netfocus个人页面-阿里云开发者社区

关于领域驱动设计（DDD）中聚合设计的一些思考

关于DDD的理论知识总结，可参考这篇文章。 DDD社区官网上一篇关于聚合设计的几个原则的简单讨论：文章地址：http://dddcommunity.org/library/vernon_2011/，该地址中包含了一篇关于介绍如何有效的设计聚合的一些原则，共3个pdf文件。该文章中指出了以下几个聚合设计的原则：聚合是用来封装真正的不变性，而不是简单的将对象组合在一起；聚合应尽量设计的小；聚合之间的关联通过ID，而不是对象引用；聚合内强一致性，聚合之间最终一致性；上面这几条原则，作者通过一个例子来逐步阐述。下面我按照我的理解对每个原则做一个简单的描述。聚合是用来封装真正的不变性，而不是简单的将对象组合在一起这个原则，就是强调聚合的真正用途除了封装我们本身所关心的信息外，最主要的目的是为了封装业务规则，保证数据的一致性。在我看来，这一点是设计聚合时最重要和最需要考虑的点；当我们在设计聚合时，要多想想当前聚合封装了哪些业务规则，实现了哪些数据一致性。所谓的业务规则是指，比如一个银行账号的余额不能小于0，订单中的订单明细的个数不能为0，订单中不能出现两个明细对应的商品ID相同，订单明细中的商品信息必须合法，商品的名称不能为空，回复被创建时必须要传入被回复的帖子（因为没有帖子的回复不是一个合法的回复），等；聚合应尽量设计的小这个原则，更多的是从技术的角度去考虑的。作者通过一个例子来说明，该例子中，一开始聚合设计的很大，包含了很多实体，但是后来发现因为该聚合包含的东西过多，导致多人操作时并发冲突严重，导致系统可用性变差；后来开发团队将原来的大聚合拆分为多个小聚合，当然，拆分为小聚合后，原来大聚合内维护的业务规则同样在多个小聚合上有所体现。所以实现了既能解决并发冲突的问题，也能保证让聚合来封装业务规则，实现模型级别的数据一致性；另外，回复中的一位道友“殇、凌枫”提到，聚合设计的小还有一个好处，就是：业务决定聚合，业务改变聚合。聚合设计的小除了可以降低并发冲突的可能性之外，同样减少了业务改变的时候，聚合的拆分个数，降低了聚合大幅重构（拆分）的可能性，从而能让我们的领域模型更能适应业务的变化。聚合之间通过ID关联这个原则，是考虑到，其实聚合之间无需通过对象引用的方式来关联；首先通过引用关联，会导致聚合的边界不够清晰，如果通过ID关联，由于ID是值对象，且值对象正好是用来表达状态的；所以，可以让聚合内只包含只属于自己的实体或值对象，那这样每个聚合的边界就很清晰；每个聚合，关心的是自己有什么信息，自己封装了什么业务规则，自己实现了哪些数据一致性；如果通过引用关联，那需要实现LazyLoad的效果，否则当我们加载一个聚合的时候，就会把其关联的其他聚合也一起加载，而实际上我们有时在加载一个聚合时，不需要用到关联的那些聚合，所以在这种时候，就给性能带来一定影响，不过幸好我们现在的ORM都支持LazyLoad，所以这点问题相对不是很大；你可能会问，聚合之间如果通过对象引用来关联，那聚合之间的交互就比较方便，因为我可以方便的直接拿到关联的聚合的引用；是的，这点是没错，但是如果聚合之间要交互，在经典DDD的架构下，一般可以通过两种方式解决：1）如果A聚合的某个方法需要依赖于B聚合对象，则我们可以将B聚合对象以参数的方式传递给A聚合，这样A对B没有属性上的关联，而只是参数上的依赖；一般当一个聚合需要直接访问另一个聚合的情况往往是在职责上表明A聚合需要通知B聚合做什么事情或者想从B聚合获取什么信息以便A聚合自己可以实现某种业务逻辑；2）如果两个聚合之间需要交互，但是这两个聚合本身只需要关注自己的那部分逻辑即可，典型的例子就是银行转账，在经典DDD下，我们一般会设计一个转账的领域服务，来协调源账号和目标账号之间的转入和转出，但源账号和目标账号本身只需要关注自己的转入或转出逻辑即可。这种情况下，源账号和目标账号两个聚合实例不需要相互关联引用，只需要引入领域服务来协调跨聚合的逻辑即可；如果一个聚合单单保存另外的聚合的ID还不够，那是否就需要引用另外的聚合了呢？也不必，此时我们可以将当前聚合所需要的外部聚合的信息封装为值对象，然后自己聚合该值对象即可。比如经典的订单的例子就是，订单聚合了一些订单明细，每个订单明细包含了商品ID、商品名称、商品价格这三个来自商品聚合的信息；此时我们可以设计一个ProductInfo的值对象来包含这些信息，然后订单明细持有该ProductInfo值对象即可；实际上，这里的ProductInfo所包含的商品信息是在订单生成时对商品信息的状态的冗余，订单生成后，即便商品的价格变了，那订单明细中包含的ProductInfo信息也不会变，因为这个信息已经完全是订单聚合内部的东西了，也就是说和商品聚合无关了。实际上通过ID关联，也是达到设计小聚合的目标的一种方式；聚合内强一致性，聚合之间最终一致性这个原则主要的背景是：如果用CQRS+Event Sourcing的架构来实现DDD，那聚合之间因为通过Domain Event（领域事件）来实现交互了，所以同样也不需要聚合与聚合之间的对象引用，同时也不需要领域服务了，因为领域服务已经被Process（流程聚合根）和Process Manager（流程管理器，无状态）所替代。流程聚合根，负责封装流程的当前状态以及流程下一步该怎么走的逻辑，包括流程遇到异常时的回滚处理逻辑；流程管理器，无状态。负责协调流程中各个参与者聚合根之间的消息交互，它会接受聚合根产生的domain event，然后发送command。另外一方面，由于CQRS的引入，使得我们的domain只需要处理业务逻辑，而不需要应付查询相关的需求了，各种查询需求专门由各种查询服务实现；所以我们的domain就可以非常瘦身，仅仅只需要通过聚合根来封装必要的业务规则（保证聚合内数据的强一致性）即可，然后每个聚合根做了任何的状态变更后，会产生相应的领域事件，然后事件会被持久化到EventStore，EventStore用来持久化所有的事件，整个domain的状态要恢复，只需要通过Event Sourcing的方式还原即可；另外，当事件持久化完成后，框架会通过事件总线将事件发布出去，然后Process Manager就可以响应事件，然后发送新的command去通知相应的聚合根去做必要的处理；上面这个过程可以在任何一个CQRS的架构图（包括enode的架构图）中找到，我这里就不贴图了。enode中对经典的转账场景用这种思路实现了一下，有兴趣可以去下载enode源代码，然后看一下其中的BankTransferSample这个例子就清楚了。另外，因为事件的响应和Command的发送是异步的，所以，这种架构下，聚合根的交互是异步的；需要再次强调的一点是，聚合如果只需要关注如何实现业务规则而不需要考虑查询需求所带来的好处，那就是我们不需要在domain里维护各种统计信息了，而只要维护各种业务规则所潜在的必须依赖的状态信息即可；举个例子，假如一个论坛，有版块和帖子，以前，我们可能会在版块对象上有一个帖子总数的属性，当新增一个帖子时，会对这个属性加1；而在CQRS架构下，domain内的版块聚合根无需维护总帖子数这个统计信息了，总帖子数会在查询端的数据库独立维护；从聚合和哲学的角度思考，为什么需要状态？聚合的角度首先，什么是状态？很简单，比如一个商品的库存信息，那么该库存信息有一个商品的数量这个属性，表示当前商品在库存中还有多少件；那么我们为什么需要记录该属性呢？也就是为什么需要记录这个状态呢？因为有业务规则的存在。以这个例子为例，因为存在“商品的库存不能为负数”这样的一个业务规则，那这个规则如果要能保证，首先必须先记录商品的库存数量；因为商品的库存数量是会随着商品的卖出而减少的，而减少就是通过：Product.Count = Product.Count - 1这样的逻辑运算来实现；这个逻辑运算要能运行的前提就是商品要有库存信息。从这个例子我们不难理解，一个聚合根的很多状态，不是平白无辜设计上去的，而是某些业务规则潜在的要求，必须要设计这些状态才能实现相应的业务规则；这样的例子还有很多，比如银行账号的余额不能小于0，导致我们的银行账号必须要设计一个当前余额的属性；另外一个原因是，看起来像是废话，呵呵。就是：因为我们关心这些信息，所以需要设计在当前聚合上；比如，以一个论坛的帖子为例，作为一个帖子，我们通常都会关心帖子的标题、描述、发帖人、发帖时间、所属版块（如果论坛有版块这个概念的话）；所以，我们就会在帖子聚合根上设计出这些属性，以表达我们所关心的这些信息的状态；哲学的角度下面在从偏哲学的角度表达一下对象的概念吧：人类永远无法认识完整的事物，因为我们认识到的总是事物的某一方面。