写在最前面

对于一个架构师来说，在软件开发中如何降低系统复杂度是一个永恒的挑战，无论是94年GoF的Design Patterns，99年的Martin Fowler的Refactoring，02年的P of EAA，还是03年的Enterprise Integration Patterns，都是通过一系列的设计模式或范例来降低一些常见的复杂度。但是问题在于，这些书的理念是通过技术手段解决技术问题，但并没有从根本上解决业务的问题。所以03年Eric Evans的Domain Driven Design一书，以及后续Vaughn Vernon的Implementing DDD，Uncle Bob的Clean Architecture等书，真正的从业务的角度出发，为全世界绝大部分做纯业务的开发提供了一整套的架构思路。

由于DDD不是一套框架，而是一种架构思想，所以在代码层面缺乏了足够的约束，导致DDD在实际应用中上手门槛很高，甚至可以说绝大部分人都对DDD的理解有所偏差。举个例子，Martin Fowler在他个人博客里描述的一个Anti-pattern，Anemic Domain Model （贫血域模型）在实际应用当中层出不穷，而一些仍然火热的ORM工具比如Hibernate，Entity Framework实际上助长了贫血模型的扩散。同样的，传统的基于数据库技术以及MVC的四层应用架构（UI、Business、Data Access、Database），在一定程度上和DDD的一些概念混淆，导致绝大部分人在实际应用当中仅仅用到了DDD的建模的思想，而其对于整个架构体系的思想无法落地。

我第一次接触DDD应该是2012年，当时除了大型互联网公司，基本上商业应用都还处于单机的时代，服务化的架构还局限于单机+LB用MVC提供Rest接口供外部调用，或者用SOAP或WebServices做RPC调用，但其实更多局限于对外部依赖的协议。让我关注到DDD思想的是一个叫Anti-Corruption Layer（防腐层）的概念，特别是其在解决外部依赖频繁变更的情况下，如何将核心业务逻辑和外部依赖隔离的机制。到了2014年，SOA开始大行其道，微服务的概念开始冒头，而如何将一个Monolith应用合理的拆分为多个微服务成为了各大论坛的热门话题，而DDD里面的Bounded Context（限界上下文）的思想为微服务拆分提供了一套合理的框架。而在今天，在一个所有的东西都能被称之为“服务”的时代（XAAS），DDD的思想让我们能冷静下来，去思考到底哪些东西可以被服务化拆分，哪些逻辑需要聚合，才能带来最小的维护成本，而不是简单的去追求开发效率。

所以今天，我开始这个关于DDD的一系列文章，希望能继续在总结前人的基础上发扬光大DDD的思想，但是通过一套我认为合理的代码结构、框架和约束，来降低DDD的实践门槛，提升代码质量、可测试性、安全性、健壮性。

未来会覆盖的内容包括：

最佳架构实践：六边形应用架构 / Clean架构的核心思想和落地方案
持续发现和交付：Event Storming > Context Map > Design Heuristics > Modelling
降低架构腐败速度：通过Anti-Corruption Layer集成第三方库的模块化方案
标准组件的规范和边界：Entity, Aggregate, Repository, Domain Service, Application Service, Event, DTO Assembler等
基于Use Case重定义应用服务的边界
基于DDD的微服务化改造及颗粒度控制
CQRS架构的改造和挑战
基于事件驱动的架构的挑战
等等

今天先给大家带来一篇最基础，但极其有价值的Domain Primitive的概念.

第一讲 - Domain Primitive

就好像在学任何语言时首先需要了解的是基础数据类型一样，在全面了解DDD之前，首先给大家介绍一个最基础的概念: Domain Primitive（DP）。

Primitive的定义是：

不从任何其他事物发展而来

初级的形成或生长的早期阶段

就好像Integer、String是所有编程语言的Primitive一样，在DDD里，DP可以说是一切模型、方法、架构的基础，而就像Integer、String一样，DP又是无所不在的。所以，第一讲会对DP做一个全面的介绍和分析，但我们先不去讲概念，而是从案例入手，看看为什么DP是一个强大的概念。

