DDD核心知识精解

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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领域驱动设计(DDD)知识点详解

一、战略设计层

领域划分

领域驱动设计(DDD)的首要任务是识别和划分领域。领域是指业务范围内的所有业务逻辑和规则。在具体实现中,领域划分通常涉及以下步骤:

  1. 业务分析:深入理解业务需求,识别业务核心概念和业务流程。
  2. 领域模型构建:基于业务分析结果,构建领域模型,包括实体、值对象、聚合、领域服务等。
  3. 领域边界识别:通过分析业务流程和核心概念,确定领域边界。

核心域/支撑域/通用域识别

  • 核心域:识别业务价值最高的业务逻辑,如订单管理、客户关系管理等。
  • 支撑域:提供核心域所需的基础服务,如用户认证、日志管理等。
  • 通用域:提供可重用的业务逻辑,如日期时间处理、货币转换等。

子域拆分原则

  • 聚合原则:子域应围绕业务概念聚合,如订单子域应包含订单状态、订单明细等信息。
  • 界限原则:子域之间的界限应清晰,避免不必要的依赖,如订单子域不应依赖于用户认证子域。

限界上下文边界定义

限界上下文是领域模型在实际应用中存在的范围。定义限界上下文边界时,应考虑以下因素:

  1. 业务规则的一致性:确保限界上下文内的业务规则一致。
  2. 数据模型的完整性:确保限界上下文内的数据模型完整。

统一语言

统一语言是确保团队成员对领域理解一致的方法。实现统一语言的方法包括:

  • 术语表构建:通过文档、模型和沟通来定义和共享术语。
  • 跨团队语义对齐:组织跨团队会议,确保不同团队对术语的理解一致。
  • 上下文映射模式:定义不同上下文之间的关系,如合作关系、客户-供应商等。
二、战术设计层

基础构件

实体标识设计

  • UUID:在分布式系统中,使用 UUID 作为实体标识,确保全局唯一性。
  • 数据库序列:在关系型数据库中,使用数据库序列生成实体标识,保证唯一性。

值对象不可变性实现

  • 值对象封装:将值对象的属性封装在类中,提供只读访问器。
  • 不可变对象创建:在创建值对象时,确保其属性不可更改。

聚合根一致性边界

  • 聚合根定义:聚合根是领域模型中的中心实体,负责维护其内部一致性。
  • 一致性边界:聚合根的一致性边界包括其包含的实体和值对象。

服务架构

  • 领域服务与应用服务区分:领域服务处理业务逻辑,应用服务处理用户交互。
  • 工厂模式应用场景:在创建复杂对象时,使用工厂模式可以提高代码的可维护性。
  • 仓储接口设计(CQRS模式):CQRS(Command Query Responsibility Segregation)模式分离了命令和查询操作,提高系统的性能。

事件驱动

领域事件建模

  • 领域事件定义:领域事件是领域状态发生变化时产生的事件。
  • 事件发布订阅:通过事件发布订阅机制,将领域事件传递给相关组件。

事件溯源实现

  • 事件存储:将领域事件持久化存储,以便系统回滚到任何历史状态。
  • 事件序列化:将领域事件序列化为可持久化的格式。

最终一致性策略

  • 分布式事务:使用分布式事务确保系统在多个节点间达到一致性。
  • 补偿事务:在分布式系统中,使用补偿事务处理事务失败的情况。
三、规则体系

业务规则

  • 前置条件验证:在执行业务操作前,验证业务规则是否满足。
  • 不变式约束:确保领域对象的属性在任何时候都满足特定的条件。
  • 规则引擎集成:使用规则引擎来管理和执行业务规则。

流程规则

  • 状态机设计:使用状态机来描述业务流程,如订单状态变化。
  • 工作流引擎对接:使用工作流引擎来管理复杂的业务流程,如审批流程。
  • Saga事务补偿:在分布式系统中,使用 Saga 事务补偿处理跨多个服务的事务。
四、扩展实践

架构集成

  • 六边形架构适配:将领域模型与外部系统解耦,提高系统的可扩展性。
  • 事件风暴工作坊:通过工作坊形式,让团队成员共同探讨和设计领域模型。
  • 微服务拆分模式:根据业务逻辑将系统拆分为多个微服务,提高系统的可维护性和可扩展性。

效能工具

  • 代码生成框架:自动生成代码,提高开发效率。
  • 契约测试工具:确保服务之间接口的一致性。
  • 可视化建模平台:提供可视化工具来设计和维护领域模型。

总结

领域驱动设计(DDD)是一种系统设计方法,通过将业务逻辑、规则和模型与系统实现分离,提高系统的可维护性和可扩展性。本文从战略设计层、战术设计层、规则体系和扩展实践四个方面详细介绍了DDD的相关知识点,旨在帮助读者深入理解DDD的核心概念和实践方法。

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余析等问题,并提出了新的冗余析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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