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DDD理论

微服务和DDD的渊源

软件架构模式的演进

我们先来分析一下软件架构模式演进的三个阶段。

**第一阶段是单机架构：**采用面向过程的设计方法，系统包括客户端UI层和数据库两层，采用C/S架构模式，整个系统围绕数据库驱动设计和开发，并且总是从设计数据库和字段开始。

**第二阶段是集中式架构：**采用面向对象的设计方法，系统包括业务接入层、业务逻辑层和数据库层，采用经典的三层架构，也有部分应用采用传统的SOA架构。这种架构容易使系统变得臃肿，可扩展性和弹性伸缩性差。

**第三阶段是分布式微服务架构：**随着微服务架构理念的提出，集中式架构正向分布式微服务架构演进。微服务架构可以很好地实现应用之间的解耦，解决单体应用扩展性和弹性伸缩能力不足的问题。

在单机和集中式架构时代，系统分析、设计和开发往往是独立、分阶段割裂进行的。

很容易导致需求、设计与代码实现的不一致，往往到了软件上线后，我们才发现很多功能并不是自己想要的，或者做出来的功能跟自己提出的需求偏差太大

微服务设计和拆分的困境

那进入微服务架构时代以后，微服务确实也解决了原来采用集中式架构的单体应用的很多问题，比如扩展性、弹性伸缩能力、小规模团队的敏捷开发等等。

微服务的粒度应该多大呀？微服务到底应该如何拆分和设计呢？微服务的边界应该在哪里？

2004年埃里克·埃文斯（Eric Evans）发表了《领域驱动设计》（Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software）这本书，从此领域驱动设计（Domain Driven Design，简称DDD）诞生。DDD核心思想是通过领域驱动设计方法定义领域模型，从而确定业务和应用边界，保证业务模型与代码模型的一致性。

但DDD提出后在软件开发领域一直都是“雷声大，雨点小”！直到Martin Fowler提出微服务架构，DDD才真正迎来了自己的时代。

利用DDD设计方法来建立领域模型，划分领域边界，再根据这些领域边界从业务视角来划分微服务边界。而按照DDD方法设计出的微服务的业务和应用边界都非常合理，可以很好地实现微服务内部和外部的“高内聚、低耦合”。

现在，很多大型互联网企业已经将DDD设计方法作为微服务的主流设计方法了。DDD也开始真正火爆起来。

为什么DDD适合微服务

DDD是一种处理高度复杂领域的设计思想，它试图分离技术实现的复杂性，并围绕业务概念构建领域模型来控制业务的复杂性，以解决软件难以理解，难以演进的问题。DDD不是架构，而是一种架构设计方法论，它通过边界划分将复杂业务领域简单化，帮我们设计出清晰的领域和应用边界，可以很容易地实现架构演进。

DDD包括战略设计和战术设计两部分。

战略设计:主要从业务视角出发，建立业务领域模型，划分领域边界，建立通用语言的限界上下文，限界上下文可以作为微服务设计的参考边界。

战术设计:则从技术视角出发，侧重于领域模型的技术实现，完成软件开发和落地，包括：聚合根、实体、值对象、领域服务、应用服务和资源库等代码逻辑的设计和实现。

我们不妨来看看DDD是如何进行战略设计的。

DDD战略设计会建立领域模型，领域模型可以用于指导微服务的设计和拆分。

事件风暴是建立领域模型的主要方法，它是一个从发散到收敛的过程。

它通常采用用例分析、场景分析和用户旅程分析，尽可能全面不遗漏地分解业务领域，并梳理领域对象之间的关系，这是一个发散的过程。事件风暴过程会产生很多的实体、命令、事件等领域对象，我们将这些领域对象从不同的维度进行聚类，形成如聚合、限界上下文等边界，建立领域模型，这就是一个收敛的过程。

我们可以用三步来划定领域模型和微服务的边界。

战略设计主要包括三步：

通过事件风暴梳理业务过程中的要素，确定领域实体等领域对象。
根据领域实体之间的业务关联性，将业务紧密相关的实体组合形成聚合。
根据业务和语义边界等因素，将一个或多个聚合划定在一个限界上下文内，形成领域模型。

战术设计的主要工作是将领域模型中的领域对象与代码模型中的代码对象建立映射关系，并调整业务架构和领域模型以响应业务变化。最终，将系统架构与业务架构绑定，建立新的映射关系。

DDD与微服务的关系

DDD主要关注：从业务领域视角划分领域边界，构建通用语言进行高效沟通，通过业务抽象，建立领域模型，维持业务和代码的逻辑一致性。

微服务主要关注：运行时的进程间通信、容错和故障隔离，实现去中心化数据管理和去中心化服务治理，关注微服务的独立开发、测试、构建和部署。

总体来说：

DDD是一套完整而系统的设计方法，它能带给你从战略设计到战术设计的标准设计过程，使得你的设计思路能够更加清晰，设计过程更加规范。
DDD善于处理与领域相关的拥有高复杂度业务的产品开发，通过它可以建立一个核心而稳定的领域模型，有利于领域知识的传递与传承。
DDD强调团队与领域专家的合作，能够帮助你的团队建立一个沟通良好的氛围，构建一致的架构体系。
DDD的设计思想、原则与模式有助于提高你的架构设计能力。
无论是在新项目中设计微服务，还是将系统从单体架构演进到微服务，都可以遵循DDD的架构原则。
DDD不仅适用于微服务，也适用于传统的单体应用。

关键概念

领域和子域Domain

我们先看一下汉语词典中对领域的解释：“领域是从事一种专门活动或事业的范围、部类或部门。”百度百科对领域的解释：“领域具体指一种特定的范围或区域。”

领域就是用来确定范围的，范围即边界，这也是DDD在设计中不断强调边界的原因。

既然领域是用来限定业务边界和范围的，那么就会有大小之分，领域越大，业务范围就越大，反之则相反。

领域可以进一步划分为子领域。我们把划分出来的多个子领域称为子域，每个子域对应一个更小的问题域或更小的业务范围。

我们来看一下上面这张图。这个例子是在讲如何给桃树建立一个完整的生物学知识体系。初中生物课其实早就告诉我们研究方法了。它的研究过程是这样的。

第一步：确定研究对象，即研究领域，这里是一棵桃树。

第二步：对研究对象进行细分，将桃树细分为器官，器官又分为营养器官和生殖器官两种。其中营养器官包括根、茎和叶，生殖器官包括花、果实和种子。桃树的知识体系是我们已经确定要研究的问题域，对应DDD的领域。根、茎、叶、花、果实和种子等器官则是细分后的问题子域。这个过程就是DDD将领域细分为多个子域的过程。

