對領域驅動設計中關鍵的一些概念，大家有了更為深入的認識是不夠的，在具體實踐中我們還會面臨諸如代碼如何分層、不同上下文之間如何集成，以及某些時候還會用到CQRS。本文就來補齊領域驅動設計中剩余的一些內容，希望能夠助你更游刃有余地應對開發中遇到的各種問題。
作者 | 于振
責編 | 韓楠
你好，今天我想與你聊聊DDD中的應用架構。在過往我分享的幾篇文章中，我們介紹了領域驅動設計中的一些基本概念，這里，再做一個簡單的回顧。
·《基礎問題不簡單|怎么合理使用值對象，讓你的代碼更清晰、更安全？》
·《不想只做Cruder？實體、聚合根，還不快去了解下》
·《如何通過倉儲，對實體進行持久化處理？》
·《實體表達力不夠？那你應該試試領域服務》
·《如何使用工廠，進一步解耦領域對象的職責》
·《領域模型細節太多不便使用？那就加個應用服務吧》
·《DDD在Go中如何落地|如何在業務中使用領域事件？》
使用值對象和實體幫助我們構建了具有豐富行為的領域模型，實體創建出來后需要通過倉儲進行持久化，如果領域模型跟數據模型存在差異，就還需要通過 Converter 進行轉換，以及通過 Snapshot 對實體進行追蹤。
如果某些行為不適合放到某個實體上，就需要使用領域服務，同時，為了一定程度地防止領域服務的濫用，我們規定領域服務在命名上必須有一個動詞。
為了解耦領域對象的創建過程和其自身行為，我們又介紹了工廠方法。
對于外部用戶來說，領域之內的各個對象描述的，都是細粒度的領域概念，為了方便外部調用，同時屏蔽領域對象的具體細節，就又有了應用服務。
最后，通過領域事件，進一步解耦了不同上下文之間的依賴，即使在同一邊界之內的不同的聚合根，也可以實現數據的最終一致性。
至此，大家應該對領域驅動設計中關鍵的一些概念，有了更為深入的認識。但僅僅是這些應該是還不夠的，在具體實踐中，我們還面臨著諸如代碼如何分層、不同上下文之間如何集成，以及某些時候還會用到CQRS。
在這篇文章中，我們就來補齊領域驅動設計中剩余的一些內容。
首先，我們從代碼的分層開始說起。
01? DDD的分層架構
分層架構作為一種歷史悠久的架構模式，在很多的場景中都得到了應用。
大家比較熟悉的應該就是 MVC 對應用三層架構的拆分。MVC 這種分層是自上而下的。
隨著業務越來越復雜，人們逐漸發現， MVC 架構在應對復雜的業務問題時會顯得力不從心。
于是，后面逐漸演化出了六邊形架構、洋蔥架構、整潔架構等架構模式。這幾種架構也是一種分層架構，但這種分層不是由上而下的，而是由內而外的。
我們以洋蔥架構為例：
可以看到，最關鍵的是中心的領域模型，它包括了所有的應用邏輯與規則。在這一層中不會直接引用技術實現，這樣就能夠確保在技術層面的改動不會影響到領域核心。
在領域層之外又包裹了領域服務層、應用服務層，而具體的技術實現則是被置于最外層的。
這種架構的好處就在于，它屏蔽掉了應用程序在UI層、DB層，以及各種中間件層的本質區別，所有的這些外部資源都被抽象成了對系統的輸入輸出，然后我們就能夠以一致的方式來處理不同的請求類型，并且，在與實際運行的設備和數據庫相隔離的情況下，也可以先行開發和測試。
在 DDD 的技術實現中，就用到了這種分層方式。
下圖是 Eric Evans 在其經典著作《領域驅動設計》中給出的一個典型的 DDD 系統所采用的分層架構：
在上圖中可以看到，整個架構劃分成了四個層，各層所表示的含義及其職責描述如下：
1、用戶接口層
這一層主要負責直接面向外部用戶或者系統，接收外部輸入，并返回結果。
用戶接口層是比較輕的一層，不含業務邏輯。可以做一些簡單的入參校驗，也可以記錄一下訪問日志，對異常進行統一的處理。同時，對返回值的封裝也應當在這層完成。
