领域驱动设计实践解析

📕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

🌾阅读前,快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问,以加深理解和吸收知识。阅读结束后,反思和总结所学内容,并尝试应用到现实中,有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容,讨论细节并获得反馈,也有助于加深对知识的理解和吸收。💡在这个美好的时刻,笔者不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

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一、战略设计层

领域划分

在战略设计层,领域划分是核心步骤。它涉及将复杂的业务系统划分为多个相互关联的领域,每个领域负责一部分业务逻辑。这一过程需要深入理解业务需求,识别出业务的核心实体、关系和流程。

技术实现细节

  • 业务分析:通过业务分析工具和文档,如用例图、实体关系图等,识别出业务的关键实体和关系。
  • 领域专家参与:邀请业务领域的专家参与领域划分,确保划分的准确性和业务相关性。
  • 领域模型构建:使用UML等建模工具构建领域模型,将业务需求转化为可操作的领域模型。

核心域/支撑域/通用域识别

  • 核心域:直接体现业务价值的部分,如电子商务系统的购物车、订单管理等。
  • 支撑域:提供支持核心域运作的服务,如用户账户管理、支付系统等。
  • 通用域:提供跨领域的通用服务,如日志记录、消息队列等。

技术实现细节

  • 识别关键业务功能:通过分析业务流程和功能,识别出核心域和支撑域。
  • 服务化设计:将通用域服务化,便于在不同领域间复用。
  • 依赖管理:明确不同领域之间的依赖关系,确保系统稳定性。

子域拆分原则

子域拆分应基于业务逻辑的独立性和职责的单一性原则。例如,将订单管理拆分为订单创建、订单修改和订单查询等子域。

技术实现细节

  • 分析业务流程:通过流程图分析业务流程,识别出独立的子域。
  • 职责分离:确保每个子域的职责单一,便于管理和维护。
  • 接口定义:定义子域之间的接口,确保子域之间的交互。

限界上下文边界定义

限界上下文是领域模型在代码中的实现范围,它定义了模型在代码中的边界。边界定义应基于业务规则和责任划分。

技术实现细节

  • 识别业务规则:分析业务规则,确定限界上下文的边界。
  • 代码封装:将领域模型和业务规则封装在限界上下文中。
  • 接口隔离:确保限界上下文之间的接口清晰明确。

统一语言

统一语言(Ubiquitous Language)是领域专家和开发人员共享的术语集合。构建术语表是统一语言的关键步骤。

技术实现细节

  • 术语收集:与领域专家合作,收集业务术语。
  • 术语定义:确保术语的定义准确、一致。
  • 术语更新:定期更新术语表以反映业务变化。

跨团队语义对齐

跨团队语义对齐确保不同团队对相同术语有相同理解。可以通过团队会议、文档共享和术语表审查来实现。

技术实现细节

  • 团队会议:定期组织跨团队会议,讨论和统一术语。
  • 文档共享:在共享文档中统一使用术语。
  • 术语表审查:定期审查术语表,确保术语的一致性和准确性。

上下文映射模式

上下文映射模式描述了不同领域之间的关系,如合作关系、客户-供应商等。

技术实现细节

  • 识别领域关系:分析不同领域之间的关系,确定上下文映射模式。
  • 模型转换:将领域关系转化为上下文映射模式。
  • 接口定义:定义领域之间的接口,确保领域之间的交互。

二、战术设计层

基础构件

实体标识设计

实体标识设计采用UUID或数据库序列来确保实体的唯一性。

技术实现细节

  • UUID生成:使用Java的UUID类或数据库提供的UUID生成机制。
  • 数据库序列:使用数据库提供的序列生成机制,如MySQL的自增字段。

值对象不可变性实现

值对象一旦创建,其值就不能改变。这保证了数据的一致性和不可预测性。

技术实现细节

  • 封装属性:将值对象的属性封装为私有变量,并提供只读方法。
  • 深拷贝:在值对象创建时进行深拷贝,确保原始对象和拷贝对象相互独立。

聚合根一致性边界

聚合根负责维护其内部元素的完整性,并对外暴露操作接口。

技术实现细节

  • 封装聚合根:将聚合根的内部元素封装为私有变量,并提供统一的操作接口。
  • 一致性检查:在聚合根操作内部元素时,进行一致性检查。

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,而应用服务处理应用程序的流程和交互。

技术实现细节

  • 领域服务:使用服务接口定义领域服务,并实现业务逻辑。
  • 应用服务:使用服务接口调用领域服务,并处理应用程序的流程和交互。

工厂模式应用场景

工厂模式用于创建复杂对象的实例,特别是在存在多种可能的子类时。

技术实现细节

  • 工厂类:定义工厂类,封装创建对象的逻辑。
  • 产品类:定义产品类,实现具体的业务功能。

仓储接口设计(CQRS模式

CQRS(Command Query Responsibility Segregation)模式将命令和查询操作分离,以提高性能和可伸缩性。

技术实现细节

  • 命令仓储:定义命令仓储接口,用于处理业务操作。
  • 查询仓储:定义查询仓储接口,用于处理查询操作。

事件驱动

领域事件建模

领域事件是业务逻辑发生时产生的消息,它们携带了业务状态变化的信息。

技术实现细节

  • 事件定义:定义领域事件类,携带业务状态变化信息。
  • 事件发布:在业务逻辑发生变化时发布领域事件。

事件溯源实现

事件溯源记录了业务状态的历史变化,允许系统重放历史事件来恢复状态。

技术实现细节

  • 事件存储:将事件存储在数据库中,便于查询和重放。
  • 事件重放:根据事件序列重放事件,恢复业务状态。

最终一致性策略

最终一致性确保系统在分布式环境下最终达到一致状态。

技术实现细节

  • 一致性算法:使用一致性算法,如Raft或Paxos,确保分布式系统的一致性。
  • 状态机:使用状态机记录系统状态,并处理状态变化。

三、规则体系

业务规则

前置条件验证

确保在执行业务操作前满足所有前置条件。

技术实现细节

  • 规则引擎:使用规则引擎实现业务规则,如drools或JRules。
  • 规则定义:定义业务规则,并在规则引擎中实现。

不变式约束

不变式约束定义了对象状态在执行操作后必须保持的条件。

技术实现细节

  • 数据校验:在数据存储或操作前进行数据校验,确保满足不变式约束。
  • 业务逻辑:在业务逻辑中实现不变式约束。

规则引擎集成

规则引擎用于自动化业务规则的应用,提高系统灵活性和可维护性。

技术实现细节

  • 规则引擎选择:选择合适的规则引擎,如drools或JRules。
  • 规则管理:将业务规则集成到规则引擎中,并管理规则。

流程规则

状态机设计

状态机用于描述对象在其生命周期中可能经历的状态和转换。

技术实现细节

  • 状态机定义:使用UML或其他工具定义状态机。
  • 状态转换:实现状态转换逻辑。

工作流引擎对接

工作流引擎用于管理业务流程,与状态机结合使用,实现复杂的业务逻辑。

技术实现细节

  • 工作流引擎选择:选择合适的工作流引擎,如Activiti或Camunda。
  • 工作流定义:定义工作流,并集成到系统中。

Saga事务补偿

Saga模式通过一系列的局部事务来执行一个长事务,每个局部事务都包含补偿操作,以确保在出现错误时可以撤销先前的操作。

技术实现细节

  • Saga定义:定义Saga,并实现事务和补偿逻辑。
  • 补偿操作:实现补偿操作,以撤销先前的操作。

四、扩展实践

架构集成

六边形架构适配

六边形架构(Hexagonal Architecture)提供了一种将业务逻辑与外部系统隔离的方法,有利于系统的可扩展性和可测试性。

技术实现细节

  • 领域逻辑:将领域逻辑封装在六边形的中心。
  • 接口:定义与外部系统交互的接口。
  • 适配器:实现适配器,将领域逻辑与外部系统连接。

事件风暴工作坊

事件风暴工作坊是一种团队协作方法,用于探索和设计领域事件和规则。

技术实现细节

  • 工作坊流程:定义工作坊流程,包括主题选择、头脑风暴、原型设计等。
  • 参与者:邀请领域专家和开发人员参与工作坊。

微服务拆分模式

微服务拆分模式将大型应用拆分为多个独立的服务,以提高系统的可伸缩性和可维护性。

技术实现细节

  • 服务定义:定义微服务,并实现业务功能。
  • 服务治理:管理微服务之间的关系和交互。

效能工具

代码生成框架

代码生成框架自动生成代码,提高开发效率。

技术实现细节

  • 模板:定义代码模板,包括类名、属性、方法等。
  • 代码生成器:实现代码生成器,根据模板生成代码。

契约测试工具

契约测试工具用于验证服务之间的交互是否符合预期。

技术实现细节

  • 契约定义:定义服务之间的契约。
  • 测试用例:编写测试用例,验证服务交互是否符合契约。

可视化建模平台

可视化建模平台帮助团队可视化和沟通领域模型。

技术实现细节

  • 建模工具:选择合适的建模工具,如UMLet或Lucidchart。
  • 模型导出:将模型导出为可共享的格式,如SVG或PDF。

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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,解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、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,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解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解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。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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