本文作者是组内同事杜宁，目前负责美团外卖活动管理模块业务。

什么是领域驱动模型?

2004年Eric Evans 发表《领域驱动设计——软件核心复杂性应对之道》（Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software），简称Evans DDD，领域驱动设计思想进入软件开发者的视野。领域驱动设计分为两个阶段：

1、以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的通用语言作为相互交流的工具，在交流的过程中发现领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型；
2、由领域模型驱动软件设计，用代码来实现该领域模型；

简单地说，软件开发不是一蹴而就的事情，我们不可能在不了解产品（或行业领域）的前提下进行软件开发，在开发前，通常需要进行大量的业务知识梳理，而后到达软件设计的层面，最后才是开发。而在业务知识梳理的过程中，我们必然会形成某个领域知识，根据领域知识来一步步驱动软件设计，就是领域驱动设计的基本概念。而领域驱动设计的核心就在于建立正确的领域驱动模型。

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传统软件开发与贫血模型

传统的开发思想

传统开发四层架构

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在传统模型中，对象是数据的载体，只有简单的getter/setter方法，没有行为。以数据为中心，以数据库ER设计作驱动。分层架构在这种开发模式下，可以理解为是对数据移动、处理和实现的过程。

以商家活动为例，首先设计数据库表配置

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设计WmActPoi对象，只有简单的get和set属性方法

public class WmActPoi {
 
    private Long id;
 
    private String wmPoiId;
 
    private Integer startTime;
 
    private Integer endTime;
    public Long getId() {
        return id;
    }
 
    public void setId(Long id) {
        this.id = id;
    }
 
    public Integer getWmPoiId() {
        return wmPoiId;
    }
 
    public WmActPoiDB setWmPoiId(Integer wmPoiId) {
        this.wmPoiId = wmPoiId;
    }
    ......
}

Service层代码实现

class WmActPoiService {
    saveWmActPoi();   //保存活动
    checkWmActPoi();   //活动校验
    ....
}
  
class WmActPoiQueryService {
    queryWmActPoi();   //查询活动
    queryWmActPoiByWmPoiId();   //根据门店查询活动
    ....
}

可以看到，业务逻辑都是写在Service中的，WmActPoi充其量只是个数据载体，没有任何行为，是一种贫血模型。简单的业务系统采用这种贫血模型和过程化设计是没有问题的，但在业务逻辑复杂了，业务逻辑、状态会散落到在大量方法中，原本的代码意图会渐渐不明确，我们将这种情况称为由贫血症引起的失忆症。

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传统架构的特点：

a. 以数据库为中心
b. 贫血模型
c. 业务逻辑散落在大量的方法中
d. 当系统越来越复杂时，开发时间指数增长，维护成本很高

DDD设计思想

采用DDD的设计思想，业务逻辑不再集中在几个大型的类上，而是由大量相对小的领域对象(类)组成，这些类具备自己的状态和行为，每个类是相对完整的独立体，并与现实领域的业务对象映射。领域模型就是由这样许多的细粒度的类组成。

建立领域知识(Build Domain Model)

说了这么多领域模型的概念，到底什么是领域模型呢？作为一个软件开发者，我们很难在对一个领域不了解的情况下着手开发，所以我们首先需要和领域专家沟通，建立领域只是。以飞机航行为例子：

现要为航空公司开发一款能够为飞机提供导航，保证无路线冲突监控软件。那我们应该从哪里开始下手呢？根据DDD的思路，我们第一步是建立领域知识：作为平时管理和维护机场飞行秩序的工作人员来说，他们自然就是这个领域的专家，我们第一个目标就是与他们沟通，也许我们并不能从中获取所有想要的知识，但至少可以筛选出主要的内容和元素。你可能会听到诸如起飞，着陆，飞行冲突，延误等领域名词，让们从一个简单的例子开始：

起点－>飞机－>终点

这个模型很直接，但有点过于简单，因为我们无法看出飞机在空中做了什么，也无法得知飞机怎么从起点到的终点，那么如此似乎会好些：

飞机－>路线－>起点/终点

既然点构成线，那何不：
飞机－>路线－>points（含起点，终点）

这个过程，是我们不断建立领域知识的过程，其中的重点就是寻找领域专家频繁沟通，从中提炼必要领域元素。

通用语言(Ubiquitous Language)

