DDD 设计体系核心解析

📕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。

Java程序员廖志伟

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一、战略设计层

领域驱动设计(Domain-Driven Design,DDD)的战略设计层是整个设计体系的核心,它关注于如何将业务逻辑抽象成可管理的领域模型。以下是战略设计层的关键知识点,并对其技术实现细节进行补充说明:

  1. 领域划分

    • 在战略设计层,首先需要对业务进行领域划分,识别出核心域、支撑域和通用域。
      • 核心域:业务的核心价值所在,是系统最核心的领域。例如,在电商系统中,商品管理、订单管理、用户管理等是核心域。
      • 支撑域:提供核心域所需的服务和基础设施。例如,在电商系统中,支付系统、物流系统、认证系统等是支撑域。
      • 通用域:提供跨领域的通用功能,如身份认证、日志管理等。这些功能可以被多个领域共享使用。
  2. 子域拆分原则

    • 子域拆分应遵循最小化原则,确保每个子域都是独立的、可管理的。
      • 子域的独立性:每个子域应具备自己的业务逻辑和数据模型,与其他子域之间保持解耦。
      • 子域的可管理性:子域的规模和复杂度应适中,以便于团队协作和开发管理。
  3. 限界上下文边界定义

    • 限界上下文是领域模型的一个边界,它定义了领域模型的具体实现范围。
      • 边界定义应清晰,避免跨边界调用,确保领域模型的一致性。
      • 边界划分的依据:根据业务逻辑的相似性、团队分工、技术实现等因素进行划分。
  4. 统一语言

    • 在整个团队中,使用统一的领域语言进行沟通,包括术语、概念和模型。
      • 术语表构建方法:通过团队讨论、文档记录、术语管理工具等方式构建术语表。
      • 术语一致性维护:定期进行术语审查,确保术语的准确性和一致性。
  5. 跨团队语义对齐

    • 不同团队对同一领域模型的解释可能存在差异,需要通过统一语言和定期沟通来确保语义对齐。
      • 语义对齐方法:组织跨团队研讨会、编写领域模型文档、使用领域模型可视化工具等。
  6. 上下文映射模式

    • 根据业务关系,如合作关系、客户-供应商等,将不同团队的工作内容映射到对应的上下文中。
      • 上下文映射方法:分析业务关系,确定上下文边界,明确各团队在上下文中的职责。

二、战术设计层

战术设计层是战略设计层的具体实现,它关注于如何将领域模型转化为可执行的软件架构。以下是战术设计层的关键知识点,并对其技术实现细节进行补充说明:

  1. 基础构件

    • 实体标识设计:使用UUID或数据库序列来唯一标识实体。
      • UUID生成算法:采用时间戳、随机数、MAC地址等元素生成UUID。
      • 数据库序列生成:使用数据库自增主键或分布式ID生成器生成序列。
    • 值对象不可变性实现:确保值对象在创建后不可变,以维护数据一致性。
      • 不可变对象模式:定义值对象的构造函数,只提供getter方法,不提供setter方法。
  2. 聚合根一致性边界

    • 聚合根是领域模型中的核心实体,它定义了聚合内的对象关系和一致性边界。
      • 聚合根一致性边界设计:确保聚合内的对象之间存在依赖关系,且聚合根负责维护一致性。
  3. 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,应用服务处理外部交互。
      • 领域服务实现:使用依赖注入、接口隔离等设计原则,将领域服务与基础设施解耦。
      • 应用服务实现:根据业务需求,设计合理的接口和调用流程。
  4. 事件驱动

    • 领域事件建模:记录领域中的变化,并触发相应的业务逻辑。
      • 事件发布-订阅模式:实现领域事件的发布和订阅机制。
      • 事件溯源实现:通过事件记录来重建系统的状态。

三、规则体系

规则体系是确保业务逻辑正确执行的关键。以下是规则体系的关键知识点,并对其技术实现细节进行补充说明:

  1. 业务规则

    • 前置条件验证:在执行业务逻辑前,验证输入条件是否符合要求。
      • 验证规则定义:使用规则引擎或自定义验证方法,定义业务规则。
      • 验证规则执行:在业务逻辑执行前,对输入数据进行验证,确保符合规则要求。
  2. 流程规则

    • 状态机设计:用状态机来描述业务流程中的状态转换。
      • 状态机实现:使用状态机框架或自定义状态机实现业务流程。
  3. Saga事务补偿

    • Saga模式:通过一系列局部事务来管理复杂业务流程,并支持回滚操作。
      • Saga事务管理:使用补偿事务、补偿策略等技术,确保业务流程的可靠执行。

四、扩展实践

扩展实践是DDD在实际项目中的应用,以下是扩展实践的关键知识点,并对其技术实现细节进行补充说明:

  1. 架构集成

    • 六边形架构适配:将领域模型与六边形架构结合,提高系统灵活性。
      • 六边形架构实现:定义内聚层、边界层、基础设施层等,实现领域模型与基础设施的解耦。
  2. 效能工具

    • 代码生成框架:提高开发效率,减少重复劳动。
      • 代码生成框架实现:使用模板引擎、代码生成器等技术,自动生成代码。
  3. 契约测试工具

    • 确保接口的正确性和稳定性。
      • 契约测试工具实现:使用契约测试框架,定义接口契约,自动测试接口实现。
  4. 可视化建模平台

    • 帮助团队更好地理解和沟通领域模型。
      • 可视化建模平台实现:使用UML、领域模型可视化工具等,创建领域模型图。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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