14 | 代码模型（下）：如何保证领域模型与代码模型的一致性？

课程链接：https://time.geekbang.org/column/article/166147

DDD 强调先构建领域模型然后设计微服务，以保证领域模型和微服务的一体性，因此不能脱离领域模型来谈微服务的设计和落地。但在构建领域模型时，往往是站在业务视角的，并且有些领域对象还带着业务语言。还需要将领域模型作为微服务设计的输入，对领域对象进行设计和转换，让领域对象与代码对象建立映射关系。

领域对象的整理

完成微服务拆分后，领域模型的边界和领域对象就基本确定了。第一个重要的工作就是，整理事件风暴过程中产生的各个领域对象，比如：聚合、实体、命令和领域事件等内容，将这些领域对象和业务行为记录到下面的表格中。这张表格里包含了：领域模型、聚合、领域对象和领域类型四个维度。一个领域模型会包含多个聚合，一个聚合包含多个领域对象，每个领域对象都有自己的领域类型。领域类型主要标识领域对象的属性，比如：聚合根、实体、命令和领域事件等类型。

从领域模型到微服务的设计

从领域模型到微服务落地，还需要做进一步的设计和分析。事件风暴中提取的领域对象，还需要经过用户故事或领域故事分析，以及微服务设计，才能用于微服务系统开发。这个过程会比事件风暴来的更深入和细致。主要关注内容如下：

分析微服务内有哪些服务？
服务所在的分层？
应用服务由哪些服务组合和编排完成？
领域服务包括哪些实体的业务逻辑？
采用充血模型的实体有哪些属性和方法？
有哪些值对象？
哪个实体是聚合根等？
最后梳理出所有的领域对象和它们之间的依赖关系，给每个领域对象设计对应的代码对象，定义它们所在的软件包和代码目录。

这个设计过程建议参与的角色有：DDD 专家、架构师、设计人员和开发经理。

领域层的领域对象

事件风暴结束时，领域模型聚合内一般会有：聚合、实体、命令和领域事件等领域对象。在完成故事分析和微服务设计后，微服务的聚合内一般会有：聚合、聚合根、实体、值对象、领域事件、领域服务和仓储等领域对象。这些领域对象是怎么得来的？

1. 设计实体

大多数情况下，领域模型的业务实体与微服务的数据库实体是一一对应的。但某些领域模型的实体在微服务设计时，可能会被设计为多个数据实体，或者实体的某些属性被设计为值对象。

分析个人客户时，还需要有地址、电话和银行账号等实体，它们被聚合根引用，不容易在领域建模时发现，需要在微服务设计过程中识别和设计出来。

在分层架构里，实体采用充血模型，在实体类内实现实体的全部业务逻辑。这些不同的实体都有自己的方法和业务行为，比如地址实体有新增和修改地址的方法，银行账号实体有新增和修改银行账号的方法。

实体类放在领域层的 Entity 目录结构下。

2. 找出聚合根

聚合根来源于领域模型，在个人客户聚合里，个人客户这个实体是聚合根，它负责管理地址、电话以及银行账号的生命周期。个人客户聚合根通过工厂和仓储模式，实现聚合内地址、银行账号等实体和值对象数据的初始化和持久化。

聚合根是一种特殊的实体，它有自己的属性和方法。聚合根可以实现聚合之间的对象引用，还可以引用聚合内的所有实体。聚合根类放在代码模型的 Entity 目录结构下。聚合根有自己的实现方法，比如生成客户编码，新增和修改客户信息等方法。

3. 设计值对象

根据需要将某些实体的某些属性或属性集设计为值对象。值对象类放在代码模型的 Entity 目录结构下。在个人客户聚合中，客户拥有客户证件类型，它是以枚举值的形式存在，所以将它设计为值对象。

有些领域对象可以设计为值对象，也可以设计为实体，需要根据具体情况来分析。如果这个领域对象在其它聚合内维护生命周期，且在它依附的实体对象中只允许整体替换，就可以将它设计为值对象。如果这个对象是多条且需要基于它做查询统计，建议将它设计为实体。

4. 设计领域事件

如果领域模型中领域事件会触发下一步的业务操作，就需要设计领域事件。首先确定领域事件发生在微服务内还是微服务之间。然后设计事件实体对象，事件的发布和订阅机制，以及事件的处理机制。判断是否需要引入事件总线或消息中间件。