1. 案例分析

我们先看一个简单的例子，这个case的业务逻辑如下：

一个新应用在全国通过地推业务员做推广，需要做一个用户注册系统，同时希望在用户注册后能够通过用户电话（先假设仅限座机）的地域（区号）对业务员发奖金。

先不要去纠结这个根据用户电话去发奖金的业务逻辑是否合理，也先不要去管用户是否应该在注册时和业务员做绑定，这里我们看的主要还是如何更加合理的去实现这个逻辑。一个简单的用户和用户注册的代码实现如下：

public class User {
    Long userId;
    String name;
    String phone;
    String address;
    Long repId;
}

public class RegistrationServiceImpl implements RegistrationService {

    private SalesRepRepository salesRepRepo;
    private UserRepository userRepo;

    public User register(String name, String phone, String address) 
      throws ValidationException {
        // 校验逻辑
        if (name == null || name.length() == 0) {
            throw new ValidationException("name");
        }
        if (phone == null || !isValidPhoneNumber(phone)) {
            throw new ValidationException("phone");
        }
        // 此处省略address的校验逻辑

        // 取电话号里的区号，然后通过区号找到区域内的SalesRep
        String areaCode = null;
        String[] areas = new String[]{"0571", "021", "010"};
        for (int i = 0; i < phone.length(); i++) {
            String prefix = phone.substring(0, i);
            if (Arrays.asList(areas).contains(prefix)) {
                areaCode = prefix;
                break;
            }
        }
        SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(areaCode);

        // 最后创建用户，落盘，然后返回
        User user = new User();
        user.name = name;
        user.phone = phone;
        user.address = address;
        if (rep != null) {
            user.repId = rep.repId;
        }

        return userRepo.save(user);
    }

    private boolean isValidPhoneNumber(String phone) {
        String pattern = "^0[1-9]{2,3}-?\\d{8}$";
        return phone.matches(pattern);
    }
}

我们日常绝大部分代码和模型其实都跟这个是类似的，乍一看貌似没啥问题，但我们再深入一步，从以下四个维度去分析一下：接口的清晰度（可阅读性）、数据验证和错误处理、业务逻辑代码的清晰度、和可测试性。

问题1 - 接口的清晰度

在Java代码中，对于一个方法来说所有的参数名在编译时丢失，留下的仅仅是一个参数类型的列表，所以我们重新看一下以上的接口定义，其实在运行时仅仅是：

User register(String, String, String);

所以以下的代码是一段编译器完全不会报错的，很难通过看代码就能发现的bug：

service.register("殷浩", "浙江省杭州市余杭区文三西路969号", "0571-12345678");

当然，在真实代码中运行时会报错，但这种bug是在运行时被发现的，而不是在编译时。普通的Code Review也很难发现这种问题，很有可能是代码上线后才会被暴露出来。这里的思考是，有没有办法在编码时就避免这种可能会出现的问题？

另外一种常见的，特别是在查询服务中容易出现的例子如下：

User findByName(String name);
User findByPhone(String phone);
User findByNameAndPhone(String name, String phone);

在这个场景下，由于入参都是String类型，不得不在方法名上面加上ByXXX来区分，而findByNameAndPhone同样也会陷入前面的入参顺序错误的问题，而且和前面的入参不同，这里参数顺序如果输错了，方法不会报错只会返回null，而这种bug更加难被发现。这里的思考是，有没有办法让方法入参一目了然，避免入参错误导致的bug？

问题2 - 数据验证和错误处理

在前面这段数据校验代码：

if (phone == null || !isValidPhoneNumber(phone)) {
    throw new ValidationException("phone");
}

在日常编码中经常会出现，一般来说这种代码需要出现在方法的最前端，确保能够fail-fast。但是假设你有多个类似的接口和类似的入参，在每个方法里这段逻辑会被重复。而更严重的是如果未来我们要拓展电话号去包含手机时，很可能需要加入以下代码：

if (phone == null || !isValidPhoneNumber(phone) || !isValidCellNumber(phone)) {
    throw new ValidationException("phone");
}

如果你有很多个地方用到了phone这个入参，但是有个地方忘记修改了，会造成bug。这是一个DRY原则被违背时经常会发生的问题。

如果有个新的需求，需要把入参错误的原因返回，那么这段代码就变得更加复杂：

if (phone == null) {
    throw new ValidationException("phone不能为空");
} else if (!isValidPhoneNumber(phone)) {
    throw new ValidationException("phone格式错误");
}