第三步：对器官进行细分，将器官细分为组织。比如，叶子器官可细分为保护组织、营养组织和输导组织等。这个过程就是DDD将子域进一步细分为多个子域的过程。

第四步：对组织进行细分，将组织细分为细胞，细胞成为我们研究的最小单元。细胞之间的细胞壁确定了单元的边界，也确定了研究的最小边界。

第五步：细胞核、线粒体、细胞膜等物质共同构成细胞，这些物质一起协作让细胞具有这类细胞特定的生物功能。在这里你可以把细胞理解为DDD的聚合，细胞内的这些物质就可以理解为聚合里面的聚合根、实体以及值对象等，在聚合内这些实体一起协作完成特定的业务功能。这个过程类似DDD设计时，确定微服务内功能要素和边界的过程。

核心域，通用域和支撑域

在领域不断划分的过程中，领域会细分为不同的子域，子域可以根据自身重要性和功能属性划分为三类子域，它们分别是：核心域、通用域和支撑域。

决定产品和公司核心竞争力的子域是核心域，它是业务成功的主要因素和公司的核心竞争力。

没有太多个性化的诉求，同时被多个子域使用的通用功能子域是通用域。

还有一种功能子域是必需的，但既不包含决定产品和公司核心竞争力的功能，也不包含通用功能的子域，它就是支撑域。

这三类子域相较之下，核心域是最重要的。

通用域和支撑域如果对应到企业系统，举例来说的话，通用域则是你需要用到的通用系统，比如认证、权限、短信等等，这类应用很容易买到，没有企业特点限制，不需要做太多的定制化。

而支撑域则具有企业特性，但不具有通用性，例如数据代码类的数据字典，站内信等系统。

那为什么要划分核心域、通用域和支撑域，主要目的是什么呢？

要事为先

公司在IT系统建设过程中，由于预算和资源有限，对不同类型的子域应有不同的关注度和资源投入策略，记住好钢要用在刀刃上。

很多公司的业务，表面看上去相似，但商业模式和战略方向是存在很大差异的，因此公司的关注点会不一样，在划分核心域、通用域和支撑域时，其结果也会出现非常大的差异。

比如同样都是电商平台的淘宝、天猫、京东和苏宁易购，他们的商业模式是不同的。淘宝是C2C网站，个人卖家对个人买家，而天猫、京东和苏宁易购则是B2C网站，是公司卖家对个人买家。即便是苏宁易购与京东都是B2C的模式，他们的商业模式也是不一样的，苏宁易购是典型的传统线下卖场转型成为电商，京东则是直营加部分平台模式。

商业模式的不同会导致核心域划分结果的不同。有的公司核心域可能在客户服务，有的可能在产品质量，有的可能在物流。在公司领域细分、建立领域模型和系统建设时，我们就要结合公司战略重点和商业模式，找到核心域了，且重点关注核心域。

通用语言

在事件风暴过程中，通过团队交流达成共识的，能够简单、清晰、准确描述业务涵义和规则的语言就是通用语言。也就是说，通用语言是团队统一的语言，不管你在团队中承担什么角色，在同一个领域的软件生命周期里都使用统一的语言进行交流。

通用语言的价值也就很明了了，它可以解决交流障碍这个问题，使领域专家和开发人员能够协同合作，从而确保业务需求的正确表达。

但是，对这个概念的理解，到这里还不够。

通用语言包含术语和用例场景，并且能够直接反映在代码中。通用语言中的名词可以给领域对象命名，如商品、订单等，对应实体对象；而动词则表示一个动作或事件，如商品已下单、订单已付款等，对应领域事件或者命令。

通用语言贯穿DDD的整个设计过程。作为项目团队沟通和协商形成的统一语言，基于它，你就能够开发出可读性更好的代码，将业务需求准确转化为代码设计。

这张图描述了从事件风暴建立通用语言到领域对象设计和代码落地的完整过程。

简单来说，通用语言确定了项目团队内部交流的统一语言，而这个语言所在的语义环境则是由限界上下文来限定的，以确保语义的唯一性。

限界上下文BoundedContext

我们可以将限界上下文拆解为两个词：限界和上下文。限界就是领域的边界，而上下文则是语义环境。通过领域的限界上下文，我们就可以在统一的领域边界内用统一的语言进行交流。

综合一下，我认为限界上下文的定义就是：用来封装通用语言和领域对象，提供上下文环境，保证在领域之内的一些术语、业务相关对象等（通用语言）有一个确切的含义，没有二义性。这个边界定义了模型的适用范围，使团队所有成员能够明确地知道什么应该在模型中实现，什么不应该在模型中实现。

领域专家、架构师和开发人员的主要工作就是通过事件风暴来划分限界上下文。限界上下文确定了微服务的设计和拆分方向，是微服务设计和拆分的主要依据。如果不考虑技术异构、团队沟通等其它外部因素，一个限界上下文理论上就可以设计为一个微服务。

实体Entity

我们先来看一下实体是什么东西？

在DDD中有这样一类对象，它们拥有唯一标识符，且标识符在历经各种状态变更后仍能保持一致。对这些对象而言，重要的不是其属性，而是其延续性和标识，对象的延续性和标识会跨越甚至超出软件的生命周期。我们把这样的对象称为实体。

1. 实体的业务形态

在DDD不同的设计过程中，实体的形态是不同的。在战略设计时，实体是领域模型的一个重要对象。领域模型中的实体是多个属性、操作或行为的载体。在事件风暴中，我们可以根据命令、操作或者事件，找出产生这些行为的业务实体对象，进而按照一定的业务规则将依存度高和业务关联紧密的多个实体对象和值对象进行聚类，形成聚合。你可以这么理解，实体和值对象是组成领域模型的基础单元。

2. 实体的代码形态

在代码模型中，实体的表现形式是实体类，这个类包含了实体的属性和方法，通过这些方法实现实体自身的业务逻辑。在DDD里，这些实体类通常采用充血模型，与这个实体相关的所有业务逻辑都在实体类的方法中实现，跨多个实体的领域逻辑则在领域服务中实现。

