从分层架构、贫血/充血模型、领域/子域,聊聊如何落地DDD

2023-12-22 22:59

本文主要是介绍从分层架构、贫血/充血模型、领域/子域,聊聊如何落地DDD,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

我一直记得之前一技术老哥告诉我的一句话:编程不是青春饭,技术才是硬道理。想要更好的把握时代,掌控自己的职场沉浮,更要基于此了解这个时代的趋势是什么!

我经常“穿梭”在程序员的各大交流群里,看看大家都在聊点啥的~说白了也是八卦嘛!最近看到有个程序员在群里问到:

DDD 作为一套优秀的方法论,为什么在过去的那么多年里,真正运用领域驱动设计开发(DDD)的团队并不多?现在为啥又那么火了?

对于这个问题,想来不止他一人心存疑虑,今天我们就来聊聊~

软件发展的规律:由简单软件向复杂软件转变

先让我们把时间“往前推”,中国的软件业在刚起步阶段时,软件系统其实没有很复杂,即使在过程中不好维护了,大不了选择重新开发。但伴随着中国软件行业的快速发展,软件规模越来越大,程序越来越乱,维护成本越来越高,推倒重新开发显然不可取。

而 DDD 则给我们了新的思考,在每次需求变更的时候,首先是回到领域模型,基于业务进行领域模型的变更。接着,再基于领域模型的变更,指导程序的变更,这样就使得在面临不断出现的新需求时,始终保持设计质量不退化。

微服务 与DDD

微服务架构应运而生是为了解决传统架构的痛点,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。

可是,微服务架构从提出到应用以来,很多团队发现本以为通过系统拆分便可实现目的,没想到微服务基础设施才是重点,脱离了微服务基础设施做支撑,拆分系统就是在给自己不断挖坑!

我们都知道,DDD 的兴起是由于很多熟悉领域驱动建模的工程师在进行微服务设计时,发现用 DDD 的思路进行业务梳理可以很好规划服务边界,可以很好实现微服务内部和外部的"高内聚、低耦合",最为关键的是,DDD提供了切实可行的应对软件核心复杂性的方法。

494ba51c7fac86313ce699e323d043b9.png

越来越多的人将 DDD 作为业务划分的指导思想

现在越来越多的企业希望通过DDD 从业务领域视角划分领域边界,构建通用语言进行高效沟通,通过业务抽象,建立领域模型,维持业务和代码的逻辑一致性。因此,企业迫切需要懂得用技术怎么解决实际业务问题,用技术驱动业务发展,能够构建高质量领域模型的技术人才。

所以,我也很是认同掌握 DDD 是一件让技术人员更具核心竞争力的事情。

目前,京东、美团、华为等巨头都在自家的架构中实践了 DDD ,我最近也有认真补课。这里向你推荐这套刚撸完的 DDD 实战,由前58技术委员会主席孙玄携手范钢老师,结合10多年一线大厂实践经验,打造的《DDD 领域驱动设计:人人都能精通的业务分析神器》在线专栏。3 天时间,6大篇章、19节干货,带你从业务价值角度,彻底看透 DDD 的本质。

755f91ac9a47cb70db577d00f801496f.png

原价 ¥499,限时 ¥0.99 立刻学习!31天最低价!

原价 499,现在花 0.99 就能拿下,19节名师精心打磨的百万业务架构师必备 DDD 实战课,10月11 - 10月13日,绝对是市面上性价比超高的一门百万业务架构师实践课,也是P8级业务架构师必须掌握的核心能力!

d0d062e7b519146b3c3d7800b73e66b7.png

长按扫码👆,锁定 ¥0.99 名额

仅前 50 人有效,先到先得!

+报名即享受大厂专属内推

+【16本经典必读电子书】

+更有求职大礼包,免费送~

现在报名,即可享受内推,拿高薪offer

目前,奈学和猎聘已达成深度合作,持续推出多行业、多领域、有深度的真项目课程,更贴合大厂企业技术要求。学完后,可直接内推到字节、阿里、 腾讯、百度等大厂,相当于为企业定向招聘,为每一位学员私人定制内推就业服务。

0145b5d17137bb3a57a6a95fb229004b.png

现在报名,VIP课程福利,免费领:

重要提醒:一次报名,全程赠送讲师答疑服务!报名即可领取价值 129 元的 16 本程序员必读电子书目。虚拟机、数据库、代码设计、高并发实战、微服务、算法 & 数据结构一应俱全,帮助你通过课程,提升实战能力的基础上,体系化巩固理论概念。

a63bafcc25432ac6a9272159fce98eae.png

VIP课程免费领取:报名就送价值 999元 的百万架构师魔鬼训练营《打造千万级并发接入的企业级注册中心实践》,前58集团技术委员会主席孙玄,将围绕注册中心的核心内容进行讲解,带领大家搞清注册中心架构设计的本质,剖析传统注册中心架构设计存在的问题,根据不同的场景,找到注册中心架构设计中的最佳架构设计方案。同时,训练营将结合真实案例,为大家展示支持千万级并发的企业级注册中心项目代码是如何落地实现的。

f05aa781ff4f1f85d8d390cf9d893d9b.png

1

为什么向你推荐这门课?

