整洁架构、CQRS、六边形架构等微服务架构都旨在“高内聚低耦合”。那DDD分层架构又如何?
每层只能与位于其下方的层发生耦合。
较低层有时也可与较高层耦合,但只限于采用观察者 (Observer)模式或者调停者(Mediator)模式场景。 较低层绝不能直接访问较高层。例如,在使用调停者模式时,较高层可能实现了较低层的接口,然后将实现对象作为参数传递到较低层。当较低层调用该实现时, 它并不知道实现出自何处。
将领域模型和业务逻辑分离出来,并减少对基础设施、用户界面甚至应用层逻辑的依赖,因为它们不属业务逻辑。将一个夏杂的系统分为不同的层,每层都应该具有良好的内聚性,并且只依赖于比其自身更低的层。
传统分层架构的基础设施层位于底层,持久化和消息机制便位于该层。
这里的消息包含MQ消息、SMTP或文本消息(SMS)。可将基础设施层中所有组件看作应用程序的低层服务,较高层与该层发生耦合以复用技术基础设施。即便如此,依然应避免核心的领域模型对象与基础设施层直接耦合。
DDD初创开发团队发现,将基础设施层放在最底层存在缺点。
比如此时领域层中的一些技术实现令人头疼:
何解?
使用依赖反转设计原则:低层服务(如基础设施层)应依赖高层组件(比如用户界面层、应用层和领域层)所提供接口。
有人认为依赖反转原则中只存在两层:最上方和最下方,上层实现下层定义的抽象接口。因此上图的基础设施层将位于最上方,而用户接口层、应用层和领域层应作同层且都位于下方。对此大家可保留自己意见。在六边形[Cockburn]或端口和适配器架构中对此做详细讲解。
一般包括用户接口、Web 服务等。
只处理用户显示和用户请求,不应包含领域或业务逻辑。
有人可能认为,既然用户接口需验证用户输入,那就应该包含业务逻辑。事实上,用户接口所进行的验证和对领域模型的验证不同:对那些粗制滥造且只面向领域模型的验证行为,应该予以限制。
如果用户接口使用了领域模型中的对象,那么此时领域对象仅限于数据渲染展现。在采用这种方式时,可使用展现模型对用户接口与领域对象进行解耦。
由于用户可能是人,也可能是其他系统,有时用户接口层将采用开放主机服务的方式向外提供API。
用户接口层是应用层的直接用户。
用户接口层很重要,在于前后端调用的适配。若你的微服务要面向很多应用或渠道提供服务,而每个渠道的入参出参都不一样,你不太可能开发出太多应用服务,这样Facade接口就起很好的作用了,包括DO和DTO对象的组装和转换等。
主要包含应用服务,理论上不应有业务规则或逻辑,而主要是面向用例和流程相关的操作。
开发设计时,不要将本该放在领域层的业务逻辑放到应用层。因为庞大的应用层会使领域模型失焦,时间一长微服务就会演化为传统MVC三层架构,导致业务逻辑混乱。
应用服务是在应用层,负责服务的组合、编排、转发、转换和传递,处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装,以粗粒度服务通过API网关发布到前端。
还可进行安全认证、权限校验、事务控制、发送或订阅领域事件等。
主要包含聚合根、实体、值对象、领域服务等领域模型中的领域对象。
实现核心业务逻辑,通过各种校验保证业务正确性。领域层主要体现领域模型的业务能力,它用来表达业务概念、业务状态和业务规则。
领域模型的业务逻辑主要由实体和领域服务实现:
实体和领域服务在实现业务逻辑上不是同级,当领域中的某些功能,单一实体或值对象无法实现,就会用到领域服务,它可组合聚合内的多个实体或值对象,实现复杂业务逻辑。
为其它各层提供通用的技术基础服务,包含三方工具、驱动、MQ、API网关、文件、缓存、DB、基础服务等。最常用的还是提供DB持久化。
基础层包含基础服务,它采用依赖反转,封装基础资源服务,实现应用层、领域层与基础层解耦。
传统架构由于上层应用对DB强耦合,很多公司在架构演进最怕换DB,一旦更换,可能需重写一堆代码。
但采用依赖反转,应用层即可通过解耦保持独立核心业务逻辑。当DB变更,只需更换DB基础服务。
领域模型中对象的层次从内到外依次是:值对象、实体、聚合和限界上下文。
