DDD 要落地实践,最大的“坑”就是支持 DDD 的技术架构如何设计。很多团队在工作开展前期,一切都很顺利:通过对业务需求的理解,建立领域模型;将领域模型通过一系列的设计,落实程序设计,准确地说是程序设计中业务领域层的设计。然而就在编码实现的时候,出现了各种问题:
因此,还需要有一个强有力的技术中台的支持,来简化 DDD 的设计实现,解决“最后一公里”的问题。唯有这样,DDD 才能在项目中真正落地。
通常,在支持领域驱动的软件项目中,架构设计如上图所示。
这些都是将领域驱动落地到软件设计时所采用的方式。从架构分层上说,DDD 的仓库和工厂的设计介于业务领域层与基础设施层之间,即接口在业务领域层,而实现在基础设施层。DDD 的基础设施层相当于支撑 DDD 的基础技术架构,通过各种技术框架支持软件系统完成除了领域驱动以外的各种功能。
然而,传统的软件系统采用 DDD 进行架构设计时,需要在各个层次之间进行各种数据结构的转换:
在这个过程中,需要编写大量代码进行数据的转换,无疑将加大软件开发的工作量与日后变更的维护成本。因此,我们可不可以考虑上一讲所提到的设计,将各个层次的数据结构统一起来呢?
另外,传统的软件系统在采用 DDD 进行架构设计时,需要为每一个功能模块编写各自的仓库与工厂,如订单模块有订单仓库与订单工厂、库存模块有库存仓库与库存工厂。各个模块在编写仓库与工厂时,虽然实现了各自不同的业务,却形成了大量重复的代码。这样的问题与前面探讨的 Dao 的问题一样,是否可以通过配置与建模,设计成一个统一的仓库与工厂。如果是这样,那么仓库与工厂又与 Dao 是什么关系呢?基于对以上问题的思考,我提出了统一数据建模、内置聚合的实现、通用仓库和工厂,来简化 DDD 业务开发。因此,进行了如下的架构设计。
该设计与上一讲的架构设计相比,差别仅是将单 Dao 替换为了通用仓库与通用工厂。也就是说,与 Dao 相比,DDD 的仓库就是在 Dao 的基础上扩展了一些新的功能。
这就是 DDD 的仓库与 Dao 的关系。
基于这种扩展关系,该如何设计这个通用仓库呢?如果熟悉设计模式,则会想到“装饰者模式”。“装饰者模式”的目的,就是在原有功能的基础上进行“透明功能扩展”。这种“透明功能扩展”,既可以扩展原有功能,又不影响原有的客户程序,使客户程序不用修改任何代码就能实现新功能,从而降低变更的维护成本。因此,将“通用仓库”设计成了这样。
即在原有的 BasicDao 与 BasicDaoImpl 的基础上,增加了通用仓库 Repository。将 Repository 设计成装饰者,它也是接口 BasicDao 的实现类,是通过一个属性变量引用的 BasicDao。使用时,在 BasicDaoImpl 的基础上包一个 Repository,就可以扩展出那些 DDD 的功能。因此,所有的 Service 在注入 Dao 的时候:
配置如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" ...>
<description>The application context for orm</description>
<bean id="basicDao" class="com...impl.BasicDaoJdbcImpl"></bean>
<bean id="redisCache" class="com...cache.RedisCache"></bean>
<bean id="repository" class="com...RepositoryWithCache">
<property name="dao" ref="basicDao"></property>
<property name="cache" ref="redisCache"></property>
</bean>
<bean id="product" class="com.demo2...impl.ProductServiceImpl">
<property name="dao" ref="repository"></property>
</bean>
<bean id="supplier" class="com.demo2...impl.SupplierServiceImpl">
<property name="dao" ref="basicDao"></property>
</bean>
<bean id="productQry" class="com.demo2...AutofillQueryServiceImpl">
<property name="queryDao">
<bean class="com.demo2.support.dao.impl.QueryDaoMybatisImpl">
<property name="sqlMapper" value="com.demo2...dao.ProductMapper.query"></property>
</bean>
</property>
<property name="dao" ref="basicDao"></property>
</bean>
</beans>
在这一配置中可以看到,Repository 中有一个属性 Dao 配置的是 BasicDao。这样当 Repository 访问数据库时,通过 BasicDao 进行访问。同时,这里实现了两个通用仓库:Repository 与 RepositoryWithCache。如果配置后者则可以实现缓存的功能。
在以上示例中,Product 将 Dao 配置为 Repository。这样,Product 在通过 ID 装载时,就会在产品对象中加载与其关联的供应商 Supplier。同时,productQry 将 queryDao 配置为 AutofillQueryServiceImpl,则在查询产品信息以后,会自动补填与其关联的供应商 Supplier。
这里,通用仓库是如何指导 Product 关联 Supplier 的呢?关键就在于文件 vObj.xml 进行了以下配置:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<vobjs>
<vo class="com.demo2.trade.entity.Product" tableName="Product">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="name" column="name"></property>
<property name="price" column="price"></property>
<property name="unit" column="unit"></property>
<property name="classify" column="classify"></property>
<property name="supplier_id" column="supplier_id"></property>
