一定要爱着点什么,恰似草木对光阴的钟情。
1、瀑布式
我们比较熟知的软件项目管理方法是瀑布。其基本流程是需求-> 设计->开发->测试。基本假设只要把每一个环节都做正确,那么终得到的结果也是正确的。瀑布开发有非常成功的案例,比如微软。
瀑布式开发较适合相对稳定的大型开发
瀑布式开发流程如下:
概念阶段 → 需求阶段 → 开发实现 → 功能测试 → 系统测试 → 内部体验- → 产品发布
简化后如下:
需求 → 设计 → 开发 → 测试
瀑布模式把每个环节都可以看做一个黑盒,每个员工只关注自己阶段的工作。这样做的好处是员工可以更加专注的做好自己的本职工作,坏处是沟通不到位,如果有员工离职后面就会很麻烦。同时前面出现的BUG远远大于后面BUG对软件的影响
2、敏捷式
国外的软件先行者们针对瀑布开发中暴露出来的问题进行了一系列的探索、思考和总结,终提出了Agile的概念,中文翻译为敏捷开发。敏捷开发有很多种方式,其中scrum是比较流行的一种
Scrum 的目标
Deliver the highest business value in the shorttest time
Scrum的目标是“交付最高的商业价值,通过尽量短的时间”。用英文表达可能更准确一些,中文的语义比较容易混淆。Scrum的目标并不是“在最短的时间内交付最高的商业价值”,它强调的不是最短的时间,而是价值。我们关注的是如何在交付最高价值的前提下花费更少的时间。
scrum(敏捷开发–迭代式开发):不要求每一个阶段的任务做的都是最完美的,而是明明知道还有很多不足的地方,却偏偏不去完善它,而是把主要功能先搭建起来为目的,以最短的时间, 最少的损失先完成一个“不完美的成果物”直至提交。然后再通过客户或用户的反馈信息,在这个“不完美的成果物”上逐步进行完善。
scrum由product owner(产品经理)、scrum master(项目经理)和team(研发团队)组成。
- 其中product owner负责整理user story(用户故事),定义其商业价值,对其进行排序,制定发布计划,对产品负责。
- scrum master 负责召开各种会议,协调项目,为研发团队服务。
- 研发团队则由不同技能的成员组成,通过紧密协同,完成每一次迭代的目标,交付产品。
3、DDD(领域驱动设计)*
软件开发不是一蹴而就的事情,我们不可能在不了解产品(或行业领域)的前提下进行软件开发,在开发前,通常需要进行大量的业务知识梳理,而后到达软件设计的层面,最后才是开发。而在业务知识梳理的过程中,我们必然会形成某个领域知识,根据领域知识来一步步驱动软件设计,就是领域驱动设计的基本概念。
设计领域模型的一般步骤:
- 根据需求建立一个初步的领域模型,识别出一些明显的领域概念以及它们的关联,关联可以暂时没有方向但需要有(1:1,1:N,M:N)这些关系;可以用文字精确的没有歧义的描述出每个领域概念的涵义以及包含的主要信息;
- 分析主要的软件应用程序功能,识别出主要的应用层的类;这样有助于及早发现哪些是应用层的职责,哪些是领域层的职责;
- 进一步分析领域模型,识别出哪些是实体,哪些是值对象,哪些是领域服务
- 分析关联,通过对业务的更深入分析以及各种软件设计原则及性能方面的权衡,明确关联的方向或者去掉一些不需要的关联;
- 找出聚合边界及聚合根,这是一件很有难度的事情;因为你在分析的过程中往往会碰到很多模棱两可的难以清晰判断的选择问题,所以,需要我们平时一些分析经验的积累才能找出正确的聚合根;
- 为聚合根配备仓储,一般情况下是为一个聚合分配一个仓储,此时只要设计好仓储的接口即可;
- 走查场景,确定我们设计的领域模型能够有效地解决业务需求;
- 考虑如何创建领域实体或值对象,是通过工厂还是直接通过构造函数;
- 停下来重构模型。寻找模型中觉得有些疑问或者是蹩脚的地方,比如思考一些对象应该通过关联导航得到还是应该从仓储获取?聚合设计的是否正确?考虑模型的性能怎样,等等。
领域建模是一个不断重构,持续完善模型的过程,大家会在讨论中将变化的部分反映到模型中,从而使模型不断细化并朝正确的方向走。领域建模是领域专家、设计人员、开发人员之间沟通交流的过程,是大家工作和思考问题的基础。
领域驱动基础概念
关联的设计
关联本身不是一个模式,但它在领域建模的过程中非常重要,所以需要在探讨各种模式之前,先讨论一下对象之间的关联该如何设计。我觉得对象的关联的设计可以遵循如下的一些原则:
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- 关联尽量少,对象之间的复杂的关联容易形成对象的关系网,这样对于我们理解和维护单个对象很不利,同时也很难划分对象与对象之间的边界;另外,同时减少关联有助于简化对象之间的遍历;
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- 对多的关联也许在业务上是很自然的,通常我们会用一个集合来表示1对多的关系。但我们往往也需要考虑到性能问题,尤其是当集合内元素非常多的时候,此时往往需要通过单独查询来获取关联的集合信息;