3. 实体的运行形态

实体以DO（领域对象）的形式存在，每个实体对象都有唯一的ID。我们可以对一个实体对象进行多次修改，修改后的数据和原来的数据可能会大不相同。但是，由于它们拥有相同的ID，它们依然是同一个实体。比如商品是商品上下文的一个实体，通过唯一的商品ID来标识，不管这个商品的数据如何变化，商品的ID一直保持不变，它始终是同一个商品。

4. 实体的数据库形态

与传统数据模型设计优先不同，DDD是先构建领域模型，针对实际业务场景构建实体对象和行为，再将实体对象映射到数据持久化对象。

在领域模型映射到数据模型时，一个实体可能对应0个、1个或者多个数据库持久化对象。大多数情况下实体与持久化对象是一对一。在某些场景中，有些实体只是暂驻静态内存的一个运行态实体，它不需要持久化。比如，基于多个价格配置数据计算后生成的折扣实体。

而在有些复杂场景下，实体与持久化对象则可能是一对多或者多对一的关系。比如，用户user与角色role两个持久化对象可生成权限实体，一个实体对应两个持久化对象，这是一对多的场景。再比如，有些场景为了避免数据库的联表查询，提升系统性能，会将客户信息customer和账户信息account两类数据保存到同一张数据库表中，客户和账户两个实体可根据需要从一个持久化对象中生成，这就是多对一的场景。

值对象ValueObject

《实现领域驱动设计》一书中对值对象的定义：通过对象属性值来识别的对象，它将多个相关属性组合为一个概念整体。在DDD中用来描述领域的特定方面，并且是一个没有标识符的对象，叫作值对象。

值对象描述了领域中的一件东西，这个东西是不可变的，它将不同的相关属性组合成了一个概念整体。当度量和描述改变时，可以用另外一个值对象予以替换。它可以和其它值对象进行相等性比较，且不会对协作对象造成副作用。这部分在后面讲“值对象的运行形态”时还会有例子。

简单来说就是一堆不可变的属性的集合，为了避免属性的零碎

人员实体原本包括：姓名、年龄、性别以及人员所在的省、市、县和街道等属性。这样显示地址相关的属性就很零碎了对不对？现在，我们可以将“省、市、县和街道等属性”拿出来构成一个“地址属性集合”，这个集合就是值对象了。

1. 值对象的业务形态

值对象是DDD领域模型中的一个基础对象，它跟实体一样都来源于事件风暴所构建的领域模型，都包含了若干个属性，它与实体一起构成聚合。

我们不妨对照实体，来看值对象的业务形态，这样更好理解。本质上，实体是看得到、摸得着的实实在在的业务对象，实体具有业务属性、业务行为和业务逻辑。而值对象只是若干个属性的集合，只有数据初始化操作和有限的不涉及修改数据的行为，基本不包含业务逻辑。值对象的属性集虽然在物理上独立出来了，但在逻辑上它仍然是实体属性的一部分，用于描述实体的特征。

在值对象中也有部分共享的标准类型的值对象，它们有自己的限界上下文，有自己的持久化对象，可以建立共享的数据类微服务，比如数据字典。

2. 值对象的代码形态

值对象在代码中有这样两种形态。如果值对象是单一属性，则直接定义为实体类的属性；如果值对象是属性集合，则把它设计为Class类，Class将具有整体概念的多个属性归集到属性集合，这样的值对象没有ID，会被实体整体引用。

我们看一下下面这段代码，person这个实体有若干个单一属性的值对象，比如Id、name等属性；同时它也包含多个属性的值对象，比如地址address。

3. 值对象的运行形态

实体实例化后的DO对象的业务属性和业务行为非常丰富，但值对象实例化的对象则相对简单和乏味。除了值对象数据初始化和整体替换的行为外，其它业务行为就很少了。

值对象嵌入到实体的话，有这样两种不同的数据格式，也可以说是两种方式，分别是属性嵌入的方式和序列化大对象的方式。

引用单一属性的值对象或只有一条记录的多属性值对象的实体，可以采用属性嵌入的方式嵌入。引用一条或多条记录的多属性值对象的实体，可以采用序列化大对象的方式嵌入。比如，人员实体可以有多个通讯地址，多个地址序列化后可以嵌入人员的地址属性。值对象创建后就不允许修改了，只能用另外一个值对象来整体替换。

案例1：以属性嵌入的方式形成的人员实体对象，地址值对象直接以属性值嵌入人员实体中。

案例2：以序列化大对象的方式形成的人员实体对象，地址值对象被序列化成大对象Json串后，嵌入人员实体中。

4. 值对象的数据库形态

DDD引入值对象是希望实现从“数据建模为中心”向“领域建模为中心”转变，减少数据库表的数量和表与表之间复杂的依赖关系，尽可能地简化数据库设计，提升数据库性能。

如何理解用值对象来简化数据库设计呢？

传统的数据建模大多是根据数据库范式设计的，每一个数据库表对应一个实体，每一个实体的属性值用单独的一列来存储，一个实体主表会对应N个实体从表。而值对象在数据库持久化方面简化了设计，它的数据库设计大多采用非数据库范式，值对象的属性值和实体对象的属性值保存在同一个数据库实体表中。

举个例子，还是基于上述人员和地址那个场景，实体和数据模型设计通常有两种解决方案：

第一是把地址值对象的所有属性都放到人员实体表中，创建人员实体，创建人员数据表；

第二是创建人员和地址两个实体，同时创建人员和地址两张表。

第一个方案会破坏地址的业务涵义和概念完整性，第二个方案增加了不必要的实体和表，需要处理多个实体和表的关系，从而增加了数据库设计的复杂性。

那到底应该怎样设计，才能让业务含义清楚，同时又不让数据库变得复杂呢？

在领域建模时，我们可以将部分对象设计为值对象，保留对象的业务涵义，同时又减少了实体的数量；在数据建模时，我们可以将值对象嵌入实体，减少实体表的数量，简化数据库设计。

要想发挥对象的威力，就需要优先做领域建模，弱化数据库的作用，只把数据库作为一个保存数据的仓库即可。即使违反数据库设计原则，也不用大惊小怪，只要业务能够顺利运行，就没什么关系。