在个人客户聚合中有客户已创建的领域事件，因此它有客户创建事件这个实体。

领域事件实体和处理类放在领域层的 Event 目录结构下。领域事件的发布和订阅类建议放在应用层的 Event 目录结构下。

5. 设计领域服务

如果一个业务动作或行为跨多个实体，就需要设计领域服务。领域服务通过对多个实体和实体方法进行组合，完成核心业务逻辑。可以认为领域服务是位于实体方法之上和应用服务之下的一层业务逻辑。

按照严格分层架构层的依赖关系，如果实体的方法需要暴露给应用层，它需要封装成领域服务后才可以被应用服务调用。所以如果有的实体方法需要被前端应用调用，会将它封装成领域服务，然后再封装为应用服务。

个人客户聚合根这个实体创建个人客户信息的方法，被封装为创建个人客户信息领域服务。然后再被封装为创建个人客户信息应用服务，向前端应用暴露。

领域服务类放在领域层的 Service 目录结构下。

6. 设计仓储

每一个聚合都有一个仓储，仓储主要用来完成数据查询和持久化操作。仓储包括仓储的接口和仓储实现，通过依赖倒置实现应用业务逻辑与数据库资源逻辑的解耦。

仓储代码放在领域层的 Repository 目录结构下。

应用层的领域对象

应用层的主要领域对象是应用服务和事件的发布以及订阅。

在事件风暴或领域故事分析时，往往会根据用户或系统发起的命令，来设计服务或实体方法。为了响应这个命令，需要分析和记录：

在应用层和领域层分别会发生哪些业务行为；
各层分别需要设计哪些服务或者方法；
这些方法和服务的分层以及领域类型（比如实体方法、领域服务和应用服务等），它们之间的调用和组合的依赖关系。

在严格分层架构模式下，不允许服务的跨层调用，每个服务只能调用它的下一层服务。服务从下到上依次为：实体方法、领域服务和应用服务。如果需要实现服务的跨层调用，应该怎么办？建议采用服务逐层封装的方式。

服务的封装和调用主要有以下几种方式。

1. 实体方法的封装

实体方法是最底层的原子业务逻辑。如果单一实体的方法需要被跨层调用，可以将它封装成领域服务，这样封装的领域服务就可以被应用服务调用和编排了。如果它还需要被用户接口层调用，还需要将这个领域服务封装成应用服务。经过逐层服务封装，实体方法就可以暴露给上面不同的层，实现跨层调用。

封装时服务前面的名字可以保持一致，可以用 *DomainService 或 *AppService 后缀来区分领域服务或应用服务。

2. 领域服务的组合和封装

领域服务会对多个实体和实体方法进行组合和编排，供应用服务调用。如果它需要暴露给用户接口层，领域服务就需要封装成应用服务。

3. 应用服务的组合和编排

应用服务会对多个领域服务进行组合和编排，暴露给用户接口层，供前端应用调用。

在应用服务组合和编排时，需要关注一个现象：多个应用服务可能会对多个同样的领域服务重复进行同样业务逻辑的组合和编排。当出现这种情况时，就需要分析是不是领域服务可以整合了。可以将这几个不断重复组合的领域服务，合并到一个领域服务中实现。这样既省去了应用服务的反复编排，也实现了服务的演进。这样领域模型将会越来越精炼，更能适应业务的要求。

应用服务类放在应用层 Service 目录结构下。领域事件的发布和订阅类放在应用层 Event 目录结构下。

领域对象与微服务代码对象的映射

在完成上面的分析和设计后，就可以建立像下图一样的，领域对象与微服务代码对象的映射关系了。

典型的领域模型

个人客户领域模型中的个人客户聚合，就是典型的领域模型，从聚合内可以提取出多个实体和值对象以及它的聚合根。

看一下下面这个图，对个人客户聚合做了进一步的分析。提取了个人客户表单这个聚合根，形成了客户类型值对象，以及电话、地址、银行账号等实体，为实体方法和服务做了封装和分层，建立了领域对象的关联和依赖关系，还有仓储等设计。关键是这个过程，建立了领域对象与微服务代码对象的映射关系。

