"本文档主要介绍了盒马在实施领域驱动设计(DDD)时的实践经验,包括数据模型与对象模型的对比,以及失血模型、贫血模型和充血模型的区别,并探讨了依赖注入在测试友好性方面的应用,同时展示了盒马模式下的Repository实现和部署结构。"
在领域驱动设计(DDD)中,盒马实践了多种模型概念,以适应业务需求。首先,领域模型分为基于数据的数据建模(DataModeling)和基于对象的对象建模(ObjectModeling)。数据建模强调通过数据库设计来抽象系统关系,数据字典成为领域模型的核心,外键用来定义关系,而Manager则负责组织逻辑,通常数据库设计优先于代码设计。相比之下,对象建模假设内存无限,采用持久化无关设计(PersistenceIgnorance),将对象模型视为领域模型。然而,在实际中,由于内存限制和系统重启,数据库扮演了持久化数据的角色,关注点转向如何高效查询。
DDD中的领域模型还有失血、贫血和充血三种状态。失血模型主要基于数据库,是数据驱动的设计方式,对象仅包含数据(POJO DATA)。贫血模型如盒马流程中心,包含数据和方法,但业务逻辑往往不在模型内部。充血模型,如盒马基础资料,不仅包含数据和方法,还包含了Repository,使得模型具备了处理数据的能力,更符合领域驱动设计的原则。
依赖注入是DDD中提升代码灵活性和可测试性的重要手段。在Spring框架下,依赖注入通常是通过单例(Singleton)对象实现,只有被@Component注解的对象才能通过@Autowired自动注入。推荐使用构造器依赖注入,因为这种方式有助于编写易于测试的代码,确保对象构造的完整性,并明确指出哪些对象需要模拟(mock)或桩(stub)。
盒马模式下的Repository实现是领域模型与数据库交互的关键,它封装了数据访问细节,提供了与领域逻辑一致的接口。部署结构方面,盒马可能采用了分层架构或者微服务架构,将不同领域的服务进行解耦,以提高系统的可扩展性和维护性。这样的部署结构能够更好地支持业务复杂性和变化,保持系统架构的整洁和高效。
盒马通过DDD实践,实现了从数据驱动到对象驱动的转变,优化了模型的状态,利用依赖注入提高了代码质量,并构建了一套适应业务发展的Repository和部署结构。这些经验对于其他企业进行DDD实践具有很高的参考价值。