还原真实世界,领域模型教你让系统自然生长

简介: 本文介绍了领域模型在软件开发中的重要性,强调了领域驱动设计(DDD)的核心在于理解业务、抽象业务,而非单纯掌握技术模式。通过对比贫血模型和充血模型,阐述了领域建模的目标是让设计随需求自然成长,保持系统的灵活性和稳定性。文章鼓励开发者在需求变更时,回归真实世界寻找解决方案,确保模型贴近业务本质。



哈喽,大家好!我是你们的技术伙伴小米,今天要跟大家聊聊一个让软件设计更加“聪明”的方法论——领域模型。在软件开发中,我们常常感到焦虑:每次需求变更时都像在给一堆凌乱的代码打补丁,系统变得臃肿,代码越来越难以维护。怎么破?今天我们来深入挖掘领域驱动设计(DDD)的真谛,探讨如何让领域模型在变更中“优雅成长”。

领域模型的核心思想

在软件开发中,领域模型是指对业务逻辑的抽象。它帮助我们理解并处理业务问题,将真实世界的规则和约束映射到代码世界中。

很多人误解了DDD,以为掌握了充血模型、贫血模型、策略模式、装饰者模式这些技术,就等于掌握了领域驱动设计。其实,这些只是工具,DDD的核心在于领域建模

领域建模的目标,是让你的设计随着需求的变化自然成长,而不是在变更中迅速退化。

充血模型与贫血模型

1. 贫血模型

贫血模型的领域对象只包含数据,没有业务逻辑。这种设计往往把逻辑堆积在服务层或控制器层,导致代码结构臃肿,维护成本极高。

  • 优点:简单、上手快。
  • 缺点:随着功能复杂度增加,服务层代码越来越难以维护。

2. 充血模型

充血模型的领域对象既包含数据,也包含业务逻辑。它将逻辑内聚到领域对象中,使得模型更加贴近真实业务。

  • 优点:代码模块化,逻辑清晰,方便维护。
  • 缺点:初期学习成本高,设计不当容易导致对象职责混乱。

充血模型相较贫血模型,更符合领域驱动设计的理念。但无论是充血还是贫血模型,它们只是实现DDD的工具,真正的灵魂还是领域建模。

领域建模:DDD的真谛

DDD的核心不在于“模式”和“技巧”,而在于理解业务、抽象业务

在一个复杂的系统中,领域建模是这样一条路线:

  1. 理解真实世界的业务逻辑。
  2. 把复杂的业务划分为多个子领域。
  3. 在每个子领域中抽象出核心概念、行为和约束。
  4. 将领域逻辑映射到代码模型中。

领域建模的过程,就像在构建一棵小树,枝叶会随着需求不断生长,但树干的结构始终稳定。

小步快跑:领域建模的成长方式

领域建模并非一蹴而就,而是一个小步快跑、逐步迭代的过程。

1. 从主要流程开始

不要试图一开始就设计一个“大而全”的领域模型。抓住业务的主要流程,建立一个最小可行的领域模型,用最简单的方式满足需求。

2. 每次需求变更,重新审视真实世界

每次添加新功能时,回到真实世界中,看看这些变化是如何影响业务的。然后在模型中做出恰到好处的调整。

注意:模型的调整要尽可能符合需求的本质,而不是迎合短期的变化。

3. 最小化设计,减少代码冗余

每次需求变更时,只添加必要的设计,让模型保持轻量化。这不仅能减少代码量,还能避免模型过于复杂。

领域建模在需求变更中的关键作用

1. 保持软件设计的稳定性

在软件开发中,退化是一个常见问题。随着需求变更,系统的设计越来越臃肿。领域建模的目标,就是通过精确的抽象和设计,让系统在每次变更中保持良好的结构。

2. 还原真实世界

当面对需求变更时,问自己一个问题:“真实世界中,这个需求是如何体现的?”

将变更还原到真实世界中,根据真实世界的规则调整领域模型。这种方法能帮助我们避免盲目设计,确保系统始终贴近业务本质。

领域建模中的实用模式

在实现领域模型的过程中,我们可以使用一些设计模式来提高灵活性和可维护性,比如:

1. 策略模式

策略模式可以帮助我们将不同的业务逻辑分离开。例如,电商系统中不同促销活动的实现,可以用策略模式抽象出“满减”、“折扣”、“满赠”等逻辑。

2. 装饰者模式

装饰者模式可以动态地为领域对象增加行为。例如,订单系统中,不同用户类型可能需要额外的折扣规则,可以通过装饰者模式灵活添加。

这些模式并不是领域建模的必选项,而是用来解决特定问题的工具。记住,模式是服务于建模的,而不是建模的目的。

领域驱动设计的真正意义

DDD的最终目标,是让软件设计能够自适应需求的变化。它的精髓在于理解业务、抽象业务,并在代码中反映真实世界的逻辑。

用领域模型来承载业务逻辑,不仅能让设计更加清晰,还能让系统在长期维护中保持灵活性和稳定性。

写在最后

做软件开发不能凭一腔热血,而要遵循自然规律。领域建模就像栽培一棵小树,刚开始时可能看不到全貌,但随着时间推移,树干越来越稳固,枝叶越发繁茂。

每一次变更,都是领域模型的成长机会。

下次当你面临需求变更时,试着问自己:“真实世界是怎样的?我的模型如何才能更贴近真实世界?”

