DDD
DDD(Domain Driven Design,领域驱动设计)作为一种软件开发方法,它可以帮助我们设计高质量的软件模型。在正确实现的情况下,我们通过DDD完成的设计恰恰就是软件的工作方式。
UL(Ubiquitous Language,通用语言)是团队共享的语言,是DDD中最具威力的特性之一。不管你在团队中的角色如何,只要你是团队的一员,你都将使用UL。由于UL的重要性,所以需要让每个概念在各自的上下文中是清晰无歧义的,于是DDD在战略设计上提出了模式BC(Bounded Context,限界上下文)。UL和BC同时构成了DDD的两大支柱,并且它们是相辅相成的,即UL都有其确定的上下文含义,而BC中的每个概念都有唯一的含义。
一个业务领域划分成若干个BC,它们之间通过Context Map进行集成。BC是一个显式的边界,领域模型便存在于这个边界之内。领域模型是关于某个特定业务领域的软件模型。通常,领域模型通过对象模型来实现,这些对象同时包含了数据和行为,并且表达了准确的业务含义。
从广义上来讲,领域即是一个组织所做的事情以及其中所包含的一切,表示整个业务系统。由于“领域模型”包含了“领域”这个词,我们可能会认为应该为整个业务系统创建一个单一的、内聚的和全功能式的模型。然而,这并不是我们使用DDD的目标。正好相反,领域模型存在于BC内。
在微服务架构实践中,人们大量地使用了DDD中的概念和技术:
- 微服务中应该首先建立UL,然后再讨论领域模型。
- 一个微服务最大不要超过一个BC,否则微服务内会存在有歧义的领域概念。
- 一个微服务最小不要小于一个聚合,否则会引入分布式事务的复杂度。
- 微服务的划分过程类似于BC的划分过程,每个微服务都有一个领域模型。
- 微服务间的集成可以通过Context Map来完成,比如ACL(Anticorruption Layer,防腐层)。
- 微服务间最好采用Domain Event(领域事件)来进行交互,使得微服务可以保持松耦合。
分层架构
分层架构的一个重要原则是每层只能与位于其下方的层发生耦合。分层架构可以简单分为两种,即严格分层架构和松散分层架构。在严格分层架构中,某层只能与位于其直接下方的层发生耦合,而在松散分层架构中,则允许某层与它的任意下方层发生耦合。
分层架构的好处是显而易见的。首先,由于层间松散的耦合关系,使得我们可以专注于本层的设计,而不必关心其他层的设计,也不必担心自己的设计会影响其它层,对提高软件质量大有裨益。其次,分层架构使得程序结构清晰,升级和维护都变得十分容易,更改某层的具体实现代码,只要本层的接口保持稳定,其他层可以不必修改。即使本层的接口发生变化,也只影响相邻的上层,修改工作量小且错误可以控制,不会带来意外的风险。
要保持程序分层架构的优点,就必须坚持层间的松散耦合关系。设计程序时,应先划分出可能的层次,以及此层次提供的接口和需要的接口。设计某层时,应尽量保持层间的隔离,仅使用下层提供的接口。
关于分层架构的优点,Martin Fowler在《Patterns of Enterprise Application Architecture》一书中给出了答案:
- 开发人员可以只关注整个结构中的某一层。
- 可以很容易的用新的实现来替换原有层次的实现。
- 可以降低层与层之间的依赖。
- 有利于标准化。
- 利于各层逻辑的复用。
“金无足赤,人无完人”,分层架构也不可避免具有一些缺陷:
- 降低了系统的性能。这是显然的,因为增加了中间层,不过可以通过缓存机制来改善。
- 可能会导致级联的修改。这种修改尤其体现在自上而下的方向,不过可以通过依赖倒置来改善。
六边形架构
六边形架构或六角形架构是Alistair Cockburn在2005年提出,解决了传统的分层架构所带来的问题,实际上它也是一种分层架构,只不过不是上下或左右,而是变成了内部和外部
