【DDD3】领域驱动设计实践 —— 架构风格及架构实例

系统管理员 2022-03-16 05:06 421阅读 0赞

**目录**

1. 概述

2. 架构风格

六边形架构（端口和适配器）

REST

CQRS

事件驱动

3. 架构实例

架构图

架构详述

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**正文**

本文是【DDD】系列文章中的其中一篇，其他可参考：[使用领域驱动设计思想实现业务系统][Link 1]

# 1. 概述 #

DDD为复杂软件的设计提供了指导思想，其将易发生变化的业务核心域放置在限定上下文中，在确保核心域一致性和内聚性的基础上，DDD可以被多种语言和多种技术框架实现，具体的框架实现需要根据实际的业务场景和需求来制定。

核心的指导思路归纳为：

*  关注点放在domain上，将业务领域限定在同一上下文中，识别context bounded
 *  降低上下文之间的依赖，通过‘开发主机服务’（REST服务是其中的一种）、‘消息模式’、‘事件驱动’等架构风格实现
 *  遵循分层架构模式

# 2. 架构风格 #

针对DDD的架构设计，《实现领域驱动设计》提到了几种架构风格：六边形架构、REST架构、CQRS、事件驱动等。在实际使用中，落地的架构并非是纯粹其中的一种，而很有可能户将上述几种架构风格结合起来实现。

此部分内容主要来源于《实现领域驱动设计》的第4章，加上了自己的一些理解。

## 六边形架构（端口和适配器） ##

所谓的六边形架构，其实是分层架构的扩展，原来的分层架构通常是上下分层的，比如常见的MVC模式，上层是对外的服务接口，下层是对接存储层或者是集成第三方服务，中层是业务逻辑层。我们跳出分层的概念，会发现上面层和下面层其实都是端口+适配器的实现，上面层开放http/tcp端口，采用rest/soap/mq协议等对外提供服务，同时提供对应协议的适配器；下层也是端口+适配器，只不过应用程序这时候变成了调用者，第三方服务或者存储层提供端口和服务，应用程序本身实现适配功能。

基于上述思考，将分层接口中的上层和下层统一起来就变成了六边形架构，基于端口和适配器的实现，示意图如下：

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*上图来源于《实现领域驱动设计》的P111*

我认为六边形架构并非创造一种新的架构风格，只是将原来的分层架构风格重新解读，使得架构更加简洁通用。同时，在DDD的设计思想下，六边形架构风格，让领域模型处于架构的核心区域，让开发人员将焦点聚集到领域。**DDD和六边形架构是天然契合的，是DDD的首选架构。**

## REST ##

REST——即Representational State Transfer的缩写，翻译过来是"表现层状态转化"。参考至：[理解RESTful架构][RESTful]。

RESTful风格的架构将‘资源’放在第一位，每个‘资源’都有一个URI与之对应，可以将‘资源’看着是ddd中的实体；RESTful采用具有自描述功能的消息实现无状态通信，提高系统的可用性；至于‘资源’的哪些属性可以公开出去，针对‘资源’的操作，RESTful使用HTTP协议的已有方法来实现：GET、PUT、POST和DELETE。

在DDD的实现中，我们可以将对外的服务设计为RESTful风格的服务，将实体/值对象/领域服务作为'资源'对外提供增删改查服务。但是并不建议直接将实体暴露在外，一来实体的某些隐私属性并不能对外暴露，二来某些资源获取场景并不是一个实体就能满足的，因此我们在实际实践过程中，在领域模型上增加了dto这样一个角色，dto可以组合多个实体/值对象的资源对外暴露。

## CQRS ##

CQRS——Cammand-Query Responsibility Segregation的缩写。翻译过来就是“[命令与查询职责分离][Link 2]”。

简而言之，CQRS就是平常大家在讲的读写分离，通常读写分离的目的是为了提高查询性能，同时达到读/写的解耦。让DDD和CQRS结合，我们可以分别对读和写建模，查询模型通常是一种非规范化数据模型，它并不反映领域行为，只是用于数据显示；命令模型执行领域行为，且在领域行为执行完成后，想办法通知到查询模型。

那么命令模型如何通知到查询模型呢？ 如果查询模型和领域模型共享数据源，则可以省却这一步；如果没有共用数据源，则可以借助于‘消息模式’（Messaging Patterns）通知到查询模型，从而达到最终一致性（Eventual Consistency）。