实体或值对象的简单变更,一般不会让领域模型和微服务发生大变。但聚合的重组或拆分却可以。因为聚合内业务功能内聚,能独立完成特定业务。那聚合的重组或拆分,势必引起业务模块和系统功能变化。
可以聚合为基础单元,完成领域模型和微服务架构的演进。
聚合可作为整体,在不同领域模型间重组或拆分,或直接将一个聚合独立为微服务。
现有
微服务 1:包含聚合 a、b、c
微服务2:
微服务3:包含聚合 d、e、f
可见,好的聚合和代码模型的边界设计,可让你快速应对业务变化,轻松实现领域模型和微服务架构演进。
在微服务内部,实体的方法被领域服务组合和封装,领域服务又被应用服务组合和封装。在服务逐层组合和封装的过程中,你会发现这样一个有趣的现象。
我们看下上面这张图。在服务设计时,你并不一定能完整预测有哪些下层服务会被多少个上层服务组装,因此领域层通常只提供一些原子服务,比如领域服务a、b、c。但随着系统功能增强和外部接入越来越多,应用服务会不断丰富。有一天你会发现领域服务b和c同时多次被多个应用服务调用了,执行顺序也基本一致。这时你可以考虑将b和c合并,再将应用服务中b、c的功能下沉到领域层,演进为新的领域服务(b+c)。这样既减少了服务的数量,也减轻了上层服务组合和编排的复杂度。
你看,这就是服务演进的过程,它是随着你的系统发展的,最后你会发现你的领域模型会越来越精炼,越来越能适应需求的快速变化。
由于层间松耦合,我们可以专注于本层的设计,而不必关心其它层,也不必担心自己的设计会影响其它层。可以说,DDD成功地降低了层与层之间的依赖。
其次,分层架构使得程序结构变得清晰,升级和维护更加容易。我们修改某层代码时,只要本层的接口参数不变,其它层可以不必修改。即使本层的接口发生变化,也只影响相邻的上层,修改工作量小且错误可以控制,不会带来意外的风险。
那我们该怎样转向DDD分层架构呢?不妨看看下面这个过程。
传统企业应用大多是单体架构,而单体架构则大多是三层架构。三层架构解决了程序内代码间调用复杂、代码职责不清的问题,但这种分层是逻辑概念,在物理上它是中心化的集中式架构,并不适合分布式微服务架构。
DDD分层架构中的要素其实和三层架构类似,只是在DDD分层架构中,这些要素被重新归类,重新划分了层,确定了层与层之间的交互规则和职责边界。
三层架构向DDD分层架构演进,主要发生在业务逻辑层和数据访问层。
DDD分层架构在用户接口层引入了DTO,给前端提供了更多的可使用数据和更高的展示灵活性。
DDD分层架构对三层架构的业务逻辑层进行了更清晰的划分,改善了三层架构核心业务逻辑混乱,代码改动相互影响大的情况。DDD分层架构将业务逻辑层的服务拆分到了应用层和领域层。应用层快速响应前端的变化,领域层实现领域模型的能力。
另外一个重要的变化发生在数据访问层和基础层之间。三层架构数据访问采用DAO方式;DDD分层架构的数据库等基础资源访问,采用了仓储(Repository)设计模式,通过依赖倒置实现各层对基础资源的解耦。
关于仓储。仓储本身属于基础层,但考虑到一个聚合对应一个仓储,为了以后聚合代码整体迁移方便,在微服务代码目录设计时,在聚合目录下增加一个Repository的仓储目录,跟仓储相关的代码都在这个目录下。 这个目录下的代码与聚合的其它业务代码是分开的。如果未来换数据库,只需将Repository目录下的代码替换。而如果聚合需要整体迁移到其它微服务中去,仓储的代码也会一并迁移。
仓储又分为两部分:仓储接口和仓储实现。仓储接口放在领域层中,仓储实现放在基础层。原来三层架构通用的第三方工具包、驱动、Common、Utility、Config等通用的公共的资源类统一放到了基础层。
DDD分层架构包含用户接口层、应用层、领域层和基础层。通过这些层次划分,我们可以明确微服务各层的职能,划定各领域对象的边界,确定各领域对象的协作方式。
参考
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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