MVC模式和DDD模式对比,谁才是银弹?

Posted 魏小言

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了MVC模式和DDD模式对比,谁才是银弹?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

MVC模式和DDD模式对比,谁才是银弹?

从DDD的角度看MVC架构的问题

第一层:初出茅庐

第二层:草船借箭(战术设计)

第三层:运筹帷幄(战略设计)

DDD的不足

总结


MVC模式和DDD模式对比,谁才是银弹?

DDD这几年越来越火,资料也很多,大部分的资料都偏向于理论介绍,有给出的代码与传统MVC的三层架构差异较大,再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从MVC架构角度来讲解如何演进到DDD架构。

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从DDD的角度看MVC架构的问题

代码角度:

  • 瘦实体模型:只起到数据类的作用,业务逻辑散落到service,可维护性越来越差;

  • 面向数据库表编程,而非模型编程;

  • 实体类之间的关系是复杂的网状结构,成为大泥球,牵一发而动全身,导致不敢轻易改代码;

  • service类承接的所有的业务逻辑,越来越臃肿,很容易出现几千行的service类;

  • 对外接口直接暴露实体模型,导致不必要开放内部逻辑对外暴露,就算有DTO类一般也是实体类的直接copy;

  • 外部依赖层直接从service层调用,字段转换、异常处理大量充斥在service方法中。

项目管理角度:

  • 交付效率:越来越低;

  • 稳定性差:不好测试,代码改动的影响范围不好预估;

  • 理解成本高:新成员介入成本高,长期会导致模块只有一个人最熟悉,离职成本很大。

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第一层:初出茅庐

以上的问题越来越严重,很多人开始把眼光转向DDD,于是埋头啃了几本大部头的书,对以下概念有了基本的了解:

  • 统一语言

  • 限界上下文

  • 领域、子域、支撑域

  • 聚合、实体、值对象

  • 分层:用户接口层、应用层、领域层、基础层

于是把MVC架构进行了改造,演进成DDD的分层架构。

DDD分层架构:

MVC架构到DDD分层架构的映射:

至此,算了基本入门了DDD架构,扩展性也得到了一定的提升。不过随着业务的发展,不断冒出新的问题:

  • 一段业务逻辑代码,到底应该放到应用层还是领域层?

  • 领域服务当成原来的MVC中的service层,随着业务不断发展,类也在不断膨胀,好像还是老样子啊?

  • 聚合包含多个实体类,这个接口用不到这么多实体,为了性能还是直接写个SQL返回必要的操作吧,不过这样貌似又回到了MVC模式

  • 既然实体类可以包含业务逻辑、领域服务也可以放业务逻辑,那到底放哪里?

  • 资料上说领域层不能有外部依赖,要做到100%单测覆盖,可是我的领域服务中需要用到外部接口、中央缓存等等,那这不就有了外部依赖了吗?

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第二层:草船借箭(战术设计)

带着问题不断学习他人经验,并不断的尝试,逐渐get到以下技能:

1、领域层

领域(domain)是个模块,包含以下组成部分,传统的service按功能可能拆分到任何一个地方,各司其职。

  • 1个聚合

  • 1到多个实体

  • 若干值对象

  • 多个DomainService

  • 1个Factory:新建聚合

  • 1个Repository:聚合仓储服务

聚合根(AggregateRoot):

聚合本身也是一个实体,聚合可以包含其他实体,其他实体不能脱离聚合而单独提供服务,比如一篇文章下的评论,评论必须从属于文章,没有文章也就没有评论。仓库层(repository)也必须是以聚合为核心提供服务的。

实体可以理解为一张数据库表,必须有主键。

值对象没有主键,依附于实体而存在,比如用户实体下住址对象,一般在数据库中已json字符串的形式存在;最常见的值对象是枚举。

仓库服务(repository):

资源库是聚合的仓储机制,外部世界通过资源库,而且只能通过资源库来完成对聚合的访问。资源库以聚合的整体管理对象。因此,一个聚合只能有一个资源库对象,那就是以聚合根命名的资源库。除此之外的其他对象,都不应该提供资源库对象。仓储服务的实现一般有Spring Data JPA、Mybatis两种方式。

如果是用Spring Data JPA实现,直接使用JPA注解@OneToOne、@OneToMany,配合fetch配置,即可一个方法查询出所有的关联实体。

如果是用Mybatis实现,那么repository需要加入多个mapper的引用,再手动做拼装。

这里有一个经典的Hibernate笛卡尔积问题,答案是在聚合根中,一般不会加在大量的关联实体对象。如果确实需要查询关联对象而关联对象又比较多怎么办呢?在DDD中有一个CQRS(Command-Query Responsibility Segregation)模式,是一种读写分离模式,在此场景中需要将查询操作放到查询命令中分页查询。

当然CQRS也是一个很复杂模式,不应照搬他人方案,而是根据自己的业务场景选择适合自己的方案,以下列举了CQRS的几种应用模式:

单服务/跨服务共享模型/不同模型共享存储/不同存储适用场景
单服务共享模型共享存储不算CQRS,但对于很多中小型项目已经足够
单服务不同模型共享存储适用于查询比较复杂的场景
单服务不同模型不同存储适用于查询比较复杂且对查询效率要求较高的场景
跨服务不同模型不同存储主要用于微服务中需要对多个服务进行聚合查询的场景

