在这个万物互联的时代，物联网业务蓬勃发展，但也瞬息万变，对于开发人员来说，这是一种挑战，但也是一种“折磨”。
在业务发展初期，因为时间有限，我们一般会遵循“小步快跑，迭代试错”的原则进行业务开发，用通俗的话来说就是“no bb，先上了再说”，对于开发人员的具体实现，就是“脚本式”的开发方式，或者说是数据的 CURD，这样的开发方式，在项目早期没什么问题，但随着新业务的不断加入，业务迭代的频繁，我们会发现，现在的业务系统变得越来越冗杂，新加一个需求或者改一个业务，变得无比困难，因为业务实现彼此之间模糊不清，业务规则在代码中无处不在，开发人员也就无从下手。
那怎么解决上面的问题呢？可能很多人会说“你这代码不行，重构呀”，是的，我们发现了项目中的“坏代码”，比如一个类上千行，一个方法几百行，于是我们把一些代码抽离出来，做一些内聚的实现，代码规范做一些调整，但这样只是解决现在项目代码中的问题，下次项目迭代的时候，你并不能保证写的新代码是符合规范的，而且最重要的是，重构并不能在业务代码上给一个定义，什么意思呢？比如你重构一个方法，你只能从技术的角度去重构它，并不能从业务的角度去重构，因为在整个业务系统“混乱”的情况下，你无法保证自己的“清白”。另外还有一点，即使你重构了它，但对于新加入的开发人员来说，他并不能理解你重构的目的，换句话说，就是如果他要使用或改这个方法，他完全不知道能不能使用或者使用了会不会影响其他业务，说白了就是，业务的边界不明确。
那如何定义业务的边界呢？答案就是运用 Eric Evans 提出的领域驱动设计（Domain Driven Design，简称 DDD），关于 DDD 的相关概念，这边就不叙述了，网上有很多资料，需要注意的是，DDD 关注的是业务设计，并非技术实现。
物联网业务如何应用领域驱动设计？这其实是个大命题，该怎么实现？如何下手呢？我找了我之前做的一个业务需求，来做示例，看看“脚本式”的实现，和 DDD 的实现，前后有什么不太一样的地方。
脚本式的开发
业务需求：针对物联网卡的当前套餐使用量，根据一定的规则，进行特定的限速设置。
需求看起来很简单，下面要具体实现了，首先，我创建了三张表：
speed＿limit：限速表，包含用户 ID、套餐 ID 等。
speed＿limit＿config：限速配置表，包含限速档位，也就是套餐使用量在什么区间，限速多少的配置。
speed＿limit＿level：限速级别表，包含限速的单位和具体值，主要界面选择使用。
然后再创建对应“贫血”的模型对象（没有任何行为，并且属性和数据库字段一一对应）：
public class SpeedLimit ｛
private Long id；
private Integer orgId；
private Long priceOfferId；
／／getter setter．．．．
｝
public class SpeedLimitConfig ｛
private Long id；
private Long speedLimitId；
private Double usageStart；
private Double usageEnd；
／／getter setter．．．．
｝
public class SpeedLimitLevel ｛
private Long id；
private String unit；
private Double value；
／／getter setter．．．．
｝
好，数据库表和模型对象都创建好了，接下来做什么呢？CURD 啊，界面需要对这些数据进行查看和维护，所以，我创建了：
SpeedLimitMapper．xml：数据库访问 SQL。
SpeedLimitService．java：调用 Mapper，并返回数据。
SpeedLimitController．java：接受前端传递参数，并调用 Service，封装返回数据。
简单看下SpeedLimitService．java中的代码：
public interface SpeedLimitService ｛
List＜SpeedLimit＞ listAll（）；
SpeedLimitVO getById（Long id）；
Boolean insert（Integer orgId， Long priceOfferId， List＜SpeedLimitConfig＞ speedLimitConfigs）；
／／．．．
｝
CURD 流程没啥问题吧，数据维护好了，接下来要进行限速检查了，我们目前的实现方式是：有一个定时任务，每间隔一段时间批量执行，查询所有的限速配置（上面的speed＿limit），然后根据用户 ID 和套餐 ID，查询出符合条件的物联网卡，然后将卡号丢到 MQ 中异步处理，MQ 接受到卡号，再查询对应的限速配置（speed＿limit以及speed＿limit＿config），然后再查询此卡的套餐使用量，最后根据规则匹配，进行限速设置等操作。
MQ 中的处理代码（阿里插件都已经提醒我，这个方法代码太长了）：
为什么代码不贴出来？因为里面的代码惨不忍睹啊，if．．else．．的各种嵌套，所以，还是眼不看为净。
好，到此为止，这个需求已经“脚本式”的开发完了，我们来总结一把：
条理清晰，开发效率贼高，完全符合“先上了再说”的开发原则。
数据的 CURD 和业务逻辑处理隔离开，用到的地方＿x001D＿“单独处理”，似乎没啥问题。
没啥问题对吧？好，现在业务迭代来了，产品经理发话了，说除了批量限速检查，还需要对单卡的限速同步处理（瞎掰的），因为是同步处理，所以我没办法发消息到 MQ 处理，只能对 MQ 中的那一坨代码进行重构，代码抽离的过程中发现，并不能兼容新的需求，怎么搞呢？只能又重载了一个方法，把里面能抽离的抽离出来，改好之后，需求完美上线。