上面的例子的确看起来简单，但过程并非容易：我们（开发人员）和领域专家在沟通的过程中是存在天然屏障的：我们满脑子都是类，方法，设计模式，算法，继承，封装，多态，如何面向对象等等；这些领域专家是不懂的，他们只知道飞机故障，经纬度，航班路线等专业术语。

所以，在建立领域知识的时候，我们（开发人员和领域专家）必须要交换知识，知识的范围范围涉及领域模型的各个元素，如果一方对模型的描述令对方感到困惑，那么应该立刻换一种描述方式，直到双方都能够接受并且理解为止。在这一过程中，就需要建立一种通用语言，作为开发人员和领域专家的沟通桥梁。

可如何形成这种通用语言呢？其实答案并不唯一，确切的说也没有什么标准答案。

(a) UML

利用UML可以清晰的表现类，并且展示它们之间的关系。但是一旦聚合关系复杂，UML叶子节点将会变的十分庞大，可能就没有那么直观易懂了。最重要的是，它无法精确的描述类的行为。为了弥补这种缺陷，可以为具体的行为部分补充必要说明（可以是标签或者文档），但这往往又很耗时，而且更新维护起来十分不便。

(b) 文档/绘图

文档耗时很长，可能不久就要变化，为模型从一开始到它达到比较稳定的状态会发生很多次变化，可能在完成之前它们就已经作废了。对于复杂系统，绘图容易混乱。

极限编程推荐这么做，但是使用难度大

领域驱动设计的分层架构和构成要素

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一个通用领域驱动设计的架构性解决方案包含4 个概念层:

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层结构的划分是很有必要的，只有清晰的结构，那么最终的领域设计才宜用，比如用户要预定航班，向Application Layer的service发起请求，而后Domain Layler从Infrastructure Layer获取领域对象，校验通过后会更新用户状态，最后再次通过Infratructure Layer持久化到数据库中。

领域驱动模型的一些要素

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实体(Entity) & 值对象(Value Object)

实体与面向对象中的概念类似，在这里再次提出是因为它是领域模型的基本元素。在领域模型中，实体应该具有唯一的标识符，从设计的一开始就应该考虑实体，决定是否建立一个实体也是十分重要的。

值对象和我们说的编程中数值类型的变量是不同的，它仅仅是没有唯一标识符的实体，比如有两个收获地址的信息完全一样，那它就是值对象，并不是实体。值对象在领域模型中是可以被共享的，他们应该是“不可变的”（只读的），当有其他地方需要用到值对象时，可以将它的副本作为参数传递。

服务(Services)

当我们在分析某一领域时，一直在尝试如何将信息转化为领域模型，但并非所有的点我们都能用Model来涵盖。对象应当有属性，状态和行为，但有时领域中有一些行为是无法映射到具体的对象中的，我们也不能强行将其放入在某一个模型对象中，而将其单独作为一个方法又没有地方，此时就需要服务.

服务是无状态的，对象是有状态的。所谓状态，就是对象的基本属性：高矮胖瘦，年轻漂亮。服务本身也是对象，但它却没有属性（只有行为），因此说是无状态的。

服务存在的目的就是为领域提供简单的方法。为了提供大量便捷的方法，自然要关联许多领域模型，所以说，行为(Action)天生就应该存在于服务中。

服务具有以下特点：

a)服务中体现的行为一定是不属于任何实体和值对象的，但它属于领域模型的范围内
b)服务的行为一定涉及其他多个对象
c)服务的操作是无状态的

模块(Moudles)

对于一个复杂的应用来说，领域模型将会变的越来越大，以至于很难去描述和理解，更别提模型之间的关系了。模块的出现，就是为了组织统一的模型概念来达到减少复杂性的目的。而另一个原因则是模块可以提高代码质量和可维护性，比如我们常说的高内聚，低耦合就是要提倡将相关的类内聚在一起实现模块化。

模块应当有对外的统一接口供其他模块调用，比如有三个对象在模块a中，那么模块b不应该直接操作这三个对象，而是操作暴露的接口。模块的命名也很有讲究，最好能够深层次反映领域模型。

聚合(Aggregates)

聚合表示一组领域对象(包括实体和值对象)，用来表述一个完整的领域概念。而每个聚合都有一个根实体，这个根实体又叫做聚合根。举个简单的例子，一个电脑包含硬盘、CPU、内存条等，这一个组合就是一个聚合，而电脑就是这个组合的聚合根。在聚合中，根是唯一允许外部对象保持对它的引用的元素，而边界内部的对象之间则可以互相引用。除根以外的其他Entity都有本地表示，但这些标识只有在聚合内部才需要加以区别，因为外部对象除了根Entity之外看不到其他对象。

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工厂(Factory)

一个对象的创建可能是它自身的主要操作，但是复杂的组装操作不应该成为被创建对象的职责。组合这样的职责会产生笨拙的设计，也很难让人理解。因此，有必要引入一个新的概念，这个概念可以帮助封装复杂的对象创建过程，它就是工厂(Factory)。工厂用来封装对象创建所必需的知识，它们对创建聚合特别有用。当聚合的根建立时，所有聚合包含的对象将随之建立。

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资源库(Repositories)

资源库的是封装所有获取对象引用所需的逻辑。领域对象不需处理基础设施，以得到领域中对其他对象的所需的引用。只需从资源库中获取它们，于是模型重获它应有的清晰和焦点。

资源库会保存对某些对象的引用。当一个对象被创建出来时，它可以被保存到资源库中，然后以后使用时可从资源库中检索到。如果客户程序从资源库中请求一个对象，而资源库中并没有它，就会从存储介质中获取它。换种说法是，资源库作为一个全局的可访问对象的存储点而存在。

Repository的接口应当采用领域通用语言。作为客户端，不应当知道数据库实现的细节。

Repository和DAO的作用类似，二者的主要区别：

DAO是比Repository更低的一层，包含了如何从数据库中提取数据的代码。

Repository以“领域”为中心，所描述的是“领域语言”。Repository把ORM框架与领域模型隔离，对外隐藏封装了数据访问机制。

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public
interface AccountRepository {
    Account findAccount(String accountId);
    void addAccount(Accountaccount);
}

工厂和资源库之间存在一定的关系。它们都是模型驱动设计中的模式，它们都能帮助我们关联领域对象的生命周期。然而工厂关注的是对象的创建，而资源库关心的是已经存在的对象。资源库可能会在本地缓存对象，但更常见的情况是需要从一个持久化存储中检索它们。对象可以用构造函数创建，也可以被传递给一个工厂来构建。从这个原因上讲，资源库也可以被看作一个工厂，因为它创建对象。不过它不是从无到有创建新的对象，而是对已有对象的重建。我们将不把资源库视为一个工厂。工厂创建新的对象，而资源库应该是用来发现已经创建过的对象。当一个新对象被添加到资源库时，它应该是先由工厂创建过的，然后它应该被传递给资源库以便将来保存它，见下面的例子:

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持续集成与模型一致性

规约(Factory)

规约是一种布尔断言。

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规约是业务规则的部分理论上规约类中的方法只有个：isSatisfiedBy(Object obj)。

规约用来测试对象是否满足某种条件，用来进行对象查询，也可以作为某个对象的创建条件。

单一规约规则。多个规约通过组合表现复杂的规约。

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限界上下文(Bounded Context)

明确的定义模型所应用的上下文。根据团队的组织、软件系统的功能和物理表现(代码数据库)来设置模型的边界。在这些边界中严格保持模型的一致性，而不要受到边界之外问题的混淆。每个团队负责自己的模型，并为其他模型提供服务。

上下文映射(Context Map)

一个企业应用有多个模型，每个模型有自己的界定的上下文。建议用上下文作为团队组织的基础。在同一个团队里的人们能更容易地沟通，也能很好地将模型集成和实现。但是每个团队都工作于自己的模型，所以最好让每个人都能了解所有的模型。上下文映射(Context Map)是指抽象出不同界定上下文和它们之间关系的文档，它可以是像下面所说的一个试图(Diagram)，也可以是其他任何写就的文档。详细的层次各有不同。它的重要之处是让每个在项目中工作的人都能够得到并理解它。