表格说明：

层：定义领域对象位于分层架构中的哪一层，比如：接口层、应用层、领域层以及基础层等。
领域对象：领域模型中领域对象的具体名称。
领域类型：根据 DDD 知识体系定义的领域对象的类型，包括：限界上下文、聚合、聚合根、实体、值对象、领域事件、应用服务、领域服务和仓储服务等领域类型。
依赖的领域对象：根据业务对象依赖或分层调用的依赖关系，建立的领域对象的依赖关系，比如：服务调用依赖、关联对象聚合等。
包名：代码模型中的包名，对应领域对象所在的软件包。
类名：代码模型中的类名，对应领域对象的类名。
方法名：代码模型中的方法名，对应领域对象实现或操作的方法名。

在建立这种映射关系后，就可以得到如下图的微服务代码结构了。

非典型领域模型

有些业务场景可能并不能如你所愿，可能无法设计出典型的领域模型。这类业务中有多个实体，实体之间相互独立，是松耦合的关系，这些实体主要参与分析或者计算，找不出聚合根，但就业务本身来说它们是高内聚的。而它们所组合的业务与其它聚合是在一个限界上下文内，也不大可能将它单独设计为一个微服务。

这种业务场景其实很常见。比如，在个人客户领域模型内有客户归并的聚合，它扫描所有客户，按照身份证号码、电话号码等是否重复的业务规则，判断是否是重复的客户，然后对重复的客户进行归并。这种业务场景就找不到聚合根。

那对于这类非典型模型，怎么办？

还是可以借鉴聚合的思想，仍然用聚合来定义这部分功能，并采用与典型领域模型同样的分析方法，建立实体的属性和方法，对方法和服务进行封装和分层设计，设计仓储，建立领域对象之间的依赖关系。唯一可惜的就是依然找不到聚合根，不过也没关系，除了聚合根管理功能外，还可以用 DDD 的其它设计方法。

=======================================================================================================

15 | 边界：微服务的各种边界在架构演进中的作用？

课程链接：https://time.geekbang.org/column/article/166635

微服务的设计要涉及到逻辑边界、物理边界和代码边界等等。

演进式架构

微服务的一个重要特征——演进式架构。就是以支持增量的、非破坏的变更作为第一原则，同时支持在应用程序结构层面的多维度变化。

判断微服务设计是否合理：看他是否满足下面的情形：随着业务的发展或需求的变更，在不断重新拆分或者组合成新的微服务的过程中，不会大幅增加软件开发和维护的成本，并且这个架构演进的过程是非常轻松、简单的。

这也是微服务设计的重点，就是看微服务设计是否能够支持架构长期、轻松的演进。

用 DDD 方法设计的微服务，不仅可以通过限界上下文和聚合实现微服务内外的解耦，同时也可以很容易地实现业务功能积木式模块的重组和更新，从而实现架构演进。

微服务还是小单体？

有些项目团队在将集中式单体应用拆分为微服务时，首先进行的往往不是建立领域模型，而只是按照业务功能将原来单体应用的一个软件包拆分成多个所谓的“微服务”软件包，而这些“微服务”内的代码仍然是集中式三层架构的模式，“微服务”内的代码高度耦合，逻辑边界不清晰，这里暂且称它为“小单体微服务”。

而随着新需求的提出和业务的发展，这些小单体微服务会慢慢膨胀起来。当有一天发现这些膨胀了的微服务，有一部分业务功能需要拆分出去，或者部分功能需要与其它微服务进行重组时，会发现原来这些看似清晰的微服务，不知不觉已经摇身一变，变成了臃肿油腻的大单体了，而这个大单体内的代码依然是高度耦合且边界不清的。

“辛辛苦苦好多年，一夜回到解放前啊！”这个时候就需要一遍又一遍地重复着从大单体向单体微服务重构的过程。想想，这个代价是不是有点高了呢？

其实这个问题已经很明显了，那就是边界。

这种单体式微服务只定义了一个维度的边界，也就是微服务之间的物理边界，本质上还是单体架构模式。微服务设计时要考虑的不仅仅只有这一个边界，别忘了还要定义好微服务内的逻辑边界和代码边界，这样才能得到想要的结果。

