DDD DCI和领域事件

Xdmword 2018-09-11

DDD是领域驱动设计(Domain-Driven Design )的简称,DDD是一种分析设计建模方法,它倡导统一语言,提出了实体和值对象 以及聚合根等概念,借助DDD我们能够在结构理清需求中领域模型。DDD专题。

DCI: Data数据模型, Context上下文或场景, Interactions交互行为是一种新的编程范式,由MVC发明人Trygve Reenskaug提出。 DCI架构是什么?

DCI的关键是:

1. 要让核心模型非常瘦.

2. 逻辑或行为应该放在角色这个类中

Event Sourcing是由Martin Fowler提出,是将业务领域精髓(尤其是最复杂的)与技术平台的复杂性实现脱钩的天作之合。为什么要用Event Sourcing?Domain Events – 救世主

下面我们将演示如何将上述三者在实践中结合在一起?

以机器人Robot这个需求为案例,下图是Robot描述,我们根据这种图通过DDD建模。

DDD DCI和领域事件

从上面这张图中,我们根据DDD的实体聚合根等定义,得出如下类图:

DDD DCI和领域事件

可见,Robot作为一个聚合集合的根实体,它有四个重要部分组成,这些组成部分与Robot形成一种高凝聚的组合关系。缺一不可。

有了这样的结构关系,我们还将细化方法行为,根据 对象的责任与职责,也就是职责驱动开发方法论,它提出一种角色职责的模型:roles-and-responsibilities ,见Object Design: Roles, Responsibilities, and Collaborations),什么是职责呢?职责就是那些knowing what; doing what; deciding what.

那么Robot如果作为一个智能机器人,它应该有哪些职责呢?

Robot的职责功能是能听,能看或能感觉,听 看 感觉这些都是其作为一个智能机器人角色的职责。

那么,下一步关键是,如何实现这些职责呢?是否是将这些职责设计作为Robot实体类的方法呢?如下:

DDD DCI和领域事件

这样设计以后,可能会导致Robot实体类非常臃肿,是一个庞大的对象,这有违背DCI要旨。

DCI认为要保持模型的精简,听 看 感觉这些行为是Robot作为一个智能机器人,不是普通机器人,这样一个特殊角色具备的职责,应此,应该将这些行为放入一个叫智能机器人的角色中。当在运行时需要的场景context时,我们将这个角色中的职责行为注入到精简的数据模型中,如下图:

DDD DCI和领域事件

这样的例子很多,一个人在家是父亲,在单位是经理,父亲和经理都是角色,是不是要将这些角色行为比如签字 烧菜这些和具体业务场景有关的职责放入“人”这个类中呢?显然不是。

又比如银行账户Account有三种角色:两个是设计角色 BankAccount银行账户 和FinancialAsset理财账户, 另外一个角色是技术角色,它又是EJB的实体Bean专门用来实现持久化保存。

DDD DCI和领域事件

那么如何将上面DCI设计或职责驱动落实为代码呢?特别是Robot实体类和角色智能机器人的行为如何在运行时场景结合呢?这非常类似桥模式:

public String hello(String id) {

Robot robot = robotRepository.find(id);

//将角色智能机器人IntelligentRole的行为注入到Robot数据对象中

IntelligentRole intelligentRobot = (IntelligentRole) roleAssigner.assign(robot, new IntelligentRobot());

//得到一个混和robot将具有听 看 感觉等能力行为

return "Hello, " + intelligentRobot.hear();

}

类似Account的实体持久化角色,, Robot也有一个保存自己到数据库的技术职责,Robot保存自己应该是首先由自己发出这样意愿,而不是被保存,是主动保存,其次保存数据库这个动作耗时,影响性能,因此,我们使用领域事件Domain Events来间接实现。

一个PublisherRole是保存事件发送者 Robot可以扮演这样一个角色发出保存事件。:

@Introduce("message")

public class PublisherRoleImp implements PublisherRole {

@Send("saveme")

public DomainMessage remember(Robot robot) {

return new DomainMessage(robot);

}

}

保存事件的接受方就是DDD中定义的仓储Respository:

@Component

@Introduce("modelCache")

public class RobotRepositoryInMEM implements RobotRepository {

.....

//保存事件的订阅者 真正实现数据库保存

@OnEvent("saveme")

public void save(Robot robot) {

memDB.put(robot.getId(), robot);

}

.....

}

那么 Robot在什么时候扮演事件发送者发出保存自己的命令呢?可以在任何时候,下面是一个context:

public void save(Robot robot) {

PublisherRole publisher = (PublisherRole) roleAssigner.assign(robot, new PublisherRoleImp());

publisher.remember(robot);

}

至此,我们通过机器人Robot案例展示了DDD DCI和事件模型等分析设计实现的过程,当然复杂项目将比这个过程更加复杂,需要敏捷迭代,精炼出符合客观规律的核心模型。

Robot 源码:GitHUB

以上Robot实现源代码下载:bot.zip Bot.rar是CQRS版本的Robot

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