：

应用服务->通过资源库获取聚合根->通过资源库持久化聚合根->发布领域事件

对于不能直接通过聚合根完成的业务操作就需要通过领域服务。

但必须遵守原则：

聚合根不能直接操作其它聚合根，聚合根与聚合根之间只能通过聚合根ID引用；
同限界上下文内的聚合之间的领域服务可直接调用；
两个限界上下文的交互必须通过应用服务层抽离接口->适配层适配。

聚合根工厂负责创建聚合根，但并非必须的，可以将聚合根的创建写到聚合根下并改为静态方法，非常复杂的创建过程才建议写工厂类。

以修改用户信息为例，可在应用服务通过资源库获取用户聚合根，再调用用户聚合根的修改用户信息方法，最后通过资源库持久化用户聚合根。

public class UserModifyInfoUseCase{/*** 更新用户基本信息** @param command* @param token*/@Transactional(rollbackFor = Throwable.class, isolation = Isolation.READ_COMMITTED)public void updateUserInfo(ModifyUserInfoCommand command, Long loginUserId) {// 获取聚合根Account account = findByAccountId(loginUserId);// 调用业务方法account.modifyAccountInfo(AccountInfoValobj.builder().nickname(command.getNickname()).avatarUrl(command.getAvatarUrl()).country(command.getCountry()).province(command.getProvince()).city(command.getCity()).gender(Sex.valueBy(command.getGender())).build());// 通过资源库持久化repository.save(account);// 更新缓存accountCache.cache(loginUserId, getUserById(account.getId()));}}

这里用户聚合根能到看到自己的信息，用户自己修改自己的信息可直接通过聚合根完成，因此这种场景下我们不需要领域服务。

复杂场景如用户绑定手机号码就不能直接在领域服务中完成。

绑定手机号码一般流程为：获取短信验证码、校验短信验证码、校验手机号码是否已经绑定了别的账号。

其中获取短信验证码与校验短信验证码应放在应用服务完成，而校验手机号码是否已经绑定了别的账号就需要由领域服务完成，因为聚合根无法完成这个判断，聚合根看不到别的账号，聚合根不能拥有资源库，且应用服务不能处理业务逻辑。

聚合根

public class Account extends BaseAggregate<AccountEvent>{// .....private String phone;public void bindMobilePhone(String phoneNumber) {if (!StringUtils.isEmpty(this.phone)) {throw new AccountParamException("已经绑定过手机号码了，如需更新可走更换手机号码流程");}this.phone = phoneNumber;}}

领域服务

@Service
public class AccountDomainService {private AccountRepository repository;public AccountDomainService(AccountRepository repository) {this.repository = repository;}public void bindMobilePhone(Long userId, String phone) {Account account = repository.findById(userId);if (account == null) {throw new AccountNotFoundException(userId);}// 号码被其它账户绑定了boolean exist = repository.findByPhone(phone) != null;if (exist) {throw new AccountBindPhoneException(phone);}account.bindMobilePhone(phone);repository.save(account);}}

应用服务

@Service
public class UserBindPhoneUseCase {/*** 绑定手机号码-发送验证码** @param command* @param token*/public void bindMobilePhoneSendVerifyCode(VerifyCodeSendCommand command, Long loginUserId) {// 生成验证码String verifyCode = ValidCodeUtils.generateNumberValidCode(4);// 缓存验证码verifyCodeCache.save(command.getPhone(),verifyCode,timeout);// 调用消息服务发送验证码messageClientGateway.sendSmsVerifyCode(command.getPhone(), verifyCode);}/*** 绑定手机号码-提交绑定** @param command* @param token*/public void bindMobilePhone(BindPhoneCommand command, Long userId) {// 校验验证码String verifyCode = verifyCodeCache.get(command.getPhone());if (!command.getVerifyCode().equalsIgnoreCase(verifyCode)) {throw new VerifyPhoneCodeApplicationException();}// 通过领域服务绑定手机号码accountDomainService.bindMobilePhone(userId, command.getPhone());// 更新账号缓存accountCache.cache(userId, getUserById(userId));}
}

接口层

@RestController
@RequestMapping("account/bindMobilePhone")
public class UserBindPhoneController {@Resourceprivate UserBindPhoneUseCase useCase;@ApiOperation("绑定手机号-获取验证码")@GetMapping("/verifyCode")public Response<Void> bindMobilePhone(@RequestParam("phone") String phone) {Long userId = WebUtils.getLoginUserId();useCase.bindMobilePhoneSendVerifyCode(phone, userId);return Response.success();}@ApiOperation("绑定手机号-提交绑定")@PostMapping("/submit")public Response<Void> bindMobilePhone(@RequestBody @Validated BindPhoneCommand command) {Long userId = WebUtils.getLoginUserId();useCase.bindMobilePhone(command, userId);return Response.success();}}