课程重磅升级,升级后的课程体系紧随一线互联网大厂前沿技术,新增实战项目、高级商业项目,全方位提升学员实战能力,全面提升课程的实用性、先进性。

课程模块

93e2e016afe72a67e54ac875e1678514.png

本期精品课程为期 3 天,内容由 6 大篇章 19 节干货构成,包括:

  • Day01  DDD设计篇:运用事件风暴法进行业务领域建模、统一语言建模

  • Day02  DDD实践篇:通过领域模型落地系统设计:数据库、聚合、工厂与仓库

  • Day03  DDD架构篇:掌握如何通过架构支持领域驱动在项目中的落地

模块一:顶级业务架构师必备技术栈赋能篇

领域驱动设计是业务架构师必备的技术栈,课程将深入浅出帮助你理解 DDD,并让你在理解业务架构的基础上,掌握领域建模、统一语言建模等重要部分的设计。

模块二:领域驱动设计核心概念深入剖析篇

领域驱动设计难点在于各模块划分非常抽象,名师将在课程中带你踏入全新领域,用真实业务案例,带你了解贫血模型、充血模型改造,数据库、聚合、工厂与仓库的架构设计实践。

模块三:领域驱动设计技术架构落地实践篇

课程将基于国内知名企业(美团、阿里、华为)DDD 的最佳实践,赋能你 DDD 改造的实践落地能力,学习完成轻松收获 DDD 技术架构设计能力。

6a6c653c745ff6efe0159705e5366e61.png

2

学完课获得什么?

通过通俗易懂的万亿级企业案例式讲解,带你真正掌握百万业务架构师的架构设计能力和 DDD 实战应用,从而在成为百万年薪架构师的路上越走越快!

总之,通过 DDD 指导架构体系设计核心技术点,到企业 DDD 落地业务架构设计线,再到大型业务架构真实应用面的深度剖析,使得同学们全方面立体掌握 DDD 的本质,同时拥有百万年薪业务架构师的顶级思维模型。

课程都有哪些特色

(1)用实战案例演练业务领域建模的分析设计过程

(2)通过实战学习与客户进行统一语言建模,提高学习业务的能力

(3)演练在业务需求不断更迭的过程中通过DDD设计越来越复杂的系统

(4)用实战案例演练领域模型落地微服务、人工智能的设计过程

(5)学会如何通过架构支持领域驱动在项目中的落地

3

名师实战教学,享优质服务

金牌教研团,平均从业年限10年以上,具备大厂实战经验,对技术深度钻研,对教学精益求精,历时半年精打细磨。

6a9351dd32db19593e2b594b9e1f3de8.png

行业大咖级主讲,范钢,前航天信息首席架构师,书籍《架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践》《大话重构》作者。

f0381fac068a6e24006fc23936ce5008.png

备教测练评学习闭环,帮助学员循序渐进提升技术硬实力,老师全程辅导,稳步提升职场软实力。

9c5da958c9473ea43a26fb7b6711f976.png

超强收获

在课程中,名师将带你深入浅出复杂的DDD领域驱动设计,从理论、核心点切入,用大厂真实案例帮助你真正拥有以下核心能力:

(1)掌握如何与客户进行统一语言建模,提高学习业务的能力;

(2)掌握业务领域建模与事件风暴等方法;

(3)掌握如何在业务需求不断更迭的过程中通过DDD设计越来越复杂的系统;

(4)掌握如何通过架构支持领域驱动在项目中的落地。

哪些人群适合学习

如果你是一名:

  • 系统架构师

  • 业务架构师

  • 云原生架构师

  • 大数据架构师

  • 硬件/嵌入式系统架构师

  • 运维架构师

  • DBA架构师

  • 测试架构师

  • 解决方案架构师

  • 技术负责人/技术经理/技术总监/技术VP/CTO

  • 项目经理/项目总监

  • 进一步提升大数据架构设计认知和思维模型的其他职位

  • ……

那么,这门实践精品课,正是为你量身定制的!

真实好评,名师玄姐口碑爆棚!

9c5ba39d0e67d028d7e08c5a1cba4870.png291d227784977b92066327895bf0c92f.png6814c2a687c0d8289e40016e4704c6fb.png7d59a77a5608909ecf542794e10c8f91.png

左右滑动查看更多

百万年薪业务架构师都研究的 DDD

你需要真正掌握它!

19 节DDD业务架构设计硬核干货

仅需3天 彻底搞懂

原价499限时扫码0.99

带你深入剖析 DDD 的价值与实践

👇👇👇

24c234428ded27bb9762bbc8def7dcda.png

本公众号仅限前50名特惠购买

购买后请您耐心等待课程顾问通过

0aafc3af90c769c7cf398f869fe6b737.png

0.99 低价好课

赠送超值电子书名师答疑服务

👇 点击“阅读原文”抢占优惠名额!

这篇关于从分层架构、贫血/充血模型、领域/子域,聊聊如何落地DDD的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/525795

相关文章

mybatis的整体架构

mybatis的整体架构分为三层: 1.基础支持层 该层包括:数据源模块、事务管理模块、缓存模块、Binding模块、反射模块、类型转换模块、日志模块、资源加载模块、解析器模块 2.核心处理层 该层包括:配置解析、参数映射、SQL解析、SQL执行、结果集映射、插件 3.接口层 该层包括:SqlSession 基础支持层 该层保护mybatis的基础模块,它们为核心处理层提供了良好的支撑。

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

百度/小米/滴滴/京东,中台架构比较

小米中台建设实践 01 小米的三大中台建设:业务+数据+技术 业务中台--从业务说起 在中台建设中,需要规范化的服务接口、一致整合化的数据、容器化的技术组件以及弹性的基础设施。并结合业务情况,判定是否真的需要中台。 小米参考了业界优秀的案例包括移动中台、数据中台、业务中台、技术中台等,再结合其业务发展历程及业务现状,整理了中台架构的核心方法论,一是企业如何共享服务,二是如何为业务提供便利。

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU