领域建模和设计的重要性:
Eric Evans将其定义为领域驱动设计（Domain-Driven Design，简称DDD） 方法论
服务模块之间过渡耦合
随着迭代的不断演化，业务逻辑变得越来越复杂，我们的系统也越来越冗杂。模块彼此关联，谁都很难说清模块的具体功能意图是啥。例如：
订单服务模块中 具有以下接口 订单存储（数据表）
订单接口 订单字段
评价接口 评价字段
支付接口 支付相关字段
保险接口 保险相关字段等等。。。
订单服务模块中的订单接口中提供了查询、创建订单相关的接口，也提供了订单评价、支付、保险的接口。
同时我们的表也是一个订单大表，包含了非常多字段。
在我们维护代码时，牵一发而动全身，很可能只是想改下评价相关的功能，却影响到了创单核心路径。
虽然我们可以通过测试保证功能完备性，但当我们在订单领域有大量需求同时并行开发时，改动重叠、恶性循环、疲于奔命修改各种问题。
上述问题，归根到底在于系统架构不清晰，划分出来的模块内聚度低、高耦合。 解决方案：
按照演进式设计的理论:让系统的设计随着系统实现的增长而增长。我们不需要作提前设计，就让系统伴随业务成长而演进。这当然是可行的，敏捷实践中的重构、测试驱动设计及持续集成可以对付各种混乱问题。
重构——保持行为不变的代码改善清除了不协调的局部设计，测试驱动设计确保对系统的更改不会导致系统丢失或破坏现有功能，持续集成则为团队提供了同一代码库。
在这三种实践中，重构是克服演进式设计中大杂烩问题的主力，通过在单独的类及方法级别上做一系列小步重构来完成。我们可以很容易重构出一个独立的类来放某些通用的逻辑，但是你会发现你很难给它一个业务上的含义，只能给予一个技术维度描绘的含义
重构可以解决问题，但是对新同学不太友好，新同学并不总是知道对通用逻辑的改动或获取来自该类。显然，制定项目规范并不是好的idea。我们又闻到了代码即将腐败的味道。
领域模型：则表达与业务相关的事实（从业务中抽象出领域模型），将数据和行为封装在一起 贫血模型（失血模型）和充血模型介绍
贫血领域对象（贫血模型）
贫血领域对象（Anemic Domain Object）只是仅用作数据载体，而没有行为和动作的领域对象。
失血模型简单来说，就是domain object只有属性的getter/setter方法的纯数据类，所有的业务逻辑完全由business object来完成，这种模型下的domain object被Martin Fowler称之为“贫血的domain object”
过程式代码:
习惯了三层接口开发 mvc模式（Action/Service/DAO这种分层模式），使用这种开发方式，对象只是数据的载体，没有行为。以数据为中心，以数据库ER设计作驱动。 分层架构在这种开发模式下，可以理解为是对数据移动、处理和实现的过程。
举例： 抽奖平台设计： 场景需求 奖池里配置了很多奖项，我们需要按运营预先配置的概率抽中一个奖项。 实现非常简单，生成一个随机数，匹配符合该随机数生成概率的奖项即可。
奖项
奖池
可以发现：在业务领域里非常重要的抽奖，我的业务逻辑都是写在Service中的，Award充其量只是个数据载体，没有任何行为。
简单的业务系统采用这种贫血模型和过程化设计是没有问题的，但在业务逻辑复杂的情况下，业务逻辑、状态会散落到在大量方法中，原本的代码意图会渐渐不明确，我们将这种情况称为由贫血症引起的失忆症。 由贫血症 引起的失忆症
用领域模型的开发方式，将数据和行为封装在一起，并与现实世界中的业务对象相映射。各类具备明确的职责划分，将领域逻辑分散到领域对象中。继续举我们上述抽奖的例子，使用概率选择对应的奖品就应当放到AwardPool类中。
充血模型：
系统困境与软件复杂度，为什么我们的系统会如此复杂？
解决复杂和大规模软件的武器可以被粗略地归为三类：抽象、分治和知识。
抽象: 使用抽象能够精简问题空间，而且问题越小越容易理解。举个例子，从北京到上海出差，可以先理解为使用交通工具前往，但不需要一开始就想清楚到底是高铁还是飞机，以及乘坐他们需要注意什么。
分治: 把问题空间分割为规模更小且易于处理的若干子问题。分割后的问题需要足够小，以便一个人单枪匹马就能够解决他们；