可以想像得到，代码里充斥着大量的类似代码块时，维护成本要有多高。

最后，在这个业务方法里，会（隐性或显性的）抛ValidationException，所以需要外部调用方去try/catch，而业务逻辑异常和数据校验异常被混在了一起，是否是合理的？

在传统Java架构里有几个办法能够去解决一部分问题，常见的如BeanValidation注解或ValidationUtils类，比如：

// Use Bean Validation
User registerWithBeanValidation(
  @NotNull @NotBlank String name,
  @NotNull @Pattern(regexp = "^0?[1-9]{2,3}-?\\d{8}$") String phone,
  @NotNull String address
);

// Use ValidationUtils:
public User registerWithUtils(String name, String phone, String address) {
    ValidationUtils.validateName(name); // throws ValidationException
    ValidationUtils.validatePhone(phone);
    ValidationUtils.validateAddress(address);
    ...
}

但这几个传统的方法同样有问题，

BeanValidation：

通常只能解决简单的校验逻辑，复杂的校验逻辑一样要写代码实现定制校验器
在添加了新校验逻辑时，同样会出现在某些地方忘记添加一个注解的情况，DRY原则还是会被违背

ValidationUtils类：

当大量的校验逻辑集中在一个类里之后，违背了Single Responsibility单一性原则，导致代码混乱和不可维护
业务异常和校验异常还是会混杂

所以，有没有一种方法，能够一劳永逸的解决所有校验的问题以及降低后续的维护成本和异常处理成本呢？

问题3 - 业务代码的清晰度

在这段代码里：

String areaCode = null;
String[] areas = new String[]{"0571", "021", "010"};
for (int i = 0; i < phone.length(); i++) {
    String prefix = phone.substring(0, i);
    if (Arrays.asList(areas).contains(prefix)) {
        areaCode = prefix;
        break;
    }
}
SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(areaCode);

实际上出现了另外一种常见的情况，那就是从一些入参里抽取一部分数据，然后调用一个外部依赖获取更多的数据，然后通常从新的数据中再抽取部分数据用作其他的作用。这种代码通常被称作“胶水代码”，其本质是由于外部依赖的服务的入参并不符合我们原始的入参导致的。比如，如果SalesRepRepository包含一个findRepByPhone的方法，则上面大部分的代码都不必要了。

所以，一个常见的办法是将这段代码抽离出来，变成独立的一个或多个方法：

private static String findAreaCode(String phone) {
    for (int i = 0; i < phone.length(); i++) {
        String prefix = phone.substring(0, i);
        if (isAreaCode(prefix)) {
            return prefix;
        }
    }
    return null;
}

private static boolean isAreaCode(String prefix) {
    String[] areas = new String[]{"0571", "021"};
    return Arrays.asList(areas).contains(prefix);
}

然后原始代码变为：

String areaCode = findAreaCode(phone);
SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(areaCode);

而为了复用以上的方法，可能会抽离出一个静态工具类PhoneUtils。但是这里要思考的是，静态工具类是否是最好的实现方式呢？当你的项目里充斥着大量的静态工具类，业务代码散在多个文件当中时，你是否还能找到核心的业务逻辑呢？

问题4 - 可测试性

为了保证代码质量，每个方法里的每个入参的每个可能出现的条件都要有TC覆盖（假设我们先不去测试内部业务逻辑），所以在我们这个方法里需要以下的TC：

条件入参	name	phone	address
入参为null	️	️	️
入参为空	️	️	️
入参不符合要求（可能多个）	️	️	️

假如一个方法有$N$个参数，每个参数有$M$个校验逻辑，至少要有$N * M$ 个TC 。

如果这时候在该方法中加入一个新的入参字段fax，即使fax和phone的校验逻辑完全一致，为了保证TC覆盖率，也一样需要$M$个新的TC。

而假设有$P$个方法中都用到了phone这个字段，这$P$个方法都需要对该字段进行测试，也就是说整体需要：

$$ P * N * M $$

个测试用例才能完全覆盖所有数据验证的问题，在日常项目中，这个测试的成本非常之高，导致大量的代码没被覆盖到。而没被测试覆盖到的代码才是最有可能出现问题的地方。

在这个情况下，降低测试成本 == 提升代码质量，如何能够降低测试的成本呢？

2. 解决方案

我们回头先重新看一下原始的use case，并且标注其中可能重要的概念：

一个新应用在全国通过地推业务员做推广，需要做一个用户的注册系统，在用户注册后能够通过用户电话号的区号对业务员发奖金。

在分析了use case后，发现其中地推业务员、用户本身自带ID属性，属于Entity（实体），而注册系统属于Application Service（应用服务），这几个概念已经有存在。但是发现电话号这个概念却完全被隐藏到了代码之中。我们可以问一下自己，取电话号的区号的逻辑是否属于用户（用户的区号？）？是否属于注册服务（注册的区号？）？如果都不是很贴切，那就说明这个逻辑应该属于一个独立的概念。所以这里引入我们第一个原则：