聚合根AggregateRoot

聚合根的主要目的是为了避免由于复杂数据模型缺少统一的业务规则控制，而导致聚合、实体之间数据不一致性的问题。

如果把聚合比作组织，那聚合根就是这个组织的负责人。聚合根也称为根实体，它不仅是实体，还是聚合的管理者。

首先它作为实体本身，拥有实体的属性和业务行为，实现自身的业务逻辑。

其次它作为聚合的管理者，在聚合内部负责协调实体和值对象按照固定的业务规则协同完成共同的业务逻辑。

最后在聚合之间，它还是聚合对外的接口人，以聚合根ID关联的方式接受外部任务和请求，在上下文内实现聚合之间的业务协同。也就是说，聚合之间通过聚合根ID关联引用，如果需要访问其它聚合的实体，就要先访问聚合根，再导航到聚合内部实体，外部对象不能直接访问聚合内实体。

聚合Aggregate

在DDD中，实体和值对象是很基础的领域对象。实体一般对应业务对象，它具有业务属性和业务行为；而值对象主要是属性集合，对实体的状态和特征进行描述。但实体和值对象都只是个体化的对象，它们的行为表现出来的是个体的能力。

举个例子。社会是由一个个的个体组成的，象征着我们每一个人。随着社会的发展，慢慢出现了社团、机构、部门等组织，我们开始从个人变成了组织的一员，大家可以协同一致的工作，朝着一个最大的目标前进，发挥出更大的力量。

领域模型内的实体和值对象就好比个体，而能让实体和值对象协同工作的组织就是聚合，它用来确保这些领域对象在实现共同的业务逻辑时，能保证数据的一致性。

聚合就是由业务和逻辑紧密关联的实体和值对象组合而成的，聚合是数据修改和持久化的基本单元，每一个聚合对应一个仓储，实现数据的持久化。

聚合有一个聚合根和上下文边界，这个边界根据业务单一职责和高内聚原则，定义了聚合内部应该包含哪些实体和值对象，而聚合之间的边界是松耦合的。按照这种方式设计出来的微服务很自然就是“高内聚、低耦合”的。

聚合在DDD分层架构里属于领域层，领域层包含了多个聚合，共同实现核心业务逻辑。聚合内实体以充血模型实现个体业务能力，以及业务逻辑的高内聚。跨多个实体的业务逻辑通过领域服务来实现，跨多个聚合的业务逻辑通过应用服务来实现。比如有的业务场景需要同一个聚合的A和B两个实体来共同完成，我们就可以将这段业务逻辑用领域服务来实现；而有的业务逻辑需要聚合C和聚合D中的两个服务共同完成，这时你就可以用应用服务来组合这两个服务。

怎样设计聚合？

DDD领域建模通常采用事件风暴，它通常采用用例分析、场景分析和用户旅程分析等方法，通过头脑风暴列出所有可能的业务行为和事件，然后找出产生这些行为的领域对象，并梳理领域对象之间的关系，找出聚合根，找出与聚合根业务紧密关联的实体和值对象，再将聚合根、实体和值对象组合，构建聚合。

下面我们以保险的投保业务场景为例，看一下聚合的构建过程主要都包括哪些步骤。

第 1 步：采用事件风暴，根据业务行为，梳理出在投保过程中发生这些行为的所有的实体和值对象，比如投保单、标的、客户、被保人等等。

**第 2 步：**从众多实体中选出适合作为对象管理者的根实体，也就是聚合根。判断一个实体是否是聚合根，你可以结合以下场景分析：是否有独立的生命周期？是否有全局唯一ID？是否可以创建或修改其它对象？是否有专门的模块来管这个实体。图中的聚合根分别是投保单和客户实体。

**第 3 步：**根据业务单一职责和高内聚原则，找出与聚合根关联的所有紧密依赖的实体和值对象。构建出 1 个包含聚合根（唯一）、多个实体和值对象的对象集合，这个集合就是聚合。在图中我们构建了客户和投保这两个聚合。

**第 4 步：**在聚合内根据聚合根、实体和值对象的依赖关系，画出对象的引用和依赖模型。这里我需要说明一下：投保人和被保人的数据，是通过关联客户ID从客户聚合中获取的，在投保聚合里它们是投保单的值对象，这些值对象的数据是客户的冗余数据，即使未来客户聚合的数据发生了变更，也不会影响投保单的值对象数据。从图中我们还可以看出实体之间的引用关系，比如在投保聚合里投保单聚合根引用了报价单实体，报价单实体则引用了报价规则子实体。

**第 5 步：**多个聚合根据业务语义和上下文一起划分到同一个限界上下文内。

这就是一个聚合诞生的完整过程了。

聚合的一些设计原则

《实现领域驱动设计》一书中对聚合设计原则的描述

**1. 在一致性边界内建模真正的不变条件。**聚合用来封装真正的不变性，而不是简单地将对象组合在一起。聚合内有一套不变的业务规则，各实体和值对象按照统一的业务规则运行，实现对象数据的一致性，边界之外的任何东西都与该聚合无关，这就是聚合能实现业务高内聚的原因。

**2. 设计小聚合。**如果聚合设计得过大，聚合会因为包含过多的实体，导致实体之间的管理过于复杂，高频操作时会出现并发冲突或者数据库锁，最终导致系统可用性变差。而小聚合设计则可以降低由于业务过大导致聚合重构的可能性，让领域模型更能适应业务的变化。

