上期对 DDD 进行了简单的介绍,Phone Number 案例也使我们对 DDD 有了进一步的了解。
通过该案例,我们了解到 PhoneNumber 包含了初始化、校验、属性处理等多种逻辑,而传统的 POJO 类只包含其属性的getter setter
方法。这是 DDD 和传统面向数据开发的重要差异点。
「PhoneNumber-充血模型」与「POJO 类-贫血模型」不难理解,笔者在「领域驱动设计入门与实践-上」中已对其做过介绍。难的是在实际项目中,若使用充血模型,如何把握好其强弱程度需要很丰富的经验。
DP(Domain Primtive)
我们将PhoneNumber
这种类型称为 DP- Domain Primitive。类比 Integer、String 在 Java 编程语言中一样,DP 是 DDD 里一切模型、方法、架构的基础。
定义 DP:
在 DDD 里,DP 可以说是一切模型、方法、架构的基础,它是在特定领域,拥有精准定义、可自我验证、拥有行为的对象,可认为是领域的最小组成部分。
使用 DP 的三条原则:
- 将隐性概念显性化/Make Implicit Concepts Expecit
在Phone Number
这个案例中,若使用 String 类型来定义电话号码,则「归属地编号」、「运营商编号」这些属于电话号码的隐性属性就难以体现出来,我们通过自定义类型PhoneNumber
,通过赋予它行为来显性化了这两个概念,让代码的业务语义更加明确。
- 将隐性上下文显性化/Make Implicit Context Expecit
这里我们通过一个例子来说明:
假设现在要实现一个功能: 使 A 用户可以支付 x 元给用户 B,可能的实现如下:
public void pay(BigDecimal money, Long recipientId) {
bankService.transfer(money, "CNY", recipientId);
}
如果这个是境内转账,并且境内的货币永远不变,该方法似乎没啥问题。一旦货币变更或做跨境转账,该方法留有明显的 bug,因为 Money
对应的不一定是 CNY
。
在这个 case 里,当我们说“支付 x 元”时,除了 x 本身的数字外,还有一个隐含的概念「元」。
在原始的入参中,只用BigDecimal
的原因是我们默认CNY
货币是不变的,是一个隐含的上下文条件。但当我们写代码时,要把所有隐性的条件显性化,然后整体组成当前的上下文:做「支付」时,我们将「支付金额」&「货币种类」作为一个入参输入进来,两者整合成一个完整而独立的概念:Money
。
原有的代码变为:
public class Money {
private final BigDecimal amount;
private final Currency currency;
public Money(BigDecimal amount, Currency currency) {
this.amount = amount;
this.currency = currency;
}
}
public void pay(Money money, Long recipientId) {
bankService.transfer(money, recipientId);
}
}
通过将默认货币这个隐性的上下文概念显性化,并且和金额合并为 Money,我们避免了很多当前看不出来未来可能会暴雷的 bug。
- 封装多对象行为/Encapsulate Multi-Object Behavior
将前面的案例升级一下:用户要做跨境转账,从 CNY 到 USD 且汇率随时在波动。
代码块:
public void pay(Money money, Currency targetCurrency, Long recipientId) {
if (money.getCurrency().equals(targetCurrency)) {
bankService.transfer(money, recipientId);
} else {
BigDecimal rate = exchangeService.getRate(money.getCurrency(), targetCurrency);
BigDecimal targetAmount = money.getAmount().multiply(new BigDecimal(rate));
Money targetMoney = new Money(targetAmount, targetCurrency);
bankService.transfer(targetMoney, recipientId);
}
}
这个 case 里
1、targetCurrency 不等于 money Curreny
2、调用一个服务去取汇率,然后做计算
3、用计算后的结果做转账
最大的问题在于金额的计算被包含在支付的服务中,涉及多个对象:2 个 Currency,2 个 Money,1 个 BigDecimal。这种涉及到多个对象的业务逻辑,我们要用 DP 包装。
应用 DP 的封装多对象行为,将转换汇率的功能封装到一个叫做 ExchangeRate 的 DP 里:
ExchangeRate 被定义为汇率对象,通过对金额计算逻辑 &各种校验逻辑封装,使原始代码变得简单:
public class ExchangeRate {
private final BigDecimal rate;
private final Currency from;
private final Currency to;
public ExchangeRate(BigDecimal rate, Currency from, Currency to) {
this.rate = rate;
this.from = from;