我们所说的对象实际上是客观事物在人头脑里的反应，而事物则是不因人的认识发生改变的客观存在。同样一根铁棒，在钢材生产厂家看来，它是成品；在机械加工厂家看来，它是原料；在废品站看来，他是商品。成品、原料、商品，这三者拥有不同的属性，有本质的不同。为什么同一事物在不同人的眼里就截然不同了呢？这是因为我们总是取对我们有用的方面来认识事物。当这根铁棒作为商品时，它的原料属性依然存在，只是我们不关心了。所以，总结出来就是，因为我们关心一个对象的某些方面，所以我们才会为他设计某些状态属性；关于聚合的设计的一些思考上面只是简单提到，聚合的设计应该多考虑它封装了哪些业务规则这个问题。下面我想再多讲一点我的一些想法：关于GRASP九大模式中的最重要模式：信息专家模式还是以论坛的帖子为例，创建一个帖子时，有一个业务规则，那就是帖子的发帖人、标题、描述、所属板块（如果论坛有板块这个概念的话）都不能为空或无效的值，因为这些信息只要有任何一个无效，那就意味着被创建出来的帖子是无效的，那就是没有保证业务规则，也就没办法谈领域模型的数据一致性了；如果像以往的三层贫血架构，那帖子只是一个数据的载体，不包含任何业务规则，帖子会先被构造一个空的帖子对象出来，然后我们给这个空帖子对象的某些属性赋值，然后保存该帖子对象到数据库；这种设计，帖子对象只是一个数据的容器，它完全控制不了自己的状态，因为它的状态都是被别人（如service）去修改的；这样的设计，相当于是没有把业务规则封装在业务对象内部，而是转移到了外部service中，虽然这样通常也没问题，事实上我们大部分人都一直在这么干，因为这样干写代码很随意，也很高效，呵呵。 GRASP九大模式中有一个面向对象的模式叫信息专家模式，不知道大家有了解过没有，该模式的描述是：将职责分配给拥有执行该职责所需信息的对象；这个模式告诉我们，如果一个对象负责维护一些信息，那它就有职责维护好这些信息。体现到对象的属性上，那就是这个对象的属性不能被外部随便更改，对象自己的属性必须自己负责维护修改。构造函数和普通的方法都会改变对象的状态，所以，我们对构造函数和对象普通的公共方法，都要秉持这个原则；这点非常重要，否则，如果像贫血模型那样，那对象就不叫对象了，而只是一个普通的容纳数据的容器而已，和数据库里的一条记录也无本质差别了。实际上，在我看来，这也是DDD中的聚合区别于贫血模型中的实体的最大的地方。聚合不仅有状态，还有严格维护好自己状态的各种方法，包括构造函数在内；而贫血模型，则只有状态，没有行为；关于DDD中一个领域对象是否是聚合根的考虑这个问题，没有非常清晰的放之四海而皆准的确定方法，我的想法是：首先从我们对领域的最基本的常识方面的理解去思考，该对象是否有独立的生命周期，如果有，那基本上是聚合根了；如果领域内的一个对象，我们会在后台有一个独立的模块去管理它，那它基本上也是聚合根了；是否有独立的业务场景会去创建或修改一个对象；如果对象有全局唯一的标识，那它也是聚合根了；如果你不能确定一个对象是否是聚合根的的时候，就先放一下，就先假定它是聚合根也无妨，然后可以先分析一下你已经确定的那些聚合根应该具体聚合哪些信息；也许等你分析清楚其他的那些聚合的范围后，也推导出了你之前不确定是否是聚合根的那个对象是否应该是聚合根了呢。关于一个聚合内应该聚合哪些信息的思考把我们所需要关心的属性设计进去；分析该聚合要封装和实现哪些业务规则，从而像上面的例子（商品库存）那样推导出需要设计哪些属性状态到该聚合内；如果我们在创建或修改一个对象时，总是会级联创建或修改一些级联信息，比如在一个任务系统，当我们创建一个任务时，可能会上传一些附件，那这些附件的描述信息（如附件ID，附件名称，附件下载地址）就应该被聚合在任务聚合根上；聚合内只需要值对象和内部的实体即可，不需要引用其他的聚合根，引用其他的聚合根只会让当前聚合的边界模糊；关于如何更合理的设计聚合来封装各种业务规则的思考这一点在最上面的几个原则中，实际上已经提到过一点，那就是尽量设计小聚合，这里的出发点主要是从技术的角度去思考，为了降低对公共对象（大聚合）的并发修改，从而减小并发冲突的可能性，从而提高系统的可用性（因为系统用户不会经常因为并发冲突而导致它的操作失败）；关于这一点，我还想再举几个例子，来说明，其实要实现各种业务规则，可以有多种聚合的设计方式，大聚合只是其中一种；比如，帖子和回复，大家都知道一个帖子有多个回复，没有帖子，回复就没有意义；所以很多人就会认为帖子应该聚合回复；但实际上不需要这样，如果你这样做了，那对于一个论坛来说，同一个帖子被多个人同时回复的可能性是非常高的，那这样的话，多个人同时回复一个帖子，就会导致多个人同时修改同一个帖子对象，那就导致大家都回复不了，因为会有并发冲突或者数据库事务的等待超时，因为大家都在修改同一个帖子聚合根；实际上如果我们从业务规则的角度去思考一下，那可以发现，其实帖子和回复之间，只有一个简单的规则，那就是回复一旦被创建，那他所对应的帖子不能被修改即可；这样的话，要实现这个规则其实很简单，把回复作为聚合根，然后把帖子传入回复聚合根的构造函数，然后回复保存帖子ID，然后回复将帖子ID设置为不允许外部修改(private set;即可)，这样我们就实现了这个业务规则，同时还做到了多人同时推一个帖子回复时，不会对同一个帖子对象就并发修改，而是每个回复都是并行的往数据库插入一条回复记录即可；所以，通过这个例子，我们发现，要实现领域模型内的各种业务规则，方法不止一种，我们除了要从业务角度考虑对象的内聚关系外，还要从技术角度考虑，但是不管从什么角度考虑，都是以实现所要求的业务规则为前提；从这个例子，我们其实还发现了另外一件有意义的事情，那就是一个论坛中，发表帖子和发表回复是两个独立的业务场景；一个人发表了帖子，然后可能过了一段时间，另一个人对该帖子发表了回复；所以将帖子和回复都设计为独立的很容易理解；这里虽然帖子和回复是一对多，回复离开帖子确实也没意义，但是将回复设计在帖子内没任何好处，反而让系统的可用性降低；相反，像上面提到的关于创建任务时同时上传一些附件的例子，虽然一个任务也是对应多个附件信息，但是我们发现，人物的附件信息总是随着任务被创建或修改时，一起被修改的。也就是说，我们没有独立的业务场景需要独立修改任务的某个附件信息；所以，没有必要将任务的附件信息设计为独立聚合根； ENode框架对聚合设计和聚合之间交互的支持 enode提供了一个基于DDD+CQRS+Event Sourcing+In Memory+EDA这些技术的应用开发架构； enode在框架层面就限制了一个command只能修改一个聚合根，这就杜绝了我们使用Unit of Work的模式来以事务的方式来一次性修改多个聚合根； enode提供了可靠的原子操作和并发冲突检测机制，来保证对单个聚合的操作的强一致性； enode提供了可靠的事件机制，来保证我们的domain中的聚合之间数据交互可以通过事件异步通信的方式来实现聚合之间的最终一致性；如果有些复杂业务场景是一个流程，那我们可以通过Process+Process Manager的思想来实现流程状态的跟踪和流程的流转； enode因为基于domain event，所以，我们的聚合根不需要引用，每个聚合根只需要负责自己的状态更新，然后更新完后产生相应的domain event即可，这本质就是就是实现了：Don’t Ask, Tell这个设计原则； enode提供了可靠的事件发布机制，可以确保command side和query side的数据最终一定是一致的； enode提供了in memory的设计，使得我们的domain可以非常高效的运行，持久化事件不需要事务，获取聚合根直接从in memory获取； enode提供了很多设计，可以让我们最大化的对不同的聚合根实例做并行操作，从而提高整个系统的吞吐量；使用enode，将会迫使你思考如何设计聚合，如何通过流程实现聚合之间的异步交互；迫使你思考如何定义domain event，将领域内的状态更改显式化；迫使你将外部对领域的各种操作显式化，即定义出各种command；迫使你将command side和query side的数据分离和架构分离，技术分离。减少的是，我们不必再设计unit of work，不必设计domain service，不必让聚合设计各种非第一手的冗余的统计信息；