Martin在blog中指出：CQRS适用于极少数复杂的业务领域，如果不是很适合反而会增加复杂度；另一个适用场景为获取高性能的服务。

![849051-20170910154357522-1724095095.png][]

*　　　　图片来源于Martin Fowler的blog，图中表述的查询模型和命令模型共用数据源。*

关于CQRS的讨论可以参考Martin大叔的blog：[CQRS][]，以及：[CQRS, Task Based UIs, Event Sourcing agh!][CQRS_ Task Based UIs_ Event Sourcing agh]

## 事件驱动 ##

这一架构风格在实际项目中并未使用，不做过多阐述，感兴趣的同学自行研究。

# 3. 架构实例 #

结合最近在重构的社区服务系统（COMMUNITY），尝试使用上述的指导思想和架构风格，完成一次架构设计尝试，并详述如下：

## 架构图 ##

![849051-20170910175342226-1144290184.png][]

##  架构详述 ##

COMMUNITY系统架构整合了六边形架构、RESTful架构风格、CQRS架构风格三种架构风格，并遵循经典的分层架构思想。

1、在遵循分层架构思想的基础上，引入了六边形架构风格，对内对外均通过适配器+端口的方式呈现：

*  面向用户侧，提供http端口，并使用SpringMVC框架的RequestMapping、Controller等组件实现对http 请求的解析，转化为Application层可识别的业务dto对象，这里的Controller+RequestMapping便起着适配器的作用；
 *  面向第三方服务，通过httpclient和tcpclient的适配，可以对接多种协议的第三方服务端口；
 *  面向存储层，通过mongoclient的适配，访问mongodb；通过mybatis的适配，访问oracle；通过redisclient的适配，访问redis；
 *  面向消息中间件，通过mqclient的适配，方为rabbitMQ；

2、实现了RESTful架构风格，通过RESTful风格的接口契约对外提供主机开放服务。借助SpringMVC实现。

3、实现了CQRS架构风格：

*  orcale作为命令模型存储存在，并配以Transaction事务管理。主要存储帖子、评论、话题、圈子、关注等实体信息；
 *  Mongodb作为查询模型存储存在，存储个人动态、社区动态等非结构化数据；
 *  redis同样作为查询模型存储存在，存储用户个人信息、热门评论、热门帖子、热门话题、用户点赞信息等；
 *  Application层分为QueryService和CommandService两大类应用服务，分别组合查询模型和命令模型；
 *  使用rabbitMQ作为消息中间件，CommandService在完成命令模型的维护后，生产事件消息写入rabbitMQ，QueryService作为消费者从rabbitMQ读取事件消息，更新查询模型；
 *  查询模型和命令模型极其对应的application service可以独立部署，独立扩展。

4、遵循基本的分层架构风格。

*  User Interface —— 用户接口层。对外提供各种协议形式的服务，并提供Validation参数校验，authenticate权限认证，业务实体组装器Assembler等。图中标绿组件。
 *  Application —— 应用服务层。组合多个业务实体、基础设施层的各种组件完成业务服务。图中标黄部分。
 *  Domain —— 业务领域层。DDD概念中的核心业务层，封装所有业务逻辑，包含entity、value object、domain service、domain event等。图中标蓝部分。
 *  Infrastructure —— 基础设施层。提供公共组件，如：Logging、Trascation、HttpClient等。图中标灰部分。

[Link 1]: http://www.cnblogs.com/daoqidelv/p/7492322.html
[849051-20170909215810960-1659673125.png]: /images/20220316/3cb3732703214428a8779e71d2118786.png
[RESTful]: http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful
[Link 2]: http://www.udidahan.com/2009/12/09/clarified-cqrs/
[849051-20170910154357522-1724095095.png]: /images/20220316/d6e91e2f87eb4582bd22c99050d35d5e.png
[CQRS]: https://martinfowler.com/bliki/CQRS.html
[CQRS_ Task Based UIs_ Event Sourcing agh]: http://codebetter.com/gregyoung/2010/02/16/cqrs-task-based-uis-event-sourcing-agh/
[849051-20170910175342226-1144290184.png]: /images/20220316/dd4a30b30f8a4d42894b7053175b542a.png