其次，必须考虑如何将分割后的各个部分装配为整体。分割得越合理越易于理解，在装配成整体时，所需跟踪的细节也就越少。即更容易设计各部分的协作方式。评判什么是分治得好，即高内聚低耦合。
知识 顾名思义，DDD可以认为是知识的一种。自身的知识储备，可以让我们在面临问题是选择出合适的技术去解决问题
DDD提供了这样的知识手段，让我们知道如何抽象出限界上下文以及如何去分治。
DDD 的限界上下文与微服务架构相得益彰
微服务架构众所周知，此处不做赘述。我们创建微服务时，需要创建一个高内聚、低耦合的微服务。而DDD中的限界上下文则完美匹配微服务要求，可以将该限界上下文理解为一个微服务进程。
分治： 实现系统复杂度的拆分，一般有两种方式： 技术维度 业务维度
技术维度：类似于MVC
业务维度：则按照业务领域来划分系统
微服务架构和DDD同样注重业务视角
我们将架构设计活动精简为以下三个层面：
业务架构——根据业务需求设计业务模块及其关系
系统架构——设计系统和子系统的模块
技术架构——决定采用的技术及框架
DDD的核心诉求就是将业务架构映射到系统架构上，在响应业务变化调整业务架构时，也随之变化系统架构。而微服务追求业务层面的复用，设计出来的系统架构和业务一致；
在技术架构上则系统模块之间充分解耦，可以自由地选择合适的技术架构，去中心化地治理技术和数据。
DDD的专业术语：
贫血模型
充血模型
战略建模
战术设计
应用服务--》领域服务 --》通过资源库获取聚合根
--》通过资源库持久化聚合根
--》发布领域事件
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为什么领域驱动设计
一种思维方式
如何领域驱动设计
战略设计 --------》（从整体到局部）----------》 战术设计
战略设计 （如何进行战略设计）
1.通用语言（统一语言）：
定义：通过统一语言 ，提炼出领域知识的产出物， 体现在两个方面：统一的领域术语 领域行为描述
如何获取统一语言： 统一语言就是需求分析的过程，也就是团队中各个角色就系统目标 范围 和具体的功能达成一致性的过程
输出： 概念 英文 定义 约束（避免快速腐化） 举例
2.领域：问题 + 边界 + 知识
领域包含了问题域和解系统。一般认为软件是对现实世界的部分模拟。在DDD中，解系统可以映射为一个个限界上下文，限界上下文就是软件对于问题域的一个特定的、有限的解决方案。
子域和限界上下文（分治，解决系统复杂性）
子域划分：确定逻辑边界
核心域
通用域
支撑域
限界上下文：（一个具有边界的，解决特定问题的解决方案）
一个由显示边界限定的特定职责。领域模型便存在于这个边界之内。在边界内，每一个模型概念，包括它的属性和操作，都具有特殊的含义。
一个给定的业务领域会包含多个限界上下文，想与一个限界上下文沟通，则需要通过显示边界进行通信。
系统通过确定的限界上下文来进行解耦，而每一个限界上下文内部紧密组织，职责明确，具有较高的内聚性。
一个很形象的隐喻：细胞质所以能够存在，是因为细胞膜限定了什么在细胞内，什么在细胞外，并且确定了什么物质可以通过细胞膜。
如何划分出一个限界上下文？ 限界上下文应该从需求出发，按领域划分
显然我们不应该按技术架构或者开发任务来创建限界上下文，应该按照语义的边界来考虑。
实践方案：考虑产品所讲的通用语言，从中提取一些术语称之为概念对象，寻找对象之间的联系； 从需求中的名词 抽象出 概念对象，并试图找寻对象之间的关系
或者从需求里提取一些动词，观察动词和对象之间的关系； 从需求中动词，抽象出行为
我们将紧耦合的各自圈在一起，观察他们内在的联系，从而形成对应的界限上下文。
形成之后，我们可以尝试用语言来描述下界限上下文的职责，
看它是否清晰、准确、简洁和完整。简言之，限界上下文应该从需求出发，按领域划分
3.上下文映射图：关联各个上下文
在进行上下文划分之后，我们还需要进一步梳理上下文之间的关系。
康威（梅尔·康威）定律
任何组织在设计一套系统（广义概念上的系统）时，所交付的设计方案在结构上都与该组织的沟通结构保持一致。
梳理清楚上下文之间的关系，从团队内部的关系来看，有如下好处：
任务更好拆分，一个开发人员可以全身心的投入到相关的一个单独的上下文中；