this.to = to;
}
public Money exchange(Money fromMoney) {
notNull(fromMoney);
isTrue(this.from.equals(fromMoney.getCurrency()));
BigDecimal targetAmount = fromMoney.getAmount().multiply(rate);
return new Money(targetAmount, to);
}
}
public void pay(Money money, Currency targetCurrency, Long recipientId) {
ExchangeRate rate = exchangeService.getRate(money.getCurrency(), targetCurrency);
Money targetMoney = rate.exchange(money);
bankService.transfer(targetMoney, recipientId);
案例讲解
public class RegistrationServiceImpl implements RegistrationService {
private final SalesRepMapper salesRepDAO;
private final UserMapper userDAO;
private final RewardMapper rewardDAO;
private final TelecomRealnameService telecomService;
private final RiskControlService riskControlService;
public User register(String name, PhoneNumber phone) throws ValidationException {
TelecomInfoDTO rnInfoDTO = telecomService.getRealnameInfo(phone.getNumber());
if (!Objects.equals(name, rnInfoDTO.getName())) {
throw new InvalidRelnameException();
}
// 计算用户标签
String label = getLabel(rnInfoDTO);
// 计算销售组
String salesRepId = getSalesRepId(phone);
// 构造User对象和Reward对象
String idCard = rnInfoDTO.getIdCard();
UserDO userDO = new UserDO(idCard, name, phone.getNumber(), label, salesRepId);
RewardDO rewardDO = new RewardDO(idCard, label);
// 风控逻辑
if (!riskControlService.check(idCard, label)) {
userDO.setNew(true);
rewardDO.setAvailable(false);
} else {
userDO.setNew(false);
rewardDO.setAvailable(true);
}
// 持久化数据
rewardDAO.insert(rewardDO);
return userDAO.insert(userDO);
}
private String getLabel(TelecomInfoDTO telecomInfoDTO) {
// TODO
}
private String getSalesRepId(PhoneNumber phone) {
SalesRepDO repDO = salesRepDAO.select(phone.getAreaCode(), phone.getOperatorCode());
if (repDO != null) {
return repDO.getRepId();
}
return null;
}
}
常规逻辑和实现代码。我们先来给它挑挑刺,再利用领域驱动设计的思想来重构。发现
问题 1>> 对外部依赖的耦合非常严重
一切不属于当前域内的设施和服务,都可认为是外部依赖。比如:数据库,数据库 Schema,RPC 服务,ORM 框架,中间件…..并且都是可替换的。我们要做的是把由外部依赖变化导致的自己系统内发生的变动控制在最小范围。
“由外部依赖变化导致的内部系统的改造程度,我们可以理解为一个系统的可维护性。”
在检查这段代码的可维护性前,我们先来看看它有哪些外部依赖:
1-1、数据库 Schema
这里的业务代码强依赖数据库 schema,也就是 DO 类。一旦数据表的字段产生变动,DO 类就会随之变动。
但 DO 在这段代码里到处都是,并且将 UserDO 这个对象传递到了方法外部。一旦业务逻辑复杂起来、DO 发生变化,这段代码就会面目全非,甚至很可能会破坏掉原有正常的功能。
1-2、ORM 框架
此代码使用了大家熟悉的 MyBatis 框架:使用 Mapper 这种 DAO 对象来构建和执行 SQL。
如果框架本身没有向下兼容、API 产生了变化,系统要升级框架;或出于对安全问题的考虑,系统要替换整个 ORM 框架,业务代码要进行大量的变动。这是不合理且存在风险的。
1-3、RPC 服务
使用中国电信提供的手机号实名信息查询服务,强依赖在业务逻辑中。一旦中国电信提供的接口入参和返回都产生变动,或者变更服务商,那么业务逻辑代码也要进行相应的修改。说起来简单做起来难,建议抱有此想法的童鞋趁早放弃,不要给自己找锅背。
分析了以上三种依赖,大家已经了解了代码耦合度高的原因。如何改造?
思路:将其改造成面向抽象接口的编程。这样,DDD 将会作为一种指导思想辅助我们设计。
>> 针对数据访问抽象
有两个关键点:
1、DO 是具体实现,不应直接暴露给业务逻辑
2、DAO 作为访问数据库的具体实现
引入领域驱动设计中的 Entity 和 Repository。
上层的业务逻辑不需要关心下层的具体实现。
这里定义了一个 User 类—Entity,一种领域实体类。User 类中的属性用于描述这个系统内客户应该含有的信息,应尽量多的使用 DP 来将更多的自检和隐性属性内聚起来。
参照这句话「上层的业务逻辑不需要关心下层的具体实现」,在定义 User 类的时候,我们不关心下层数据库的具体实现、User 对象的存储在哪里,我们只需要关注如何去描述这个领域实体。
“有人可能会对 Entity 和 DP 的差别产生疑惑,它们最本质的差异就是主语义上能否拥有数据状态。”
Repository 就是数据访问的抽象层。在抽象层中,我们只定义动作。
比如这里的 UserRepository,只定义了 find 和 save 这两个动作,这样在实现类中,我们就可以依赖数据库访问相关的具体实现,然后,直接依赖 MyBatis 框架,比较 Redis Client 等各种数据库操作。
通过对数据访问层的改造,我们再来看业务代码,改造前:
// User Entity
public class User extends Entity {
private UserId userId;
private PhoneNumber phone;
private Label label;
private SalesRepId salesRepId;
private SalesRepRepository salesRepRepository;
public User(RealnameInfo info, String name, PhoneNumber phone) {
// 参数一致性校验,若校验失败,则check内抛出异常(DP的优点)
info.check(name);
initId(info);
labelledAs(info);
this.salesRepId = salesRepRepository.ofPhone(phone).getRepId();
}
// 对this.userId赋值
private void initId(RealnameInfo info) {
}
// 对this.label赋值
private void labelledAs(RealnameInfo info) {
// 本地处理逻辑
}
}
改造后:
public interface UserRepository {
User ofId(UserId id);
User ofPhone(PhoneNumber phone);
User save(User user);
}
public class UserRepositoryImpl implements UserRepository {
private final UserMapper userMapper;
private final UserConverter userConverter;@Override public User ofId(UserId id) {
UserDO userDO = userMapper.selectById(id.value());
return userConverter.fromDO(userDO);
}
@Override
public User ofPhone(PhoneNumber phone) {
UserDO userDO = userMapper.selectByPhone(phone.getNumber());
return userConverter.fromDO(userDO);
}
@Override
public User save(User user) {
UserDO userDO = userConverter.toDO(user);
if (userDO.getId() == null) {
userMapper.insert(userDO);
} else {
userMapper.update(userDO);
}
return userConverter.fromDO(userDO);
}
}
>> RPC 调用抽象
这里主要有两块改动:
1、使用 RealnameService 接口类替代 TelecomRealnameService 具体实现类— 依赖倒置
2、DP 具体逻辑内聚:使用 RealnameInfo 这个 DP 来代替 TelecomInfoDTO 这个具体实现。这样无论外部服务是参数变化还是替换实现,我们都将变动范围控制在了具体实现类和配置文件内部,保证了核心业务逻辑的稳定。
这里还要引入一个概念:
“防腐层(Anticruption Layer):防止外部系统的腐烂影响到我们自己的系统。这里的 RealnameService 就是我们的防腐层。”
代码如下:
public class RegistrationServiceImpl implements RegistrationService {
private final SalesRepMapper salesRepDAO;
private final UserMapper userDAO;
private final RewardMapper rewardDAO;
private final RealnameService realnameService;
private final RiskControlService riskControlService;
public User register(String name, PhoneNumber phone) throws ValidationException {
RealnameInfo realnameInfo = realnameService.get(phone);
realnameInfo.check(name);
// 计算用户标签
String label = getLabel(rnInfoDTO);
// 计算销售组
String salesRepId = getSalesRepId(phone);
// 构造User对象和Reward对象
String idCard = realnameInfo.getIdCard();
UserDO userDO = new UserDO(idCard, name, phone.getNumber(), label, salesRepId);
RewardDO rewardDO = new RewardDO(idCard, label);
// 风控逻辑