2、應用層
應用層，通常是用戶接口層的直接使用者。
但是在應用層中并不實現真正的業務規則，而是根據實際的 use case 來協調領域層提供的能力，也可以說，應用層主要做的是編排工作。
另外，應用層還負責了事務這個比較重要的功能。
3、領域層
領域層是整個業務的核心層。我們一般會使用充血模型來建模實際的領域對象。
同時，由于業務的核心價值在于其運作模式，而不是具體的技術手段或實現方式。因此，領域層的編碼原則上不允許依賴其他外部對象。
4、基礎設施層
基礎設施層，是在技術上具體的實現細節，它為上面各層提供通用的技術能力。
比如我們使用了哪種數據庫，數據是怎么存儲的，有沒有用到緩存、消息隊列等，都是在這一層要實現的。
對于這四個層次的劃分，大家通常都沒有太多的異議。但是在層與層之間的依賴關系上，后續又衍生出了很多的改良版本。比如在 IDDD 一書中，就給出了下圖所示的分層架構：
這里最大的不同，就是將領域層放到了整個架構的最下面，也即領域層之下就不再有任何的其他依賴。這么做是沒有問題的，但是最上面的基礎設施層看起來卻怪怪的。
在實際開發中，領域層的領域服務往往需要訪問持久化組件，以及基礎設施層中的其他組件，而對于持久化組件來說，不可避免地需要依賴領域層的實體對象。如此一來，領域層和基礎設施層，就產生了雙向依賴關系。
實際的解決方式，就是讓領域層和基礎設施層 都依賴一個統一的抽象，比如對于模型的持久化有 Repository 接口，對其他外部資源的訪問也可以通過接口的形式來解耦合。但是 Repository 接口跟其他接口 又有些不太一樣，Repository 因為需要參與到實體的整個生命周期中，所以在很多時候 Repository 都被看作是領域層中的一員。而對基礎設施層中其他組件的抽象，是不適合定義到領域層的。
?? DDD代碼模型
結合上面的描述，這個時候再來看代碼的組織形式，就比較清晰了。默認情況下，一個上下文對應了一個服務，我們這里以包含單個上下文的情況為例，給出如下的代碼目錄結構：
對上面的代碼結構做一個簡短的說明：
• Application，對應到架構里的應用層，其內可能包含一些 assembler 和 DTO，assembler 主要用于將領域對象轉換成返回需要的數據格式，這些數據格式以DTO的形式進行定義，這些DTO沒有任何的業務邏輯，就是單純的數據對象。
• domAIn，對應的是領域層，倉儲的接口也是放在這一層的。
• handler，對應的是架構里的用戶接口層，但其本質上還是屬于基礎設施層的一部分，這里單獨提出來也僅僅是為了凸顯它的重要性。在這一層，只可以直接訪問應用層。
• infra，對應的是基礎設施層，根據對不同資源的繼承需求，可以在 infra 下繼續分包。
• interfaces，是對基礎設施層中除持久化以外的中間件的抽象，也即我們在這里定義訪問中間件的接口，具體的實現還是放在基礎設施層。這里將接口單獨放到一個包中，為的是避免在領域層與應用層對基礎設施層的直接依賴，如此就通過依賴反轉解耦了具體的技術細節。
至此，我們就明確了代碼的分層組織結構，以及彼此之間的依賴關系。
我們在文章開頭提到的第二個問題是上下文的集成，在實際工作中，相信大家都會使用到微服務，這樣一來，如何集成就成為我們必須要考慮的問題。
02? 與其他上下文集成
上下文的集成無外乎兩種方式， 一種是通過RPC進行集成，另一種是通過領域事件進行集成。
通過領域事件集成，也就是領域事件的發送和消費，這個我們在前面的文章中已經做了比較詳細的介紹，這里不再贅述。
