软件设计架构之DDD，SOA,原始,REST，Actor,CQRS

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http://www.jdon.com/cqrs.html

1.SOA:

　首先Martin Fowler提出SOA歧义Service Oriented Ambiguity，认为”什么是SOA”是不可能回答，因为不同的人意味着不同的事情，SOA意味服务接口，意味流程整合，意味资源再利用，意味着管制，在下面SOA组件图中，服务和服务消费者(客户端)之间存在多个约束，当一个服务显式暴露后，客户端能够通过绑定定位到该服务，相当于两者签订了合同，规定了合同内容和如何实施，具体合同的描述是通过消息方式进行：

　　使用SOA和ESB能够灵活实现业务流程管理，工作流的管理BPM，如下图，一个订单的产生可能需要几个部门批准才能完成，而且这几个部门经常是变化的，如何灵活实现这种批准流程的定制也成为SOA实现的一部分，如下：

　　foo可能是一个领域模型或其他代表业务核心的资源，假设foo是订单，用户如果希望改变订单状态，比如撤销订单，一旦点按撤销订单按钮，客户端将向/well-known-uri/foo/reverse发出PUT命令(5)，代表撤销订单，这其实一个修改订单状态的命令。

　　客户端再次发出GET命令(6)，获得状态已经改变的结果。

　　值得注意的是，当发出PUT命令后，不是通常由服务器端立即返回业务操作结果，而是返回Http的200，表示PUT操作完成，具体业务结果必须由客户端再次根据第三步获得的资源列表中URI资源，再次由客户端发出查询命令获得(6)。

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3.DDD

Eric Evans的“Domain-Driven Design领域驱动设计”简称DDD，Evans DDD是一套综合软件系统分析和设计的面向对象建模方法，本站Jdon.com是国内公开最早讨论DDD网站之一，可订阅DDD专题。初学者学习DDD可从研究本站Jdon框架的DDD应用源码开始，戳这里开始。

　　过去系统分析和系统设计都是分离的，正如我们国家“系统分析师” 和“系统设计师” 两种职称考试一样，这样割裂的结果导致，需求分析的结果无法直接进行设计编程，而能够进行编程运行的代码却扭曲需求，导致客户运行软件后才发现很多功能不是自己想要的，而且软件不能快速跟随需求变化。

　　DDD则打破了这种隔阂，提出了领域模型概念，统一了分析和设计编程，使得软件能够更灵活快速跟随需求变化。见下面DDD与传统CRUD或过程脚本或者面向数据表等在开发效率上比较：

4.Actor

首先看看道友提出的一个问题：
用户甲的操作
1.开始事务
2.访问表A
3.访问表B
4.提交事务
乙用户在操作
1.开始事务
2.访问表B
3.访问表A
4.提交事务 

如果甲用户和乙用户的两个事务同时发生，甲事务锁住了表A未释放(因为整个事务未完成)，正在准备访问B表，而乙事务锁住了表B未释放(因为整个事务未完成)，正在准备访问A表，可是A表被甲事务锁住了，等甲事务释放，而甲事务真正等待乙事务释放B表，陷入了无限等待，也就是死锁Dead Lock。

也有道友使用多线程来模拟存储过程：http://www.jdon.com/45727，每个线程里开启一个事务，类似上述问题也会出现死锁。

问题出在哪里br>
是我们的思路方向出现问题：

其实无论是使用数据库锁 还是多线程，这里有一个共同思路，就是将数据喂给线程，就如同计算机是一套加工流水线，数据作为原材料投入这个流水线的开始，流水线出来后就是成品，这套模式的前提是数据是被动的，自身不复杂，没有自身业务逻辑要求。适合大数据处理或互联网网站应用等等。

但是如果数据自身要求有严格的一致性，也就是事务机制，数据就不能被动被加工，要让数据自己有行为能力保护实现自己的一致性，就像孩子小的时候可以任由爸妈怎么照顾关心都可以，但是如果孩子长大有自己的思想和要求，他就可能不喜欢被爸妈照顾，他要求自己通过行动实现自己的要求。

数据也是如此。

只有我们改变思路，让数据自己有行为维护自己的一致性，才能真正安全实现真正的事务。

数据+行为=对象，有人问了，对象不是也要被线程调用吗br>
例如下述代码，因为对象的行为要被线程调用，我们要使用同步锁synchronized ：

上面这段代码业务逻辑是想实现lower 2.一个客户端请求线程A: setLower(4) 
一个客户端请求线程B: setUpper(3) 
3. lower和upper是 (4, 3) 

这个结果破坏了lower，每个时刻只能允许一个线程工作，如同只能允许一个人蹲马桶一样。

　　在客户端就将数据的新增修改删除等动作和查询进行分离，前者称为Command，走Command bus进入Domain对模型进行操作，而查询则从另外一条路径直接对数据进行操作，比如报表输出等。

　　当一个Command进来时，从仓储Repository加载一个聚合aggregate对象群，然后执行其方法和行为。这样，会激发聚合对象群产生一个事件，这个事件可以分发给仓储Repository，或者分发给Event Bus事件总线，比如JavaEE的消息总线等等。事件总线将再次激活所有监听本事件的处理者。当然一些处理者会执行其他聚合对象群的操作，包括数据库的更新。

　　因为领域对象操作和数据库保存持久这两个动作分离，因此，数据表结构可以和领域对象松耦合(JiveJdon源码可展示领域对象和数据表不再是一对一对应依赖，这也是使用Hibernate 等ORM框架容易造成的问题)，你可以优化数据表结构专门用于查询。

　　再者，由于事件驱动了领域模型的状态改变，如果你记录这些事件audit ，将可以将一些用户操作进行回放，从而找到重要状态改变的轨迹，而不是单纯只能依靠数据表字段显示当前状态，至于这些当前状态怎么来的，你无法得知。当你从数据库中获得聚合体时，可以将相关的事件也取出来，这些叫Event Sourcing，事件源虽然没有何时何地发生，但是可以清楚说明用户操作的意图。

　　虽然这种架构有些复杂，但是好处却很多，主要的是实现透明的分布式处理Transparent distributed processing，当使用事件作为状态改变的引擎时，你可以通过实现多任务并发处理，比如通过JVM并行计算或事件消息总线机制，事件能够很容易序列化，并在多个服务器之间传送，(EJB提倡贫血失血模型，实际就是为解决胖模型在多个服务器之间传送时序列化耗费性能，现在我们不序列化模型，而是改变模型数据的事件)。

来源：雪飞静