DDD领域驱动设计基本理论知识总结

领域驱动设计之领域模型加一个导航，关于如何设计聚合的详细思考，见这篇文章。 2004年Eric Evans 发表Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software （领域驱动设计），简称Evans DDD。领域驱动设计分为两个阶段：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；由领域模型驱动软件设计，用代码来实现该领域模型；由此可见，领域驱动设计的核心是建立正确的领域模型。为什么建立一个领域模型是重要的领域驱动设计告诉我们，在通过软件实现一个业务系统时，建立一个领域模型是非常重要和必要的，因为领域模型具有以下特点：领域模型是对具有某个边界的领域的一个抽象，反映了领域内用户业务需求的本质；领域模型是有边界的，只反应了我们在领域内所关注的部分；领域模型只反映业务，和任何技术实现无关；领域模型不仅能反映领域中的一些实体概念，如货物，书本，应聘记录，地址，等；还能反映领域中的一些过程概念，如资金转账，等；领域模型确保了我们的软件的业务逻辑都在一个模型中，都在一个地方；这样对提高软件的可维护性，业务可理解性以及可重用性方面都有很好的帮助；领域模型能够帮助开发人员相对平滑地将领域知识转化为软件构造；领域模型贯穿软件分析、设计，以及开发的整个过程；领域专家、设计人员、开发人员通过领域模型进行交流，彼此共享知识与信息；因为大家面向的都是同一个模型，所以可以防止需求走样，可以让软件设计开发人员做出来的软件真正满足需求；要建立正确的领域模型并不简单，需要领域专家、设计、开发人员积极沟通共同努力，然后才能使大家对领域的认识不断深入，从而不断细化和完善领域模型；为了让领域模型看的见，我们需要用一些方法来表示它；图是表达领域模型最常用的方式，但不是唯一的表达方式，代码或文字描述也能表达领域模型；领域模型是整个软件的核心，是软件中最有价值和最具竞争力的部分；设计足够精良且符合业务需求的领域模型能够更快速的响应需求变化；领域通用语言（UBIQUITOUS LANGUAGE）我们认识到由软件专家和领域专家通力合作开发出一个领域的模型是绝对需要的，但是，那种方法通常会由于一些基础交流的障碍而存在难点。开发人员满脑子都是类、方法、算法、模式、架构，等等，总是想将实际生活中的概念和程序工件进行对应。他们希望看到要建立哪些对象类，要如何对对象类之间的关系建模。他们会习惯按照封装、继承、多态等面向对象编程中的概念去思考，会随时随地这样交谈，这对他们来说这太正常不过了，开发人员就是开发人员。但是领域专家通常对这一无所知，他们对软件类库、框架、持久化甚至数据库没有什么概念。他们只了解他们特有的领域专业技能。比如，在空中交通监控样例中，领域专家知道飞机、路线、海拔、经度、纬度，知道飞机偏离了正常路线，知道飞机的发射。他们用他们自己的术语讨论这些事情，有时这对于外行来说很难直接理解。如果一个人说了什么事情，其他的人不能理解，或者更糟的是错误理解成其他事情，又有什么机会来保证项目成功呢？在交流的过程中，需要做翻译才能让其他的人理解这些概念。开发人员可能会努力使用外行人的语言来解析一些设计模式，但这并一定都能成功奏效。领域专家也可能会创建一种新的行话以努力表达他们的这些想法。在这个痛苦的交流过程中，这种类型的翻译并不能对知识的构建过程产生帮助。领域驱动设计的一个核心的原则是使用一种基于模型的语言。因为模型是软件满足领域的共同点，它很适合作为这种通用语言的构造基础。使用模型作为语言的核心骨架，要求团队在进行所有的交流是都使用一致的语言，在代码中也是这样。在共享知识和推敲模型时，团队会使用演讲、文字和图形。这儿需要确保团队使用的语言在所有的交流形式中看上去都是一致的，这种语言被称为“通用语言（Ubiquitous Language）”。通用语言应该在建模过程中广泛尝试以推动软件专家和领域专家之间的沟通，从而发现要在模型中使用的主要的领域概念。将领域模型转换为代码实现的最佳实践拥有一个看上去正确的模型不代表模型能被直接转换成代码，也或者它的实现可能会违背某些我们所不建议的软件设计原则。我们该如何实现从模型到代码的转换，并让代码具有可扩展性、可维护性，高性能等指标呢？另外，如实反映领域的模型可能会导致对象持久化的一系列问题，或者导致不可接受的性能问题。那么我们应该怎么做呢？我们应该紧密关联领域建模和设计，紧密将领域模型和软件编码实现捆绑在一起，模型在构建时就考虑到软件和设计。开发人员会被加入到建模的过程中来。主要的想法是选择一个能够恰当在软件中表现的模型，这样设计过程会很顺畅并且基于模型。代码和其下的模型紧密关联会让代码更有意义并与模型更相关。有了开发人员的参与就会有反馈。它能保证模型被实现成软件。如果其中某处有错误，会在早期就被标识出来，问题也会容易修正。写代码的人会很好地了解模型，会感觉自己有责任保持它的完整性。他们会意识到对代码的一个变更其实就隐含着对模型的变更，另外，如果哪里的代码不能表现原始模型的话，他们会重构代码。如果分析人员从实现过程中分离出去，他会不再关心开发过程中引入的局限性。最终结果是模型不再实用。任何技术人员想对模型做出贡献必须花费一些时间来接触代码，无论他在项目中担负的是什么主要角色。任何一个负责修改代码的人都必须学会用代码表现模型。每位开发人员都必须参与到一定级别的领域讨论中并和领域专家联络。领域建模时思考问题的角度 “用户需求”不能等同于“用户”，捕捉“用户心中的模型”也不能等同于“以用户为核心设计领域模型”。《老子》书中有个观点：有之以为利，无之以为用。在这里，有之利，即建立领域模型；无之用，即包容用户需求。举些例子，一个杯子要装满一杯水，我们在制作杯子时，制作的是空杯子，即要把水倒出来，之后才能装下水；再比如，一座房子要住人，我们在建造房子时，建造的房子是空的，唯有空的才能容纳人的居住。因此，建立领域模型时也要将用户置于模型之外，这样才能包容用户的需求。所以，我的理解是：我们设计领域模型时不能以用户为中心作为出发点去思考问题，不能老是想着用户会对系统做什么；而应该从一个客观的角度，根据用户需求挖掘出领域内的相关事物，思考这些事物的本质关联及其变化规律作为出发点去思考问题。领域模型是排除了人之外的客观世界模型，但是领域模型包含人所扮演的参与者角色，但是一般情况下不要让参与者角色在领域模型中占据主要位置，如果以人所扮演的参与者角色在领域模型中占据主要位置，那么各个系统的领域模型将变得没有差别，因为软件系统就是一个人机交互的系统，都是以人为主的活动记录或跟踪；比如：论坛中如果以人为主导，那么领域模型就是：人发帖，人回帖，人结贴，等等；DDD的例子中，如果是以人为中心的话，就变成了：托运人托运货物，收货人收货物，付款人付款，等等；因此，当我们谈及领域模型时，已经默认把人的因素排除开了，因为领域只有对人来说才有意义，人是在领域范围之外的，如果人也划入领域，领域模型将很难保持客观性。领域模型是与谁用和怎样用是无关的客观模型。归纳起来说就是，领域建模是建立虚拟模型让我们现实的人使用，而不是建立虚拟空间，去模仿现实。以Eric Evans（DDD之父）在他的书中的一个货物运输系统为例子简单说明一下。