一定要避免将微服务设计为小单体微服务，那具体该如何避免呢？清晰的边界人人想要，可该如何保证呢？DDD 已然给出了答案。

微服务边界的作用

DDD 设计方法里的限界上下文和聚合，它们就是用来定义领域模型和微服务边界的。

DDD 的设计过程：

在事件风暴中，会梳理出业务过程中的用户操作、事件以及外部依赖关系等，根据这些要素梳理出实体等领域对象。根据实体对象之间的业务关联性，将业务紧密相关的多个实体进行组合形成聚合，聚合之间是第一层边界。根据业务及语义边界等因素将一个或者多个聚合划定在一个限界上下文内，形成领域模型，限界上下文之间的边界是第二层边界。为了方便理解，将这些边界分为：逻辑边界、物理边界和代码边界。

逻辑边界主要定义同一业务领域或应用内紧密关联的对象所组成的不同聚类的组合之间的边界。事件风暴对不同实体对象进行关联和聚类分析后，会产生多个聚合和限界上下文，它们一起组成这个领域的领域模型。微服务内聚合之间的边界就是逻辑边界。一般来说微服务会有一个以上的聚合，在开发过程中不同聚合的代码隔离在不同的聚合代码目录中。

逻辑边界在微服务设计和架构演进中具有非常重要的意义！

微服务的架构演进并不是随心所欲的，需要遵循一定的规则，这个规则就是逻辑边界。微服务架构演进时，在业务端以聚合为单位进行业务能力的重组，在微服务端以聚合的代码目录为单位进行微服务代码的重组。由于按照 DDD 方法设计的微服务逻辑边界清晰，业务高内聚，聚合之间代码松耦合，因此在领域模型和微服务代码重构时，就不需要花费太多的时间和精力了。

现在来看一个微服务实例，在下面这张图中，可以看到微服务里包含了两个聚合的业务逻辑，两个聚合分别内聚了各自不同的业务能力，聚合内的代码分别归到了不同的聚合目录下。

那随着业务的快速发展，如果某一个微服务遇到了高性能挑战，需要将部分业务能力独立出去，就可以以聚合为单位，将聚合代码拆分独立为一个新的微服务，这样就可以很容易地实现微服务的拆分。

另外，也可以对多个微服务内有相似功能的聚合进行功能和代码重组，组合为新的聚合和微服务，独立为通用微服务。现在是不是有点做中台的感觉呢？

物理边界主要从部署和运行的视角来定义微服务之间的边界。不同微服务部署位置和运行环境是相互物理隔离的，分别运行在不同的进程中。这种边界就是微服务之间的物理边界。

代码边界主要用于微服务内的不同职能代码之间的隔离。微服务开发过程中会根据代码模型建立相应的代码目录，实现不同功能代码的隔离。由于领域模型与代码模型的映射关系，代码边界直接体现出业务边界。代码边界可以控制代码重组的影响范围，避免业务和服务之间的相互影响。微服务如果需要进行功能重组，只需要以聚合代码为单位进行重组就可以了。

正确理解微服务的边界

从上述内容可以知道，按照 DDD 设计出来的逻辑边界和代码边界，让微服务架构演进变得不那么费劲了。

微服务的拆分可以参考领域模型，也可以参考聚合，因为聚合是可以拆分为微服务的最小单位的。但实施过程是否一定要做到逻辑边界与物理边界一致性呢？也就是说聚合是否也一定要设计成微服务呢？答案是不一定的，这里就涉及到微服务过度拆分的问题了。

微服务的过度拆分会使软件维护成本上升，比如：集成成本、发布成本、运维成本以及监控和定位问题的成本等。在项目建设初期，如果不具备较强的微服务管理能力，那就不宜将微服务拆分过细。当具备一定的能力以后，且微服务内部的逻辑和代码边界也很清晰，就可以随时根据需要，拆分出新的微服务，实现微服务的架构演进了。

当然，还要记住一点，微服务内聚合之间的服务调用和数据依赖需要符合高内聚松耦合的设计原则和开发规范，否则也不能很快完成微服务的架构演进。

逻辑边界：微服务内聚合之间的边界是逻辑边界。它是一个虚拟的边界，强调业务的内聚，可根据需要变成物理边界，也就是说聚合也可以独立为微服务。

物理边界：微服务之间的边界是物理边界。它强调微服务部署和运行的隔离，关注微服务的服务调用、容错和运行等。

代码边界：不同层或者聚合之间代码目录的边界是代码边界。它强调的是代码之间的隔离，方便架构演进时代码的重组。

通过以上边界，可以让业务能力高内聚、代码松耦合，且清晰的边界，可以快速实现微服务代码的拆分和组合，轻松实现微服务架构演进。但有一点一定要格外注意，边界清晰的微服务，不是大单体向小单体的演进。