沟通更加顺畅，一个上下文可以明确自己对其他上下文的依赖关系，从而使得团队内开发直接更好的对接。
从团队间的关系来看，明确的上下文关系能够带来如下帮助：
每个团队在它的上下文中能够更加明确自己领域内的概念，因为上下文是领域的解系统；
对于限界上下文之间发生交互，团队与上下文的一致性，能够保证我们明确对接的团队和依赖的上下游。
限界上下文之间的映射关系
1.合作关系（Partnership）PS：两个上下文紧密合作的关系，一荣俱荣，一损俱损。
2.共享内核（Shared Kernel）SK：两个上下文依赖部分共享的模型。
3.客户方-供应方开发（Customer-Supplier Development）CSD：上下文之间有组织的上下游依赖。
4.遵奉者（Conformist）：下游上下文只能盲目依赖上游上下文。
5.防腐层（Anticorruption Layer）ACL：一个上下文通过一些适配和转换与另一个上下文交互。
6.开放主机服务（Open Host Service）OHS：定义一种协议来让其他上下文来对本上下文进行访问。
7.发布语言（Published Language）PL：通常与OHS一起使用，用于定义开放主机的协议。
8.大泥球（Big Ball of Mud）：混杂在一起的上下文关系，边界不清晰。
9.另谋他路（SeparateWay）：两个完全没有任何联系的上下文。
战术设计：设计过程
概念建模（面向业务 问题 业务 抽象） ----------》 领域建模（概念到代码的一个过渡）------------》 框架设计（代码设计 解决 技术 具体）
框架设计的总体思路：分层 CQRS EDA
用户接口层 ： web app api mq
应用层
领域层 实体 值 聚合根
基础设施层 base org upm gis
核心概念：
实体
当一个对象由其标识（而不是属性）区分时，这种对象称为实体（Entity）。
例：最简单的，公安系统的身份信息录入，对于人的模拟，即认为是实体，因为每个人是独一无二的，且其具有唯一标识（如公安系统分发的身份证号码）。
在实践上建议将属性的验证放到实体中。
值对象
当一个对象用于对事务进行描述而没有唯一标识时，它被称作值对象（Value Object）。
例：比如颜色信息，我们只需要知道{“name”:“黑色”，”css”:“#000000”}这样的值信息就能够满足要求了，这避免了我们对标识追踪带来的系统复杂性。
值对象很重要，在习惯了使用数据库的数据建模后，很容易将所有对象看作实体。使用值对象，可以更好地做系统优化、精简设计。
它具有不变性、相等性和可替换性。
在实践中，需要保证值对象创建后就不能被修改，即不允许外部再修改其属性。在不同上下文集成时，会出现模型概念的公用，
如商品模型会存在于电商的各个上下文中。在订单上下文中如果你只关注下单时商品信息快照，那么将商品对象视为值对象是很好的选择。
聚合根
Aggregate(聚合）是一组相关对象的集合，作为一个整体被外界访问，聚合根（Aggregate Root）是这个聚合的根节点。
聚合是一个非常重要的概念，核心领域往往都需要用聚合来表达。其次，聚合在技术上有非常高的价值，可以指导详细设计。
聚合
聚合由根实体，值对象和实体组成。
资源库
领域对象需要资源存储，存储的手段可以是多样化的，常见的无非是数据库，分布式缓存，本地缓存等。资源库（Repository）的作用，就是对领域的存储和访问进行统一管理的对象。
生命周期：
聚合（Aggregate）
聚合就是一组应该呆在一起的对象，聚合根（Aggregate Root）就是聚合在一起的基础，并提供对这个聚合的操作。聚合除了聚合根以外，还有自己的边界（boundary），即聚合里有什么。
例如：一个订单可以有多个订单明细，订单明细不可能脱离订单而存在，而订单也不可能没有订单明细。
这种情况下，订单和订单明细就是一个聚合，而订单就是这个聚合的聚合根，订单和订单明细就处于这个聚合的边界之内。
如果要变更订单明细，我们需要通过操作聚合根订单来实现，如order.changeItemCount()，而非订单明细自身。
另外一个例子：一名客户可以有多个订单，订单不可能脱离客户而存在，而客户却可以没有订单。