在经过一些用户需求讨论之后，在用户需求相对明朗之后，Eric这样描述领域模型：一个Cargo（货物）涉及多个Customer（客户，如托运人、收货人、付款人），每个Customer承担不同的角色； Cargo的运送目标已指定，即Cargo有一个运送目标；由一系列满足Specification（规格）的Carrier Movement（运输动作）来完成运输目标；从上面的描述我们可以看出，他完全没有从用户的角度去描述领域模型，而是以领域内的相关事物为出发点，考虑这些事物的本质关联及其变化规律的。上述这段描述完全以货物为中心，把客户看成是货物在某个场景中可能会涉及到的关联角色，如货物会涉及到托运人、收货人、付款人；货物有一个确定的目标，货物会经过一系列列的运输动作到达目的地；其实，我觉得以用户为中心来思考领域模型的思维只是停留在需求的表面，而没有挖掘出真正的需求的本质；我们在做领域建模时需要努力挖掘用户需求的本质，这样才能真正实现用户需求；关于用户、参与者这两个概念的区分，可以看一下下面的例子：试想两个人共同玩足球游戏，操作者（用户）是驱动者，它驱使足球比赛领域中，各个“人”（参与者）的活动。这里立下一个假设，假设操作者A操作某一队员a，而队员a拥有着某人B的信息，那么有以下说法，a是B的镜像，a是领域参与者，A是驱动者。领域驱动设计的经典分层架构用户界面/展现层负责向用户展现信息以及解释用户命令。更细的方面来讲就是：请求应用层以获取用户所需要展现的数据；发送命令给应用层要求其执行某个用户命令；应用层很薄的一层，定义软件要完成的所有任务。对外为展现层提供各种应用功能（包括查询或命令），对内调用领域层（领域对象或领域服务）完成各种业务逻辑，应用层不包含业务逻辑。领域层负责表达业务概念，业务状态信息以及业务规则，领域模型处于这一层，是业务软件的核心。基础设施层本层为其他层提供通用的技术能力；提供了层间的通信；为领域层实现持久化机制；总之，基础设施层可以通过架构和框架来支持其他层的技术需求；领域驱动设计过程中使用的模式所有模式的总揽图关联的设计关联本身不是一个模式，但它在领域建模的过程中非常重要，所以需要在探讨各种模式之前，先讨论一下对象之间的关联该如何设计。我觉得对象的关联的设计可以遵循如下的一些原则：关联尽量少，对象之间的复杂的关联容易形成对象的关系网，这样对于我们理解和维护单个对象很不利，同时也很难划分对象与对象之间的边界；另外，同时减少关联有助于简化对象之间的遍历；对多的关联也许在业务上是很自然的，通常我们会用一个集合来表示1对多的关系。但我们往往也需要考虑到性能问题，尤其是当集合内元素非常多的时候，此时往往需要通过单独查询来获取关联的集合信息；关联尽量保持单向的关联；在建立关联时，我们需要深入去挖掘是否存在关联的限制条件，如果存在，那么最好把这个限制条件加到这个关联上；往往这样的限制条件能将关联化繁为简，即可以将多对多简化为1对多，或将1对多简化为1对1；实体（Entity）实体就是领域中需要唯一标识的领域概念。因为我们有时需要区分是哪个实体。有两个实体，如果唯一标识不一样，那么即便实体的其他所有属性都一样，我们也认为他们两个不同的实体；因为实体有生命周期，实体从被创建后可能会被持久化到数据库，然后某个时候又会被取出来。所以，如果我们不为实体定义一种可以唯一区分的标识，那我们就无法区分到底是这个实体还是哪个实体。另外，不应该给实体定义太多的属性或行为，而应该寻找关联，发现其他一些实体或值对象，将属性或行为转移到其他关联的实体或值对象上。比如Customer实体，他有一些地址信息，由于地址信息是一个完整的有业务含义的概念，所以，我们可以定义一个Address对象，然后把Customer的地址相关的信息转移到Address对象上。如果没有Address对象，而把这些地址信息直接放在Customer对象上，并且如果对于一些其他的类似Address的信息也都直接放在Customer上，会导致Customer对象很混乱，结构不清晰，最终导致它难以维护和理解；值对象（Value Object）在领域中，并不是没一个事物都必须有一个唯一标识，也就是说我们不关心对象是哪个，而只关心对象是什么。就以上面的地址对象Address为例，如果有两个Customer的地址信息是一样的，我们就会认为这两个Customer的地址是同一个。也就是说只要地址信息一样，我们就认为是同一个地址。用程序的方式来表达就是，如果两个对象的所有的属性的值都相同我们会认为它们是同一个对象的话，那么我们就可以把这种对象设计为值对象。因此，值对象没有唯一标识，这是它和实体的最大不同。另外值对象在判断是否是同一个对象时是通过它们的所有属性是否相同，如果相同则认为是同一个值对象；而我们在区分是否是同一个实体时，只看实体的唯一标识是否相同，而不管实体的属性是否相同；值对象另外一个明显的特征是不可变，即所有属性都是只读的。因为属性是只读的，所以可以被安全的共享；当共享值对象时，一般有复制和共享两种做法，具体采用哪种做法还要根据实际情况而定；另外，我们应该给值对象设计的尽量简单，不要让它引用很多其他的对象，因为他只是一个值，就像int a = 3;那么”3”就是一个我们传统意义上所说的值，而值对象其实也可以和这里的”3”一样理解，也是一个值，只不过是用对象来表示。所以，当我们在C#语言中比较两个值对象是否相等时，会重写GetHashCode和Equals这两个方法，目的就是为了比较对象的值；值对象虽然是只读的，但是可以被整个替换掉。就像你把a的值修改为”4”(a = 4;)一样，直接把”3”这个值替换为”4”了。值对象也是一样，当你要修改Customer的Address对象引用时，不是通过Customer.Address.Street这样的方式来实现，因为值对象是只读的，它是一个完整的不可分割的整体。我们可以这样做：Customer.Address = new Address(…); 领域服务（Domain Service）领域中的一些概念不太适合建模为对象，即归类到实体对象或值对象，因为它们本质上就是一些操作，一些动作，而不是事物。这些操作或动作往往会涉及到多个领域对象，并且需要协调这些领域对象共同完成这个操作或动作。如果强行将这些操作职责分配给任何一个对象，则被分配的对象就是承担一些不该承担的职责，从而会导致对象的职责不明确很混乱。但是基于类的面向对象语言规定任何属性或行为都必须放在对象里面。所以我们需要寻找一种新的模式来表示这种跨多个对象的操作，DDD认为服务是一个很自然的范式用来对应这种跨多个对象的操作，所以就有了领域服务这个模式。和领域对象不同，领域服务是以动词开头来命名的，比如资金转帐服务可以命名为MoneyTransferService。当然，你也可以把服务理解为一个对象，但这和一般意义上的对象有些区别。因为一般的领域对象都是有状态和行为的，而领域服务没有状态只有行为。需要强调的是领域服务是无状态的，它存在的意义就是协调领域对象共完成某个操作，所有的状态还是都保存在相应的领域对象中。我觉得模型（实体）与服务（场景）是对领域的一种划分，模型关注领域的个体行为，场景关注领域的群体行为，模型关注领域的静态结构，场景关注领域的动态功能。这也符合了现实中出现的各种现象，有动有静，有独立有协作。领域服务还有一个很重要的功能就是可以避免领域逻辑泄露到应用层。因为如果没有领域服务，那么应用层会直接调用领域对象完成本该是属于领域服务该做的操作，这样一来，领域层可能会把一部分领域知识泄露到应用层。因为应用层需要了解每个领域对象的业务功能，具有哪些信息，以及它可能会与哪些其他领域对象交互，怎么交互等一系列领域知识。因此，引入领域服务可以有效的防治领域层的逻辑泄露到应用层。对于应用层来说，从可理解的角度来讲，通过调用领域服务提供的简单易懂但意义明确的接口肯定也要比直接操纵领域对象容易的多。这里似乎也看到了领域服务具有Façade的功能，呵呵。说到领域服务，还需要提一下软件中一般有三种服务：应用层服务、领域服务、基础服务。应用层服务获取输入（如一个XML请求）；发送消息给领域层服务，要求其实现转帐的业务逻辑；领域层服务处理成功，则调用基础层服务发送Email通知；领域层服务获取源帐号和目标帐号，分别通知源帐号和目标帐号进行扣除金额和增加金额的操作；提供返回结果给应用层；基础层服务按照应用层的请求，发送Email通知；所以，从上面的例子中可以清晰的看出，每种服务的职责；聚合及聚合根（Aggregate，Aggregate Root）聚合，它通过定义对象之间清晰的所属关系和边界来实现领域模型的内聚，并避免了错综复杂的难以维护的对象关系网的形成。聚合定义了一组具有内聚关系的相关对象的集合，我们把聚合看作是一个修改数据的单元。聚合有以下一些特点：每个聚合有一个根和一个边界，边界定义了一个聚合内部有哪些实体或值对象，根是聚合内的某个实体；聚合内部的对象之间可以相互引用，但是聚合外部如果要访问聚合内部的对象时，必须通过聚合根开始导航，绝对不能绕过聚合根直接访问聚合内的对象，也就是说聚合根是外部可以保持对它的引用的唯一元素；聚合内除根以外的其他实体的唯一标识都是本地标识，也就是只要在聚合内部保持唯一即可，因为它们总是从属于这个聚合的；聚合根负责与外部其他对象打交道并维护自己内部的业务规则；基于聚合的以上概念，我们可以推论出从数据库查询时的单元也是以聚合为一个单元，也就是说我们不能直接查询聚合内部的某个非根的对象；聚合内部的对象可以保持对其他聚合根的引用；删除一个聚合根时必须同时删除该聚合内的所有相关对象，因为他们都同属于一个聚合，是一个完整的概念；关于如何识别聚合以及聚合根的问题：我觉得我们可以先从业务的角度深入思考，然后慢慢分析出有哪些对象是：有独立存在的意义，即它是不依赖于其他对象的存在它才有意义的；可以被独立访问的，还是必须通过某个其他对象导航得到的；如何识别聚合？我觉得这个需要从业务的角度深入分析哪些对象它们的关系是内聚的，即我们会把他们看成是一个整体来考虑的；然后这些对象我们就可以把它们放在一个聚合内。所谓关系是内聚的，是指这些对象之间必须保持一个固定规则，固定规则是指在数据变化时必须保持不变的一致性规则。当我们在修改一个聚合时，我们必须在事务级别确保整个聚合内的所有对象满足这个固定规则。作为一条建议，聚合尽量不要太大，否则即便能够做到在事务级别保持聚合的业务规则完整性，也可能会带来一定的性能问题。有分析报告显示，通常在大部分领域模型中，有70%的聚合通常只有一个实体，即聚合根，该实体内部没有包含其他实体，只包含一些值对象；另外30%的聚合中，基本上也只包含两到三个实体。这意味着大部分的聚合都只是一个实体，该实体同时也是聚合根。如何识别聚合根？如果一个聚合只有一个实体，那么这个实体就是聚合根；如果有多个实体，那么我们可以思考聚合内哪个对象有独立存在的意义并且可以和外部直接进行交互。工厂（Factory） DDD中的工厂也是一种体现封装思想的模式。DDD中引入工厂模式的原因是：有时创建一个领域对象是一件比较复杂的事情，不仅仅是简单的new操作。正如对象封装了内部实现一样（我们无需知道对象的内部实现就可以使用对象的行为），工厂则是用来封装创建一个复杂对象尤其是聚合时所需的知识，工厂的作用是将创建对象的细节隐藏起来。客户传递给工厂一些简单的参数，然后工厂可以在内部创建出一个复杂的领域对象然后返回给客户。领域模型中其他元素都不适合做这个事情，所以需要引入这个新的模式，工厂。工厂在创建一个复杂的领域对象时，通常会知道该满足什么业务规则（它知道先怎样实例化一个对象，然后在对这个对象做哪些初始化操作，这些知识就是创建对象的细节），如果传递进来的参数符合创建对象的业务规则，则可以顺利创建相应的对象；但是如果由于参数无效等原因不能创建出期望的对象时，应该抛出一个异常，以确保不会创建出一个错误的对象。当然我们也并不总是需要通过工厂来创建对象，事实上大部分情况下领域对象的创建都不会太复杂，所以我们只需要简单的使用构造函数创建对象就可以了。隐藏创建对象的好处是显而易见的，这样可以不会让领域层的业务逻辑泄露到应用层，同时也减轻了应用层的负担，它只需要简单的调用领域工厂创建出期望的对象即可。仓储（Repository）仓储被设计出来的目的是基于这个原因：领域模型中的对象自从被创建出来后不会一直留在内存中活动的，当它不活动时会被持久化到数据库中，然后当需要的时候我们会重建该对象；重建对象就是根据数据库中已存储的对象的状态重新创建对象的过程；所以，可见重建对象是一个和数据库打交道的过程。从更广义的角度来理解，我们经常会像集合一样从某个类似集合的地方根据某个条件获取一个或一些对象，往集合中添加对象或移除对象。也就是说，我们需要提供一种机制，可以提供类似集合的接口来帮助我们管理对象。仓储就是基于这样的思想被设计出来的；仓储里面存放的对象一定是聚合，原因是之前提到的领域模型中是以聚合的概念去划分边界的；聚合是我们更新对象的一个边界，事实上我们把整个聚合看成是一个整体概念，要么一起被取出来，要么一起被删除。我们永远不会单独对某个聚合内的子对象进行单独查询或做更新操作。因此，我们只对聚合设计仓储。仓储还有一个重要的特征就是分为仓储定义部分和仓储实现部分，在领域模型中我们定义仓储的接口，而在基础设施层实现具体的仓储。这样做的原因是：由于仓储背后的实现都是在和数据库打交道，但是我们又不希望客户（如应用层）把重点放在如何从数据库获取数据的问题上，因为这样做会导致客户（应用层）代码很混乱，很可能会因此而忽略了领域模型的存在。所以我们需要提供一个简单明了的接口，供客户使用，确保客户能以最简单的方式获取领域对象，从而可以让它专心的不会被什么数据访问代码打扰的情况下协调领域对象完成业务逻辑。这种通过接口来隔离封装变化的做法其实很常见。由于客户面对的是抽象的接口并不是具体的实现，所以我们可以随时替换仓储的真实实现，这很有助于我们做单元测试。尽管仓储可以像集合一样在内存中管理对象，但是仓储一般不负责事务处理。一般事务处理会交给一个叫“工作单元（Unit Of Work）”的东西。关于工作单元的详细信息我在下面的讨论中会讲到。另外，仓储在设计查询接口时，可能还会用到规格模式（Specification Pattern），我见过的最厉害的规格模式应该就是LINQ以及DLINQ查询了。一般我们会根据项目中查询的灵活度要求来选择适合的仓储查询接口设计。通常情况下只需要定义简单明了的具有固定查询参数的查询接口就可以了。