=======================================================================================================

16 | 视图：如何实现服务和数据在微服务各层的协作？

课程链接：https://time.geekbang.org/column/article/167710

服务的协作

1. 服务的类型

先来回顾一下分层架构中的服务。按照分层架构设计出来的微服务，其内部有 Facade 服务、应用服务、领域服务和基础服务。各层服务的主要功能和职责如下。

Facade 服务：位于用户接口层，包括接口和实现两部分。用于处理用户发送的 Restful 请求和解析用户输入的配置文件等，并将数据传递给应用层。或者在获取到应用层数据后，将 DO 组装成 DTO，将数据传输到前端应用。
应用服务：位于应用层。用来表述应用和用户行为，负责服务的组合、编排和转发，负责处理业务用例的执行顺序以及结果拼装，对外提供粗粒度的服务。
领域服务：位于领域层。领域服务封装核心的业务逻辑，实现需要多个实体协作的核心领域逻辑。它对多个实体或方法的业务逻辑进行组合或编排，或者在严格分层架构中对实体方法进行封装，以领域服务的方式供应用层调用。
基础服务：位于基础层。提供基础资源服务（比如数据库、缓存等），实现各层的解耦，降低外部资源变化对业务应用逻辑的影响。基础服务主要为仓储服务，通过依赖倒置提供基础资源服务。领域服务和应用服务都可以调用仓储服务接口，通过仓储服务实现数据持久化。

2. 服务的调用

看一下下面这张图。微服务的服务调用包括三类主要场景：微服务内跨层服务调用，微服务之间服务调用和领域事件驱动。

微服务内跨层服务调用

微服务架构下往往采用前后端分离的设计模式，前端应用独立部署。前端应用调用发布在 API 网关上的 Facade 服务，Facade 定向到应用服务。应用服务作为服务组织和编排者，它的服务调用有这样两种路径：

第一种是应用服务调用并组装领域服务。此时领域服务会组装实体和实体方法，实现核心领域逻辑。领域服务通过仓储服务获取持久化数据对象，完成实体数据初始化。
第二种是应用服务直接调用仓储服务。这种方式主要针对像缓存、文件等类型的基础层数据访问。这类数据主要是查询操作，没有太多的领域逻辑，不经过领域层，不涉及数据库持久化对象。

微服务之间的服务调用

微服务之间的应用服务可以直接访问，也可以通过 API 网关访问。由于跨微服务操作，在进行数据新增和修改操作时，需关注分布式事务，保证数据的一致性。

领域事件驱动

领域事件驱动包括微服务内和微服务之间的事件。微服务内通过事件总线（EventBus）完成聚合之间的异步处理。微服务之间通过消息中间件完成。异步化的领域事件驱动机制是一种间接的服务访问方式。

当应用服务业务逻辑处理完成后，如果发生领域事件，可调用事件发布服务，完成事件发布。

当接收到订阅的主题数据时，事件订阅服务会调用事件处理领域服务，完成进一步的业务操作。

3. 服务的封装与组合

看一下下面这张图。微服务的服务是从领域层逐级向上封装、组合和暴露的。

基础层：基础层的服务形态主要是仓储服务。仓储服务包括接口和实现两部分。仓储接口服务供应用层或者领域层服务调用，仓储实现服务，完成领域对象的持久化或数据初始化。

领域层：领域层实现核心业务逻辑，负责表达领域模型业务概念、业务状态和业务规则。主要的服务形态有实体方法和领域服务。实体采用充血模型，在实体类内部实现实体相关的所有业务逻辑，实现的形式是实体类中的方法。实体是微服务的原子业务逻辑单元。在设计时主要考虑实体自身的属性和业务行为，实现领域模型的核心基础能力。不必过多考虑外部操作和业务流程，这样才能保证领域模型的稳定性。DDD 提倡富领域模型，尽量将业务逻辑归属到实体对象上，实在无法归属的部分则设计成领域服务。领域服务会对多个实体或实体方法进行组装和编排，实现跨多个实体的复杂核心业务逻辑。对于严格分层架构，如果单个实体的方法需要对应用层暴露，则需要通过领域服务封装后才能暴露给应用服务。

