DDD -- 领域驱动设计 -- 6步成诗法

记得很多年以前读Evans的《领域驱动设计 – 软件复杂性核心应对之道》，那个时候DDD还很少人知道，更不用说实践了，这本书呢也在我的书柜里沉睡了很多年。而最近发现，不光传统重业务的软件公司，就连很多互联网公司也在推DDD。

然后呢，在不同地方听了一些DDD的分享，也看了一些DDD的博客，但整体下来，总有“新瓶装旧酒”之嫌。

究其原因：软件的方法论，到今天为止，前辈大师们已经给我们总结了太多太多：面向对象、SOLID原则、分层架构、SOA、微服务、业务建模、分析模式、设计模式、UML、4色建模、RUP 4+1、敏捷开发、CAP理论。。。

而DDD呢，其实是一个吸取百家之所长的方法论。在DDD的书里，你会看到业务分析、技术架构、设计模式等不同层次的东西。所以对于DDD的理解，需要深厚的理论和实践功底做基础，由此，你才可能把各式各样的方法论“糅杂”在一起，形成一个完整的体系。

而本文，则试图经由DDD把过去软件开发的一序列方法论串起来，最终让大家对DDD有一个系统化的认识，而不是纠结于DDD的各种细节概念。

到底什么样的软件适合用“领域驱动”

说到软件开发，下面是一些常见的套路： （1）小作坊式：纯粹需求驱动，或者说功能驱动，来一个功能做一个，不断累代码，系统越来越臃肿，到了一定程度实在受不了了，重构一把，然后继续，如此反复。。。 （2）大型流水线工厂：严格的软件过程，需求分析、业务建模、架构设计、详细设计、项目管理、测试用例编写。。人多、环节多、文档多。。 （3）技术控：做偏底层的，中间件、分布式存储、RPC框架等，主要关注点都是在技术层面，多线程、操作系统、数据结构、算法。。 （4）“大牛”驱动：有某位“大牛”在公司内部搞了一个框架，或者借助某个开源的框架，然后其他人接到需求，不断往里面填业务代码。。 （5）数据驱动：所有数据在一个DB或者中央存储里面， 所有工作以对数据的“增删改查”为中心。。

上面的分类方法呢，并不是完全的“正交分解“，很多时候做开发，是同时糅和了好几个套路。

那么DDD到底适合哪种呢？或者说，对于你当前的开发方法，是否应该考虑去学习吸收DDD呢？

在《领域驱动设计》的前言里面，明确说明了，要用DDD，有一个前提就是：“你的焦点是在领域和领域逻辑”。

“领域”是你最重要的部分

换句话说，如果你做的软件，领域不是最重要的部分。比如做底层系统，你的最重要的部分或者是存储，或者是解决分布式一致性，或者解决高并发问题。那可能你就不需要搞DDD。

但不要陷入一个误区：“重技术”的系统就不需要DDD。一个“重技术”的系统，可能同时也是一个业务非常重的系统，这样的系统，DDD也能发挥巨大价值。

“领域”要够复杂

如果你的领域比较简单，就数据库的CRUD就搞定了，那也不需要用DDD。但实际情况是，简单和复杂的分界线并没有那么清晰。可能一个软件你刚接手时，发现蛮简单的，但越做发现坑越多，越做发现越复杂。

另外，即使对同一个领域，不同人的看法也是不一样的，有的人会认为蛮简单的，有的人会认为很复杂，这也是一个很凭经验判断的事情。

关于这个呢，《实现领域驱动设计》里面开篇专门搞了一个打分卡，让你来衡量你的领域逻辑是否足够复杂到要用DDD。个人觉得这个打分卡是一个很不错的参照，让你对“什么是复杂”有一个直观的认识。

DDD核心要点之1： 统一语言，分析与设计不再2张皮

在传统的软件开发方法中，“分析”与“设计”往往是分开的。“分析”呢，不管技术如何实现，专注于业务分析，业务建模，建模人员呢，通常都不是程序员，而是领域专家； “设计”呢，根据业务建模结果，做架构设计，详细设计，然后进行编码实施。

这种办法经常遇到的一个问题是：领域专家、架构师、程序员不是在同一个“东西”上沟通。领域专家搞的业务模型，到了设计那，觉得这种业务模型很难实现，就会抛弃业务模型中的某些东西，等架构设计、详细设计搞完之后，这个业务模型可能就“束之高阁”了。

为此，DDD发明了一个词：Ubiquitous Language，让领域专家、架构师、程序员都用这同1种语言沟通，避免“牛头不对马嘴”的问题。那么这个UL语言，包含了哪些单词呢？

限界上下文/子领域； 实体/值对象/领域服务/领域事件； 聚合根/工厂/仓库；

DDD核心要点之2：吸百家之所长，为业务之所用

前面说了，DDD是一个很需要功底才能看明白的方法论，因为它糅合了软件方法论的各个层次的东西。要明白DDD，先的把下面列举的这些东西消化吸收。

架构模式

分层、六边形、SOA、CQRS、Event Sourcing

分析模式

详见Martin Flower的《分析模式》一书，里面总结了一些常见的业务模型的分析方法

设计模式

比如“工厂”，以前讲“工厂模式”，主要从技术角度去讲。而在DDD中，它把”工厂“的思想，应用到了业务分析上面。 当然，他在书中也说了，不是所有的”设计模式“都可以应用到业务层面，哪些能用，哪些不能用，没有一个标准答案。但这种”把技术模式应用到业务层面“的思想，非常值得借鉴。