希望今天的分享对你有所启发!如果你觉得领域建模有趣,记得点赞、转发和留言哦!我是小米,我们下次再聊!

我是小米,一个喜欢分享技术的29岁程序员。如果你喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号软件求生,获取更多技术干货!

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
探索软件测试中的“禅”:寻找内在的平和与外在的效率####
在软件测试的世界里,我们常常被缺陷的数量、测试用例的覆盖度以及上线时间的紧迫性所困扰。但如果我们能像禅宗修行者一样,将注意力转向内心的平静与专注,或许能在纷繁复杂的测试工作中找到一种全新的效率和质量提升之道。本文将带您走进软件测试的“禅意世界”,探讨如何在看似枯燥无味的测试过程中,通过调整心态、优化方法,实现个人成长与项目成功的双赢。 ####
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
大模型合成数据机理分析,人大刘勇团队:信息增益影响泛化能力
中国人民大学刘勇团队研究了合成数据对大型语言模型泛化能力的影响,提出逆瓶颈视角,通过“通过互信息的泛化增益”(GGMI)概念,揭示了后训练模型的泛化能力主要取决于从生成模型中获得的信息增益。这一发现为优化合成数据生成和后训练过程提供了重要理论依据。
57 1
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 计算机视觉
浙大李玺团队:指代表达理解新方法,ScanFormer粗到细迭代消除视觉冗余
【9月更文挑战第14天】近年来,人工智能的迅猛发展推动了计算机视觉与自然语言处理交叉领域的研究,其中指代表达理解任务备受关注。REC的目标是在图像中根据自然语言描述定位目标对象。然而,现有方法因密集感知图像而导致计算开销大。为此,浙江大学李玺团队提出了ScanFormer,一种迭代感知框架,通过自顶向下的方式逐步提取与语言相关的视觉块,并通过信息性预测丢弃不相关部分,有效减少冗余,提升模型效率。实验表明,ScanFormer在多个基准数据集上表现优异,实现了准确性和效率的良好平衡。不过,它目前仅支持单目标定位,且在某些场景下可能不如其他方法精确。
43 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能
阿里轨迹可控版Sora,告别抽卡,让视频生成更符合物理规律
【8月更文挑战第26天】阿里团队新推出的Tora视频生成模型是对先前Sora模型的重要升级。Tora通过引入轨迹控制机制,极大提升了视频中物体运动的真实性和准确性。其核心技术包括轨迹提取器、运动指导融合器及空间时间扩散变换器,共同确保视频既高质量又流畅。实验表明,Tora在清晰度、细节表现力及运动轨迹控制上均有显著进步。尽管如此,模型训练复杂度和轨迹理解能力仍有待优化。[论文](https://arxiv.org/pdf/2407.21705)
53 2
|
4月前
|
编解码 测试技术 计算机视觉
Sora视频重建与创新路线问题之VAR在技术上的自回归过程是如何实现的
Sora视频重建与创新路线问题之VAR在技术上的自回归过程是如何实现的
|
5月前
|
测试技术
软件复用问题之捕捉领域变化,如何解决
软件复用问题之捕捉领域变化,如何解决
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 人机交互
编码之禅:技术洞见与内在平衡
【2月更文挑战第15天】 在技术的世界中,我们常常追求更快、更高效、更智能。然而,在这无限追求的过程中,我们是否忽略了技术本身的精神层面?本文将探讨技术发展背后的哲学思考,以及如何在快节奏的编程生活中寻找内在的平衡点。通过分享个人的编程感悟和实践,旨在启发读者对技术的深入理解和生活的和谐统一。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
集检测与分类于一身的LVLane来啦 | 正面硬刚ADAS车道线落地的困难点
集检测与分类于一身的LVLane来啦 | 正面硬刚ADAS车道线落地的困难点
196 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
准确度高,适用性广,使用物理信息神经网络分析材料的内部结构和缺陷
准确度高,适用性广,使用物理信息神经网络分析材料的内部结构和缺陷
178 1
|
JSON 算法 数据格式
【变化检测】多时相影像变化检测精度评价(附有完整代码)
【变化检测】多时相影像变化检测精度评价(附有完整代码)

热门文章

最新文章