什么是DDD（Domain-Driven Design）
软件开发不是一蹴而就的事情，我们不可能在不了解产品（或行业领域）的前提下进行软件开发，在开发前，通常需要进行大量的业务知识梳理，而后到达软件设计的层面，最后才是开发。而在业务知识梳理的过程中，我们必然会形成某个领域知识，根据领域知识来一步步驱动软件设计，就是领域驱动设计的基本概念。领域驱动设计一般分为两个阶段：
- 以一种领域专家、设计人员、开发人员都能理解的“通用语言”作为相互交流的工具，在不断交流的过程中发现和挖出一些主要的领域概念，然后将这些概念设计成一个领域模型；
- 由领域模型驱动软件设计，用代码来表现该领域模型。领域需求的最初细节，在功能层面通过领域专家的讨论得出。
在互联网开发“小步快跑，迭代试错”的大环境下，DDD似乎是一种比较“古老而缓慢”的思想。然而，由于互联网公司也逐渐深入实体经济，业务日益复杂，我们在开发中也越来越多地遇到传统行业软件开发中所面临的问题。
过度耦合
业务初期，我们的功能大都非常简单，普通的CRUD就能满足，此时系统是清晰的。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。修改一个功能时，往往光回溯该功能需要的修改点就需要很长时间，更别提修改带来的不可预知的影响面。下图是一个常见的系统耦合病例。
订单服务接口中提供了查询、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。
有一种解决方案，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。这会带来什么问题呢？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。
事实上，你可能意识到问题之所在。在解决现实问题时，我们会将问题映射到脑海中的概念模型，在模型中解决问题，再将解决方案转换为实际的代码。上述问题在于我们解决了设计到代码之间的重构，但提炼出来的设计模型，并不具有实际的业务含义，这就导致在开发新需求时，其他同学并不能很自然地将业务问题映射到该设计模型。设计似乎变成了重构者的自娱自乐，代码继续腐败，重新重构……无休止的循环。
用DDD则可以很好地解决领域模型到设计模型的同步、演化，最后再将反映了领域的设计模型转为实际的代码。
注：模型是我们解决实际问题所抽象出来的概念模型，领域模型则表达与业务相关的事实；设计模型则描述了所要构建的系统。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
贫血症和失忆症
贫血领域对象（Anemic Domain Object）是指仅用作数据载体，而没有行为和动作的领域对象。【领域驱动要解决的一个重要的问题，就是解决对象的贫血问题】
如何知道你的模型是贫血的呢？可以看一下你代码中是否有以下的几个特征：
-
有大量的XxxDO对象：这里DO虽然有时候代表了Domain
Object，但实际上仅仅是数据库表结构的映射，里面没有包含（或包含了很少的）业务逻辑； -
服务和Controller里有大量的业务逻辑：比如校验逻辑、计算逻辑、格式转化逻辑、对象关系逻辑、数据存储逻辑等；
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大量的Utils工具类等。
缺陷
- 无法保护模型对象的完整性和一致性
- 对象操作的可发现性极差
- 代码逻辑重复
- 代码的健壮性差
- 强依赖底层实现
优点：
- 开发“简单”
软件系统复杂性应对
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。
- 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。
- 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。
- 知识 顾名思义，DDD可以认为是知识的一种。（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。）
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。
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。
一种基于springboot的DDD项目架构
参考：go!!!