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- 关联尽量保持单向的关联;
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- 在建立关联时,我们需要深入去挖掘是否存在关联的限制条件,如果存在,那么最好把这个限制条件加到这个关联上;往往这样的限制条件能将关联化繁为简,即可以将“多对多”简化为“1对多”,或将“1对多”简化为“1对1”;
实体(Entity):
实体就是领域中需要唯一标识的领域概念。因为我们有时需要区分是哪个实体。有两个实体,如果唯一标识不一样,那么即便实体的其他所有属性都一样,我们也认为他们两个不同的实体;因为实体有生命周期,实体从被创建后可能会被持久化到数据库,然后某个时候又会被取出来。所以,如果我们不为实体定义一种可以唯一区分的标识,那我们就无法区分到底是这个实体还是那个实体。另外,不应该给实体定义太多的属性或行为,而应该寻找关联,发现其他一些实体或值对象,将属性或行为转移到其他关联的实体或值对象上。比如Customer实体,他有一些地址信息,由于地址信息是一个完整的有业务含义的概念,所以,我们可以定义一个Address对象,然后把Customer的地址相关的信息转移到Address对象上。如果没有Address对象,而把这些地址信息直接放在Customer对象上,并且如果对于一些其他的类似Address的信息也都直接放在Customer上,会导致Customer对象很混乱,结构不清晰,最终导致它难以维护和理解。
值对象(Value Object):
在领域中,并不是每一个事物都必须有一个唯一标识,也就是说我们不关心对象是哪个,而只关心对象是什么。就以上面的地址对象Address为例,如果有两个Customer的地址信息是一样的,我们就会认为这两个Customer的地址是同一个。也就是说只要地址信息一样,我们就认为是同一个地址。用程序的方式来表达就是,如果两个对象的所有的属性的值都相同,我们会认为它们是同一个对象的话,那么我们就可以把这种对象设计为值对象。因此,值对象没有唯一标识,这是它和实体的最大不同。另外值对象在判断是否是同一个对象时是通过它们的所有属性是否相同,如果相同则认为是同一个值对象;而我们在区分是否是同一个实体时,只看实体的唯一标识是否相同,而不管实体的属性是否相同;值对象另外一个明显的特征是不可变,即所有属性都是只读的。因为属性是只读的,所以可以被安全的共享;当共享值对象时,一般有复制和共享两种做法,具体采用哪种做法还要根据实际情况而定;另外,我们应该给值对象设计的尽量简单,不要让它引用很多其他的对象,因为他只是一个值,就像int a = 3; 那么”3”就是一个我们传统意义上所说的值,而值对象其实也可以和这里的”3”一样理解,也是一个值,只不过是用对象来表示。所以,当我们在C#语言中比较两个值对象是否相等时,会重写GetHashCode和Equals这两个方法,目的就是为了比较对象的值;值对象虽然是只读的,但是可以被整个替换掉。就像你把a的值修改为”4”(a = 4;)一样,直接把”3”这个值替换为”4”了。值对象也是一样,当你要修改Customer的Address对象引用时,不是通过Customer.Address.Street这样的方式来实现,因为值对象是只读的,它是一个完整的不可分割的整体。我们可以这样做:Customer.Address = new Address(…);
领域服务(Domain Service):
领域中的一些概念不太适合建模为对象,即归类到实体对象或值对象,因为它们本质上就是一些操作,一些动作,而不是事物。这些操作或动作往往会涉及到多个领域对象,并且需要协调这些领域对象共同完成这个操作或动作。如果强行将这些操作职责分配给任何一个对象,则被分配的对象就是承担一些不该承担的职责,从而会导致对象的职责不明确很混乱。但是基于类的面向对象语言规定任何属性或行为都必须放在对象里面。所以我们需要寻找一种新的模式来表示这种跨多个对象的操作,DDD认为服务是一个很自然的范式用来对应这种跨多个对象的操作,所以就有了领域服务这个模式。和领域对象不同,领域服务是以动词开头来命名的,比如资金转帐服务可以命名为MoneyTransferService。当然,你也可以把服务理解为一个对象,但这和一般意义上的对象有些区别。因为一般的领域对象都是有状态和行为的,而领域服务没有状态只有行为。需要强调的是领域服务是无状态的,它存在的意义就是协调领域对象共同完成某个操作,所有的状态还是都保存在相应的领域对象中。我觉得模型(实体)与服务(场景)是对领域的一种划分,模型关注领域的个体行为,场景关注领域的群体行为,模型关注领域的静态结构,场景关注领域的动态功能。这也符合了现实中出现的各种现象,有动有静,有独立有协作。
领域服务还有一个很重要的功能就是可以避免领域逻辑泄露到应用层。因为如果没有领域服务,那么应用层会直接调用领域对象完成本该是属于领域服务该做的操作,这样一来,领域层可能会把一部分领域知识泄露到应用层。因为应用层需要了解每个领域对象的业务功能,具有哪些信息,以及它可能会与哪些其他领域对象交互,怎么交互等一系列领域知识。因此,引入领域服务可以有效的防止领域层的逻辑泄露到应用层。对于应用层来说,从可理解的角度来讲,通过调用领域服务提供的简单易懂但意义明确的接口肯定也要比直接操纵领域对象容易的多。这里似乎也看到了领域服务具有Fa?ade的功能,呵呵。