接下來主要說說通過 RPC 進行集成。
?? 開放主機與發布語言
我們先來看一個在 DDD 中，經常用來表示集成方式的示例圖：
其中，被集成方（A上下文，U 是 Upstream 的縮寫）采用了開放主機和發布語言的方式，而集成方（B上下文，D 是 Downstream 的縮寫）則使用了防腐層。幾個縮寫的含義如下：
• OHS(Open Host Service)：開放主機服務，即定義一種協議，子系統可以通過該協議來訪問你的服務。
• PL(Published Language)：發布語言，通常跟 OHS 一起使用，用于定義開放主機的協議。
• ACL(Anticorruption Layer)：防腐層，一個上下文通過一些適配和轉換，來跟另一上下文交互。
我們平時大多數時候的開發工作，都是跟 Grpc/Kitex 等 RPC 框架打交道的，不同的框架在設計之初都會定義一份協議，只有符合協議要求的請求 才能被正確地識別和處理。比如 Grpc 使用 HTTP2 作為傳輸協議，而 Kitex 則主要使用自定義的 TTHeader 協議。
這些框架在使用上，一個共同特點就是需要通過 IDL(Interface description language) 來定義服務可以提供的能力。IDL 中可以定義多個接口，每個接口都有一個方法名，同時需要指定傳遞什么參數，返回什么數據。這樣的一份 IDL 就可以認為是我們為系統定義的發布語言。
還是以前面多次提到的商品服務為例，商品服務作為上下文集成中的被集成方，通過 thrift 定義了其可以提供的服務，比如下面是對 GetProductDetail 接口的定義：
所以，如果我們是一個服務的提供方，只要我們使用 Grpc/Kitex，那么就可以認為我們是使用 OSH 和 PL 方式來進行集成的。
?? 防腐層
防腐層一般用在下游上下文中，可以用來隔絕上游上下文中可能發生的變化。
在上面的例子中，商品服務提供了一個 GetProductDetail 接口，用以返回關于 Product 的全量信息。但是對于其他集成方來說，可能只是想拿到產品的很少一部分信息，比如在訂單服務中要展示訂單的詳情，而詳情只需要產品的圖片和名稱即可。
可以看到，作為服務的提供方，其具有追求普適性和靈活性的特點，而服務的調用方，在使用時卻想要能夠集中滿足特定需求的接口。
這種張力是導致在邊界上出現問題的主要原因，是無法避免的，但是卻是可以解決的，應對的方法就是使用防腐層。
從圖中可以看出，Subsystem A 和 Subsystem B 的調用關系并不是直接產生的，都要通過中間的一個ACL，ACL 除了負責執行具體的技術性調用，還將 A 和 B 的領域模型隔離開來，并承擔了彼此模型之間的翻譯轉換功能。
除此以外，還可以在 ACL 做緩存、兜底、開關等功能。
對于集成方來說，一般采用獨立接口的形式，接口的定義放在 interfaces 中，上面這個例子就可以這樣定義：
因為實現是跟具體的技術相關的，所以實現需要放到基礎設施層。整體的目錄層級如下：
具體的實現可以參考下面的代碼，簡單來說就是將通過 RPC 獲取到的上游模型，轉換為自己領域內的模型：
在傳統意義的防腐層實現中，會有一個適配器和一個對應的翻譯器，其中適配器的作用是適配對其他上下文的調用，而翻譯器就是將調用的結果轉換成本地上下文中的元素。
在這里，我們為了保持代碼的簡單，沒有特意聲明這樣兩個對象，rpc的方法在這里起到了適配器的作用，至于翻譯器，我們只是簡單的提出了一個方法，在方法名上做了特殊的前綴修飾。
最后，ProductRpcClient 會作為 ProductClient 的實現類，最終被注入到服務中。
03? CQRS 簡單實現
我們在看一些資料時，可能會看到有的地方叫CQS有的又叫CQRS。CQS 和 CQRS 都表示命令與查詢的分離，本質上沒有太大的區別。
CQS 是在《面向對象軟件架構》一書中提出來的概念，作者 Bertrand Meyer 認為，一個方法原則上不應該既修改數據又返回數據，所以就有了兩類方法：
1、查詢：返回數據，但不修改數據，不會產生副作用；
2、命令：修改數據，但不返回數據，存在副作用。
CQRS 是對 CQS 概念的升華，因為查詢端只返回數據，完全不修改數據，所以我們所有的查詢不需要走領域實體，甚至沒必要使用 ORM 框架，總之，我們可以通過各種手段來提升查詢的效率。
關于CQS與CQRS的更多信息，可以參考這篇文章，和這篇。
下圖是在各種技術文章中你會經?？吹降囊粋€非常典型的 CQRS 架構示例：
圖中左側部分代表的是對 Command 的處理，右側是對 Query 的執行。很明顯的一個區別是，在 Query 中不再強制必須走領域模型，而是在應用層可以直接訪問基礎設施層。
在實際開發中，對 Query 的處理其實是比較靈活的，其目的無外乎是提高查詢的效率，另一方面也可以保證領域模型職責的單一。通常在查詢相對簡單的時候會復用領域模型，在稍微復雜時，會直接訪問底層的數據模型，如果查詢變得更加復雜，會將數據的存儲也獨立出來。
下面我們就依次說說這幾種情況要如何處理。
?? 復用領域模型
這種是最簡單的情況，對應的讀模型就是領域模型，要查詢的數據基本上都是模型里的屬性。
比如，我們有一個庫存的聚合根：
展示的數據如下：
這個時候，就可以通過 assembler 直接轉成對應的 view：
因為聚合根和倉儲是一一對應的，所以，在應用服務中直接通過 Repository 獲取領域模型即可：
?? 使用數據模型
在分頁查詢，或者是需要多個實體聚合查詢的場景，如果直接通過 Repository 獲取領域模型再組裝，可能會產生很多無關查詢，影響效率。
這個時候，可以根據要展示的數據直接使用數據模型，或者通過 sql 只獲取指定的某幾個字段。
比如，我們有 Product 和 Category 兩個聚合根，它們都包含了大量的屬性和業務邏輯，但是我們要展示的數據比較簡單：
這個時候就可以通過直接 sql 的形式來繞過領域模型：
?? 使用獨立的讀模型
這種情況下，一般對應的查詢場景都比較豐富，通常都會有一個獨立的查詢服務，各種數據在聚合處理之后統一放到查詢服務中。
如下所示，訂單在創建后，會使用 EventPublisher 來發布相應的事件：
在訂單查詢服務中，會對訂單創建這個事件進行監聽，當收到對應的消息時，會將訂單信息存儲到ES里。
如此一來，訂單數據就同時存在于 MySQL 以及 ES 中。而在查詢的時候會只通過 ES。
04? 結語
在這篇文章中，我們介紹了實踐領域驅動設計的時候應該如何組織代碼結構、如何進行上下文的集成，以及在復雜查詢場景中使用CQRS。這些內容我同樣是用腦圖的形式為你總結：
希望通過今天的講解，你能夠更游刃有余地應對開發中遇到的各種問題。但總地來說，DDD只是一種思想，所謂的分層架構也并不是事實上的標準，在實際應用時，還要結合自身的理解，可以適當地去創新或進行改進。
到目前為止，關于領域驅動設計的所有內容就都已經介紹完了。在下一篇文章中，我們會結合一個虛構的商城系統，帶你實戰領域驅動設計。
【技術專家】
于振
現于某大型互聯網公司，負責架構工作
曾就職于美團、快手等一線互聯網公司