**3. 通过唯一标识引用其它聚合。**聚合之间是通过关联外部聚合根ID的方式引用，而不是直接对象引用的方式。外部聚合的对象放在聚合边界内管理，容易导致聚合的边界不清晰，也会增加聚合之间的耦合度。

**4. 在边界之外使用最终一致性。**聚合内数据强一致性，而聚合之间数据最终一致性。在一次事务中，最多只能更改一个聚合的状态。如果一次业务操作涉及多个聚合状态的更改，应采用领域事件的方式异步修改相关的聚合，实现聚合之间的解耦。

**5. 通过应用层实现跨聚合的服务调用。**为实现微服务内聚合之间的解耦，以及未来以聚合为单位的微服务组合和拆分，应避免跨聚合的领域服务调用和跨聚合的数据库表关联。

原则需要消化吸收后灵活运用到自己的系统中才能产生威力

领域事件

领域事件是领域模型中非常重要的一部分，用来表示领域中发生的事件。一个领域事件将导致进一步的业务操作，在实现业务解耦的同时，还有助于形成完整的业务闭环。

举例来说的话

领域事件可以是业务流程的一个步骤，比如投保业务缴费完成后，触发投保单转保单的动作；

也可能是定时批处理过程中发生的事件，比如批处理生成季缴保费通知单，触发发送缴费邮件通知操作；

或者一个事件发生后触发的后续动作，比如密码连续输错三次，触发锁定账户的动作。

那如何识别领域事件呢？

很简单，和刚才讲的定义是强关联的。在做用户旅程或者场景分析时，我们要捕捉业务、需求人员或领域专家口中的关键词：“如果发生……，则……”“当做完……的时候，请通知……”“发生……时，则……”等。在这些场景中，如果发生某种事件后，会触发进一步的操作，那么这个事件很可能就是领域事件。

领域事件总体架构

领域事件的执行需要一系列的组件和技术来支撑。

领域事件处理包括：事件构建和发布、事件数据持久化、事件总线、消息中间件、事件接收和处理等。下面我们逐一讲一下。

1. 事件构建和发布

事件基本属性至少包括：事件唯一标识、发生时间、事件类型和事件源，其中事件唯一标识应该是全局唯一的，以便事件能够无歧义地在多个限界上下文中传递。事件基本属性主要记录事件自身以及事件发生背景的数据。

另外事件中还有一项更重要，那就是业务属性，用于记录事件发生那一刻的业务数据，这些数据会随事件传输到订阅方，以开展下一步的业务操作。

事件基本属性和业务属性一起构成事件实体，事件实体依赖聚合根。领域事件发生后，事件中的业务数据不再修改，因此业务数据可以以序列化值对象的形式保存，这种存储格式在消息中间件中也比较容易解析和获取。

为了保证事件结构的统一，我们还会创建事件基类 DomainEvent（参考下图），子类可以扩充属性和方法。由于事件没有太多的业务行为，实现方法一般比较简单。

事件发布之前需要先构建事件实体并持久化。事件发布的方式有很多种，你可以通过应用服务或者领域服务发布到事件总线或者消息中间件，也可以从事件表中利用定时程序或数据库日志捕获技术获取增量事件数据，发布到消息中间件。

2. 事件数据持久化

事件数据持久化可用于系统之间的数据对账，或者实现发布方和订阅方事件数据的审计。当遇到消息中间件、订阅方系统宕机或者网络中断，在问题解决后仍可继续后续业务流转，保证数据的一致性。

事件数据持久化有两种方案，在实施过程中你可以根据自己的业务场景进行选择。

持久化到本地业务数据库的事件表中，利用本地事务保证业务和事件数据的一致性。
持久化到共享的事件数据库中。这里需要注意的是：业务数据库和事件数据库不在一个数据库中，它们的数据持久化操作会跨数据库，因此需要分布式事务机制来保证业务和事件数据的强一致性，结果就是会对系统性能造成一定的影响。

3. 事件总线(EventBus)

事件总线是实现微服务内聚合之间领域事件的重要组件，它提供事件分发和接收等服务。事件总线是进程内模型，它会在微服务内聚合之间遍历订阅者列表，采取同步或异步的模式传递数据。事件分发流程大致如下：

如果是微服务内的订阅者（其它聚合），则直接分发到指定订阅者；
如果是微服务外的订阅者，将事件数据保存到事件库（表）并异步发送到消息中间件；
如果同时存在微服务内和外订阅者，则先分发到内部订阅者，将事件消息保存到事件库（表），再异步发送到消息中间件。

4. 消息中间件

跨微服务的领域事件大多会用到消息中间件，实现跨微服务的事件发布和订阅。消息中间件的产品非常成熟，市场上可选的技术也非常多，比如Kafka，RabbitMQ等。

5. 事件接收和处理

微服务订阅方在应用层采用监听机制，接收消息队列中的事件数据，完成事件数据的持久化后，就可以开始进一步的业务处理。领域事件处理可在领域服务中实现。

领域事件运行机制案例

承保业务流程的缴费通知单事件，来给你解释一下领域事件的运行机制。这个领域事件发生在投保和收款微服务之间。发生的领域事件是：缴费通知单已生成。下一步的业务操作是：缴费。

事件起点：出单员生成投保单，核保通过后，发起生成缴费通知单的操作。

1.投保微服务应用服务，调用聚合中的领域服务createPaymentNotice和createPaymentNoticeEvent，分别创建缴费通知单、缴费通知单事件。其中缴费通知单事件类PaymentNoticeEvent继承基类DomainEvent。

2.利用仓储服务持久化缴费通知单相关的业务和事件数据。为了避免分布式事务，这些业务和事件数据都持久化到本地投保微服务数据库中。

3.通过数据库日志捕获技术或者定时程序，从数据库事件表中获取事件增量数据，发布到消息中间件。这里说明：事件发布也可以通过应用服务或者领域服务完成发布。

4.收款微服务在应用层从消息中间件订阅缴费通知单事件消息主题，监听并获取事件数据后，应用服务调用领域层的领域服务将事件数据持久化到本地数据库中。

5.收款微服务调用领域层的领域服务PayPremium，完成缴费。

6.事件结束。

事件风暴

事件风暴需要准备些什么

1. 事件风暴的参与者

除了领域专家(对业务极其了解的人)，事件风暴的其他参与者可以是DDD专家、架构师、产品经理、项目经理、开发人员和测试人员等项目团队成员。

领域建模是统一团队语言的过程，因此项目团队应尽早地参与到领域建模中，这样才能高效建立起团队的通用语言。到了微服务建设时，领域模型也更容易和系统架构保持一致。

2. 事件风暴要准备的材料

在这个过程中，我们要用不同颜色的贴纸区分领域行为。如下图，

用蓝色表示命令
用绿色表示实体
橙色表示领域事件
黄色表示补充信息（补充信息主要用来说明注意事项，比如外部依赖等。）

3. 事件风暴的场地

事件风暴的发明者曾经建议要准备八米长的墙，这样设计就不会受到空间的限制了。当然，这个不是必要条件，看各自的现实条件吧，不要让思维受限就好。

或者是一个多人在线协作的白板。

4. 事件风暴分析的关注点

在领域建模的过程中，我们需要重点关注这类业务的语言和行为。比如某些业务动作或行为（事件）是否会触发下一个业务动作，这个动作（事件）的输入和输出是什么？是谁（实体）发出的什么动作（命令），触发了这个动作（事件）…我们可以从这些暗藏的词汇中，分析出领域模型中的事件、命令和实体等领域对象。

如何用事件风暴构建领域模型

领域建模的过程主要包括产品愿景、业务场景分析、领域建模和微服务拆分与设计这几个重要阶段。下面以用户中台为例，介绍一下如何用事件风暴构建领域模型。

1. 产品愿景

产品愿景的主要目的是对产品顶层价值的设计，使产品目标用户、核心价值、差异化竞争点等信息达成一致，避免产品偏离方向。

产品愿景的参与角色：领域专家、业务需求方、产品经理、项目经理和开发经理。

在建模之前，项目团队要思考这样两点：

用户中台到底能够做什么？
它的业务范围、目标用户、核心价值和愿景，与其它同类产品的差异和优势在哪里？

这个过程也是明确用户中台建设方向和统一团队思想的过程。参与者要对每一个点（下图最左侧列的内容）发表意见，用水笔写在贴纸上，贴在黄色贴纸的位置。这个过程会让参与者充分发表意见，最后会将发散的意见统一为通用语言。如果你的团队的产品愿景和目标已经很清晰了，那这个步骤你可以忽略。

2. 业务场景分析

场景分析是从用户视角出发的，根据业务流程或用户旅程，采用用例和场景分析，探索领域中的典型场景，找出领域事件、实体和命令等领域对象，支撑领域建模。事件风暴参与者要尽可能地遍历所有业务细节，充分发表意见，不要遗漏业务要点。

场景分析的参与角色：领域专家、产品经理、需求分析人员、架构师、项目经理、开发经理和测试经理。

用户中台有这样三个典型的业务场景：

第一个是系统和岗位设置，设置系统中岗位的菜单权限；
第二个是用户权限配置，为用户建立账户和密码，设置用户岗位；
第三个是用户登录系统和权限校验，生成用户登录和操作日志。

我们可以按照业务流程，一步一步搜寻用户业务流程中的关键领域事件，比如岗位已创建，用户已创建等事件。再找出什么行为会引起这些领域事件，这些行为可能是一个或若干个命令组合在一起产生的，比如创建用户时，第一个命令是从公司HR系统中获取用户信息，第二个命令是根据HR的员工信息在用户中台创建用户，创建完用户后就会产生用户已创建的领域事件。当然这个领域事件可能会触发下一步的操作，比如发布到邮件系统通知用户已创建，但也可能到此就结束了，你需要根据具体情况来分析是否还有下一步的操作。

3. 领域建模

领域建模时，我们会根据场景分析过程中产生的领域对象，比如命令、事件等之间关系，找出产生命令的实体，分析实体之间的依赖关系组成聚合，为聚合划定限界上下文，建立领域模型以及模型之间的依赖。领域模型利用限界上下文向上可以指导微服务设计，通过聚合向下可以指导聚合根、实体和值对象的设计。

领域建模的参与角色：领域专家、产品经理、需求分析人员、架构师、项目经理、开发经理和测试经理。

具体可以分为这样三步。

第一步：从命令和事件中提取产生这些行为的实体。用绿色贴纸表示实体。通过分析用户中台的命令和事件等行为数据，提取了产生这些行为的用户、账户、认证票据、系统、菜单、岗位和用户日志七个实体。

第二步：根据聚合根的管理性质从七个实体中找出聚合根，比如，用户管理用户相关实体以及值对象，系统可以管理与系统相关的菜单等实体等，可以找出用户和系统等聚合根。然后根据业务依赖和业务内聚原则，将聚合根以及它关联的实体和值对象组合为聚合，比如系统和菜单实体可以组合为“系统功能”聚合。按照上述方法，用户中台就有了系统功能、岗位、用户信息、用户日志、账户和认证票据六个聚合。

第三步：划定限界上下文，根据上下文语义将聚合归类。根据用户域的上下文语境，用户基本信息和用户日志信息这两个聚合共同构成用户信息域，分别管理用户基本信息、用户登录和操作日志。认证票据和账户这两个聚合共同构成认证域，分别实现不同方式的登录和认证。系统功能和岗位这两个聚合共同构成权限域，分别实现系统和菜单管理以及系统的岗位配置。根据业务边界，我们可以将用户中台划分为三个限界上下文：用户信息、认证和权限。

到这里我们就完成了用户中台领域模型的构建了。那由于领域建模的过程中产生的领域对象实在太多了，我们可以借助表格来记录。

4. 微服务拆分与设计

我们在基础篇讲过，原则上一个领域模型就可以设计为一个微服务，但由于领域建模时只考虑了业务因素，没有考虑微服务落地时的技术、团队以及运行环境等非业务因素，因此在微服务拆分与设计时，我们不能简单地将领域模型作为拆分微服务的唯一标准，它只能作为微服务拆分的一个重要依据。

一般来说一个限界上下文拆分成一个微服务

微服务的设计还需要考虑服务的粒度、分层、边界划分、依赖关系和集成关系。除了考虑业务职责单一外，我们还需要考虑将敏态与稳态业务的分离、非功能性需求（如弹性伸缩要求、安全性等要求）、团队组织和沟通效率、软件包大小以及技术异构等非业务因素。

微服务设计建议参与的角色：领域专家、产品经理、需求分析人员、架构师、项目经理、开发经理和测试经理。

用户中台微服务设计如果不考虑非业务因素，我们完全可以按照领域模型与微服务一对一的关系来设计，将用户中台设计为：用户、认证和权限三个微服务。但如果用户日志数据量巨大，大到需要采用大数据技术来实现，这时用户信息聚合与用户日志聚合就会有技术异构。虽然在领域建模时，我们将他们放在一个了领域模型内，但如果考虑技术异构，这两个聚合就不适合放到同一个微服务里了。我们可以以聚合作为拆分单位，将用户基本信息管理和用户日志管理拆分为两个技术异构的微服务，分别用不同的技术来实现它们。

