从 MVC 到 DDD 的架构演进

DDD 这几年越来越火，资料也很多，大部分的资料都偏向于理论介绍，有给出的代码与传统 MVC 的三层架构差异较大，再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从 MVC 架构角度来讲解如何演进到 DDD 架构。

从 DDD 的角度看 MVC 架构的问题

代码角度：

• 瘦实体模型：只起到数据类的作用，业务逻辑散落到 service，可维护性越来越差；
• 面向数据库表编程，而非模型编程；
• 实体类之间的关系是复杂的网状结构，成为大泥球，牵一发而动全身，导致不敢轻易改代码；
• service 类承接的所有的业务逻辑，越来越臃肿，很容易出现几千行的 service 类；
• 对外接口直接暴露实体模型，导致不必要开放内部逻辑对外暴露，就算有 DTO 类一般也是实体类的直接 copy；
• 外部依赖层直接从 service 层调用，字段转换、异常处理大量充斥在 service 方法中；

项目管理角度：

• 交付效率：越来越低；
• 稳定性差：不好测试，代码改动的影响范围不好预估；
• 理解成本高：新成员介入成本高，长期会导致模块只有一个人最熟悉，离职成本很大；

第一层：初出茅庐

以上的问题越来越严重，很多人开始把眼光转向 DDD，于是埋头啃了几本大部头的书，对以下概念有了基本的了解：

• 统一语言
• 限界上下文
• 领域、子域、支撑域
• 聚合、实体、值对象
• 分层：用户接口层、应用层、领域层、基础层

于是把 MVC 架构进行了改造，演进成 DDD 的分层架构。

DDD 分层架构：

MVC 架构到 DDD 分层架构的映射：

至此，算了基本入门了 DDD 架构，扩展性也得到了一定的提升。不过随着业务的发展，不断冒出新的问题：

• 一段业务逻辑代码，到底应该放到应用层还是领域层？
• 领域服务当成原来的 MVC 中的 service 层，随着业务不断发展，类也在不断膨胀，好像还是老样子啊？
• 聚合包含多个实体类，这个接口用不到这么多实体，为了性能还是直接写个 SQL 返回必要的操作吧，不过这样貌似又回到了 MVC 模式
• 既然实体类可以包含业务逻辑、领域服务也可以放业务逻辑，那到底放哪里？
• 资料上说领域层不能有外部依赖，要做到 100% 单测覆盖，可是我的领域服务中需要用到外部接口、中央缓存等等，那这不就有了外部依赖了吗？

第二层：草船借箭（战术设计）

带着问题不断学习他人经验，并不断的尝试，逐渐 get 到以下技能：

1. 领域层

领域（domain）是个模块，包含以下组成部分，传统的 service 按功能可能拆分到任何一个地方，各司其职。

• 1 个聚合
• 1 到多个实体
• 若干值对象
• 多个 DomainService
• 1 个 Factory：新建聚合
• 1 个 Repository：聚合仓储服务

(1) 聚合根（AggregateRoot）

聚合本身也是一个实体，聚合可以包含其他实体，其他实体不能脱离聚合而单独提供服务，比如一篇文章下的评论，评论必须从属与文章，没有文章也就没有评论。仓库层（repository）也必须是以聚合为核心提供服务的；

• 实体：可以理解为一张数据库表，必须有主键；
• 值对象：没有主键，依附于实体而存在，比如用户实体下住址对象，一般在数据库中已 json 字符串的形式存在；最常见的值对象是枚举；

(2) 仓库服务（repository）

资源库是聚合的仓储机制，外部世界通过资源库，而且只能通过资源库来完成对聚合的访问。资源库以聚合的整体管理对象。因此，一个聚合只能有一个资源库对象，那就是以聚合根命名的资源库。除此之外的其他对象，都不应该提供资源库对象。仓储服务的实现一般有 Spring Data JPA、Mybatis 两种方式。

如果是用 Spring Data JPA 实现，直接使用 JPA 注解 @OneToOne、@OneToMany，配合 fetch 配置，即可一个方法查询出所有的关联实体。

如果是用 Mybatis 实现，那么 repository 需要加入多个 mapper 的引用，再手动做拼装。

这里有一个经典的 Hibernate 笛卡尔积问题，答案是在聚合根中，一般不会加在大量的关联实体对象。如果确实需要查询关联对象而关联对象又比较多怎么办呢？在 DDD 中有一个 CQRS (Command-Query Responsibility Segregation) 模式，是一种读写分离模式，在此场景中需要将查询操作放到查询命令中分页查询。

当然 CQRS 也是一个很复杂模式，不应照搬他人方案，而是根据自己的业务场景选择适合自己的方案，以下列举了 CQRS 的几种应用模式：

(3) 工厂服务（factory）

作用是创建聚合，只传入必要的参数，工厂服务内部隐藏复杂的创建逻辑。简单的聚合可以直接通过 new、静态方法等创建，不是必须由 factory 创建。

(4) 领域服务

单个实体对象能处理的逻辑放到实体里，多个实体或有交互的场景放到领域服务里。

领域服务可不可以调用仓储层或外部接口？ 可以，但不能直接和领域服务代码放一起，领域服务模块存放 API，实现放基础层（infrastructure）。

领域服务对象不建议直接以聚合名 + DomainService 命名，而要以操作命令关联，比如用户保存服务命名为：UserSaveService, 审核服务：UserAuditSerivce。