说到领域服务,还需要提一下软件中一般有三种服务:应用层服务、领域服务、基础服务。
比如应用层有一个资金转帐的服务,该服务主要做以下事情:
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- 获取输入(如一个XML请求);
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- 发送消息给领域层服务,要求其实现转帐的业务逻辑;
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- 领域层服务处理成功,则调用基础层服务发送Email通知。
领域层的服务做以下事情:
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- 获取源帐号和目标帐号,分别通知源帐号和目标帐号进行扣除金额和增加金额的操作;
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- 提供返回结果给应用层。
基础层服务做以下事情:
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- 按照应用层的请求,发送Email通知;
所以,从上面的例子中可以清晰的看出,每种服务的职责。
聚合及聚合根(Aggregate,Aggregate Root):
聚合,它通过定义对象之间清晰的所属关系和边界来实现领域模型的内聚,并避免了错综复杂的难以维护的对象关系网的形成。聚合定义了一组具有内聚关系的相关对象的集合,我们把聚合看作是一个修改数据的单元。
聚合有以下一些特点:
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- 每个聚合有一个根和一个边界,边界定义了一个聚合内部有哪些实体或值对象,根是聚合内的某个实体;
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- 聚合内部的对象之间可以相互引用,但是聚合外部如果要访问聚合内部的对象时,必须通过聚合根开始导航,绝对不能绕过聚合根直接访问聚合内的对象,也就是说聚合根是外部可以保持对它的引用的唯一元素;
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- 聚合内除根以外的其他实体的唯一标识都是本地标识,也就是只要在聚合内部保持唯一即可,因为它们总是从属于这个聚合的;
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- 聚合根负责与外部其他对象打交道并维护自己内部的业务规则;
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- 基于聚合的以上概念,我们可以推论出从数据库查询时的单元也是以聚合为一个单元,也就是说我们不能直接查询聚合内部的某个非根的对象;
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- 聚合内部的对象可以保持对其他聚合根的引用;
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- 删除一个聚合根时必须同时删除该聚合内的所有相关对象,因为他们都同属于一个聚合,是一个完整的概念。
关于如何识别聚合以及聚合根的问题:
我觉得我们可以先从业务的角度深入思考,然后慢慢分析出有哪些对象是:
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- 有独立存在的意义,即它是不依赖于其他对象的存在它才有意义的;
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- 可以被独立访问的,还是必须通过某个其他对象导航得到的。
如何识别聚合?
我觉得这个需要从业务的角度深入分析哪些对象它们的关系是内聚的,即我们会把他们看成是一个整体来考虑的;然后这些对象我们就可以把它们放在一个聚合内。所谓关系是内聚的,是指这些对象之间必须保持一个固定规则,固定规则是指在数据变化时必须保持不变的一致性规则。当我们在修改一个聚合时,我们必须在事务级别确保整个聚合内的所有对象满足这个固定规则。作为一条建议,聚合尽量不要太大,否则即便能够做到在事务级别保持聚合的业务规则完整性,也可能会带来一定的性能问题。有分析报告显示,通常在大部分领域模型中,有70%的聚合通常只有一个实体,即聚合根,该实体内部没有包含其他实体,只包含一些值对象;另外30%的聚合中,基本上也只包含两到三个实体。这意味着大部分的聚合都只是一个实体,该实体同时也是聚合根。
如何识别聚合根?