Make Implicit Concepts Expecit

将隐性的概念显性化

在这里，我们可以看到，原来电话号仅仅是用户的一个参数，属于隐形概念，但实际上电话号的区号才是真正的业务逻辑，而我们需要将电话号的概念显性化，通过写一个Value Object：

public class PhoneNumber {
  
    private final String number;
    public String getNumber() {
        return number;
    }

    public PhoneNumber(String number) {
        if (number == null) {
            throw new ValidationException("number不能为空");
        } else if (isValid(number)) {
            throw new ValidationException("number格式错误");
        }
        this.number = number;
    }

    public String getAreaCode() {
        for (int i = 0; i < number.length(); i++) {
            String prefix = number.substring(0, i);
            if (isAreaCode(prefix)) {
                return prefix;
            }
        }
        return null;
    }

    private static boolean isAreaCode(String prefix) {
        String[] areas = new String[]{"0571", "021", "010"};
        return Arrays.asList(areas).contains(prefix);
    }

    public static boolean isValid(String number) {
        String pattern = "^0?[1-9]{2,3}-?\\d{8}$";
        return number.matches(pattern);
    }

}

这里面有几个很重要的元素：

通过private final String number确保PhoneNumber是一个（Immutable）Value Object。（一般来说VO都是Immutable的，这里只是重点强调一下）
校验逻辑都放在了constructor里面，确保只要PhoneNumber类被创建出来后，一定是校验通过的。
之前的findAreaCode方法变成了PhoneNumber类里的getAreaCode，突出了areaCode是PhoneNumber的一个计算属性。

这样做完之后，我们发现把PhoneNumber显性化之后，其实是生成了一个Type（数据类型）和一个Class（类）：

Type指我们在今后的代码里可以通过PhoneNumber去显性的标识电话号这个概念
Class指我们可以把所有跟电话号相关的逻辑完整的收集到一个文件里

这两个概念加起来，构造成了本文标题的Domain Primitive（DP）。

我们看一下全面使用了DP之后效果：

public class User {
    UserId userId;
    Name name;
    PhoneNumber phone;
    Address address;
    RepId repId;
}

public User register(
  @NotNull Name name, 
  @NotNull PhoneNumber phone, 
  @NotNull Address address
) {
    // 找到区域内的SalesRep
    SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(phone.getAreaCode());

    // 最后创建用户，落盘，然后返回，这部分代码实际上也能用Builder解决
    User user = new User();
    user.name = name;
    user.phone = phone;
    user.address = address;
    if (rep != null) {
        user.repId = rep.repId;
    }

    return userRepo.saveUser(user);
}

我们可以看到在使用了DP之后，所有的数据验证逻辑和非业务流程的逻辑都消失了，剩下都是核心业务逻辑，可以一目了然。我们重新用上面的四个维度评估一下：

评估1 - 接口的清晰度

重构后的方法签名变成了很清晰的：

public User register(Name, PhoneNumber, Address)

而之前容易出现的bug，如果按照现在的写法

service.register(new Name("殷浩"), new Address("浙江省杭州市余杭区文三西路969号"), new PhoneNumber("0571-12345678"));

在编译时就会报错，从而很容易的被及时发现

同样的，查询方法可以充分的使用method overloading：

User find(Name name);
User find(PhoneNumber phone);
User find(Name name, PhoneNumber phone);

让接口API变得很干净，易拓展。

评估2 - 数据验证和错误处理

public User register(
  @NotNull Name name, 
  @NotNull PhoneNumber phone, 
  @NotNull Address address
) // no throws

如前文代码展示的，重构后的方法里，完全没有了任何数据验证的逻辑，也不会抛ValidationException。原因是因为DP的特性，只要是能够带到入参里的一定是正确的或null（Bean Validation或lombok的注解能解决null的问题）。所以我们把数据验证的工作量前置到了调用方，而调用方本来就是应该提供合法数据的，所以更加合适。