2. 应用层

应用层通过应用服务接口来暴露系统的全部功能。在应用服务的实现中，它负责编排和转发，它将要实现的功能委托给一个或多个领域对象来实现，它本身只负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装。通过这样一种方式，它隐藏了领域层的复杂性及其内部实现机制。

比如下订单服务的方法：

public void submitOrder(Long orderId) {
    Order order = OrderFetchService.fetchById(orderId);   //获取订单对象
    OrderCheckSerivce.check(order);    //验证订单是否有效
    OrderSubmitSerivce.submit(order);  //提交订单
    ShoppingCartClearService.clear(order);  //移除购物车中已购商品
    NotifySerivce.emailNotify(order.getUser());  //发送邮件通知买家
}

对于复杂的业务来说，应用层也有几种模式：

• 编排服务：最典型比如 Drools；
• Command、Query 命令模式；
• 业务按 Rhase、Step 逐层拆分模式；

3. Maven 模块划分

基础层是比较简单一层，不过这里还有个比较疑惑的问题：按照 DDD 的四层架构图去划分 Maven 模块，基础层是最上的一层，但是基础层也要包含基础组件供其他层使用，这时基础层应该是放到最下层，直接按照这样构建 Maven 模块会造成循环依赖。

相比来说，另一个架构图更准确一些，不过依然没有直观体现 Maven 模块如何划分。

我的最佳实践是将基础层拆分两部分，一部分是基础的组件 + 仓储 API，一部分是实现，maven 模块划分图如下所示：

第三层：运筹帷幄（战略设计）

经过以上的两层的磨炼，恭喜你把 DDD 战术都学习完了，应付日常的代码开发也够了，不过作为架构师来说，探索的道路还不能止步于此，接下来会 DDD 战略部分。战略部分关注点有 3 个：

• 统一语言
• 领域
• 限界上下文

1. 统一语言

统一语言的重要性可以根据 Jeff Patton 在《用户故事地图》中给出的一副漫画来直观的描述：

统一语言是提炼领域知识的输出结果，也是进行后续需求迭代及重构的基础，统一语言的建立有以下几个要点：

(1) 统一语言必须以文档的形式提供出来，并且在整个项目组的各团队达成共识；

(2) 统一语言必须每个中文名有对应的英文名，并且在整个技术栈保持一致；

(3) 统一语言必须是完整的，包含以下要素：

• 领域模型的概念与逻辑；
• 界限上下文（Bounded Context）；
• 系统隐喻；
• 职责的分层；
• 模式（patterns）与惯用法。

2. 领域划分

以事件风暴的形式（Event Storming），列出所有的用户故事（Use Story），用户故事可通过 6W 模型来构建，即描写场景的 Who、What、Why、Where、When 与 hoW 六个要素。然后圈选功能相近的部分，就形成了领域，领域又根据职能不同划分为：核心域、支撑域、通用域，

具体的过程有很多参考资料，这里不在细讲，最终的输出是领域划分图，以下是一个保险业务示例：

3. 限界上下文

限界上下文包含两部分：上下文（Context）是业务目标，限界（Bounded）则是保护和隔离上下文的边界。

比如上图中的实现部分即是限界上下文的边界，虚线部分代表了领域的边界。限界上下文没有统一的划分标准，需要的读者根据自己的业务场景来甄别如何划分。

一个上下文中包含了相同的领域知识，角色在上下文中完成动作目标；

边界体现在以下几方面：

• 领域逻辑层：确定了领域模型的业务边界，维护了模型的完整性与一致性，从而降低系统的业务复杂度；
• 团队合作层：限界上下文一般也是用户换分团队的依据；
• 技术实现层：限界上下文可当成是微服务的划分边界；

DDD 的不足

DDD 架构作为一套先进的方法论，在很多场景能发挥很大价值，但是 DDD 也不是银弹。高级的架构师把 DDD 架构当成一种工具，结合其他架构经验一起为业务服务。

DDD 的不足有几个方面：

1. 性能：DDD 是基于聚合来组织代码，对于高性能场景下，加载聚合中大量的无用字段会严重影响性能，比如报表场景中，直接写 SQL 会更简答直接；
2. 事务：DDD 中的事务被限定在限界上下文中，跨多个限界上下文的场景需要开发者额外考虑分布式事务问题；
3. 难度系数高，推广成本大：DDD 项目需要领域专家专家，且需要特别熟悉业务、建模、OOP，对于管理者来说评估一个人是否真的能胜任也是一件困难的事情；

总结

本文从 MVC 架构开始讲述了如何从演进到 DDD 架构，限于篇幅很多 DDD 的知识点没有讲到，希望大家在实践过程中能灵活运用，尽享 DDD 给业务带来的价值。