首页
/ 探索领域驱动设计实践:从贫血模型到富模型的重构之旅

探索领域驱动设计实践:从贫血模型到富模型的重构之旅

2024-05-23 02:05:11作者:滑思眉Philip

项目介绍

欢迎来到“从贫血域模型转向丰富域模型的重构”项目。这是一个与Pluralsight课程配套的开源代码库,旨在帮助开发者了解和实施领域驱动设计(DDD)的精要,通过实际的代码重构过程,提升软件设计的质量和可维护性。

项目分为两个版本:“Before”和“Aftet”,前者展示了典型的贫血域模型,后者则是经过重构后的丰富域模型。你可以按照课程的指导逐步进行重构,或者直接探索重构后的结果。

项目技术分析

这个项目基于.NET 6框架,采用现代的开发实践和技术。它强调了业务逻辑与数据访问的分离,以及领域对象的活性化,使领域模型更加充实,更好地反映业务规则和状态变化。此外,还涉及数据库集成和配置,以确保应用程序的完整运行环境。

在“Before”分支中,你可以看到传统模式下,业务逻辑往往分散在服务层和dal层,而域实体仅作为数据容器。而在“After”分支中,业务逻辑被迁移到了领域实体和值对象内部,形成了更符合DDD原则的设计。

项目及技术应用场景

无论你是希望改进现有项目的架构,还是想学习如何将DDD理论应用于实践中,这个项目都是理想的学习资源。适合于:

  1. 需要提升软件架构质量,降低维护成本的团队。
  2. 对DDD感兴趣,但不确定如何起步的开发者。
  3. 想要加深对领域模型理解,特别是从贫血模型向富模型转变的实践者。

项目特点

  1. 实践导向:通过实际代码和重构步骤,提供了一个生动的学习体验。
  2. 清晰的版本对比:“Before”和“Aftet”两个阶段,让你直观地看到重构前后的差异。
  3. 易上手:提供了详细的运行指南,只需创建数据库并更新连接字符串即可运行示例应用。
  4. 面向最新技术:基于.NET 6,利用最新的语言特性和框架功能。
  5. 学习资源丰富:与在线课程紧密关联,课程详细讲解了整个重构过程。

借助此项目,你不仅能够了解到领域驱动设计的精髓,还能掌握如何在实际项目中运用这些原则,为你的软件开发带来质的飞跃。现在就加入这场重构之旅,开启你的领域驱动设计实践吧!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
505
42
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
332
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70