荒腔走板
这是一篇迟到的文章。这其实是我写DDD的第四篇文章。去年11月份左右我在个人网站上写了三篇关于DDD的文章，都是比较偏战略部分的。那个时候我还在一个正在使用DDD的项目上，也是我第一次真正开始深入使用DDD。
后来有收到读者催更的留言。其实那个时候也在陆续写文章，DDD第四篇想写战术模式方面的文章，尤其是代码架构。但一直觉得自己这方面还需要再学习修炼一下。且之前在项目上实践DDD，落地到代码上还是遇到了一些问题的，我也在思考怎样才能更好地让DDD在代码层面落地。
❝本文适合于对DDD战术模式有一定了解的读者。
❞
从复杂性谈起
要聊架构问题，其实要先明白架构想要解决的是什么问题。我认为代码架构主要解决的是两个问题：程序的复杂性和编程的复杂性。
依赖混乱导致了程序复杂
程序的复杂性，指的是程序里分层或抽象不清晰，导致依赖关系比较乱。这里的“依赖”其实可以比较简单地理解为，A使用了B。如果删除了B，A就不能继续正常工作了。AB可以指的是类、模块、分层等概念。
经过了很长一段时间的发展，现在软件界已经能够总结出一些比较好的设计模式、分层架构、甚至是基于maven/gradle等构件工具的模块化、代码分包、甚至是微服务拆分等手段，来尽量减少彼此之间的依赖，架构的本质就是要尽量做到“高内聚，低耦合”。
然而架构很难完美。现在市面上绝大多数后端Web项目用的是“三层架构”（或者更多层，但本质上是差不多的），即controller -> service -> dao。其中controller层和dao层处于依赖关系的两端，且职责比较清晰，一般不会有什么太大的依赖复杂性。但service层就不一样了，它承载了所有的主要逻辑，彼此之间相互调用是很正常的一件事，所以service层的依赖关系很容易变得错综复杂。这就会导致软件到后面会变得越来越难以维护。
DDD结合整洁架构可以让依赖变得清晰，比三层架构有更好的“高内聚，低耦合”特性。
技术和业务耦合导致了编程复杂
编程这件事为什么复杂？为什么只有程序员能做，甚至初级程序员还做不好？不就是CRUD（增删改查）加if-else吗？
其实主要原因是编程这件事，有很多技术上的东西。可能要与数据库打交道，可能会发送消息，使用缓存，处理并发，处理失败、超时问题等等。这些事情其实都是与业务逻辑无关的，可以说是纯技术上的东西。
而业务逻辑，才是真正的CRUD加if-else。「开发人员在写业务逻辑的时候，像个把业务语言翻译成代码语言的工具人，其他时候我们才是工程师」。我们很多bug，可能并不是技术层面的bug，而是由于开发和测试没有足够了解业务造成的，遗漏了业务上的某些点，产生了业务上的bug。
在三层架构，往往技术和业务是耦合粘连在一起的，至少代码层面上很难把它们分开，很难单独把“业务”方面的代码抽离出来。
但DDD可以，DDD可以把业务全部内聚在领域层，且领域层不依赖其它任何东西，只有最纯粹的业务。那我们是不是甚至可以把这一层的user case和单元测试、甚至是实现代码都给业务同学（或者是领域专家）写？毕竟只跟业务相关，且都是简单的if-else。
整洁架构
来看一下DDD与各种架构提出的时间线。
2003年Eric Evans出了一本叫《领域驱动设计-应对软件复杂性之道》的书。2005年六边形架构（也叫端口与适配器架构）问世，2006年CQRS和Event Sourcing在一次Greg Young的演讲中提出，2008年洋葱架构。
2012年，Bob大叔发文，说：我总结了之前的各种架构，比如六边形架构、洋葱架构、尖叫架构（他自己2011年提出的）等等，总结出了它们好像说的其实是一个东西，我把它们抽象整合一下，提出这样一个“整洁架构”。
❝整洁架构链接：https://blog.cleancoder.com/uncle-bob/2012/08/13/the-clean-architecture.html
❞
向内依赖规则
整洁架构图是一个同心圆。它的依赖规则是「依赖方向朝内，每个环可以依赖它本身这一层及其所有内部的层，但不能依赖它外部的层」。就像图中黑色的水平箭头所示的那样。
虽然图中只有四层，但它可以不止四层，可以继续细分或者向外扩展，只要满足「向内依赖规则」就行。
Entities
对应DDD的话，这一层是用来放实体、值对象、聚合等领域模型的。业务逻辑都应该尽量内聚在这一层，这一层是最纯净的，不需要依赖任何其它东西。
Use Cases
翻译过来是“用例层”，用于协调进出Entities层的数据流，通过调用和编排领域模型来实现用例。在DDD中，这一层通常是Application Service层，是很薄的一层，只用来做一些比较简单的事情。
Interface Adapters