if (!riskControlService.check(idCard, label)) {
userDO.setNew(true);
rewardDO.setAvailable(false);
} else {
userDO.setNew(false);
rewardDO.setAvailable(true);
}
// 持久化数据
rewardDAO.insert(rewardDO);
return userDAO.insert(userDO);
}
}
问题 2 >> 逻辑混乱
public class RegistrationServiceImpl implements RegistrationService {
private final UserRepository userRepository;
private final RewardRepository rewardRepository;
private final RealnameService realnameService;
private final RiskControlService riskControlService;
public User register(String name, PhoneNumber phone) {
// 查询实名信息
RealnameInfo realnameInfo = realnameService.get(phone);
// 构建对象
User user = new User(realnameInfo, phone);
Reward reward = new Reward(user);
// 检查风控
if (!riskControlService.check(user)) {
user.fresh();
reward.inavailable();
}
// 持久化
rewardRepository.save(reward);
return userRepository.save(user);
}
}
Register 方法的语义,只是注册。在最初的代码中, Register 方法中已经耦合了许多不属于「注册」这个业务域需要关心的逻辑,这为后边的业务修改无形中增添了不少工作量。
“由内部业务逻辑变化所导致的内部系统的改造程度,我们可以狭义的理解为系统的可扩展性”
回到这个例子,注册的外部逻辑已经进行了一定程度的解耦,但它依然不纯粹:「奖品对象」和「风控检查」为什么会耦合在注册逻辑中呢?如果,之后的发奖逻辑产生变动,注册方法还要修改吗?……
我们继续思考:
- 发奖是为了给予新用户一些福利,本质是判断当前用户是否为新用户
- 在注册这个业务域中,我们将它的行为抽象为「获取用户信息」,「检查并更新用户」,「存储用户信息」,这三个步骤不无不合理之处
- 在「检查并更新用户」这个逻辑中,存在发奖这种衍生行为与其他可能的行为
理清逻辑后,我们来看下最终代码:
public interface CheckUserService {
void check(User user);
}
public class CheckUserServiceImpl implements CheckUserService {
private final RiskControlService riskControlService;
private final RewardRepository rewardRepository;
@Override public void check(User user) {
rewardCheck(user);
// ...
// 可能存在的其他逻辑
}
private void rewardCheck(User user) {
Reward reward = new Reward(user);
// 检查风控
if (!riskControlService.check(user)) {
user.fresh();
reward.inavailable();
}
rewardRepository.save(reward);
}
}
这里需要注意一点:CheckUserService 中进行检查时,可能会改变 User 对象和 Reward 对象的状态,涉及到了多个 Entity 状态改变的服务,被称为 Domain Service。Domain Service 主要用于封装多 Entity 或跨业务域的逻辑。
根据最终的代码块显示,核心逻辑已清晰,可维护性和可扩展性也大大增强 √
来说下单元测试
改造前的代码,多个业务逻辑耦合在一起;
改造后的代码,通过对业务逻辑的解耦,测试用例变得更容易维护。
随时间推移,迭代增多,单元测试会花费更少的精力,获得更高的单元测试覆盖率。这就是逻辑内聚 &解耦给单元测试所带来的好处。
代码改造前:
代码改造后:
归纳概念
>> DP
:抽象并封装自检和一些隐性属性的计算逻辑,这些属性是无状态的
>> Entity
:抽象并封装单对象有状态的逻辑
>> Domain Service
:抽象并封装多对象的有状态逻辑
>> Repository
:抽象并封装外部数据访问逻辑
>> 领域驱动设计的指导思想:
- 首先对业务问题进行总览
- 然后对领域对象-Entity 进行划分,明确每个领域对象包含的信息和职
- 责边界,进行跨对象,多对象的逻辑组织-Domain Service
- 接着在上层应用中根据业务描述去编排-Entity & Domain Service
- 最后做一些基础设施工作:对下层的数据访问,RPC 调用去做一些具体实现
值得说明的一点是:在实践工作过程中,DDD 只是对我们进行一种指导,我们不必按部就班,全盘照抄上述这种设计规范,但要遵循「高内聚低耦合」的思想,对边界的划分与控制是领域驱动设计强调的核心思想。
架构
DDD 的一大好处是它不需要使用某些特定的架构。
由于核心域位于限界上下文中,我们可以在整个系统中使用多种风格的架构。有些架构包围着领域模型,能够全局性地影响系统;有些架构满足了某些特定的需求。我们的目标是选择适合自己的架构和架构模式。
这里我们简单的介绍两种在 DDD 落地过程中比较实用的架构风格:
>> Clean Architecture
目标:框架无关、可测试、UI 无关、数据库无关、外部代理无关
>> COLA Architecture
COLA 代表了简洁的业务思想:
1、COLA 是一种架构思想,是整合了洋葱圈架构、适配器架构、DDD、整洁架构、TMF 等架构思想的一种应用架构;2、 COLA 也是框架组件。
应用架构的本质,就是要从繁杂的业务系统中提炼出共性,找到解决业务问题的最佳模式,为开发人员提供统一的认知,治理混乱。“从混乱到有序”=定义良好的应用结构,提供最佳实践。
领域驱动设计入门与实践「上 &下」至此完结。全文作者:nerd4me ,一枚优秀的程序员小编~