MVC模式和DDD模式对比，谁才是银弹？

目录

从DDD的角度看MVC架构的问题

第一层：初出茅庐

第二层：草船借箭（战术设计）

第三层：运筹帷幄（战略设计）

DDD的不足

总结

MVC模式和DDD模式对比，谁才是银弹？
DDD这几年越来越火，资料也很多，大部分的资料都偏向于理论介绍，有给出的代码与传统MVC的三层架构差异较大，再加上大量的新概念很容易让初学者望而却步。本文从MVC架构角度来讲解如何演进到DDD架构。

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从DDD的角度看MVC架构的问题
代码角度：

瘦实体模型：只起到数据类的作用，业务逻辑散落到service，可维护性越来越差；

面向数据库表编程，而非模型编程；

实体类之间的关系是复杂的网状结构，成为大泥球，牵一发而动全身，导致不敢轻易改代码；

service类承接的所有的业务逻辑，越来越臃肿，很容易出现几千行的service类；

对外接口直接暴露实体模型，导致不必要开放内部逻辑对外暴露，就算有DTO类一般也是实体类的直接copy；

外部依赖层直接从service层调用，字段转换、异常处理大量充斥在service方法中。

项目管理角度：

交付效率：越来越低；

稳定性差：不好测试，代码改动的影响范围不好预估；

理解成本高：新成员介入成本高，长期会导致模块只有一个人最熟悉，离职成本很大。

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第一层：初出茅庐
以上的问题越来越严重，很多人开始把眼光转向DDD，于是埋头啃了几本大部头的书，对以下概念有了基本的了解：

统一语言

限界上下文

领域、子域、支撑域

聚合、实体、值对象

分层：用户接口层、应用层、领域层、基础层

于是把MVC架构进行了改造，演进成DDD的分层架构。

DDD分层架构：

MVC架构到DDD分层架构的映射：

至此，算了基本入门了DDD架构，扩展性也得到了一定的提升。不过随着业务的发展，不断冒出新的问题：

一段业务逻辑代码，到底应该放到应用层还是领域层？

领域服务当成原来的MVC中的service层，随着业务不断发展，类也在不断膨胀，好像还是老样子啊？

聚合包含多个实体类，这个接口用不到这么多实体，为了性能还是直接写个SQL返回必要的操作吧，不过这样貌似又回到了MVC模式

既然实体类可以包含业务逻辑、领域服务也可以放业务逻辑，那到底放哪里？

资料上说领域层不能有外部依赖，要做到100%单测覆盖，可是我的领域服务中需要用到外部接口、中央缓存等等，那这不就有了外部依赖了吗？

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第二层：草船借箭（战术设计）
带着问题不断学习他人经验，并不断的尝试，逐渐get到以下技能：

1、领域层

领域（domain）是个模块，包含以下组成部分，传统的service按功能可能拆分到任何一个地方，各司其职。

1个聚合

1到多个实体

若干值对象

多个DomainService

1个Factory：新建聚合

1个Repository：聚合仓储服务

聚合根（AggregateRoot）：

聚合本身也是一个实体，聚合可以包含其他实体，其他实体不能脱离聚合而单独提供服务，比如一篇文章下的评论，评论必须从属于文章，没有文章也就没有评论。仓库层（repository）也必须是以聚合为核心提供服务的。

实体可以理解为一张数据库表，必须有主键。

值对象没有主键，依附于实体而存在，比如用户实体下住址对象，一般在数据库中已json字符串的形式存在；最常见的值对象是枚举。

仓库服务（repository）：

资源库是聚合的仓储机制，外部世界通过资源库，而且只能通过资源库来完成对聚合的访问。资源库以聚合的整体管理对象。因此，一个聚合只能有一个资源库对象，那就是以聚合根命名的资源库。除此之外的其他对象，都不应该提供资源库对象。仓储服务的实现一般有Spring Data JPA、Mybatis两种方式。

如果是用Spring Data JPA实现，直接使用JPA注解@OneToOne、@OneToMany，配合fetch配置，即可一个方法查询出所有的关联实体。

如果是用Mybatis实现，那么repository需要加入多个mapper的引用，再手动做拼装。

这里有一个经典的Hibernate笛卡尔积问题，答案是在聚合根中，一般不会加在大量的关联实体对象。如果确实需要查询关联对象而关联对象又比较多怎么办呢？在DDD中有一个CQRS（Command-Query Responsibility Segregation）模式，是一种读写分离模式，在此场景中需要将查询操作放到查询命令中分页查询。

当然CQRS也是一个很复杂模式，不应照搬他人方案，而是根据自己的业务场景选择适合自己的方案，以下列举了CQRS的几种应用模式：

单服务/跨服务    共享模型/不同模型    共享存储/不同存储    适用场景
单服务    共享模型    共享存储    不算CQRS，但对于很多中小型项目已经足够
单服务    不同模型    共享存储    适用于查询比较复杂的场景
单服务    不同模型    不同存储    适用于查询比较复杂且对查询效率要求较高的场景
跨服务    不同模型    不同存储    主要用于微服务中需要对多个服务进行聚合查询的场景
工厂服务（factory）：

作用是创建聚合，只传入必要的参数，工厂服务内部隐藏复杂的创建逻辑。简单的聚合可以直接通过new、静态方法等创建，不是必须由factory创建。

领域服务：

单个实体对象能处理的逻辑放到实体里，多个实体或有交互的场景放到领域服务里。

领域服务可不可以调用仓储层或外部接口？可以，但不能直接和领域服务代码放一起，领域服务模块存放API，实现放基础层（infrastructure）。

领域服务对象不建议直接以聚合名+DomainService命名，而要以操作命令关联，比如用户保存服务命名为：UserSaveService, 审核服务：UserAuditSerivce。

2、应用层

应用层通过应用服务接口来暴露系统的全部功能。在应用服务的实现中，它负责编排和转发，它将要实现的功能委托给一个或多个领域对象来实现，它本身只负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装。通过这样一种方式，它隐藏了领域层的复杂性及其内部实现机制。

比如下订单服务的方法：

public void submitOrder(Long orderId) {
    Order order = OrderFetchService.fetchById(orderId);   //获取订单对象
    OrderCheckSerivce.check(order);    //验证订单是否有效
    OrderSubmitSerivce.submit(order);  //提交订单
    ShoppingCartClearService.clear(order);  //移除购物车中已购商品
    NotifySerivce.emailNotify(order.getUser());  //发送邮件通知买家
}
对于复杂的业务来说，应用层也有几种模式：

编排服务：最典型比如Drools；

Command、Query命令模式；

业务按Rhase、Step逐层拆分模式；

3、Maven模块划分

基础层是比较简单一层，不过这里还有个比较疑惑的问题：按照DDD的四层架构图去划分Maven模块，基础层是最上的一层，但是基础层也要包含基础组件供其他层使用，这时基础层应该是放到最下层，直接按照这样构建Maven模块会造成循环依赖。

相比来说，另一个架构图更准确一些，不过依然没有直观体现Maven模块如何划分。

我的最佳实践是将基础层拆分两部分，一部分是基础的组件+仓储API，一部分是实现，maven模块划分图如下所示：

第三层：运筹帷幄（战略设计）
经过以上的两层的磨炼，恭喜你把DDD战术都学习完了，应付日常的代码开发也够了，不过作为架构师来说，探索的道路还不能止步于此，接下来会DDD战略部分。战略部分关注点有3个：

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