如果一个聚合只有一个实体,那么这个实体就是聚合根;如果有多个实体,那么我们可以思考聚合内哪个对象有独立存在的意义并且可以和外部直接进行交互。
工厂(Factory):
DDD中的工厂也是一种体现封装思想的模式。DDD中引入工厂模式的原因是:有时创建一个领域对象是一件比较复杂的事情,不仅仅是简单的new操作。正如对象封装了内部实现一样(我们无需知道对象的内部实现就可以使用对象的行为),工厂则是用来封装创建一个复杂对象尤其是聚合时所需的知识,工厂的作用是将创建对象的细节隐藏起来。客户传递给工厂一些简单的参数,然后工厂可以在内部创建出一个复杂的领域对象然后返回给客户。领域模型中其他元素都不适合做这个事情,所以需要引入这个新的模式 —— 工厂。工厂在创建一个复杂的领域对象时,通常会知道该满足什么业务规则(它知道先怎样实例化一个对象,然后在对这个对象做哪些初始化操作,这些知识就是创建对象的细节),如果传递进来的参数符合创建对象的业务规则,则可以顺利创建相应的对象;但是如果由于参数无效等原因不能创建出期望的对象时,应该抛出一个异常,以确保不会创建出一个错误的对象。当然我们也并不总是需要通过工厂来创建对象,事实上大部分情况下领域对象的创建都不会太复杂,所以我们只需要简单的使用构造函数创建对象就可以了
隐藏创建对象的好处是显而易见的,这样可以不会让领域层的业务逻辑泄露到应用层,同时也减轻了应用层的负担,它只需要简单的调用领域工厂创建出期望的对象即可。
仓储(Repository):
- 1)仓储被设计出来的目的是基于这个原因:领域模型中的对象自从被创建出来后不会一直留在内存中活动的,当它不活动时会被持久化到数据库中,然后当需要的时候我们会重建该对象;重建对象就是根据数据库中已存储的对象的状态重新创建对象的过程;所以,可见重建对象是一个和数据库打交道的过程。从更广义的角度来理解,我们经常会像集合一样从某个类似集合的地方根据某个条件获取一个或一些对象,往集合中添加对象或移除对象。也就是说,我们需要提供一种机制,可以提供类似集合的接口来帮助我们管理对象。仓储就是基于这样的思想被设计出来的。
- 2)仓储里面存放的对象一定是聚合,原因是之前提到的领域模型中是以聚合的概念去划分边界的;聚合是我们更新对象的一个边界,事实上我们把整个聚合看成是一个整体概念,要么一起被取出来,要么一起被删除。我们永远不会单独对某个聚合内的子对象进行单独查询或做更新操作。因此,我们只对聚合设计仓储。
- 3)仓储还有一个重要的特征就是分为仓储定义部分和仓储实现部分,在领域模型中我们定义仓储的接口,而在基础设施层实现具体的仓储。这样做的原因是:由于仓储背后的实现都是在和数据库打交道,但是我们又不希望客户(如应用层)把重点放在如何从数据库获取数据的问题上,因为这样做会导致客户(应用层)代码很混乱,很可能会因此而忽略了领域模型的存在。所以我们需要提供一个简单明了的接口,供客户使用,确保客户能以最简单的方式获取领域对象,从而可以让它专心的不会被什么数据访问代码打扰的情况下协调领域对象完成业务逻辑。这种通过接口来隔离封装变化的做法其实很常见。由于客户面对的是抽象的接口并不是具体的实现,所以我们可以随时替换仓储的真实实现,这很有助于我们做单元测试。
- 4)尽管仓储可以像集合一样在内存中管理对象,但是仓储一般不负责事务处理。一般事务处理会交给一个叫“工作单元(Unit Of Work)”的东西。这里不准备详细讨论工作单元的工作原理了,大家有兴趣的可以去研究一下。
- 5)另外,仓储在设计查询接口时,可能还会用到规格模式(Specification Pattern),我见过的最厉害的规格模式应该就是LINQ以及DLINQ查询了。一般我们会根据项目中查询的灵活度要求来选择适合的仓储查询接口设计。通常情况下只需要定义简单明了的具有固定查询参数的查询接口就可以了。只有是在查询条件是动态指定的情况下才可能需要用到Specification等模式。