MVC模式和DDD模式对比,谁才是银弹?
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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。
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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:
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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;
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面向数据库表编程,而非模型编程;
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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;
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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;
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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;
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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:
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交付效率:越来越低;
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稳定性差:不好测试,代码改动的影响范围不好预估;
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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:
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统一语言
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限界上下文
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领域、子域、支撑域
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聚合、实体、值对象
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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:
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一段业务逻辑代码,到底应该放到应用层还是领域层?
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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?
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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
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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?
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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。
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1个聚合
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1到多个实体
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若干值对象
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多个DomainService
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1个Factory:新建聚合
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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 |
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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:
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编排服务:最典型比如Drools;
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Command、Query命令模式;
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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:
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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;
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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;
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统一语言必须是完整的,包含以下要素:
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领域模型的概念与逻辑;
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界限上下文(Bounded Context);
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系统隐喻;
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职责的分层;
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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:
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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;
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团队合作层:限界上下文一般也是用户换分团队的依据;
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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:
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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;
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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;
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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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