深入解析DDD实践:从建模到开发的技术指南
2025-06-07 04:55:03作者:戚魁泉Nursing
前言
领域驱动设计(DDD)作为现代软件架构设计的重要方法论,在复杂业务系统开发中发挥着越来越重要的作用。本文将基于一个咖啡店订单系统的实际案例,详细介绍如何从业务需求出发,通过事件风暴建立领域模型,并最终实现可落地的微服务架构。
建模与开发的核心原则
在完成前期的事件风暴和限界上下文划分后,我们需要将抽象的领域模型转化为具体的代码实现。这一过程需要遵循几个核心原则:
- 迭代增量开发:避免瀑布式开发,采用小步快跑的方式持续验证模型
- 实例化需求:通过具体业务场景驱动开发
- 测试驱动开发:确保模型实现与业务需求保持一致
- 端口适配器架构:保持领域核心与基础设施的解耦
实例化需求:从业务场景到可执行规范
业务场景描述
让我们从一个具体的咖啡店业务场景开始:
功能:在座位上点美式咖啡
场景:喝美式咖啡,留在店内
假设 顾客想点以下详细信息的咖啡
| 咖啡种类 | 数量 | 价格 |
| 美式咖啡 | 2 | 80 |
当 订单确认时
那么 总费用应该是160
这种Given-When-Then格式的场景描述具有以下优势:
- 业务人员和技术人员都能理解
- 不包含技术术语,纯粹的业务语言
- 可作为自动化测试的基础
- 是团队协作的"活文档"
场景到测试的转化
使用Cucumber框架可以将上述业务场景直接转化为可执行的测试用例。当首次运行测试时,框架会生成待实现的方法骨架:
Given("customer wants to order coffee with the following detail", (DataTable dataTable) -> {
// 待实现
});
When("the order is confirmed", () -> {
// 待实现
});
Then("the total fee should be {int}l", (Integer int1) -> {
// 待实现
});
测试驱动开发实现领域模型
实现测试步骤
基于生成的测试骨架,我们可以逐步实现领域模型:
public class OrderAmericanoSteps implements En {
CreateOrder cmd;
Order createdOrder;
public OrderAmericanoSteps() {
Given("customer wants to order coffee...", (DataTable dataTable) -> {
List<Map<String, String>> testData = dataTable.asMaps(String.class, String.class);
Map<String, String> sample = testData.get(0);
// 构建命令对象
List<OrderItem> items = new ArrayList<>();
items.add(new OrderItem(
sample.get("coffee"),
Integer.valueOf(sample.get("quantity")),
new BigDecimal(sample.get("price"))
));
cmd = new CreateOrder(new OrderId(1, OffsetDateTime.now()),
"0", OrderStatus.INITIAL, items);
});
When("the order is confirmed", () ->
createdOrder = Order.create(cmd));
Then("the total fee should be {int}l", (Integer int1) -> {
assertEquals(createdOrder.totalFee().longValue(), int1.longValue());
});
}
}
领域模型设计
在上述实现中,我们可以看到几个关键的领域对象:
- Order:聚合根,负责维护订单的一致性和完整性
- OrderItem:值对象,表示订单中的单项商品
- CreateOrder:命令对象,封装创建订单的意图和数据
- OrderStatus:枚举,表示订单生命周期状态
这种设计严格遵循了DDD的聚合设计原则,确保业务规则在聚合边界内得到维护。
微服务架构实现
端口适配器模式
在微服务实现层面,采用端口适配器模式(Port-Adapter)可以很好地分离领域核心与基础设施:
这种架构的核心优势在于:
- 领域逻辑不依赖任何具体技术实现
- 基础设施可以灵活替换
- 易于测试,可以mock外部依赖
- 符合单一职责原则
AWS技术栈实现
在咖啡店案例中,采用了以下AWS服务构建完整解决方案:
-
EventBridge:处理跨领域事件,实现松耦合的领域间通信
- 近实时事件传递
- 高可用性和可扩展性
- 内置重试和死信队列机制
-
DynamoDB:作为读写模型的持久化存储
- 灵活的数据模型适合领域模型的演进
- 高性能满足订单系统的吞吐需求
- 内置的流机制可以触发后续处理
-
Lambda:实现命令处理程序
- 无服务器架构降低运维成本
- 自动扩展应对流量波动
- 与EventBridge天然集成
读写模型分离
在持久层设计中,采用了CQRS模式分离读写模型:
-
写模型:优化领域行为,维护业务规则
- 面向聚合设计
- 保证强一致性
- 处理命令和事件
-
读模型:优化查询性能
- 面向展示需求
- 最终一致性
- 可以根据不同视图需求定制
实践建议
- 持续建模:开发过程中不断与领域专家沟通,调整模型
- 小步验证:每个迭代周期都交付可验证的价值
- 事件优先:从领域事件出发设计系统交互
- 基础设施后置:先关注领域逻辑,再考虑技术实现
- 监控领域事件:通过事件流分析业务运行状况
总结
通过这个咖啡店订单系统的完整案例,我们展示了如何将DDD的理论知识转化为实际可落地的解决方案。从业务场景出发,通过实例化需求建立团队共识,采用测试驱动的方式逐步实现领域模型,最后基于端口适配器模式构建灵活可扩展的微服务架构。这种端到端的实践方法可以有效地处理复杂业务系统的设计与开发挑战。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
560
3.81 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
373
436
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
650
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
772
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
148
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
196
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
267