六边形架构又称为端口-适配器,这个名字更容器理解。六边形架构将系统分为内部(内部六边形)和外部,内部代表了应用的业务逻辑,外部代表应用的驱动逻辑、基础设施或其他应用。内部通过端口和外部系统通信,端口代表了一定协议,以API呈现。一个端口可能对应多个外部系统,不同的外部系统需要使用不同的适配器,适配器负责对协议进行转换。这样就使得应用程序能够以一致的方式被用户、程序、自动化测试、批处理脚本所驱动,并且,可以在与实际运行的设备和数据库相隔离的情况下开发和测试。
六边形架构解决了什么问题
传统的分层架构具有广泛的应用,例如经典的三层架构,把系统分为表示层、业务逻辑层、数据访问层。在Martin Fowler的《企业应用架构模式》一书中做过深入阐述,本书04年出版,时至今日分层架构仍然是常用的设计方法,分层架构可以降低耦合、提高复用、分而治之,但同时也还是存在一些问题:
- 分层不清晰、相互依赖严重,系统无法方便地进行自动化测试。
- 另外应用程序之间的相互驱动变得很困难,有时甚至不可能的
- 传统的分层架构是一维的结构,有时应用不光是上下的依赖,可能是多维的依赖,这时一维的结构就无法适应了。
优势
不论用户端交互问题还是服务端数据库编程问题,其同源原因就是在设计和实现过程中出现的业务逻辑混淆,以及与外部实体之间的交互关系。我们要关注的非对称性不是应用的"左边"和"右边",而是它的"内部"和"外部",该属于"内部"的代码就不要泄露到"外部"去,其基础理论还是那些基本的设计原则。
六边形架构的核心理念是:应用通过"端口"跟外部进行交互的。"端口"让人联想到操作系统的端口,任何符合协议的设备都可以被插到相应的端口上。端口的协议是为了两个设备之间能够进行通信而设计的,位于OSI 7层协议模型中的传输层。
对应用来说,API就是协议。对于每一个外部设备,都有对应的适配器把API转换成自己所需要的信号,反之亦然。用户图形界面就是一个很好的例子,它是把用户操作映射到端口API的适配器,还有其它的例子如自动测试套件,批处理驱动器,以及任何需要跨应用程序交互的代码。
对于应用的数据处理层面,应用通过与外部实体交互得到数据,这里用到的协议一般指数据库协议。从应用角度来看,把SQL数据库迁移到普通的文件或者其它类型的数据库,API仍然保持不变。适应于同一个端口的适配器还包括SQL适配器,文件适配器,以及更重要的数据库mock,它可以是驻存在内存里的数据库,不一定是真实的数据库。
很多应用都只有两个端口:用户端端口和数据库端端口。这种情况看起来是对称的,很自然地就会用单维度多层次的架构来构建它。在开发应用程序时,就是我们经常看到的三层、四层或五层架构。这种架构有两个问题:
- 很容易跨越层间的边界,把业务逻辑渗透到其它层中去。
- 有的应用可能不止需要两个端口,所以不能用单维度架构来构建。
这就是六边形架构提出的原因,它着重解决对称性问题,应用通过端口与外部进行交互,而外部的实体也可以用同样的方式来处理。六边形架构强调以下两点:
首先,通过"内外"的不对称性以及端口的特点,摆脱单维度多层次架构的束缚。可以定义不同数量的端口,2个,3个或者4个,这里说的六边形不限于只有六个边, 可以根据需要加入更多的端口和适配器,"六边形架构"只是视觉上的一种叫法。
其次,关注整体架构的结果导向,一个端口对应一个或一组有目的交互行为。但一个端口一般会有多个适配器,可以是无人应答机,语音留言机,按键电话,用户图形界面,测试套件,批处理驱动器,HTTP接口,程序之间的接口,mock的数据库,或者真实的数据库。
从应用层面来看,这一架构的目的是将注意力聚焦在内外非对称性上,让外部的实体从应用视角来看都是一样的。
关注的点
关注点