只有是在查询条件是动态指定的情况下才可能需要用到Specification等模式。设计领域模型的一般步骤根据需求建立一个初步的领域模型，识别出一些明显的领域概念以及它们的关联，关联可以暂时没有方向但需要有（1：1，1：N，M：N）这些关系；可以用文字精确的没有歧义的描述出每个领域概念的涵义以及包含的主要信息；分析主要的软件应用程序功能，识别出主要的应用层的类；这样有助于及早发现哪些是应用层的职责，哪些是领域层的职责；进一步分析领域模型，识别出哪些是实体，哪些是值对象，哪些是领域服务；分析关联，通过对业务的更深入分析以及各种软件设计原则及性能方面的权衡，明确关联的方向或者去掉一些不需要的关联；找出聚合边界及聚合根，这是一件很有难度的事情；因为你在分析的过程中往往会碰到很多模棱两可的难以清晰判断的选择问题，所以，需要我们平时一些分析经验的积累才能找出正确的聚合根；为聚合根配备仓储，一般情况下是为一个聚合分配一个仓储，此时只要设计好仓储的接口即可；走查场景，确定我们设计的领域模型能够有效地解决业务需求；考虑如何创建领域实体或值对象，是通过工厂还是直接通过构造函数；停下来重构模型。寻找模型中觉得有些疑问或者是蹩脚的地方，比如思考一些对象应该通过关联导航得到还是应该从仓储获取？聚合设计的是否正确？考虑模型的性能怎样，等等；领域建模是一个不断重构，持续完善模型的过程，大家会在讨论中将变化的部分反映到模型中，从而是模型不断细化并朝正确的方向走。领域建模是领域专家、设计人员、开发人员之间沟通交流的过程，是大家工作和思考问题的基础。在分层架构中其他层如何与领域层交互从经典的领域驱动设计分层架构中可以看出，领域层的上层是应用层，下层是基础设施层。那么领域层是如何与其它层交互的呢？对于会影响领域层中领域对象状态的应用层功能一般应用层会先启动一个工作单元，然后：对于修改领域对象的情况，通过仓储获取领域对象，调用领域对象的相关业务方法以完成业务逻辑处理；对于新增领域对象的情况，通过构造函数或工厂创建出领域对象，如果需要还可以继续对该新创建的领域对象做一些操作，然后把该新创建的领域对象添加到仓储中；对于删除领域对象的情况，可以先把领域对象从仓储中取出来，然后将其从仓储中删除，也可以直接传递一个要删除的领域对象的唯一标识给仓储通知其移除该唯一标识对应领域对象；如果一个业务逻辑涉及到多个领域对象，则调用领域层中的相关领域服务完成操作；注意，以上所说的所有领域对象都是只聚合根，另外在应用层需要获取仓储接口以及领域服务接口时，都可以通过IOC容器获取。最后通知工作单元提交事务从而将所有相关的领域对象的状态以事务的方式持久化到数据库；关于Unit of Work（工作单元）的几种实现方法基于快照的实现，即领域对象被取出来后，会先保存一个备份的对象，然后当在做持久化操作时，将最新的对象的状态和备份的对象的状态进行比较，如果不相同，则认为有做过修改，然后进行持久化；这种设计的好处是对象不用告诉工作单元自己的状态修改了，而缺点也是显而易见的，那就是性能可能会低，备份对象以及比较对象的状态是否有修改的过程在当对象本身很复杂的时候，往往是一个比较耗时的步骤，而且要真正实现对象的深拷贝以及判断属性是否修改还是比较困难的；不基于快照，而是仓储的相关更新或新增或删除接口被调用时，仓储通知工作单元某个对象被新增了或更新了或删除了。这样工作单元在做数据持久化时也同样可以知道需要持久化哪些对象了；这种方法理论上不需要ORM框架的支持，对领域模型也没有任何倾入性，同时也很好的支持了工作单元的模式。对于不想用高级ORM框架的朋友来说，这种方法挺好；不基于快照，也不用仓储告诉工作单元数据更改了。而是采用AOP的思想，采用透明代理的方式进行一个拦截。在NHibernate中，我们的属性通常要被声明为virtual的，一个原因就是NHibernate会生成一个透明代理，用于拦截对象的属性被修改时，自动通知工作单元对象的状态被更新了。这样工作单元也同样知道需要持久化哪些对象了。这种方法对领域模型的倾入性不大，并且能很好的支持工作单元模式，如果用NHibernate作为ORM，这种方法用的比较多；一般是微软用的方法，那就是让领域对象实现.NET框架中的INotifiyPropertyChanged接口，然后在每个属性的set方法的最后一行调用OnPropertyChanged的方法从而显示地通知别人自己的状态修改了。这种方法相对来说对领域模型的倾入性最强。对于不会影响领域层中领域对象状态的查询功能可以直接通过仓储查询出所需要的数据。但一般领域层中的仓储提供的查询功能也许不能满足界面显示的需要，则可能需要多次调用不同的仓储才能获取所需要显示的数据；其实针对这种查询的情况，我在后面会讲到可以直接通过CQRS的架构来实现。即对于查询，我们可以在应用层不调用领域层的任何东西，而是直接通过某个其他的用另外的技术架构实现的查询引擎来完成查询，比如直接通过构造参数化SQL的方式从数据库一个表或多个表中查询出任何想要显示的数据。这样不仅性能高，也可以减轻领域层的负担。领域模型不太适合为应用层提供各种查询服务，因为往往界面上要显示的数据是很多对象的组合信息，是一种非对象概念的信息，就像报表；为什么面向对象比面向过程更能适应业务变化对象将需求用类一个个隔开，就像用储物箱把东西一个个封装起来一样，需求变了，分几种情况，最严重的是大变，那么每个储物箱都要打开改，这种方法就不见得有好处；但是这种情况发生概率比较小，大部分需求变化都是局限在一两个储物箱中，那么我们只要打开这两个储物箱修改就可以，不会影响其他储物柜了。而面向过程是把所有东西都放在一个大储物箱中，修改某个部分以后，会引起其他部分不稳定，一个BUG修复，引发新的无数BUG，最后程序员陷入焦头烂额，如日本东京电力公司员工处理核危机一样，心力交瘁啊。所以，我们不能粗粒度看需求变，认为需求变了，就是大范围变，万事万物都有边界，老子说，无欲观其缴，什么事物都要观察其边界，虽然需求可以用“需求”这个名词表达，谈到需求变了，不都意味着最大边界范围的变化，这样看问题容易走极端。其实就是就地画圈圈——边界。我们小时候写作文分老三段也是同样道理，各自职责明确，划分边界明确，通过过渡句实现承上启下——接口。为什么组织需要分不同部门，同样是边界思维。画圈圈容易，但如何画才难，所以OO中思维非常重要。需求变化所引起的变化是有边界，若果变化的边界等于整个领域，那么已经是完全不同的项目了。要掌握边界，是需要大量的领域知识的。否则，走进银行连业务职责都分不清的，如何画圈圈呢？面向过程是无边界一词的（就算有也只是最大的边界），它没有要求各自独立，它可以横跨边界进行调用，这就是容易引起BUG的原因，引起BUG不一定是技术错误，更多的是逻辑错误。分别封装就是画圈圈了，所有边界都以接口实现。不用改或者小改接口，都不会牵一发动全身。若果面向过程中考虑边界，那么也就已经上升到OO思维，即使用的不是对象语言，但对象已经隐含其中。说白了，面向对象与面向过程最大区别就是：分解。边界的分解。从需求到最后实现都贯穿。面向对象的实质就是边界划分，封装，不但对需求变化能够量化，缩小影响面；因为边界划分也会限制出错的影响范围，所以OO对软件后期BUG等出错也有好处。