应用层：应用层用来表述应用和用户行为，负责服务的组合、编排和转发，负责处理业务用例的执行顺序以及结果的拼装，负责不同聚合之间的服务和数据协调，负责微服务之间的事件发布和订阅。通过应用服务对外暴露微服务的内部功能，这样就可以隐藏领域层核心业务逻辑的复杂性以及内部实现机制。应用层的主要服务形态有：应用服务、事件发布和订阅服务。应用服务内用于组合和编排的服务，主要来源于领域服务，也可以是外部微服务的应用服务。除了完成服务的组合和编排外，应用服务内还可以完成安全认证、权限校验、初步的数据校验和分布式事务控制等功能。为了实现微服务内聚合之间的解耦，聚合之间的服务调用和数据交互应通过应用服务来完成。原则上应该禁止聚合之间的领域服务直接调用和聚合之间的数据表关联。

用户接口层：用户接口层是前端应用和微服务之间服务访问和数据交换的桥梁。它处理前端发送的 Restful 请求和解析用户输入的配置文件等，将数据传递给应用层。或获取应用服务的数据后，进行数据组装，向前端提供数据服务。主要服务形态是 Facade 服务。Facade 服务分为接口和实现两个部分。完成服务定向，DO 与 DTO 数据的转换和组装，实现前端与应用层数据的转换和交换。

4. 两种分层架构的服务依赖关系

回顾一下 DDD 分层架构，分层架构有一个重要的原则就是：每层只能与位于其下方的层发生耦合。

那根据耦合的紧密程度，分层架构可以分为两种：严格分层架构和松散分层架构。在严格分层架构中，任何层只能与位于其直接下方的层发生依赖。在松散分层架构中，任何层可以与其任意下方的层发生依赖。

详细分析和比较一下这两种分层架构。

松散分层架构的服务依赖

看一下下面这张图，在松散分层架构中，领域层的实体方法和领域服务可以直接暴露给应用层和用户接口层。松散分层架构的服务依赖关系，无需逐级封装，可以快速暴露给上层。

但它存在一些问题，第一个是容易暴露领域层核心业务的实现逻辑；第二个是当实体方法或领域服务发生服务变更时，由于服务同时被多层服务调用和组合，不容易找出哪些上层服务调用和组合了它，不方便通知到所有的服务调用方。

再来看一张图，在松散分层架构中，实体 A 的方法在应用层组合后，暴露给用户接口层 aFacade。abDomainService 领域服务直接越过应用层，暴露给用户接口层 abFacade 服务。松散分层架构中任意下层服务都可以暴露给上层服务。

严格分层架构的服务依赖

看一下下面这张图，在严格分层架构中，每一层服务只能向紧邻的上一层提供服务。虽然实体、实体方法和领域服务都在领域层，但实体和实体方法只能暴露给领域服务，领域服务只能暴露给应用服务。

在严格分层架构中，服务如果需要跨层调用，下层服务需要在上层封装后，才可以提供跨层服务。比如实体方法需要向应用服务提供服务，它需要封装成领域服务。

这是因为通过封装可以避免将核心业务逻辑的实现暴露给外部，将实体和方法封装成领域服务，也可以避免在应用层沉淀过多的本该属于领域层的核心业务逻辑，避免应用层变得臃肿。还有就是当服务发生变更时，由于服务只被紧邻上层的服务调用和组合，只需要逐级告知紧邻上层就可以了，服务可管理性比松散分层架构要好是一定的。

还是看图，A 实体方法需封装成领域服务 aDomainService 才能暴露给应用服务 aAppService。abDomainService 领域服务组合和封装 A 和 B 实体的方法后，暴露给应用服务 abAppService。

数据对象视图

在 DDD 中有很多的数据对象，这些对象分布在不同的层里。它们在不同的阶段有不同的形态。

数据持久化对象 PO(Persistent Object)，与数据库结构一一映射，是数据持久化过程中的数据载体。
领域对象 DO（Domain Object），微服务运行时的实体，是核心业务的载体。
数据传输对象 DTO（Data Transfer Object），用于前端与应用层或者微服务之间的数据组装和传输，是应用之间数据传输的载体。
视图对象 VO（View Object），用于封装展示层指定页面或组件的数据。