对于分层架构中层次的界定,Martin Fowler给出了一个判定的方法,就是如果把表示层换成其他实现,如果和原来的表示层有重复实现的内容,那么这部分内容就应该放到业务逻辑层。那么如何让开发人员在系统设计过程中始终保持这种视角,传统的分层架构是难以做到的。六边形架构有一个明确的关注点,从一开始就强调把重心放在业务逻辑上,外部的驱动逻辑或被驱动逻辑存在可变性、可替换性,依赖具体技术细节。而业务逻辑相对更加稳定,体现应用的核心价值,需要被详尽的测试。
外部可替换
一个端口对应多个适配器,是对一类外部系统的归纳,它体现了对外部的抽象。应用通过端口为外界提供服务,这些端口需要被良好的设计和测试。内部不关心外部如何使用端口,从一开始就要假定外部使用者是可替换的。六边形的六并没有实质意义,只是为了留足够的空间放置端口和适配器,一般端口数不会超过4个。适配器可以分为2类,“主”、“从”适配器,也可称为“驱动者”和“被驱动者”。
自动测试
在六边形架构中,自动化测试和用户具有同等的地位,在实现用户界面的同时就需要考虑自动化测试。它们对应相同的端口。六边形架构不仅让自动化测试这件事情成为设计第一要素,同时自动化测试也保证应用逻辑不会泄露到用户界面,在技术上保证了层次的分界。
依赖倒置
六边形架构必须遵循如下规则:内部相关的代码不能泄露到外部。所谓的泄露是指不能出现内部依赖外部的情况,只能外部依赖内部,这样才能保证外部是可以替换的。对于驱动者适配器,就是外部依赖内部的。但是对于被驱动者适配器,实际是内部依赖外部,这时需要使用依赖倒置,由驱动者适配器将被驱动者适配器注入到应用内部,这时端口的定义在应用内部,但是实现是由适配器实现。
CQRS架构
CQRS本身只是一个读写分离的思想,全称是:Command Query Responsibility Segregation,即命令查询职责分离。一个命令表示一种意图,表示命令系统做什么修改,命令的执行结果通常不需要返回;一个查询表示向系统查询数据并返回。另外一个重要的概念就是事件,事件表示领域中的聚合根的状态发生变化后产生的事件,基本对应DDD中的领域事件;
CQRS架构的核心出发点是将整个系统的架构分割为读和写两部分,从而方便我们对读写两端进行分开优化;
CQRS架构的一致性模型为最终一致性。
采用CQRS架构的一个前提是,你的系统要接受系统使用者查询到的数据可能不是最新的,而是有几个毫秒的延迟。之所以会有这个前提,是因为CQRS架构考虑到,作为一个多用户同时访问的互联网应用,当在高并发修改数据的情况下,比如秒杀、12306购票等场景,用户UI上看到的数据总是旧的。比如你秒杀时提交订单前看到库存还大于0,但是当你提交订单时,系统提示你宝贝卖完了。这个就说明,在这种高并发修改同一资源的情况下,任何人看到的数据总是Stale的,即旧的。
实现方式
1.最常见的CQRS架构是数据库的读写分离;
2.底层存储不分离,上层逻辑代码分离;
3.各自分离,底层存储分离,上层逻辑代码分离。
Q端的数据,由C端采用Event Sourcing(简称 ES)模式技术进行同步,所有 C 端的最新数据全部用 Domain Event 表达即可,而要查询显示用的数据,则从 Q 端的 ReadDB(关系型数据库)查询即可。
同步方式有两种:同步或异步,如果需要 CQ 两端的强一致性,则需要用同步;如果能接受 CQ 两端数据的最终一致性,则可以使用异步。
CQRS架构的适用场景
- 应用的写模型和读模型差别比较大时
- 对系统的查询性能和写入性能分开进行优化时,尤其是读/写比非常高的系统,CQ分离是必须的。
- 当希望我们的系统同时满足高并发的写、高并发的读的时候;因为CQRS架构可以做到C端最大化的写,Q端非常方便的提供可扩展的读模型;
缺陷
- 数据有一定的延迟