软件世界永远都有BUG,BUG是清除不干净的，就像人类世界永远都存在不完美和阴暗面，问题关键是：上帝用空间和时间的边界把人类世界痛苦灾难等不完美局限在一个范围内；而软件世界如果你不采取OO等方法进行边界划分的话，一旦出错，追查起来情况会有多糟呢？软件世界其实类似人类现实世界，有时出问题了，探究原因一看，原来是两个看上去毫无联系的因素导致的，古人只好经常求神拜佛，我们程序员在自己的软件上线运行时，大概心里也在求神拜佛别出大纰漏，如果我们的软件采取OO封装，我们就会坦然些，肯定会出错，但是我们已经预先划定好边界，所以，不会产生严重后果，甚至也不会出现难以追查的魔鬼BUG。领域驱动设计的其他一些主题上面只是涉及到DDD中最基本的内容，DDD中还有很多其他重要的内容在上面没有提到，如：模型上下文、上下文映射、上下文共享；如何将分析模式和设计模式运用到DDD中；一些关于柔性设计的技巧；如果保持模型完整性，以及持续集成方面的知识；如何精炼模型，识别核心模型以及通用子领域；这些主题都很重要，因为篇幅有限以及我目前掌握的知识也有限，并且为了突出这篇文章的重点，所以不对他们做详细介绍了，大家有兴趣的可以自己阅读一下。一些相关的扩展阅读 CQRS架构核心思想是将应用程序的查询部分和命令部分完全分离，这两部分可以用完全不同的模型和技术去实现。比如命令部分可以通过领域驱动设计来实现；查询部分可以直接用最快的非面向对象的方式去实现，比如用SQL。这样的思想有很多好处：实现命令部分的领域模型不用经常为了领域对象可能会被如何查询而做一些折中处理；由于命令和查询是完全分离的，所以这两部分可以用不同的技术架构实现，包括数据库设计都可以分开设计，每一部分可以充分发挥其长处；高性能，命令端因为没有返回值，可以像消息队列一样接受命令，放在队列中，慢慢处理；处理完后，可以通过异步的方式通知查询端，这样查询端可以做数据同步的处理； Event Sourcing（事件溯源）对于DDD中的聚合，不保存聚合的当前状态，而是保存对象上所发生的每个事件。当要重建一个聚合对象时，可以通过回溯这些事件（即让这些事件重新发生）来让对象恢复到某个特定的状态；因为有时一个聚合可能会发生很多事件，所以如果每次要在重建对象时都从头回溯事件，会导致性能低下，所以我们会在一定时候为聚合创建一个快照。这样，我们就可以基于某个快照开始创建聚合对象了。 DCI架构 DCI架构强调，软件应该真实的模拟现实生活中对象的交互方式，代码应该准确朴实的反映用户的心智模型。在DCI中有：数据模型、角色模型、以及上下文这三个概念。数据模型表示程序的结构，目前我们所理解的DDD中的领域模型可以很好的表示数据模型；角色模型表示数据如何交互，一个角色定义了某个“身份”所具有的交互行为；上下文对应业务场景，用于实现业务用例，注意是业务用例而不是系统用例，业务用例只与业务相关；软件运行时，根据用户的操作，系统创建相应的场景，并把相关的数据对象作为场景参与者传递给场景，然后场景知道该为每个对象赋予什么角色，当对象被赋予某个角色后就真正成为有交互能力的对象，然后与其他对象进行交互；这个过程与现实生活中我们所理解的对象是一致的； DCI的这种思想与DDD中的领域服务所做的事情是一样的，但实现的角度有些不同。DDD中的领域服务被创建的出发点是当一些职责不太适合放在任何一个领域对象上时，这个职责往往对应领域中的某个活动或转换过程，此时我们应该考虑将其放在一个服务中。比如资金转帐的例子，我们应该提供一个资金转帐的服务，用来对应领域中的资金转帐这个领域概念。但是领域服务内部做的事情是协调多个领域对象完成一件事情。因此，在DDD中的领域服务在协调领域对象做事情时，领域对象往往是处于一个被动的地位，领域服务通知每个对象要求其做自己能做的事情，这样就行了。这个过程中我们似乎看不到对象之间交互的意思，因为整个过程都是由领域服务以面向过程的思维去实现了。而DCI则通用引入角色，赋予角色以交互能力，然后让角色之间进行交互，从而可以让我们看到对象与对象之间交互的过程。但前提是，对象之间确实是在交互。因为现实生活中并不是所有的对象在做交互，比如有A、B、C三个对象，A通知B做事情，A通知C做事情，此时可以认为A和B，A和C之间是在交互，但是B和C之间没有交互。所以我们需要分清这种情况。资金转帐的例子，A相当于转帐服务，B相当于帐号1，C相当于帐号2。因此，资金转帐这个业务场景，用领域服务比较自然。有人认为DCI可以替换DDD中的领域服务，我持怀疑态度。四色原型分析模式时刻-时间段原型（Moment-Interval Archetype）表示在某个时刻或某一段时间内发生的某个活动。使用粉红色表示，简写为MI。参与方-地点-物品原型（Part-Place-Thing Archetype）表示参与某个活动的人或物，地点则是活动的发生地。使用绿色表示。简写为PPT。描述原型（Description Archetype）表示对PPT的本质描述。它不是PPT的分类！Description是从PPT抽象出来的不变的共性的属性的集合。使用蓝色表示，简写为DESC。举个例子，有一个人叫张三，如果某个外星人问你张三是什么？你会怎么说？可能会说，张三是个人，但是外星人不知道“人”是什么。然后你会怎么办？你就会说：张三是个由一个头、两只手、两只脚，以及一个身体组成的客观存在。虽然这时外星人仍然不知道人是什么，但我已经可以借用这个例子向大家说明什么是“Description”了。在这个例子中，张三就是一个PPT，而“由一个头、两只手、两只脚，以及一个身体组成的客观存在”就是对张三的Description，头、手、脚、身体则是人的本质的不变的共性的属性的集合。但我们人类比较聪明，很会抽象总结和命名，已经把这个Description用一个字来代替了，那就是“人”。所以就有所谓的张三是人的说法。角色原型（Role Archetype）角色就是我们平时所理解的“身份”。使用黄色表示，简写为Role。为什么会有角色这个概念？因为有些活动，只允许具有特定角色（身份）的PPT（参与者）才能参与该活动。比如一个人只有具有教师的角色才能上课（一种活动）；一个人只有是一个合法公民才能参与选举和被选举；但是有些活动也是不需要角色的，比如一个人不需要具备任何角色就可以睡觉（一种活动）。当然，其实说人不需要角色就能睡觉也是错误的，错在哪里？因为我们可以这样理解：一个客观存在只要具有“人”的角色就能睡觉，其实这时候，我们已经把DESC当作角色来看待了。所以，其实角色这个概念是非常广的，不能用我们平时所理解的狭义的“身份”来理解，因为“教师”、“合法公民”、“人”都可以被作为角色来看待。因此，应该这样说：任何一个活动，都需要具有一定角色的参与者才能参与。用一句话来概括四色原型就是：一个什么什么样的人或组织或物品以某种角色在某个时刻或某段时间内参与某个活动。其中“什么什么样的”就是DESC，“人或组织或物品”就是PPT，“角色”就是Role，而”某个时刻或某段时间内的某个活动"就是MI。以上这些东西如果在学习了DDD之后再去学习会对DDD有更深入的了解，但我觉得DDD相对比较基础，如果我们在已经了解了DDD的基础之上再去学习这些东西会更加有效和容易掌握。希望本文对大家有所帮助。