再展开来看，使用DP的另一个好处就是代码遵循了DRY原则和单一性原则，如果未来需要修改PhoneNumber的校验逻辑，只需要在一个文件里修改即可，所有使用到了PhoneNumber的地方都会生效。

评估3 - 业务代码的清晰度

SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(phone.getAreaCode());
User user = xxx;
return userRepo.save(user);

除了在业务方法里不需要校验数据之外，原来的一段胶水代码findAreaCode被改为了PhoneNumber类的一个计算属性getAreaCode，让代码清晰度大大提升。而且胶水代码通常都不可复用，但是使用了DP后，变成了可复用、可测试的代码。我们能看到，在刨除了数据验证代码、胶水代码之后，剩下的都是核心业务逻辑。（Entity相关的重构在后面文章会谈到，这次先忽略）

评估4 - 可测试性

条件入参	PhoneNumber	phone	fax
入参为null	️	️	️
入参为空	️
入参不符合要求（可能多个）	️

当我们将PhoneNumber抽取出来之后，在来看测试的TC：

首先PhoneNumber本身还是需要$M$个测试用例，但是由于我们只需要测试单一对象，每个用例的代码量会大大降低，维护成本降低。
每个方法里的每个参数，现在只需要覆盖为null的情况就可以了，其他的case不可能发生（因为只要不是null就一定是合法的）

所以，单个方法的TC从原来的$N * M$变成了今天的$N + M$。同样的，多个方法的TC数量变成了

$$ N + M + P $$

这个数量一般来说要远低于原来的数量$N* M * P$，让测试成本极大的降低。

评估总结

维度	传统代码	使用Domain Primitive
API接口清晰度	含混不清	接口清晰可读
数据校验、错误处理	校验逻辑分布多个地方，大量重复代码	校验逻辑内聚，在接口边界外完成
业务代码的清晰度	校验代码，胶水代码，业务逻辑混杂	无胶水代码，业务逻辑清晰可读
测试复杂度	N M P	N + M + P
其他好处		将隐含的概念显性化整体安全性大大提升 Immutability不可变线程安全

3. 进阶使用

在上文我介绍了DP的第一个原则：将隐性的概念显性化。在这里我将介绍DP的另外两个原则，用一个新的案例。

案例1 - 转账

假设现在要实现一个功能，让A用户可以支付x元给用户B，可能的实现如下：

public void pay(BigDecimal money, Long recipientId) {
    BankService.transfer(money, "CNY", recipientId);
}

如果这个是境内转账，并且境内的货币永远不变，该方法貌似没啥问题，但如果有一天货币变更了（比如欧元区曾经出现的问题），或者我们需要做跨境转账，该方法是明显的bug，因为money对应的货币不一定是CNY。

在这个case里，当我们说“支付x元”时，除了x本身的数字之外，实际上是有一个隐含的概念那就是货币“元”。但是在原始的入参里，之所以只用了BigDecimal的原因是我们认为CNY货币是默认的，是一个隐含的条件，但是在我们写代码时，需要把所有隐性的条件显性化，而这些条件整体组成当前的上下文。所以DP的第二个原则是：

Make Implicit Context Expecit

将隐性的上下文显性化

所以当我们做这个支付功能时，实际上需要的一个入参是支付金额 + 支付货币。我们可以把这两个概念组合成为一个独立的完整概念：Money。

@Value
public class Money {
    private BigDecimal amount;
    private Currency currency;
    public Money(BigDecimal amount, Currency currency) {
        this.amount = amount;
        this.currency = currency;
    }
}

而原有的代码则变为：

public void pay(Money money, Long recipientId) {
    BankService.transfer(money, recipientId);
}

通过将默认货币这个隐性的上下文概念显性化，并且和金额合并为Money，我们可以避免很多当前看不出来，但未来可能会暴雷的bug。

案例2 - 跨境转账

前面的案例升级一下，假设用户可能要做跨境转账从CNY到USD，并且货币汇率随时在波动：

public void pay(Money money, Currency targetCurrency, Long recipientId) {
    if (money.getCurrency().equals(targetCurrency)) {
        BankService.transfer(money, recipientId);
    } else {
        BigDecimal rate = ExchangeService.getRate(money.getCurrency(), targetCurrency);
        BigDecimal targetAmount = money.getAmount().multiply(new BigDecimal(rate));
        Money targetMoney = new Money(targetAmount, targetCurrency);
        BankService.transfer(targetMoney, recipientId);
    }
}