<join name="supplier" joinKey="supplier_id" joinType="manyToOne" class="com.demo2.trade.entity.Supplier"></join>
</vo>
<vo class="com.demo2.trade.entity.Supplier" tableName="Supplier">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="name" column="name"></property>
</vo>
</vobjs>
在 Product 中增加了join 标签,标注领域对象间的关联关系。其中 joinKey=“supplier_id”,代表在 Product 对象中的属性 supplier_id 用于与 Supplier 的 key 值关联。joinType 代表关联类型,支持 oneToOne、manyToOne、oneToMany 三种类型的关联,但基于性能的考虑,不支持 manyToMany。当类型是 oneToMany 时,补填的是一个集合,因此领域对象中也应当是一个集合属性,例如 Customer 中有一个 Address 是 oneToMany,因此领域对象设计成这样:
/**
* The customer entity
* @author fangang
*/
public class Customer extends Entity<Long> {
......
private List<Address> addresses;
/**
* @return the addresses
*/
public List<Address> getAddresses() {
return addresses;
}
/**
* @param addresses the addresses to set
*/
public void setAddresses(List<Address> addresses) {
this.addresses = addresses;
}
}
因此,在 vObj.xml 中进行如下配置:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<vobjs>
<vo class="com.demo2.customer.entity.Customer" tableName="Customer">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="name" column="name"></property>
<property name="sex" column="sex"></property>
<property name="birthday" column="birthday"></property>
<property name="identification" column="identification"></property>
<property name="phone_number" column="phone_number"></property>
<join name="addresses" joinKey="customer_id" joinType="oneToMany" isAggregation="true" class="com.demo2.customer.entity.Address"></join>
</vo>
<vo class="com.demo2.customer.entity.Address" tableName="Address">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="customer_id" column="customer_id"></property>
<property name="country" column="country"></property>
<property name="province" column="province"></property>
<property name="city" column="city"></property>
<property name="zone" column="zone"></property>
<property name="address" column="address"></property>
<property name="phone_number" column="phone_number"></property>
</vo>
</vobjs>
这样,在装载和查询 Customer 时,内置就将它关联的 Address 也加载出来了。在加载中,通过 Dao 去数据库中查询数据,然后将查询到的 Customer 与多个 Address 交给通用工厂去装配。如果配置的是 RepositoryWithCache,则加载 Customer 时会先检查缓存中有没有该客户。如果没有则到数据库中查询。
聚合是领域驱动设计中一个非常重要的概念,它代表在真实世界中的整体与部分的关系。比如,Order(订单)与 OrderItem(订单明细)就是一个整体与部分的关系。当加载一个订单时,应当同时加载其订单明细,而保存订单时应当同时保存订单与订单明细,并放在同一事务中。在设计支持领域驱动的技术中台时,应当简化聚合的设计与实现,让业务开发人员不必每次都编写大量代码,而是通过一个配置就可以完成聚合的实现。
例如,订单与订单明细存在聚合关系,则在 vObj.xml 中建模时,通过 join 标签关联它们,并置 join 标签的 isAggregation=true。这样,在查询或装载订单的同时,装载它的所有订单明细,而在保存订单时保存订单明细,并将它们置于同一事务中。具体配置如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<vobjs>
<vo class="com.demo2.order.entity.Customer" tableName="Customer">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="name" column="name"></property>
<property name="sex" column="sex"></property>
<property name="birthday" column="birthday"></property>
<property name="identification" column="identification"></property>
<property name="phone_number" column="phone_number"></property>