DDD核心要点之3：DDD不关注什么东西？

DDD主要关注”领域“，但在实际软件开发中，除了”领域“，还有一些东西，对我们可能也很重要。

比如《软件架构设计》这本书中，提到的架构的5视图中，物理架构/运行架构在开发大型分布式系统中，也是至关重要。

在使用DDD做好业务分析的同时，我们也需要从技术角度去考虑这些问题。

如何实现DDD – 6步成诗法

在从宏观层面对DDD有了一个把握之后，接下来进入实施环节，讲解如何一步步实施DDD。

当然，下面的方法只是个人观点，每个人都可以根据自己的实践去形成自己的一个套路。

第1步：消化知识，梳理领域概念/流程

需求分析结束之后，我们知道了系统要做哪些功能。接下来就是进入DDD的第1个环节：梳理领域里面的所有”专业名词“，”业务流程“。

这个环节，考验的不是“技术”，而是你的业务sense，你的深入思考能力，说的再大一定，包括你的“情商”，你的沟通能力、表达能力。

在这个环节，你可能需要跟很多人沟通，产品经理、运营人员、领域专家、客户等等。对同一个“名词”，不同人可能会给你不同的答案，你需要去提炼每个“名词”背后的本质。

除了“专业术语”，对于核心的业务流程，你也需要梳理的很清楚。每个流程，参与者都有哪几方，分为几步，每步都有哪些业务规则。

第2步：划分子域

第1步做的差不多了，就进入第2步。这里要说明的是，并不需要第1步想到100%清楚之后，再进入第2步，这里会有个反复迭代的过程。

所谓划分子域，就是你并不需要为整个系统建一个统一的“大模型”，把所有概念都涵盖里面，这对脑容量的挑战会非常大。你可以按照高内聚、低耦合的原则，把领域划分成几个子域，每个子域有自己清晰的界限，分而治之。

在划分好之后，你可以再回去优化第1步，进一步在每个子域里面，提炼概念。

第3步：每个子域里面找“聚合根”

子域有了，现在每个子域里面有一堆 “概念”，平铺开，平等对待每个“概念“，太琐碎。 接下来，在这一堆”概念“里面，找几个”老大“出来，也就是聚合根。每个老大带几个小弟。

第4步：聚合根之间引入“领域服务”

每个子域里面，有了几个老大。老大与老大之间，如何互相协作呢？

比如现在有一个业务流程，需要多个老大，每个老大带的团队都要做一部分事情。你可以让某个老大负责协调，也可以在搞一个”协调者“，由它统一协调多个老大。

这个“协调者”，就是领域服务。

第5步：“领域服务”之间/ “子域”之间引入“领域事件”

有了“领域服务“，“领域服务”和“领域服务”之间就可以引入“领域事件”，一个流程做完了，发一个事件出去，另一个接收到事件之后，开始下一个流程；

同样，每一个“子域”，在实现层面，就对应一个SOA服务。它们之间也可用“领域事件”串起来。

第6步：架构重设计

在前面5步做完之后，我们基本在实现层面，确立了多少个SOA服务？每个服务内部多少个聚合根？多少个领域服务？ 服务之家多少个“领域事件”？

但这种设计，过于偏重“业务”，还没有考虑要解决的一些“技术难题”，比如拆了多个服务/多个DB之后，查询的效率问题？ 比如发事件，如何保证事件的不丢不重？

这就是接下来要说的CQRS和分布式事务：

CQRS

CQRS全称是Command Query Responsibility Separation，也就是读写分离。

拆了之后，不是查询的慢吗，那可以实现读写分离，比如把所有的写的DB数据，全部进入到搜索引擎里面，所有的查询都在搜索引擎里面解决，领域模型只负责写入问 题。

不用搜索引擎，用DB也是一样的思路。另外搞一个DB或者表，把查询的数据，提前在这join好，查的时候就不用再把分散的数据拼装在一起了，这也就是“重写轻读”的思路。之前我在另1篇博客 “分布式架构–思想与理论–基本思想汇总里面”已经谈了这个问题。

分布式事务

消息的不丢不重是解决分布式事务的一个关键，关于分布式事务的问题，我在另一篇博客 “分布式消息队列RocketMQ–事务消息–解决分布式事务的最佳实践”里面有详细探讨，此处不再详述。

下面以图的形式来形象的展示一下上面6步最终形成的结果：实体/值对象由聚合根管理；聚合根之间串成领域服务；领域服务之间用领域事件通信；领域服务组成子域；子域之间用领域事件通信。

最后

本篇没有详细的去讲DDD的各种细节，而是想让大家对DDD有一个宏观认识，知道如何去看待DDD？DDD可以干什么，不能干什么？ 知道DDD和传统的各种软件方法论，有一个什么样的源渊？

关于DDD里面的各种术语，各种细节，后面有机会一一讲述。