netfocus个人页面-阿里云开发者社区

个人介绍

擅长的技术

DDD领域驱动设计 - 设计文档模板

浅谈我对DDD领域驱动设计的理解

关于领域驱动设计（DDD）中聚合设计的一些思考

DDD领域驱动设计基本理论知识总结

【转载】高并发的核心技术-幂等的实现方案

DDD领域驱动设计 - 设计文档模板

浅谈我对DDD领域驱动设计的理解

关于领域驱动设计（DDD）中聚合设计的一些思考

DDD领域驱动设计基本理论知识总结

【转载】高并发的核心技术-幂等的实现方案

ENode 2.8 最新架构图简介

DDD CQRS架构和传统架构的优缺点比较

ENode框架单台机器在处理Command时的设计思路

快速理解聚合根、实体、值对象的区别和联系

C#分布式消息队列 EQueue 2.0 发布啦

EQueue 2.0 性能测试报告

EQueue文件持久化消息关键点设计思路

EQueue性能测试计划

ENode框架Conference案例分析系列之 - 订单处理减库存的设计

ENode框架Conference案例分析系列之 - Quick Start

ENode框架使用场景简述

ENode框架Conference案例分析系列之 - 上下文划分和领域建模

ENode框架Conference案例分析系列之 - 业务简介

ENode通信层性能测试结果

系统思维