结合下面这张图，看看微服务各层数据对象的职责和转换过程。

基础层：基础层的主要对象是 PO 对象。需要先建立 DO 和 PO 的映射关系。当 DO 数据需要持久化时，仓储服务会将 DO 转换为 PO 对象，完成数据库持久化操作。当 DO 数据需要初始化时，仓储服务从数据库获取数据形成 PO 对象，并将 PO 转换为 DO，完成数据初始化。大多数情况下 PO 和 DO 是一一对应的。但也有 DO 和 PO 多对多的情况，在 DO 和 PO 数据转换时，需要进行数据重组。

领域层：领域层的主要对象是 DO 对象。DO 是实体和值对象的数据和业务行为载体，承载着基础的核心业务逻辑。通过 DO 和 PO 转换，可以完成数据持久化和初始化。

应用层：应用层的主要对象是 DO 对象。如果需要调用其它微服务的应用服务，DO 会转换为 DTO，完成跨微服务的数据组装和传输。用户接口层先完成 DTO 到 DO 的转换，然后应用服务接收 DO 进行业务处理。如果 DTO 与 DO 是一对多的关系，这时就需要进行 DO 数据重组。

用户接口层：用户接口层会完成 DO 和 DTO 的互转，完成微服务与前端应用数据交互及转换。Facade 服务会对多个 DO 对象进行组装，转换为 DTO 对象，向前端应用完成数据转换和传输。

前端应用：前端应用主要是 VO 对象。展现层使用 VO 进行界面展示，通过用户接口层与应用层采用 DTO 对象进行数据交互。

DDD学习笔记 - 实战篇（Ⅱ）相关推荐

Redis学习笔记②实战篇_黑马点评项目
若文章内容或图片失效,请留言反馈.部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系博主删除. 资料链接:https://pan.baidu.com/s/1189u6u4icQYHg_9_7ovWmA( ...
DDD学习笔记 - 进阶篇（Ⅱ）
09 | 中台:数字转型后到底应该共享什么? 课程链接:https://time.geekbang.org/column/article/159580 中台是数字化转型的一个热门话题.继阿里提出中台概 ...
DDD学习笔记 - 总结篇
19 | 总结(一):微服务设计和拆分要坚持哪些原则课程链接:https://time.geekbang.org/column/article/171185 由于企业发展历程以及企业技术和文化的不同 ...
Redis学习笔记①基础篇_Redis快速入门
若文章内容或图片失效,请留言反馈.部分素材来自网络,若不小心影响到您的利益,请联系博主删除. 资料链接:https://pan.baidu.com/s/1189u6u4icQYHg_9_7ovWmA( ...
2022黑马Redis跟学笔记.实战篇(二)
2022黑马Redis跟学笔记.实战篇二实战篇Redis 开篇导读 4.1短信登录 4.1.1. 搭建黑马点评项目一.导入黑马点评项目二.导入SQL 三.有关当前模型四.导入后端项目相关依 ...
[mmu/cache]-ARM MMU的学习笔记-一篇就够了
★★★ 个人博客导读首页-点击此处 ★★★ . 说明: 在默认情况下,本文讲述的都是ARMV8-aarch64架构,linux kernel 64位 . 相关文章 1.ARM cache的学习笔记-一 ...
[mmu/cache]-ARM cache的学习笔记-一篇就够了
★★★ 个人博客导读首页-点击此处 ★★★ . 说明: 在默认情况下,本文讲述的都是ARMV8-aarch64架构,linux kernel 64位 . 相关文章 1.ARM MMU的学习笔记-一篇就 ...
Vue学习笔记进阶篇——Render函数
本文为转载,原文:Vue学习笔记进阶篇--Render函数基础 Vue 推荐在绝大多数情况下使用 template 来创建你的 HTML.然而在一些场景中,你真的需要 JavaScript 的完全编 ...
PHP学习笔记 - 进阶篇（7）
PHP学习笔记 - 进阶篇(7) 文件操作读取文件内容 PHP具有丰富的文件操作函数,最简单的读取文件的函数为file_get_contents,可以将整个文件全部读取到一个字符串中. $conte ...

DDD学习笔记 - 实战篇（Ⅱ）