投递人 itwriter 发布于 2018-08-28 18:28 原文链接 [收藏] « »

  阿里妹导读:好的设计模式、代码架构可以大大降低产品的故障率,提高产品的质量。大家都使用的熟悉的设计模式未必是最好的设计模式,引入新的思想,并借鉴应用到自己的设计中,是正道。

  今天,我们邀请盒马资深技术专家辉子,分享他眼中的领域驱动设计及实践经验。  

  前言

  从事技术多年,看了不少代码,写了不少代码,在如何设计一个优秀软件上也跟若干高手们做过各种讨论和 pk。在 DDD(领域驱动设计)理念上各路高手也是观点各异。

  DDD 只是一个流派,谈不上压倒性优势,更不是完美无缺。 我更想跟大家分享的是我们是否关注设计本身,不管什么流派的设计,有设计就是好的。

  从我看到的代码上来讲,大部分代码都不属于 DDD 类型,有设计的也不多,更多的像“面条代码”,从端上一条线杀到数据库完成一个操作。设计集中在数据库(有时候数据库设计都没有,一堆字段也不知道是干嘛用的),代码更多是自我修养。我们依靠强大的测试保证了软件的外部质量(向苦逼的测试们致敬),而内部质量在紧张的项目周期中屡屡得不到重视,陷入日复一日的技术负债中。

  盒马的业务更面向B端。从供应到配送证链条,整体性很强,关系复杂,不整理清楚,谁也搞不明白发生什么了。所以这里设计很重要,不要给未来的兄弟挖坑。在我负责的模块里,我们完整地应用了 DDD 的方式去完成整个系统,其中有我们自己的思考和改变,在这里我想给大家分享一下,他山之石可以攻玉。

  领域模型探讨

  1、领域模型设计:基于对象 vs 基于数据库

  设计上我们通常从两种维度入手:

  a. Data Modeling:通过数据抽象系统关系,也就是数据库设计

  b. Object Modeling:通过面向对象方式抽象系统关系,也就是面向对象设计

  大部分架构师都是从 data modeling 开始设计软件系统,少部分人通过 object modeling 方式开始设计软件系统。这两种建模方式并不互相冲突,都很重要,但从哪个方向开始设计,对系统最终形态有很大的区别。

  ★ Data Model

  领域模型(在这里叫数据模型)对所有软件从业者来讲都不是一个陌生的名词,一个软件产品的内在质量好坏可能被领域模型清晰与否所决定,好的领域模型可以让产品结构清楚,修改更方便,演进成本更低。在一个开发团队里,架构师很重要,他决定了软件结构,这个结构决定了软件未来的可读性,可扩展性和可演进性。通常来说架构师设计领域模型,开发人员基于这个领域模型进行开发。“领域模型”是个潮流名词,如果拉回到 10 几年前,这个模型我们叫“数据字典”,说白了,领域模型就是数据库设计。

  架构师们在需求讨论的过程中不停地演进更新这个数据字典,有些设计师会把这些字典写成 sql 语句,这些语句形成了产品/项目数据库的发育史,就像人类胚胎发育:一个细胞(一个表),多个细胞(多个表),长出尾巴(设计有问题),又把尾巴缩掉(更新设计),最后哇哇落地(上线)。传统项目中,架构师交给开发的一般是一本厚厚的概要设计文档,里面除了密密麻麻的文字就是分好了域的数据库表设计。言下之意:数据库设计是根本,一切开发围绕着这本数据字典展开,形成类似于如下的架构图:

  在 service 层通过我们非常喜欢的 manager 去 manage 大部分的逻辑,POJO(稍后章节里的失血模型)作为数据在 manager 手(上帝之手)里不停地变换和组合,service 层在这里是一个巨大的加工工厂(很重的一层),围绕着数据库这份 DNA,完成业务逻辑。举个不恰当的例子:假如有父亲和儿子这两个表,生成的 POJO 应该是:

  这时候儿子犯了点什么错,老爸非常不爽的扇了儿子一个耳光,老爸手疼,儿子脸疼。Manager 通常这么做:

  这里,manager 充当了上帝的角色,扇个耳光都得他老人家帮忙。

  ★ Object Model

  2004 年,Eric Evans 发表了 Domain-Driven Design –Tackling Complexity in the Heart of Software (领域驱动设计),简称 Evans DDD,先在这里给大家推荐这本书,书里对领域驱动做了开创性的理论阐述。

  在聊到 DDD 的时候,我经常会做一个假设:假设你的机器内存无限大,永远不宕机,在这个前提假设下,我们是不需要持久化数据的,也就是我们可以不需要数据库,那么你将会怎么设计你的软件?这就是我们说的 Persistence Ignorance:持久化无关设计。