这一层叫“接口适配层”，它其实是主要用来与外部进行适配的。比如Web请求进来的Controllers（写）和Presenters（读）。这一层会将User Cases或Entities层需要的数据结构与外层的数据结构做一个转换。比如操作数据库、调用第三方接口等。
Frameworks and Drivers
这一层主要是框架和驱动层，比如数据库驱动、WEB框架、UI等，日常编码中很少会在这一层编写代码。
跨越边界和依赖反转
就如同图中的右下角所示。我们的业务流程通常是先从controller进来，调用Use Cases层。但有时候Use Cases层需要调用presenter。如果直接调用，就破坏了“向内依赖规则”，这个时候可以用“依赖反转”来做。
简单来说，我们在Use Cases层定义两种抽象类或者接口：Use Case Input Port， 或者Use Case Output Port。Use Case Interactor去实现了Use Case Input Port，而Presenter去实现了Use Case Output Port。
这样Use Cases层就不用依赖外部的层了。同样的道理，也可用于对数据库、第三方接口等的交互场景。
代码
No Code, No BB, Show me the code!
我给大家找了一个Go语言版本的整洁架构代码实现，来一起分析一下它的结构。
❝Github地址：https://github.com/manakuro/golang-clean-architecture
文章地址：https://medium.com/@manakuro/clean-architecture-with-go-bce409427d31
❞
首先看一下整体的结构：
.
├── domain（对应Entities层）
│ └── model
│ └── user.go
├── infrastructure（对应FrameWorks & Divers层）
│ ├── datastore
│ │ └── db.go
│ └── router
│ └── router.go
├── interface（对应Interface Adapters层）
│ ├── controller
│ │ ├── app_controller.go
│ │ ├── context.go
│ │ └── user_controller.go
│ ├── presenter
│ │ └── user_presenter.go
│ └── repository
│ └── user_repository.go
├── main.go
├── registry
│ ├── registry.go
│ └── user_registry.go
├── usecase（对应Use Cases层）
│ ├── presenter
│ │ └── user_presenter.go
│ ├── repository
│ │ └── user_repository.go
│ └── interactor
│ └── user_interactor.go
Entities层没什么好说的，就是放的领域模型。Use Cases层定义了presenter和repository的接口。并且在interactor中，使用了这两个接口。
// user_interactor.go中的Get方法
func (us *userInteractor) Get(u []*model.User) ([]*model.User, error) {
u, err := us.UserRepository.FindAll(u)
if err != nil {
return nil, err
}
return us.UserPresenter.ResponseUsers(u), nil
}
然后在Interface Adapters层，实现了上面定义的两个接口。在user_controller.go里面，调用user_interactor。
DDD与整洁架构
看了上面的整洁架构，发现是不是还是不能跟DDD的战术模式完全match上？
是的，DDD是用来解决软件的复杂性的，而真实的软件远比上面的demo代码复杂得多。其中两个很重要的架构上的概念CQRS、Event Sourcing、Domain Service等并没有在上面整洁架构的图中体现出来。
我也是疑惑了许久，最终在hgraca的博客里找到了答案。全部都在这张图上了：
❝博客原文：https://herbertograca.com/2017/11/16/explicit-architecture-01-ddd-hexagonal-onion-clean-cqrs-how-i-put-it-all-together/
❞
这不只有整洁架构，上面还有一些明显的六边形架构的样子。不过内部是整洁架构的模式，并且和DDD很好的结合了起来。我把它中间部分放大一些。