分层架构

DDD分层架构

DDD的分层架构在不断发展。最早是传统的四层架构；后来四层架构有了进一步的优化，实现了各层对基础层的解耦；再后来领域层和应用层之间增加了上下文环境（Context）层，五层架构（DCI）就此形成了。

我们看一下上面这张图，在最早的传统四层架构中，基础层是被其它层依赖的，它位于最核心的位置，那按照分层架构的思想，它应该就是核心，但实际上领域层才是软件的核心，所以这种依赖是有问题的。后来我们采用了依赖倒置（Dependency inversion principle,DIP）的设计，优化了传统的四层架构，实现了各层对基础层的解耦。

我们今天讲的DDD分层架构就是优化后的四层架构。在下面这张图中，从上到下依次是：用户接口层、应用层、领域层和基础层。那DDD各层的主要职责是什么呢？下面我来逐一介绍一下。

1.用户接口层

用户接口层负责向用户显示信息和解释用户指令。这里的用户可能是：用户、程序、自动化测试和批处理脚本等等。

2.应用层

应用层是很薄的一层，理论上不应该有业务规则或逻辑，主要面向用例和流程相关的操作。但应用层又位于领域层之上，因为领域层包含多个聚合，所以它可以协调多个聚合的服务和领域对象完成服务编排和组合，协作完成业务操作。

此外，应用层也是微服务之间交互的通道，它可以调用其它微服务的应用服务，完成微服务之间的服务组合和编排。

这里我要提醒你一下：在设计和开发时，不要将本该放在领域层的业务逻辑放到应用层中实现。因为庞大的应用层会使领域模型失焦，时间一长你的微服务就会演化为传统的三层架构，业务逻辑会变得混乱。

另外，应用服务是在应用层的，它负责服务的组合、编排和转发，负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装，以粗粒度的服务通过API网关向前端发布。还有，应用服务还可以进行安全认证、权限校验、事务控制、发送或订阅领域事件等。

3.领域层

领域层的作用是实现企业核心业务逻辑，通过各种校验手段保证业务的正确性。领域层主要体现领域模型的业务能力，它用来表达业务概念、业务状态和业务规则。

领域层包含聚合根、实体、值对象、领域服务等领域模型中的领域对象。

这里我要特别解释一下其中几个领域对象的关系，以便你在设计领域层的时候能更加清楚。

首先，领域模型的业务逻辑主要是由实体和领域服务来实现的，其中实体会采用充血模型来实现所有与之相关的业务功能。

其次，你要知道，实体和领域服务在实现业务逻辑上不是同级的，当领域中的某些功能，单一实体（或者值对象）不能实现时，领域服务就会出马，它可以组合聚合内的多个实体（或者值对象），实现复杂的业务逻辑。

4.基础层

基础层是贯穿所有层的，它的作用就是为其它各层提供通用的技术和基础服务，包括第三方工具、驱动、消息中间件、网关、文件、缓存以及数据库等。比较常见的功能还是提供数据库持久化。

基础层包含基础服务，它采用依赖倒置设计，封装基础资源服务，实现应用层、领域层与基础层的解耦，降低外部资源变化对应用的影响。

比如说，在传统架构设计中，由于上层应用对数据库的强耦合，很多公司在架构演进中最担忧的可能就是换数据库了，因为一旦更换数据库，就可能需要重写大部分的代码，这对应用来说是致命的。那采用依赖倒置的设计以后，应用层就可以通过解耦来保持独立的核心业务逻辑。当数据库变更时，我们只需要更换数据库基础服务就可以了，这样就将资源变更对应用的影响降到了最低。

DDD分层架构最重要的原则

在《实现领域驱动设计》一书中，DDD分层架构有一个重要的原则：每层只能与位于其下方的层发生耦合。

而架构根据耦合的紧密程度又可以分为两种：严格分层架构和松散分层架构。优化后的DDD分层架构模型就属于严格分层架构，任何层只能对位于其直接下方的层产生依赖。而传统的DDD分层架构则属于松散分层架构，它允许某层与其任意下方的层发生依赖。

建议采用严格分层架构。

在严格分层架构中，领域服务只能被应用服务调用，而应用服务只能被用户接口层调用，服务是逐层对外封装或组合的，依赖关系清晰。而在松散分层架构中，领域服务可以同时被应用层或用户接口层调用，服务的依赖关系比较复杂且难管理，甚至容易使核心业务逻辑外泄。

试想下，如果领域层中的某个服务发生了重大变更，那该如何通知所有调用方同步调整和升级呢？但在严格分层架构中，你只需要逐层通知上层服务就可以了。

代码架构

整洁架构

整洁架构又名“洋葱架构”。为什么叫它洋葱架构？看看下面这张图你就明白了。整洁架构的层就像洋葱片一样，它体现了分层的设计思想。

在整洁架构里，同心圆代表应用软件的不同部分，从里到外依次是领域模型、领域服务、应用服务和最外围的容易变化的内容，比如用户界面和基础设施。

整洁架构最主要的原则是依赖原则，它定义了各层的依赖关系，越往里依赖越低，代码级别越高，越是核心能力。外圆代码依赖只能指向内圆，内圆不需要知道外圆的任何情况。

在洋葱架构中，各层的职能是这样划分的：

领域模型实现领域内核心业务逻辑，它封装了企业级的业务规则。领域模型的主体是实体，一个实体可以是一个带方法的对象，也可以是一个数据结构和方法集合。
领域服务实现涉及多个实体的复杂业务逻辑。
应用服务实现与用户操作相关的服务组合与编排，它包含了应用特有的业务流程规则，封装和实现了系统所有用例。
最外层主要提供适配的能力，适配能力分为主动适配和被动适配。主动适配主要实现外部用户、网页、批处理和自动化测试等对内层业务逻辑访问适配。被动适配主要是实现核心业务逻辑对基础资源访问的适配，比如数据库、缓存、文件系统和消息中间件等。
红圈内的领域模型、领域服务和应用服务一起组成软件核心业务能力。

六边形架构

六边形架构又名“端口适配器架构”。追溯微服务架构的渊源，一般都会涉及到六边形架构。

六边形架构的核心理念是：应用是通过端口与外部进行交互的。我想这也是微服务架构下API网关盛行的主要原因吧。

也就是说，在下图的六边形架构中，红圈内的核心业务逻辑（应用程序和领域模型）与外部资源（包括APP、Web应用以及数据库资源等）完全隔离，仅通过适配器进行交互。它解决了业务逻辑与用户界面的代码交错问题，很好地实现了前后端分离。六边形架构各层的依赖关系与整洁架构一样，都是由外向内依赖。

六边形架构将系统分为内六边形和外六边形两层，这两层的职能划分如下：

红圈内的六边形实现应用的核心业务逻辑；
外六边形完成外部应用、驱动和基础资源等的交互和访问，对前端应用以API主动适配的方式提供服务，对基础资源以依赖倒置被动适配的方式实现资源访问。

六边形架构的一个端口可能对应多个外部系统，不同的外部系统也可能会使用不同的适配器，由适配器负责协议转换。这就使得应用程序能够以一致的方式被用户、程序、自动化测试和批处理脚本使用。

三种模型对比

虽然DDD分层架构、整洁架构、六边形架构的架构模型表现形式不一样，但你不要被它们的表象所迷惑，这三种架构模型的设计思想正是微服务架构高内聚低耦合原则的完美体现，而它们身上闪耀的正是以领域模型为中心的设计思想。

我们看下上面这张图，结合图示对这三种架构模型做一个分析。

请你重点关注图中的红色线框，它们是非常重要的分界线，这三种架构里面都有，它的作用就是将核心业务逻辑与外部应用、基础资源进行隔离。

红色框内部主要实现核心业务逻辑，但核心业务逻辑也是有差异的，有的业务逻辑属于领域模型的能力，有的则属于面向用户的用例和流程编排能力。按照这种功能的差异，我们在这三种架构中划分了应用层和领域层，来承担不同的业务逻辑。

领域层实现面向领域模型，实现领域模型的核心业务逻辑，属于原子模型，它需要保持领域模型和业务逻辑的稳定，对外提供稳定的细粒度的领域服务，所以它处于架构的核心位置。

应用层实现面向用户操作相关的用例和流程，对外提供粗粒度的API服务。它就像一个齿轮一样进行前台应用和领域层的适配，接收前台需求，随时做出响应和调整，尽量避免将前台需求传导到领域层。应用层作为配速齿轮则位于前台应用和领域层之间。

COLA4.0

GitHub：https://github.com/alibaba/COLA 作者博客：https://blog.csdn.net/significantfrank/article/details/110934799

生成器：https://start.aliyun.com/bootstrap.html

DDD实战

模块划分如下

本次我们重点完成

账户模块
广告管理模块
广告下发模块

战略设计

战略设计阶段：此阶段主要是依赖于事件风暴（可理解为基于事件流程的头脑风暴），来呈现出产品的发展方向以及核心流程和场景，并文档化。

1.产品要解决的问题，以及从用户角度归纳出典型业务场景，落实文档 -----> 产品愿景、场景分析

2.找出上一步总结出的关键名词，作为各个场景的实体 -----> 领域建模：找出领域对象

3.根据上一步总结出实体，总结出之间的关系（聚合根、值对象、普通实体），划分出聚合 -----> 领域建模：定义聚合

4.以上一步归纳出的聚合为单位，根据业务场景将聚合分组，得到限界上下文（也就是所属的领域） ----->领域建模：定义界限上下文

在第 1 步落实文档后，后面的 2，3，4 领域建模阶段都要不断的参照第 1 步总结出的业务流程场景来进行拆解与合并；产品愿景、场景分析两个阶段是从宏观到微观的过程，而领域建模阶段是从微观到宏观的过程，也就是自底向上的思想。整体就像是总分、分总的过程。

产品愿景

产品愿景是对产品顶层价值设计，对产品目标用户、核心价值、差异化竞争点等信息达成一致，避免产品偏离方向。

服务用户

想投广告的人。广告主以及代理商的优化师

提供能力

给广告主提供丰富的广告资源，实现广告的管理和投放。广告投放效果，以及效率。

提高交互效率。提供open-api，可以让客户通过程序化的方式管理广告。

定位

业界先进的一站式效果投放平台。提供RTA，DPA，OCPX等专业能力

优势

依托于手机厂商提供的数据能力，给广告主提供更好的投放效果。

场景分析

领域建模

领域建模是通过对业务和问题域进行分析，建立领域模型。

向上通过限界上下文指导微服务边界设计，向下通过聚合指导实体对象设计。

领域建模是一个收敛的过程，分三步：

第一步找出领域实体和值对象等领域对象；

第二步找出聚合根，根据实体、值对象与聚合根的依赖关系，建立聚合；

第三步根据业务及语义边界等因素，定义限界上下文。

第一步：找出实体和值对象等领域对象

根据场景分析，分析并找出发起或产生这些命令或领域事件的实体和值对象，将与实体或值对象有关的命令和事件聚集到实体。

第二步：定义聚合

定义聚合前，先找出聚合根。然后找出与聚合根紧密依赖的实体和值对象。我们发现审批意见、审批规则和请假单紧密关联，组织关系和人员紧密关联。

第三步：定义限界上下文

把整个定义为广告管理限界上下文

通用语言

广告业务：

中文	英文
广告计划	AdCampaign
广告组	AdGroup
广告定向	AdTargeting
广告创意	AdCreative
广告素材	AdAsset
操作日志	OperationLog
账号	Account

微服务拆分

理论上一个限界上下文就可以设计为一个微服务，但还需要综合考虑多种外部因素，比如：职责单一性、敏态与稳态业务分离、非功能性需求（如弹性伸缩、版本发布频率和安全等要求）、软件包大小、团队沟通效率和技术异构等非业务要素。

可以微服务的拆分粒度大一些，但是聚合和限界上下文一定要边界清晰，后续随着某些功能逐渐变大再去拆分也会比较容易

战术设计

有了战略设计阶段的结果，反而战术设计阶段相对清晰一些。

1.按照 DDD 四层模型建包，咱们这里使用COLA生成的包结构

2.确定聚合中的对象关系，定义哪些是实体，哪些是值对象，具体字段都有什么。

3.通过战略设计阶段文档中的命令、事件来编排充血模型的领域对象，构建应用服务与领域服务

详细设计

技术选型跟上面的关系不大。可以使用COLA4.0分层框架。

使用SpringCloud技术栈，以及根据业务建模选择中间件。