在这个case里，由于targetCurrency不一定和money的Curreny一致，需要调用一个服务去取汇率，然后做计算。最后用计算后的结果做转账。

这个case最大的问题在于，金额的计算被包含在了支付的服务中，涉及到的对象也有2个Currency，2个Money，1个BigDecimal，总共5个对象。这种涉及到多个对象的业务逻辑，需要用DP包装掉，所以这里引出DP的第三个原则：

Encapsulate Multi-Object Behavior

封装多对象行为

在这个case 里，可以将转换汇率的功能，封装到一个叫做ExchangeRate的DP里：

@Value
public class ExchangeRate {
    private BigDecimal rate;
    private Currency from;
    private Currency to;

    public ExchangeRate(BigDecimal rate, Currency from, Currency to) {
        this.rate = rate;
        this.from = from;
        this.to = to;
    }

    public Money exchange(Money fromMoney) {
        notNull(fromMoney);
        isTrue(this.from.equals(fromMoney.getCurrency()));
        BigDecimal targetAmount = fromMoney.getAmount().multiply(rate);
        return new Money(targetAmount, to);
    }
}

ExchangeRate汇率对象，通过封装金额计算逻辑以及各种校验逻辑，让原始代码变得极其简单：

public void pay(Money money, Currency targetCurrency, Long recipientId) {
    ExchangeRate rate = ExchangeService.getRate(money.getCurrency(), targetCurrency);
    Money targetMoney = rate.exchange(money);
    BankService.transfer(targetMoney, recipientId);
}

4. 讨论和总结

Domain Primitive的定义

让我们重新来定义一下Domain Primitive：Domain Primitive是一个在特定领域里，拥有精准定义的、可自我验证的、拥有行为的Value Object。

DP是一个传统意义上的Value Object，拥有Immutable的特性
DP是一个完整的概念整体，拥有精准定义
DP使用业务域中的原生语言
DP可以是业务域的最小组成部分、也可以构建复杂组合

注：Domain Primitive的概念和命名来自于Dan Bergh Johnsson & Daniel Deogun的书 Secure by Design。

使用Domain Primitive的三原则

让隐性的概念显性化
让隐性的上下文显性化
封装多对象行为

Domain Primitive和DDD里Value Object的区别

在DDD中，Value Object这个概念其实已经存在：

在Evans的DDD蓝皮书中，Value Object更多的是一个非Entity的值对象
在Vernon的IDDD红皮书中，作者更多的关注了Value Object的Immutability、Equals方法、Factory方法等

Domain Primitive是Value Object的进阶版，在原始VO的基础上要求每个DP拥有概念的整体，而不仅仅是值对象。在VO的Immutable基础上增加了Validity和行为。当然同样的要求无副作用（side-effect free）。

Domain Primitive和Data Transfer Object (DTO)的区别

在日常开发中经常会碰到的另一个数据结构是DTO，比如方法的入参和出参。DP和DTO的区别如下：

	DTO	DP
功能	数据传输属于技术细节	代表业务域中的概念
数据的关联	只是一堆数据放在一起不一定有关联度	数据之间的高相关性
行为	无行为	丰富的行为和业务逻辑

什么情况下应该用Domain Primitive

常见的DP的使用场景包括：

有格式限制的String：比如Name，PhoneNumber，OrderNumber，ZipCode，Address等
有限制的Integer：比如OrderId（>0），Percentage（0-100%），Quantity（>=0）等
可枚举的int：比如Status（一般不用Enum因为反序列化问题）
Double或BigDecimal：一般用到的Double或BigDecimal都是有业务含义的，比如Temperature、Money、Amount、ExchangeRate、Rating等
复杂的数据结构：比如Map<String, List<Integer>>等，尽量能把Map的所有操作包装掉，仅暴露必要行为