<join name="addresses" joinKey="customer_id" joinType="oneToMany" isAggregation="true" class="com.demo2.order.entity.Address"></join>
</vo>
<vo class="com.demo2.order.entity.Address" tableName="Address">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="customer_id" column="customer_id"></property>
<property name="country" column="country"></property>
<property name="province" column="province"></property>
<property name="city" column="city"></property>
<property name="zone" column="zone"></property>
<property name="address" column="address"></property>
<property name="phone_number" column="phone_number"></property>
</vo>
<vo class="com.demo2.order.entity.Product" tableName="Product">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="name" column="name"></property>
<property name="price" column="price"></property>
<property name="unit" column="unit"></property>
<property name="classify" column="classify"></property>
<property name="supplier_id" column="supplier_id"></property>
</vo>
<vo class="com.demo2.order.entity.Order" tableName="Order">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="customer_id" column="customer_id"></property>
<property name="address_id" column="address_id"></property>
<property name="amount" column="amount"></property>
<property name="order_time" column="order_time"></property>
<property name="flag" column="flag"></property>
<join name="customer" joinKey="customer_id" joinType="manyToOne" class="com.demo2.order.entity.Customer"></join>
<join name="address" joinKey="address_id" joinType="manyToOne" class="com.demo2.order.entity.Address"></join>
<join name="orderItems" joinKey="order_id" joinType="oneToMany" isAggregation="true" class="com.demo2.order.entity.OrderItem"></join>
</vo>
<vo class="com.demo2.order.entity.OrderItem" tableName="OrderItem">
<property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"></property>
<property name="order_id" column="order_id"></property>
<property name="product_id" column="product_id"></property>
<property name="quantity" column="quantity"></property>
<property name="price" column="price"></property>
<property name="amount" column="amount"></property>
<join name="product" joinKey="product_id" joinType="manyToOne" class="com.demo2.order.entity.Product"></join>
</vo>
</vobjs>
在该配置中可以看到,订单不仅与订单明细关联,还与客户、客户地址等信息关联。但是,订单与客户、客户地址等信息不存在聚合关系,当保存订单时不需要保存或更改这些信息。只有订单明细与订单具有聚合关系,在订单中配置订单明细的 join 标签时,才需要增加isAggregation=true。这样,当保存订单时,同时也保存订单明细,并将它们放到同一事务中。通过这样的设计,既简化了聚合的实现,又使得聚合实现在底层技术中台中,与业务代码无关。因此,系统可以通过底层不断优化对聚合的设计实现,使变更成本更低。
本讲通过一个支持 DDD 的技术中台,将许多 DDD 繁杂的设计实现,做成通用的仓库与工厂,封装在了底层的技术中台中。这样,业务开发人员就可以更加专注于领域建模,将模型按照一定的规范进行配置,来完成基于 DDD 的设计开发。而底层的技术中台就可以根据这些配置,完成相应的数据持久化与查询装载了。
同时,以上设计简化了系统设计,不再需要将数据在 JSON、TDO、DO、PO 中进行转换,而是通过规范,将 JSON 与 DO 设计一致,将 DO 与数据库进行配置,就可以完成开发。代码减少了,日后的维护与变更也变得容易了。
另外,有同学问了一个有趣的问题:我在查询订单的时候本来不想加载订单明细,而加载了订单明细,是不是会影响性能。答案是肯定的,所以说未来在面对高并发时,应当采用富客户端以减少前后交互次数。因此,在设计上应当尽量多加载一些数据到前端,使更多操作直接在前端进行。这样就有效减少了交互次数,降低了系统压力。
下一讲将进一步探讨支持 DDD 的微服务,技术中台该如何设计。
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