《架构师》2018年2月
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阿里盒马领域驱动设计实践

作者 张群辉

前言

设计是把双刃剑,没有最好的,也没有更好的,而是条条大路到杭州。同时不设计和过度设计都是有问题的,恰到好处的设计才是我们追求的极致。

DDD(Domain-Driven Design,领域驱动设计)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,阿里集团内部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,仅有的一些设计集中在数据库上。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。

一直想写点什么唤起大家的设计意识,但不知道写点什么合适。去年转到盒马,有了更多的机会写代码,可以从无到有去构建一个系统。盒马跟集团大多数业务不同,盒马的业务更面向B端,从供应到配送链条,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,不设计的代码今天不死也是拖到明天去死,不管我们在盒马待多久,不能给未来的兄弟挖坑啊。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,大家可以借鉴。

领域模型探讨

1. 领域模型设计:基于数据库vs基于对象

设计上我们通常从两种维度入手:

· Data Modeling:通过数据抽象系统关系,也就是数据库设计

· 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,形成类似于下边的架构图:

在service层通过我们非常喜欢的manager去manage大部分的逻辑,POJO(后文失血模型会讲到)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:

        public class Father{…}
        public class Son{
            private String fatherId; //son表里有fatherId作为Father表id
        外键
            public String getFatherId(){
                return fatherId;
            }
            ……
        }

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

        public class SomeManager{
            public void fatherSlapSon(Father father, Son son){
                // 如果逻辑上说不通,大家忍忍
                father.setPainOnHand();
                son.setPainOnFace(); // 假设painOnHand, painOnFace都是数据库
        字段
            }
        }

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,但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、继承和多态,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用第三张表来实现,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的三维,但并不知道“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:

  public class Father{
            // 教训儿子是自己的事情,并不需要别人帮忙,上帝也不行
            public void slapSon(Son son){
                this.setPainOnHand();
                son.setPainOnFace();
            }
        }

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manager或者service在调用some person.run的时候可以完成100米比赛这个业务,也可以完成跑去送外卖这个业务。这样的话形成了类似于下边的架构图:

我们回到刚才的假设,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,那么我们需要数据库,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),不过这个查询是有代价的。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

失血、贫血、充血和胀血模型应该是老马提出的(此老马非马老师,是Martin Fowler),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、健壮和胖。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: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:

        public class Son{
            private Father father;
             public Father getFather(){return this.father;}
        }

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:

        public class Father{
            private Son son;
            private Son getSon(){return this.son; }
        }

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:

        Son someSon = sonRepo.getById(12345);

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:

        public class Father{
            //private Son son; 删除这个引用
            private SonRepository sonRepo; // 添加一个Son的repo
            private getSon(){return sonRepo.getByFatherId(this.id); }
        }

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: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:

        public class Shop{
            //private List<Product> products; 这个商品列表在构建时太大了
            private ProductRepository productRepo;
            public List<Product> getProducts(){
                //return this.products;
                return productRepo.getShopProducts(this.id);
            }
        }

3. 领域模型:依赖注入

简单说一说依赖注入:

· 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:

        public class Father{
            private SonRepository sonRepo;
            private Son getSon(){return sonRepo.getByFatherId(this.id); }
            public Father(SonRepository sonRepo){this.sonRepo = sonRepo; }
        }

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,那么我们是否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个摆设):

        @Component
        public class FatherFactory{
            private SonRepository sonRepo;
            @Autowired
            public FatherFactory(SonRepository sonRepo){}
            public Father createFather(){
                return new Father(sonRepo);
            }
        }

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:

        public class Father{
            private SonRepository sonRepo; //=new SonRepository() 这里不能构造
            private getSon(){return sonRepo.getByFatherId(this.id); }
            // 放到构造函数里
            public Father(SonRepository sonRepo){this.sonRepo = sonRepo; }
        }

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,我们设计了Tunnel这个独特的接口,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: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,这里引用老马的一幅图:

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)的部署结构如下图所示。

结语

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,并且在业务扩展性和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,期待在未来的就几个月里,盒马工程师们给大家奉献更多的设计作品。

作者简介

张群辉,阿里盒马架构总监。10多年技术及管理实战经验,前阿里基础机构事业部工程效率总监,长期在一线指导大型复杂系统的架构设计。DevOps、微服务架构及领域驱动设计国内最早的实践者一员。崇尚实践出真知,一直奋斗在技术一线。