5. 实战 - 老应用重构的流程

在新应用中使用DP是比较简单的，但在老应用中使用DP是可以遵循以下流程按部就班的升级。在此用本文的第一个case为例。

第一步 - 创建Domain Primitive，收集所有DP行为

在前文中，我们发现取电话号的区号这个是一个可以独立出来的、可以放入PhoneNumber这个Class的逻辑。类似的，在真实的项目中，以前散落在各个服务或工具类里面的代码，可以都抽出来放在DP里，成为DP自己的行为或属性。这里面的原则是：所有抽离出来的方法要做到无状态，比如原来是static的方法。如果原来的方法有状态变更，需要将改变状态的部分和不改状态的部分分离，然后将无状态的部分融入DP。因为DP本身不能带状态，所以一切需要改变状态的代码都不属于DP的范畴。

(代码参考PhoneNumber的代码，这里不再重复)

第二步 - 替换数据校验和无状态逻辑

为了保障现有方法的兼容性，在第二步不会去修改接口的签名，而是通过代码替换原有的校验逻辑和根DP相关的业务逻辑。比如：

public User register(String name, String phone, String address)
        throws ValidationException {
    if (name == null || name.length() == 0) {
        throw new ValidationException("name");
    }
    if (phone == null || !isValidPhoneNumber(phone)) {
        throw new ValidationException("phone");
    }
    
    String areaCode = null;
    String[] areas = new String[]{"0571", "021", "010"};
    for (int i = 0; i < phone.length(); i++) {
        String prefix = phone.substring(0, i);
        if (Arrays.asList(areas).contains(prefix)) {
            areaCode = prefix;
            break;
        }
    }
    SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(areaCode);
    // 其他代码...
}

通过DP替换代码后：

public User register(String name, String phone, String address)
        throws ValidationException {
    
    Name _name = new Name(name);
    PhoneNumber _phone = new PhoneNumber(phone);
    Address _address = new Address(address);
    
    SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(_phone.getAreaCode());
    // 其他代码...
}

通过new PhoneNumber(phone)这种代码，替代了原有的校验代码。

通过_phone.getAreaCode()替换了原有的无状态的业务逻辑。

第三步 - 创建新接口

创建新接口，将DP的代码提升到接口参数层：

public User register(Name name, PhoneNumber phone, Address address) {
    SalesRep rep = salesRepRepo.findRep(phone.getAreaCode());
}

第四步 - 修改外部调用

外部调用方需要修改调用链路，比如：

service.register("殷浩", "0571-12345678", "浙江省杭州市余杭区文三西路969号");

改为：

service.register(new Name("殷浩"), new PhoneNumber("0571-12345678"), new Address("浙江省杭州市余杭区文三西路969号"));

通过以上4步，就能让你的代码变得更加简洁、优雅、健壮、安全。你还在等什么？今天就去尝试吧！

殷浩详解DDD系列第一讲 - Domain Primitive

写在最前面

第一讲 - Domain Primitive

1. 案例分析

问题1 - 接口的清晰度

问题2 - 数据验证和错误处理

问题3 - 业务代码的清晰度

问题4 - 可测试性

2. 解决方案

评估1 - 接口的清晰度

评估2 - 数据验证和错误处理

评估3 - 业务代码的清晰度

评估4 - 可测试性

评估总结

3. 进阶使用

案例1 - 转账

案例2 - 跨境转账

4. 讨论和总结

Domain Primitive的定义

使用Domain Primitive的三原则

Domain Primitive和DDD里Value Object的区别

Domain Primitive和Data Transfer Object (DTO)的区别

什么情况下应该用Domain Primitive

5. 实战 - 老应用重构的流程

第一步 - 创建Domain Primitive，收集所有DP行为

第二步 - 替换数据校验和无状态逻辑

第三步 - 创建新接口

第四步 - 修改外部调用

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问题2 - 数据验证和错误处理

问题3 - 业务代码的清晰度

问题4 - 可测试性

2. 解决方案

评估1 - 接口的清晰度

评估2 - 数据验证和错误处理

评估3 - 业务代码的清晰度

评估4 - 可测试性

评估总结

3. 进阶使用

案例1 - 转账

案例2 - 跨境转账

4. 讨论和总结

Domain Primitive的定义

使用Domain Primitive的三原则

Domain Primitive和DDD里Value Object的区别

Domain Primitive和Data Transfer Object (DTO)的区别

什么情况下应该用Domain Primitive

5. 实战 - 老应用重构的流程

第一步 - 创建Domain Primitive，收集所有DP行为

第二步 - 替换数据校验和无状态逻辑

第三步 - 创建新接口

第四步 - 修改外部调用

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