工厂服务(factory):

作用是创建聚合,只传入必要的参数,工厂服务内部隐藏复杂的创建逻辑。简单的聚合可以直接通过new、静态方法等创建,不是必须由factory创建。

领域服务:

单个实体对象能处理的逻辑放到实体里,多个实体或有交互的场景放到领域服务里。

领域服务可不可以调用仓储层或外部接口?可以,但不能直接和领域服务代码放一起,领域服务模块存放API,实现放基础层(infrastructure)。

领域服务对象不建议直接以聚合名+DomainService命名,而要以操作命令关联,比如用户保存服务命名为:UserSaveService, 审核服务:UserAuditSerivce。

2、应用层

应用层通过应用服务接口来暴露系统的全部功能。在应用服务的实现中,它负责编排和转发,它将要实现的功能委托给一个或多个领域对象来实现,它本身只负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装。通过这样一种方式,它隐藏了领域层的复杂性及其内部实现机制。

比如下订单服务的方法:

public void submitOrder(Long orderId) 
    Order order = OrderFetchService.fetchById(orderId);   //获取订单对象
    OrderCheckSerivce.check(order);    //验证订单是否有效
    OrderSubmitSerivce.submit(order);  //提交订单
    ShoppingCartClearService.clear(order);  //移除购物车中已购商品
    NotifySerivce.emailNotify(order.getUser());  //发送邮件通知买家

对于复杂的业务来说,应用层也有几种模式:

  • 编排服务:最典型比如Drools;

  • Command、Query命令模式;

  • 业务按Rhase、Step逐层拆分模式;

3、Maven模块划分

基础层是比较简单一层,不过这里还有个比较疑惑的问题:按照DDD的四层架构图去划分Maven模块,基础层是最上的一层,但是基础层也要包含基础组件供其他层使用,这时基础层应该是放到最下层,直接按照这样构建Maven模块会造成循环依赖。

相比来说,另一个架构图更准确一些,不过依然没有直观体现Maven模块如何划分。

我的最佳实践是将基础层拆分两部分,一部分是基础的组件+仓储API,一部分是实现,maven模块划分图如下所示:

第三层:运筹帷幄(战略设计)

经过以上的两层的磨炼,恭喜你把DDD战术都学习完了,应付日常的代码开发也够了,不过作为架构师来说,探索的道路还不能止步于此,接下来会DDD战略部分。战略部分关注点有3个:

1、统一语言

统一语言的重要性可以根据Jeff Patton 在《用户故事地图》中给出的一副漫画来直观的描述:

统一语言是提炼领域知识的输出结果,也是进行后续需求迭代及重构的基础,统一语言的建立有以下几个要点:

  • 统一语言必须以文档的形式提供出来,并且在整个项目组的各团队达成共识;

  • 统一语言必须每个中文名有对应的英文名,并且在整个技术栈保持一致;

  • 统一语言必须是完整的,包含以下要素:

  • 领域模型的概念与逻辑;

  • 界限上下文(Bounded Context);

  • 系统隐喻;

  • 职责的分层;

  • 模式(patterns)与惯用法。

2、领域划分

以事件风暴的形式(Event Storming),列出所有的用户故事(Use Story),用户故事可通过6W模型来构建,即描写场景的 Who、What、Why、Where、When 与 hoW 六个要素。然后圈选功能相近的部分,就形成了领域,领域又根据职能不同划分为:核心域、支撑域、通用域。

具体的过程有很多参考资料,这里不再细讲,最终的输出是领域划分图,以下是一个保险业务示例:

3、限界上下文

限界上下文包含两部分:上下文(Context)是业务目标,限界(Bounded)则是保护和隔离上下文的边界。

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比如上图中的实现部分即是限界上下文的边界,虚线部分代表了领域的边界。限界上下文没有统一的划分标准,需要的读者根据自己的业务场景来甄别如何划分。

一个上下文中包含了相同的领域知识,角色在上下文中完成动作目标。

边界体现在以下几方面:

  • 领域逻辑层:确定了领域模型的业务边界,维护了模型的完整性与一致性,从而降低系统的业务复杂度;

  • 团队合作层:限界上下文一般也是用户换分团队的依据;

  • 技术实现层:限界上下文可当成是微服务的划分边界。


DDD的不足

DDD架构作为一套先进的方法论,在很多场景能发挥很大价值,但是DDD也不是银弹。高级的架构师把DDD架构当成一种工具,结合其他架构经验一起为业务服务。

DDD的不足有几个方面:

  • 性能:DDD是基于聚合来组织代码,对于高性能场景下,加载聚合中大量的无用字段会严重影响性能,比如报表场景中,直接写SQL会更简单直接;

  • 事务:DDD中的事务被限定在限界上下文中,跨多个限界上下文的场景需要开发者额外考虑分布式事务问题;

  • 难度系数高,推广成本大:DDD项目需要领域专家专家,且需要特别熟悉业务、建模、OOP,对于管理者来说评估一个人是否真的能胜任也是一件困难的事情。


总结

本文从MVC架构开始讲述了如何从演进到DDD架构,限于篇幅很多DDD的知识点没有讲到,希望大家在实践过程中能灵活运用,尽享DDD给业务带来的价值。

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以上是关于MVC模式和DDD模式对比,谁才是银弹?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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