10分钟上手企业级开发！nebula-framework：基于Spring Boot 3.0的DDD架构全家桶
项目地址: https://gitcode.com/NeegixOpensourceGroup/nebula-framework 你是否还在为后台管理系统搭建重复造轮子？从权限设计到代码生成，从异常处理到数据库操作，每次新项目都要从零开始？本文将带你解锁nebula-framework的企业级开发能力——这套基于Spring Boot 3.0的一站式开发平台，内置DDD架构规范与自动化代码生成工具，让中小型项目开发效率提升300%。读完本文你将掌握：
- 如何用DDD架构规范快速拆分业务模块
- 代码生成器3分钟产出完整CRUD接口
- 内置工具类解决80%的重复开发工作
- 从单体到微服务的平滑过渡方案
项目架构全景图：从代码结构看设计哲学
nebula-framework采用领域驱动设计（DDD, Domain-Driven Design）架构，将系统划分为核心层、应用层、基础设施层和接口层。这种分层设计不仅提升了代码复用性，更让业务逻辑与技术实现解耦，便于团队协作与后期维护。
核心模块功能解析
| 模块名称 | 核心功能 | 技术亮点 |
|---|---|---|
| nebula-framework-core | DDD核心组件、异常处理、工具类 | CQRS模式实现、通用查询构建器 |
| nebula-framework-generator | 代码生成插件 | 多数据库适配、模板自定义 |
| nebula-framework-auth | 认证授权、JWT管理 | 基于Spring Security的扩展实现 |
| nebula-framework-system | 用户/角色/字典管理 | 权限粒度控制、数据字典缓存 |
实战：3步搭建企业级后台系统
第一步：环境准备与项目初始化
# 1. 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/NeegixOpensourceGroup/nebula-framework.git
# 2. 进入项目目录
cd nebula-framework
# 3. 编译项目
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
项目基于Spring Boot 3.0构建，推荐使用JDK 17及以上版本。成功编译后，可在target目录下找到可执行Jar包。
第二步：使用代码生成器创建业务模块
nebula-framework的核心竞争力在于其内置的代码生成器，支持从数据库表结构自动生成完整的DDD架构代码。以下是生成"订单管理"模块的示例：
// 在pom.xml中配置生成器插件
<plugin>
<groupId>com.neegix</groupId>
<artifactId>nebula-framework-generator</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<configuration>
<driver>com.mysql.cj.jdbc.Driver</driver>
<url>jdbc:mysql://localhost:3306/nebula</url>
<username>root</username>
<password>123456</password>
<tablePrefix>t_</tablePrefix>
<packageName>com.neegix.order</packageName>
<tables>t_order,t_order_item</tables>
</configuration>
</plugin>
执行生成命令：
mvn nebula:generate
生成器将自动创建以下文件结构：
com.neegix.order/
├── application/ # 应用服务层
│ ├── assembler/ # DTO转换器
│ ├── service/ # 应用服务
├── domain/ # 领域层
│ ├── entity/ # 领域实体
│ ├── repository/ # 仓储接口
├── infrastructure/ # 基础设施层
│ ├── repository/ # 仓储实现
├── interfaces/ # 接口层
│ ├── controller/ # 控制器
│ ├── form/ # 请求表单
│ ├── vo/ # 响应视图
第三步：实现业务逻辑与接口开发
以订单查询功能为例，展示如何利用框架提供的查询构建器快速实现复杂查询：
@Service
public class OrderQueryService {
private final IQueryRepository<Order> queryRepository;
// 注入查询仓库
public OrderQueryService(IQueryRepository<Order> queryRepository) {
this.queryRepository = queryRepository;
}
// 分页查询订单
public PageVO<OrderVO> queryOrders(OrderQueryForm form) {
// 构建查询条件
Where where = new Where()
.and("status", EnumOperator.EQ, form.getStatus())
.and("create_time", EnumOperator.BETWEEN, form.getStartTime(), form.getEndTime());
// 构建排序条件
OrderBy orderBy = new OrderBy("create_time", EnumOrder.DESC);
// 执行分页查询
Pager<Order> pager = queryRepository.query(
where,
orderBy,
form.getCurrentPage(),
form.getPageSize()
);
// 转换为VO并返回
return PageVO.of(
pager.getTotal(),
pager.getList().stream()
.map(OrderAssembler::toVO)
.collect(Collectors.toList())
);
}
}
控制器层实现：
@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
public class OrderController extends BaseController {
private final OrderQueryService orderQueryService;
@GetMapping
