记一次COLA架构的实践

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1. 传统做法

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2. DDD的一种实现

代码结构:

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一图流:

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  • 将业务决策从庞大的service中剥离出来,拆分为若干领域实体,将业务决策交给一个个的领域实体,由application层进行统一的委派,有效梳理业务,结构分明,降低代码维护难度,新同学更易上手。
  • 防腐层设计,业务与技术解耦,引导系统逐渐走上业务与技术分离的架构路线,保证业务逻辑在领域模型中得到不断重构和发展,成为系统的核心资产

3. COLA的做法

模块划分:

adapter模块定于对外透出服务的方式,gPPC,Http等
client模块定义对外透出服务的API
app模块实现client模块中定义的对外提供的API
domain模块领域服务 & 领域网关
infrastructure模块具体技术实现

一图流:

3.1. adapter模块代码结构

adapter模块承载了系统对外提供服务的适配类,如果当前服务提供Restful,可以定义在这里。

3.2. client模块代码结构

client模块定义了对外透出的接口,可以作为SDK提供出去。

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这里进一步划分了几个包:

api服务对外透出的接口
convert转换类
dto.command新增,修改,删除操作参数
dto.data查询回调参数
dto.event事件相关参数
dto.query查询操作参数

3.3. app模块代码结构

app模块实现了client模块定义的接口,也就是对外提供的api的具体实现。

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这里进一步划分了几个包:

consumer消息消费
convert转换类
executor命令模型,所有增删改操作
executor.query查询模型,所有查询操作

每一个实现(图中的xxxServiceImpl),都是委派若干executor来完成,这样做可以将一个庞大的service解耦成若干小类和方法,避免大而全的一个类。

executor按照CQRS的思想,进一步划为“命令模型”与“查询模型”。

3.3.1. 关于CQRS架构

CQRS从读写职责角度对请求的功能进行分类。

  • Command命令模型

当界面的表单数据提交到后端时就会有写入表单数据的命令,之后将命令中的DTO提取出来,进行业务逻辑检查或计算,持久化。这条路线称为Command模型路线。

命令是客户端让服务器做事情,是从客户端向服务器后端发出写入操作命令,通常会改变后端模型的状态。

  • Query查询模型

搜索只是从搜索库中获取搜索的结果,并没有任何复杂的业务逻辑计算。

查询是服务器后端向客户端返回结果。

这样划分的好处:

  • 在DDD中,领域模型可以根据DDD原则进行建立,而查询模型则根据数据查询要求进行建立,二者模型设计依据不同,应该区分开,也就是区分开领域驱动设计&数据驱动设计
  • 在分开设计后,可以单独针对查询模型使用与命令模型不一样的存储引擎,比如命令模型使用MySQL,查询模型使用ElasticSearch,Redis等,这里需要注意不同存储引擎的同步。

3.4. domain模块代码结构

domain模块定义了当前领域服务的能力,模型,与领域网关。

领域网关这个概念是指当前服务的所有持久化以及查询的接口,有点类似DDD的仓储接口。

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这里进一步划分了几个包:

gateway领域网关接口
model领域模型实体
ability领域服务(能力),是一个可选项,非DDD工程可以没有

3.5. infrastructure模块代码结构

infrastructure定义了当前服务所有具体的技术实现,主要是domain模块中定义的gateway的实现。

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按照网关实现不同,这里进一步划分了几个包:

database数据库网关相关实现
rpc远程过程调用网关相关实现
xxx.dataobject数据库/RPC调用需要用到的类

这样,对于domain层定义了网关接口来讲,它并不关心具体的技术实现;对于infrastructure基础设施层来讲,分为多种技术实现。

这里的防腐层设计,业务与技术解耦,引导系统逐渐走上业务与技术分离的架构路线,保证业务逻辑在领域模型中得到不断重构和发展,成为系统的核心资产
除此以外,服务暴露的RPC服务,也是写在这里。

3.6. DDD与非DDD在COLA中的差异

差异主要在与Domain模块:

  • DDD的Domain模块应该有对应的领域服务,系统的核心在这一块
  • 非DDD的Domain模块比较弱,只有一些基本职能,包括定义一些上层接口来对基础设施层做防腐,主要业务资产在App模块。

参考资料

COLA 4.0:应用架构的最佳实践