什么时候应该使用 DDD?什么时候不适合?

什么时候应该使用 DDD?

以下情况可以应用 DDD:

  1. 业务领域复杂性高 (High Domain Complexity):

    • 特征: 拥有大量业务规则、流程、状态转换、细微差别的业务逻辑。这些逻辑难以通过简单的CRUD 操作或几个简单的服务来表达。
    • 原因: DDD 的核心优势在于对复杂业务进行建模和管理。战略设计和战术设计模式都是为了应对这种复杂性而生的。
  2. 核心业务领域 (Core Domain):

    • 特征: 软件所服务的领域是企业的核心竞争力所在,对企业成功至关重要。
    • 原因: DDD 强调将精力集中在核心域,通过精确建模来构建竞争优势。
  3. 长期演进和维护的项目 (Long-term Evolution and Maintenance):

    • 特征: 系统预计会存在多年,并且会随着业务发展不断迭代和修改。
    • 原因: DDD 通过清晰的边界(限界上下文)、高内聚的领域模型和通用语言,使得系统更容易理解、维护和扩展,从而降低长期成本。
  4. 需要业务专家深度参与 (Requires Deep Involvement of Domain Experts):

    • 特征: 业务知识掌握在少数领域专家手中,需要他们与开发团队紧密协作才能准确理解和实现业务需求。
    • 原因: DDD 的通用语言和迭代建模过程促进了业务专家和开发团队之间的有效沟通和知识传递。
  5. 业务与技术沟通存在障碍 (Communication Barriers between Business and Tech):

    • 特征: 开发团队难以理解业务需求,业务人员也难以理解技术实现,导致需求偏差和返工。
    • 原因: 通用语言的建立有助于弥合这一鸿沟。
  6. 团队希望提升代码质量和设计水平 (Desire to Improve Code Quality and Design Skills):

    • 特征: 现有系统可能是“大泥球”,难以维护,团队希望引入更好的设计实践。
    • 原因: DDD 提供了一套成熟的设计原则和模式,可以指导团队构建出更健壮、更易于理解的系统。
  7. 存在多个相互关联但又需要解耦的业务模块 (Multiple Interrelated but Decoupled Business Modules):

    • 特征: 一个大型系统包含多个子业务,它们之间有交互,但又希望各自独立演进。
    • 原因: DDD 的限界上下文和上下文映射图非常适合处理这种情况,允许不同模块有自己独立的模型,并通过明确定义的接口进行交互。

什么时候不适合使用 DDD (或者说收益不大,投入产出比不高)?

  1. 业务领域非常简单 (Very Simple Domain Logic):

    • 特征: 主要是数据 CRUD 操作,业务规则很少或非常直观,没有复杂的流程或状态。
    • 原因: DDD 的很多模式(如聚合、领域服务等)在这种情况下会显得“过度设计”,增加了不必要的复杂性。传统的 CRUD + 简单服务层可能更高效。
  2. 技术复杂性远大于业务复杂性 (Technical Complexity Outweighs Domain Complexity):

    • 特征: 项目的主要挑战在于技术实现,例如高性能计算、大规模数据处理、复杂的集成,而其上的业务规则相对简单。
    • 原因: DDD 的核心是解决业务复杂性。如果业务本身不复杂,那么 DDD 的价值就难以体现。当然,即使在这种情况下,一些 DDD 的原则(如清晰的模块划分)也可能有用。
  3. 短期、一次性或原型项目 (Short-term, Disposable, or Prototyping Projects):

    • 特征: 项目生命周期短,目标是快速验证想法或完成一个临时任务,之后可能废弃。
    • 原因: DDD 的建模和设计需要一定的前期投入,对于短期项目来说,这种投入可能不划算。快速原型开发方法可能更合适。
  4. 缺乏业务专家的支持和参与 (Lack of Domain Expert Availability or Buy-in):

    • 特征: 无法找到愿意且能够花时间与开发团队协作的领域专家。
    • 原因: DDD 严重依赖领域专家的输入来构建准确的领域模型和通用语言。没有他们的参与,DDD 很难成功。
  5. 团队对 DDD 完全陌生且没有学习意愿或时间 (Team is Completely New to DDD with No Willingness/Time to Learn):

    • 特征: 团队成员缺乏 DDD 经验,并且项目时间非常紧张,没有足够的时间学习和实践。
    • 原因: DDD 有一定的学习曲线。在没有准备的情况下强行推行,可能会导致错误的应用和负面效果。
  6. 纯粹的集成项目或数据管道 (Pure Integration Projects or Data Pipelines):

    • 特征: 主要工作是将不同的系统连接起来,或者进行数据的抽取、转换、加载 (ETL),本身的业务逻辑很少。
    • 原因: 这些项目的核心在于数据流和接口适配,而不是复杂的领域行为建模。

总结:

  • 用 DDD: 核心业务、复杂逻辑、长期演进、需要专家、沟通障碍。
  • 慎用或不用 DDD: 简单 CRUD、技术难题为主、短平快项目、缺专家、团队无准备。

重要的是要理解 DDD 的核心价值在于管理业务复杂性。在决定是否使用 DDD 时,应该首先评估你的项目是否真的面临显著的业务复杂性挑战。如果答案是肯定的,那么 DDD 很可能是一个值得投入的选择。

计及源荷确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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