public Result<PageVO<OrderVO>> query(OrderQueryForm form) {
return Result.success(orderQueryService.queryOrders(form));
}
}
核心技术深度解析
CQRS模式在框架中的实现
nebula-framework采用命令查询职责分离（CQRS）模式，将读写操作分离：
// 查询总线实现
public class UniversalQueryBus implements QueryBus {
private final Map<Class<? extends Query>, QueryHandler> handlers;
@Override
public <R> R execute(Query<R> query) {
QueryHandler<Query<R>, R> handler = (QueryHandler<Query<R>, R>) handlers.get(query.getClass());
if (handler == null) {
throw new QueryHandlerNotFoundException(query.getClass());
}
return handler.handle(query);
}
}
// 命令总线实现
public class UniversalCommandBus implements CommandBus {
private final Map<Class<? extends Command>, CommandHandler> handlers;
@Override
public <R, C extends Command<R>> R execute(C command) {
CommandHandler<C, R> handler = (CommandHandler<C, R>) handlers.get(command.getClass());
if (handler == null) {
throw new CommandHandlerNotFoundException(command.getClass());
}
return handler.handle(command);
}
}
这种设计的优势在于：
- 查询模型可针对读优化，命令模型可针对写优化
- 便于实现复杂业务逻辑的事务管理
- 支持事件溯源（Event Sourcing）的扩展
通用查询构建器：一行代码搞定复杂SQL
框架提供的NebulaSQL类可通过链式调用构建复杂查询：
// 构建聚合查询
NebulaAggregateFunctionSQL sql = new NebulaAggregateFunctionSQL()
.setAggregateFunctions(
new CountAggregateFunction("id", "total"),
new SumAggregateFunction("amount", "sum_amount"),
new AvgAggregateFunction("amount", "avg_amount")
)
.setGroupByClauses("status", "create_time")
.orderBy("create_time", EnumOrder.DESC)
.createWhereGroups(WhereGroups.class)
.and("status", EnumOperator.IN, Arrays.asList(1, 2, 3))
.and("amount", EnumOperator.GT, 1000);
// 执行查询
List<Map<String, Object>> result = jdbcTemplate.queryForList(
sql.getSql(),
sql.getParameters()
);
生成的SQL语句：
SELECT
COUNT(id) AS total,
SUM(amount) AS sum_amount,
AVG(amount) AS avg_amount
FROM
t_order
WHERE
status IN (?, ?, ?)
AND amount > ?
GROUP BY
status, create_time
ORDER BY
create_time DESC
性能优化与扩展指南
内置工具类提升开发效率
框架提供了丰富的工具类，避免重复造轮子：
- 分布式ID生成：
SnowFlake类实现Twitter雪花算法
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(1, 1);
long id = snowFlake.nextId(); // 生成唯一ID
- JWT工具：
JWTUtils实现令牌创建与验证
// 创建令牌
String token = JWTUtils.encode(123456L); // 用户ID
// 验证令牌
Long userId = JWTUtils.decode(token);
- Excel处理：
ExcelUtil支持大数据量导入导出
// 导出Excel
ExcelUtil.export(
orderList,
"订单数据.xlsx",
"订单列表",
OrderVO.class
);
// 导入Excel
ExcelUtil.importExcel(
inputStream,
OrderImportForm.class,
order -> orderService.saveOrder(order) // 逐条处理
);
从单体到微服务的平滑过渡
虽然框架目前是单体架构设计，但通过以下方式可平滑过渡到微服务：
- 按业务域拆分模块：每个业务模块可独立打包为微服务
- 引入服务发现：集成Spring Cloud Eureka/Nacos
- 实现分布式事务：扩展
CommandBus支持Seata等分布式事务框架 - 统一配置中心：将
application.properties迁移到配置中心
总结与展望
nebula-framework作为一款面向中小型企业的开发框架，通过DDD架构规范与自动化工具，有效降低了企业级应用的开发门槛。其核心优势体现在：
- 架构规范性：严格遵循DDD设计思想，代码结构清晰
- 开发高效性：代码生成器减少80%重复工作
- 功能完整性：内置权限、日志、异常等企业级特性
- 学习价值：可作为DDD实践的最佳学习案例
未来版本计划引入微服务支持、低代码平台集成等特性，进一步提升开发效率。如果你正在寻找一款既能快速开发又符合架构规范的框架，nebula-framework绝对值得一试！
如果你觉得本框架有帮助，请给项目点个Star支持开源事业！后续我们将推出《DDD实战进阶》系列教程，敬请关注。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