这种情况下，客户和订单就是不同的两个聚合，一个聚合以客户为聚合根，另一个聚合以订单为聚合根，引用客户的标识。
客户里并不引用订单的标识，这样将关联减至最少有助于简化对象的关系网。但是带来的一个麻烦就是如果要查找某位客户的所有订单，就不得不从所有的订单里查，而不能从客户这个聚合里直接获得。
最后再举一个多对多的例子：一个班级可以有多名学生，学生可以脱离这个班级而存在，而班级不能没有学生，学生也不能不在班级里 。
这种情况下，班级和学生也是不同的两个聚合，一个聚合以班级为聚合根，引用学生的标识；另一个聚合以学生为聚合根，引用班级的标识，将多对多转换成两个一对多。
聚合是持久化的一个单位，我们需要保证以聚合为单位的数据一致性。如果聚合太大，那就会导致并发修改困难，多人并发修改同一个聚合里的不同项目，
结果就是只有第一个提交的人成功修改，其它人不得不重新刷新聚合才能再次修改。大聚合还会导致性能问题，因为操作实体时会将整个大聚合同时加载进内存。珍爱生命，拒绝大聚合。
聚合根必须是实体而非值对象，因为它需要整体持久化，所以一定会有标识。
而聚合根里的各个元素，既可能是实体，也可能是值对象。例如：一个订单（聚合根）一般会有订单明细（实体）和送货地址（值对象）。
这些元素里可以有对聚合根的引用，但是不能相互引用。任何对其它元素的操作都必须通过聚合根来进行。聚合根里的标识是全局的，
聚合根里的实体标识是聚合里唯一的本地标识，因为对它的访问都是通过聚合根来操作的。聚合根拥有自己独立的生命周期，其实体的生命周期从属于其所属的聚合，值对象因为只是值而已，并没有生命周期。
工厂（Factory）
工厂是生命周期的开始阶段，它可以用来创建复杂的对象或是一整个聚合。复杂对象的创建是领域层的职责，但它并不属于被创建的对象自身的职责。实体和值对象的工厂不太一样，因为值对象是不可变的，
所以需要工厂一次性创建一个完整的值对象出来。而实体工厂则可以选择创建之后再补充一些细节。
资源库（Repository）
资源库是生命周期的结束，它封装了基础设施以提供查询和持久化聚合的操作。
这样能够让我们始终聚焦于模型，而把对象的存储和访问都委托给资源库来完成。
以订单和订单明细的聚合为例，因为一定是通过订单这个聚合根来获取订单明细，所以可以有订单的资源库，但是不能有订单明细的资源库。
也就是说，只有聚合才拥有资源库。需要注意的是，资源库并不是数据库的封装，而是领域层与基础设施之间的桥梁。
DDD关心的是领域内的模型，而并非是数据库的操作。理想的资源库对客户（而非开发者）隐藏了内部的工作细节，委托基础设施层来干那些脏活，到关系型数据库、NOSQL、甚至内存里读取和存储数据。
什么是复杂？ 如何定义复杂?
从理解力 和 预测能力 来个维度来分析 复杂系统理论
抽象 分解 层次结构
如何划分 领域服务 和 应用服务
战略层语境：
领域服务通常指 相对聚焦的底层支撑域、通用域服务
应用服务通常指面向业务场景的负责功能组装的服务
战术层语境：
领域服务指 领域建模工具中所指的 领域服务
应用服务指面向场景的技术实现组装
DDD对 clean code的再定义
统一语言 与统一语言英文保持一致性的代码命名
Domain层： domain层 仅包含领域模型定义的对象，且用 plain object
不依赖spring ICO 和APO等第三方包
拒绝对getset以及构造方法进行注解
拒绝setter update modify save delete 等无法明确业务含义的方法
值对象不用加上标识技术语言的Enun
应用层： application层拒绝xxxxHandle xxxxProcessor xxxxContext
区分命令和查询 命令推荐xxxxCommandService 查询推荐xxxxQueryService
infrastructure层 基础支撑层
资源库repository的 入参和出擦 除了原始数据类型，只能包含领域对象
Repository 对象交互拒绝DTO PO
对外接口访问的防腐层，统一命名为xxxAdaptor
禁止外部接口对象直接上层透传
事件
事件命名为 事件+Event 且事件命名为动词过去式