领域驱动设计终极指南:DDDSample核心架构完整解析
🚀 领域驱动设计(Domain-Driven Design,简称DDD)是现代软件开发中最重要的架构思想之一。DDDSample项目作为官方示例,完美展示了如何在真实业务场景中应用DDD原则。本文将带你深入理解DDD的核心概念,掌握领域建模的黄金法则,并通过DDDSample项目学习如何构建可维护、可扩展的企业级应用。
什么是领域驱动设计?
领域驱动设计是一种软件开发方法,强调通过深入理解业务领域来指导软件设计。DDDSample项目以物流货运为业务场景,完整实现了从货物预订到运输跟踪的全流程业务逻辑。
DDD核心构建块深度解析
🔥 实体(Entities)与值对象(Value Objects)
在DDDSample中,Cargo(货物)是一个典型的实体,具有明确的身份标识(TrackingId)和完整的生命周期管理。货物从预订到交付,状态会经历多次转换,体现了实体的核心特征。
相比之下,Leg(航段)和Itinerary(行程)则是值对象的代表。它们没有身份标识,两个具有相同起点、终点和航程的航段在业务上是完全等价的。
📊 领域模型可视化
DDDSample核心领域模型,展示了货物、位置、航程等关键业务实体间的关系
🏗️ 聚合(Aggregates)设计
Cargo聚合是整个系统的核心聚合,Cargo作为聚合根,包含了Delivery、Itinerary、Leg等值对象。这种设计确保了业务规则的一致性,同时简化了数据访问的复杂性。
🎯 服务层设计策略
DDDSample中的服务分为两类:
- 领域服务:如RoutingService,封装了不适合在实体中实现的领域逻辑
- 应用服务:如BookingService,负责协调工作流和事务管理
DDD架构分层详解
领域层(Domain Layer)
位于架构核心,包含所有业务逻辑和领域模型。主要文件位于src/main/java/se/citerus/dddsample/domain/
应用层(Application Layer)
协调领域对象执行用例,包含应用服务和数据传输对象。参考BookingServiceImpl.java
基础设施层(Infrastructure Layer)
提供技术实现支持,包括持久化、外部系统集成等。实现代码在src/main/java/se/citerus/dddsample/infrastructure/
快速开始DDDSample项目
环境准备与启动
使用Maven构建项目:
./mvnw verify
启动应用程序:
./mvnw spring-boot:run
访问地址:http://localhost:8080/dddsample
DDD最佳实践总结
- 深入理解业务领域:通过与领域专家交流建立统一语言
- 合理划分聚合边界:确保聚合内强一致性,聚合间松耦合
- 优先使用值对象:减少复杂性,提高代码可维护性
- 分层架构设计:明确各层职责,保持领域层纯净
💡 领域驱动设计不仅是技术架构,更是一种思维方式。通过DDDSample项目的学习,你将掌握构建复杂业务系统的核心技能,提升软件设计的专业水平。
通过本文的学习,相信你已经对领域驱动设计有了全面深入的了解。DDDSample项目作为业界公认的DDD学习典范,为你的DDD实践之旅提供了绝佳的起点。
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