  没了数据库,领域模型就要基于程序本身来设计了,热爱设计模式的同学们可以在这里大显身手。在面向过程,面向函数,面向对象的编程语言中,面向对象无疑是领域建模最佳方式。类与表有点像(不少人认为表和类就是对应的,行 row 和对象 object 就是对应的),我个人强烈地不认同这种等同关系,这种认知直接导致了软件设计变得没有意义。类和表有以下几个显著区别,这些区别对领域建模的表达丰富度有显著的差别,有了封装、继承、多态,我们对领域模型的表达要生动得多,对 SOLID 原则的遵守也会严谨很多。

  • 【引用】关系数据库表表示多对多的关系是第三张表来实现,这个领域模型表示不具象化, 业务同学看不懂。

  • 【封装】类可以设计方法,数据并不能完整地表达领域模型,数据表可以知道一个人三维,并不知道“一个人是可以跑的”。

  • 【继承、多态】类可以多态,数据上无法识别人与猪除了三维数据还有行为的区别,数据表不知道“一个人跑起来和一头猪跑起来是不一样的”。

  再看看老子生气扇儿子的例子:

  根据这个思路,慢慢地,我们在面向对象的世界里设计了栩栩如生的领域模型,service 层就是基于这些模型做的业务操作(它变薄了,很多动作交给了 domain objects 去处理):领域模型并不完成业务,每个 domain object 都是完成属于自己应有的行为(single responsibility),就如同人跑这个动作,person.run 是一个与业务无关的行为,但这个时候 manger 或者 service 在调用 some person.run 的时候可能完成的 100 米比赛这个业务,也可能是完成跑去送外卖这个业务。这样的话形成了类似于如下的架构图:

  我们回到假设,假设你的机器内存无限大,永远不宕机,现在把假设去掉,没有谁的机器是内存无限大,永远不宕机的。去掉这个假设,我们需要数据库,但数据库的职责不再承载领域模型这个沉重的包袱了,数据库回归 persistence 的本质,完成以下两个事情:

  【存】将对象数据持久化到存储介质中

  【取】高效地把数据查询返回到内存中

  由于不再承载领域建模这个特性,数据库的设计可以变得天马行空,任何可以加速存储和搜索的手段都可以用上,我们可以用 column 数据库,可以用 document 数据库,可以设计非常精巧的中间表去完成大数据的查询。总之数据库设计要做的事情就是尽可能的高效存取,而不是完美表达领域模型(此言论有点反动,大家看看就好),这样我们再看看架构图:

  这里我想跟大家强调的是:

  • 领域模型是用于领域操作的,当然也可以用于查询(read),不过这个查询是代价的。在这个前提下,一个 aggregate 可能内含了若干数据,这些数据除了类似于 getById 这种方式,不适用多样化查询(query),领域驱动设计也不是为多样化查询设计的。

  • 查询是基于数据库的,所有的复杂变态查询其实都应该绕过 Domain 层,直接与数据库打交道。

  • 再精简一下:领域操作->objects, 数据查询->table rows。

  2. 领域模型:失血、贫血、充血模型

  失血、贫血、充血、胀血模型应该是 Martin Fowler 提出的,讲述的是基于领域模型的丰满程度下如何定义一个模型,有点像:瘦、中等、健壮、胖。【胀血(胖)模型太胖,在这里我们不做讨论】。

  失血模型:基于数据库的领域设计方式其实就是典型的失血模型,以 java 为例,POJO 只有简单的基于 field 的 setter,getter 方法,POJO 之间的关系隐藏在对象的某些 ID 里,由外面的 manager 解释,比如 son.fatherId,Son 并不知道他跟 Father 有关系,但 manager 会通过 son.fatherId 得到一个 Father。

  贫血模型:【盒马流程中心】儿子不知道自己的父亲是谁是不对的,不能每次都通过中间机构(Manager)验 DNA (son.fatherId)来找爸爸,领域模型可以更丰富一点,给 son 这个类修改一下:

  son 这个类变得丰富起来了,但还有一个小小的不方便,就是通过 father 无法获得 son(爸爸怎么可以不知道儿子是谁),这样我们再给 Father 添加这个属性:

  现在看着两个类就丰满多了,这也就是我们要说的贫血模型,在这个模型下家庭还算完美,父子相认。然而仔细研究这两个类我们会发现一点问题:通常一个 object 是通过一个 repository(数据库查询),或者 factory(内存新建)得到的:

  这个方法可以将一个 son object 从数据库里取出来,为了构建完整的 son 对象,sonRepo 里需要一个 fatherRepo 来构建一个 father 去赋值 son.father。而 fatherRepo 在构建一个完整 father 的时候又需要 sonRepo 去构建一个 son 来赋值 father.son。这形成了一个无向有环圈,这个循环调用问题是可以解决的,但为了解决这个问题,领域模型会变得有些恶心和将就。有向无环才是我们的设计目标,为了防止这个循环调用,我们是否可以在 father 和 son 这两个类里省略掉一个引用?修改一下 Father 这个类:

  这样在构造 Father 的时候就不会再构造一个 Son 了,但代价是我们在 Father 这个类里引入了一个 SonRepository, 也就是我们在一个 domain 对象里引用了一个持久化操作,这就是我们说的充血模型。 

  充血模型:【盒马基础资料中心】充血模型的存在让 domain object 失去了血统的纯正性,他不再是一个纯的内存对象,这个对象里埋藏了一个对数据库的操作,这对测试是不友好的,我们不应该在做快速单元测试的时候连接数据库,这个问题我们稍后来讲。为保证模型的完整性,充血模型在有些情况下是必然存在的,比如在一个盒马门店里可以售卖好几千个商品,每个商品有好几百个属性。如果我在构建一个店的时候把所有商品都拿出来,这个效率就太差了:

  3. 领域模型下的依赖注入

  简单地对依赖注入说一说:

  • 依赖注入在 runtime 是一个 singleton 对象,只有在 spring 扫描范围内的对象(@Component)才能通过 annotation(@Autowired)用上依赖注入,通过 new 出来的对象是无法通过 annotation 得到注入的。

  • 个人推荐构造器依赖注入,这种情况下测试友好,对象构造完整性好,显式地告诉你必须 mock/stub 哪个对象。

  说完依赖注入我们再看刚才的充血模型

  新建一个 Father 的时候需要赋值一个 SonRepository,这显然在写代码的时候是非常让人恼火的事情,那么我们是否希望可以通过依赖注入的方式把 SonRepository 注入进去呢?Father 在这里不可能是一个 singleton 对象,它可能在两个场景下被 new 出来:新建、查询,从 Father 的构造过程,SonRepository 是无法注入的。这时工厂模式就显示出其意义了(很多人认为工厂模式就是一摆设)

  由于 FatheFactory 是系统生成的 singleton 对象,SonRepository 自然可以注入到 Factory 里,newFather 方法隐藏了这个注入的 sonRepo,这样 new 一个 Father 对象就变干净了。

  4. 领域模型:测试友好

  失血模型和贫血模型是天然测试友好的(其实失血模型也没啥好测试的),因为他们都是纯内存对象。但实际应用中充血模型是存在的,要不就是把 domain 对象拆散,变得稍微不那么优雅(当然可以,贫血和充血的战争从来就没有断过)。那么在充血模型下,对象里带上了 persisitence 特性,这就对数据库有了依赖,mock/stub 掉这些依赖是高效单元化测试的基本要求,我们再看 Father 这个例子:

  把 SonRepository 放到构造函数的意义就是为了测试的友好性,通过 mock/stub 这个 Repository,单元测试就可以顺利完成。

  5. 领域模型:盒马模式下 repository 的实现方式

  按照 object domain 的思路,领域模型存在于内存对象里,这些对象最终都要落到数据库,由于摆脱了领域模型的束缚,数据库设计是灵活多变的。在盒马,domain object 是怎么进入到数据库的呢?

  在盒马,我们独特的设计了 Tunnel 这个接口,通过这个接口我们可以实现对 domain 对象在不同类型数据库的存取。Repository 并没有直接进行持久化工作,而是将 domain 对象转换成 POJO 交给 Tunnel 去做持久化工作,Tunnel 具体实现可以在任何包实现,这样,部署上,domain 领域模型(domain objects+repositories)和持久化(Tunnels)完全的分开,domain 包成为了单纯的内存对象集。

  6. 领域模型下的部署架构

  盒马业务具有很强的整体性:从供应商采购,到商品快递到用户手上,对象之间关系是比较明确的,原则上可以采用一个大而全的领域模型,也可以运用 boundedContext 方式拆分子域,并在交接处处理好数据传送,这里引用 Martin Fowler 的一幅图:

  我个人倾向于大 domain 的做法,我倾向(所以实际情况不是这样的)的部署结构是:

  说在结束的话

  盒马在架构设计上还在做更多的探索,在 2B+ 互联网的崭新业务模式下,有很多可以深入探讨的细节。DDD 在盒马已经迈出了坚实的第一步,并且在业务扩展性上,系统稳定性上经受了实战的考验。基于互联网分布式的工作流引擎(Noble),完全互联网的图形绘制引擎(Ivy)都在精心打磨中,期待在未来,盒马工程师们给大家奉献更多的设计作品。

 
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