可以看到，处在最中间的是领域模型，然后是领域服务。这两环共同构成了领域层。更外面一层是应用层，应用层也包含了两个环，里面是App Services，外面是C/Q处理器、事件监听器等等。
然后再往外，是大红色轮廓包起来的Application Core。这一层定义了很多接口（也可以说是端口），比如持久化、第三方服务、搜索、CQ总线、事件总线等等。当然，也接收处理命令和查询。
思考，我曾遇到的问题
在之前的DDD项目上，我曾经遇到过一些战术模式上的问题，现在回过头去思考一下。
究竟什么时候需要领域服务？
可以一句话总结：当只使用领域模型做不到的时候。那两者都是在领域层，大家都不依赖外面的东西，什么情况下领域模型做不到，领域服务就做得到？
一个很常见的场景是创建模型的时候有业务逻辑。虽然创建模型通常是放在Factory里面，但Factory里面并不适合放业务逻辑。而这个时候领域模型还没有创建，自然就只能放在领域服务里面了。
当然了，DDD最佳实践是希望能够尽量消灭领域服务层，全部内聚在模型层，只是很难达到这种完美的情况。
在应用层需要查询其它数据怎么办？
有时候我们可能不止是需要当前这个聚合根的数据，可能还需要其它的数据。这个读取操作当然不可能放到领域层去做，通常把它放在应用层。但应用层通常是一个聚合根对应一个ApplicationService，正常的流程是调用Repository接口获取一个领域模型对象，然后对它进行操作，再保存回数据库。
那如果需要获取其它数据怎么办呢？尤其是可能与当前领域模型无关的数据，比如“最近评论时间”。
我们团队之前的解决方案是用了一个Query，Query的职责是去数据库查询，它可以查询部分字段。但为了防止它被滥用，团队规定它只能用于repsenter或者applicationService中“为了写的读”。
回过头去看整洁架构，这里的Query其实就是User Case Output Port。不过当时我们团队的Repository和Query都没有做抽象处理，也就是说并没有依赖反转，所以ApplicationService层依赖了它们，这与整洁架构的“单向依赖”不太相符，这里其实用上依赖反转会好一点。
领域事件究竟该在什么时候发送和接收？
这个也是一个比较有争议的点。首先看领域事件在什么时候创建，有人认为应该在领域层创建，有人认为应该在应用层创建。个人认为在领域层创建比较好，因为创建领域事件其实也算是一种业务逻辑，并且只是创建一个领域事件的话，不会依赖任何外部的东西，放在领域层没有什么问题。
那什么时候发送领域事件呢？按照整洁架构的规则，不应该在领域层发送，因为事件总线（或者事件发送器的实现）在最外层，如果在领域层发送，虽然有依赖倒置，但感觉也跨越太多层次了，不是一个好的实践。
那在应用层发送事件是一个比较好的方案。我们团队之前的方案比较奇葩，是在Repository的实现里面发送的。有点忘记当时为啥这样做了，不过现在看来，应该在应用层去做更合适一些。
事件接收的话，就像上面的图中所示的一样，放在应用层比较好（但在App Services外）。然后可以通过ApplicationService去完成业务逻辑。
跨聚合根的事务问题？
这个其实很难保证强一致的事务了，因为跨聚合根应该使用事件通信，但事件的实现方式有多种，如果是异步，那就保证不了强一致的事务。只能用一些技术手段去尽量保证最终一致。
怎样保证架构不被腐化？
根据之前的实践经验来看，代码架构是有可能随着时间腐化的。比如我前面提到的Query就是一个例子，得通过一些团队间的“共识”来保证它不被滥用。我们不能保证代码完全不被腐化，但是可以通过一些手段去保证依赖的层次不被腐化。
比较推荐的是使用maven/gradle的模块化，因为模块之间是有依赖关系的，只要我们不去改依赖的配置，就永远是单向依赖的。具体来说，我们可以把整洁架构上面的层级分成一个个模块，然后在配置文件里面定义它们的依赖关系。比如应用层模块，依赖领域层模块；接口和适配层模块依赖应用层模块和领域层模块。
永远的难题：定义合适的聚合根
最后谈一个比较难的问题，就是找聚合根。其实大家可能觉得，定义一个聚合根应该很简单，根据业务来就是了，比如用户、订单、商品、库存等等。但有时候我们很容易把聚合根定义得很大，因为无论聚合根多大，它都能够很好地解释。有个建模界的笑话是：我定义了一个“宇宙类”，它可以包含所有模型。
聚合根太大可能会有问题，比如代码过多、测试用例过多、性能不好等等。很有可能做着做着一个聚合根就膨胀了，这个时候你们尝试去拆分它，会发现并非像最开始现象的那样不能拆分。只是要找到合适的“借口”，要拆得有理有据。但总而言之，这是一件很难的事情。
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