CQE模式

CQE即Command、Query、Event。接收前端创建订单请求使用Command，接收前端分页查询请求使用Query，消费事件（非领域事件）则使用Event。

除Event外，所有写请求都应该使用Command接收参数，而所有查询都应该使用Query接收参数，只在参数只有一个ID的查询情况下，可省略Query。

在查询分离情况下，Query是可直接传递到DAO的（接口层->应用层->DAO)。因此使用Query封装查询条件能够提高方法的复用，当添加查询条件时，无需给方法加多一个参数。

CQRS模式

CQRS(Command Query Resposibility Segregation)，即命令查询职责分离模式。软件模型中存在读模型和写模型之分，以我们写业务代码的经验也知道，一次请求，要么是作为一个“命令”执行一次操作，要么作为一个”查询“向调用方返回数据，两者不可能共存。CQRS是将“命令”和“查询”分别使用不同的对象模型来表示。

CQRS的读操作放在应用层。

共享存储-共享模型-CQRS

共享存储指同一个表结构存储数据，共享模型指使用聚合根从数据库读取数据。

例如查询订单详情，订单的聚合根为Order。

// 订单聚合根
public class Order extends BaseAggregate {
}

在应用层OrderDetailsUseCase通过OrderRepository查询订单聚合根，再调用装配器将聚合根转为读模型。

public class OrderDetailsUseCase {public OrderDto byId(String id) {Order order = orderRepository.byId(id);return orderDaoAssembler.toDto(order);}
}

OrderDaoAssembler方法是将Order转为读模型实体，也就是将DO转为DTO。

注意：读操作和写操作不要写在同一个应用服务中，避免耦合，且应用服务应按用例拆分多个类(不需要很细），避免应用服务越写越臃肿。

共享存储-读写分离模型-CQRS

共享存储-读写分离模型指读写还是操作同一张表，只是写模型与读模型不同，写通过聚合根操作，而读模型绕过聚合根、Repository，直接操作数据库，此时的读模型就是用于装载从数据库查询的数据，并且不需要再作转换就可以响应给调用方，这里的读模型就是DTO。

对于单个聚合根内的查询，使用「共享存储-读写分离模型」模型可以应付复杂的查询场景，并且可以提升性能。

对于需要跨多个聚合根的查询，「共享存储-共享模型」无法实现此需求场景，而分别查询多个聚合根后，再合并查询结果不仅是将原本简单的事情变复杂，还大大影响性能，因此更有必要采用「共享存储-读写分离模型」。

对于查询订单详情希望带上商品信息，如果商品与订单在同一个服务，并且同一个数据库，那么便可以使用join多表查询。

共享存储-读写分离模型-CQRS实战举例：

接口层

@RequestMapping("/order")
@RestController
public class OrderQueryController {@GetMapping("/query")public Response<PageInfo<OrderQueryDto>> queryOrder(OrderQuery query) {return Response.success(orderQueryUseCase.queryOrder(query,WebUtils.getLoginUserId()));}}

应用层

@Service
public class OrderQueryUseCase implements Cqrs {public PageInfo<OrderQueryDto> queryOrder(OrderQuery query, Long loginUserId) {Long merchantId = merchantGateway.getMerchantId(loginUserId);IPage<OrderQueryDto> orderPage = new Page<>(query.getPage(), query.getPageSize());List<OrderQueryDto> orders = orderMapper.selectOrderBy(merchantId,query,orderPage);PageInfo<OrderQueryDto> pageInfo = new PageInfo<>(page, pageSize);pageInfo.setTotalCount((int) orderPage.getTotal());pageInfo.setList(orders);return pageInfo;}
}

读写分离存储-读写分离模型

即读与写操作不同数据库。例如，对于查询订单详情希望带上商品信息，如果商品是一个微服务、订单是一个微服务，并且两个微服务使用不同的数据库，如果要提升性能，就需要通过额外的数据同步服务，将订单与商品查询结果合并后存入一个新的表（分离存储）或者是存储到NoSQL数据库。数据同步可通过底层数据库Binlog+Kafka消费实现，还有一种是通过消费领域事件实现，但影响应用性能。

提示：对于复杂的报表统计，建议通过Binlog+Kafka同步到一张大表，为不与业务耦合，应独立为一个数据服务。

领域事件的发布

在DDD中有一个原则，一个业务用例对应一个事务，一个事务对应一个聚合根，即在一次事务中只能对一个聚合根操作。

但在实际应用中，一个业务用例往往需要修改多个聚合根，而不同的聚合根可能在不同的限界上下文中，引入领域事件即不破坏DDD的一个事务只修改一个聚合根的原则，也能实现限界上下文之间的解耦。

在DDD中，领域层是业务逻辑的具体实现，所有以解决问题子域的业务代码都高度内聚在限界上下文中、高度内聚在聚合中，即聚合根、实体以及领域服务内。

对于领域事件发布，我们的实现是在聚合根中临时保存，最后在领域服务/应用服务发布，领域层抽象事件发布接口，由适配器层实现，并注入到领域服务/应用服务。

一个原因是领域层不应该依赖其它框架的Api，另一个原因则与领域事件是由聚合根/领域服务创建有关。

那为什么领域事件由聚合根/领域服务创建，而不是在应用层创建？

发布领域事件当然是在领域层发出，可以是聚合根发出，也可以在领域服务发出，业务在聚合下高度内聚，什么时候该发出什么事件也只有聚合内最清楚，应用服务不过是封装业务实现的步骤。

由于业务逻辑最核心的实现是聚合根内，而聚合根是一个实体，不能说每次构造聚合根都传入一个事件发布者，那从资源库获取聚合根时又由谁传入事件发布者？

所以推荐的做法是在聚合根下临时存储聚合根发出的事件，在领域服务中、在调用资源库持久化聚合根之后再发布领域事件。当然，在不使用领域服务的情况下，则由应用层在调用资源库持久化聚合根之后再发布领域事件。

应用服务一个业务用例只是对应领域服务方法的一层很薄的封装，即不会在一个应用服务方法中调用两个领域服务方法。这实际上也是我们要注意，如果出现这种情况，说明领域服务方法封装的不够好。所以领域事件由领域服务发布是允许的，但事件发布者必须抽象为接口，与资源库一样在领域服务的构建方法传入。

关于我们为什么先通过Spring框架发布事件再在订阅者中实现将事件发布到MQ。

一个事件可能当前限界上下文内也需要消费，即可能有多个限界上下文需要消费，一个事件对应多个消费者。

如订单限界上下文内订单聚合产生的创建订单事件，订单限界上下文内需要消费订单创建事件，用于构造消息通知，然后给消息通知队列写入消息；同时，其它限界上下文也需要消费订单创建事件。因此，一个领域事件我们可能需要发布到多个消息队列中。

先通过Spring框架发布事件再在订阅者中实现将事件发布到MQ其实是借助Spring框架实现责任链模式。这当然不是必须的，也算不上是规范。

但不管如何，不要直接在领域服务/应用服务中调用MQ的API直接发布事件，发布事件到MQ应在适配层实现。并且封装事件发布者的好处在于，当需要确保消息至少投递一次时，这些逻辑不需要写在应用服务中。

最令人头疼的代码

在实战DDD的过程中，我们编写最多的代码无疑就是DO（聚合根）转DTO（读模型）以及DO转PO（映射到数据库表）和PO转DO的转换器代码。百分之八十的BUG都来自这些整齐划一的属性拷贝代码，容易漏字段。

那为什么需要这么多层转换呢，直接将聚合根响应给请求、直接持久化聚合根不行吗？

首先，在DDD中我们必须先获取到聚合根再通过聚合根完成业务逻辑，最终通过资源库持久化聚合根。

为什么需要将DO转PO，这是必须要做的事情吗？

如果我们选择关系型数据库持久化聚合根，那么就可能需要将聚合根拆分存储到多个表，并且对于枚举类型我们也需要转成数值类型再存储。基于这些场景就需要将聚合根转为PO再调用对应表的DAO存储到数据库中。

为什么需要将DO转DTO？

除了我们必须要遵守不暴露聚合根内部结构给外部之外，前端需要的数据也是不一样的，比如我们需要将枚举类型字段拆成值和名称两个字段，以及需要屏蔽一些字段。

为了不暴露聚合根内部结构，聚合根应只暴露GET方法，用于外部获取字段值，同时使用Builder模式提供builder方法给资源库（使用装配器）将PO转为聚合根。对于实体也可以这样做，而值对象只提供所有参数的构造方法和GET方法。当然了，使用哪种做法都没有错。

对于通用的转换操作我们为每个聚合根提供一个实现将DO（聚合根）转为DTO的装配器（转换器）、以及一个实现PO和DO相互转换的装配器（转换器）。

基于这种实现，笔者也寻找过能够解决这些繁琐操作提升工作效率的方法，我们试过用mapstruct框架，但mapstruct也只适用于简单的聚合根，对于复杂内部结构的聚合根映射也需要写一堆注解，工作量没有减少反而增加了问题排查的难度。使用Spring提供的属性拷贝工作类也是一样的，无法解决问题。

优化聚合根的持久化性能

对于使用关系型数据库持久化聚合根的场景，在“只能通过Repository的save方法持久化聚合根”这个约束下，save方法在性能上是有非常大的损耗的，因为更新一个聚合根需要同时更新聚合根下的实体。为了降低性能影响，可在更新之前对比一下内存中的快照，只对有更新的实体执行更新操作，笔者单独写了一篇文章介绍如何实现：《DDD资源库Repository的性能优化》。

如今分布式数据库已经成熟，不建议在新项目中引入分库分表ORM框架以及分布式事务框架，更不建议使用分库分表，这些应该交由底层数据库完成，或增加一层代理完成。