过了一天，产品经理又发话了。
然后，我把产品经理打死了。
领域驱动设计
为了避免我和产品经理打架，我需要做一些改变，就事论事，毕竟问题出在开发这边，面对“一锅乱粥”的代码，我决定用 DDD 这把“武器”进行改造它。
我们知道，DDD 分为战略设计和战术设计，战略设计就是把限界上下文和核心领域搞出来，然后针对某个限界上下文，再利用战术设计进行具体的实现，这个过程一般是针对一个完整复杂的业务系统，涉及的东西很多，你可能需要和领域专家进行深入沟通，如有必要还需画出业务领域图、限界上下文图、限界上下文映射图等等，以便理解。
针对限速设置的业务需求，我简单画了下所涉及的上下文映射图：
可以看到，我们关注的只有一个限速上下文，物联网卡上下文、套餐流量上下文和运营商 API 上下文，我们并不需要关心，ACL 的意思是防腐层（Anticorruption Layer），它的作用就是隔离各个上下文，以及协调上下文之间的通信。
限速上下文内部的实现（如聚合根和实体等），其实就是战术设计的具体实现，关于概念这边就不多说了，这里说下具体的设计：
SpeedLimit聚合根：毫无疑问，限速上下文的聚合根是限速聚合根，也可以称之为聚合根实体，这里的SpeedLimit并不是上面贫血的模型对象，而是包含限速业务逻辑的聚合对象。
SpeedLimitConfig实体：限速配置实体，在生命周期内有唯一的标识，并且依附于限速聚合根。
SpeedLimitLevel实体：其实限速级别应该设计成值对象，因为它并没有生命周期和唯一标识的概念，只是一个具体的值。
SpeedLimitContext值对象：限速上下文，只包含具体的值，作用就是从应用层发起调用到领域层，可以看做是传输对象。
SpeedLimitService领域服务：因为涉及到多个上下文的协调和交互，限速聚合根并不能独立完成，所以这些聚合根完成不了的操作，可以放到领域服务中去处理。
SpeedLimitRepository仓储：限速聚合对象的管理中心，可以数据库存储，也可以其他方式存储，不要把Mapper接口定义为Repository接口。
以上因为不好在现有项目中做改造，我就用 Spring Boot 做了一个项目示例（Spring Boot 用起来真的很爽，简洁高效，做微服务非常好），大致的项目结构：
├── src
│ ├── main
│ │ ├── java
│ │ │ └── com
│ │ │ └── qipeng
│ │ │ └── simboss
│ │ │ └── speedlimit
│ │ │ ├── SpeedLimitApplication．java
│ │ │ ├── application
│ │ │ │ ├── dto
│ │ │ │ └── service
│ │ │ │ ├── SpeedLimitApplicationService．java
│ │ │ │ └── impl
│ │ │ │ └── SpeedLimitApplicationServiceImpl．java
│ │ │ ├── domain
│ │ │ │ ├── aggregate
│ │ │ │ │ └── SpeedLimit．java
│ │ │ │ ├── entity
│ │ │ │ │ ├── SpeedLimitConfig．java
│ │ │ │ │ └── SpeedLimitLevel．java
│ │ │ │ ├── service
│ │ │ │ │ ├── SpeedLimitService．java
│ │ │ │ │ └── impl
│ │ │ │ │ └── SpeedLimitServiceImpl．java
│ │ │ │ └── valobj
│ │ │ │ └── SpeedLimitCheckContext．java
│ │ │ ├── facade
│ │ │ │ ├── CarrierApiFacade．java
│ │ │ │ ├── DeviceRatePlanFacade．java
│ │ │ │ ├── IotCardFacade．java
│ │ │ │ └── model
│ │ │ │ ├── CarrierConstants．java
│ │ │ │ ├── DeviceRatePlan．java
│ │ │ │ ├── EnumTemplate．java
│ │ │ │ ├── IotCard．java
│ │ │ │ └── SpeedLimitAction．java
│ │ │ └── repo
│ │ │ ├── dao
│ │ │ │ └── SpeedLimitDao．java
│ │ │ └── repository
│ │ │ └── SpeedLimitRepository．java
│ │ └── resources
│ │ ├── application．yml
│ │ ├── mybatis
│ │ │ ├── mapper
│ │ │ │ └── SpeedLimitMapper．xml
│ │ │ └── mybatis－config．xml
│ └── test
│ └── java
│ └── com
│ └── qipeng
│ └── simboss
│ └── speedlimit
│ ├── SpeedLimitApplicationTests．java
│ ├── application
│ │ └── SpeedLimitApplicationServiceTest．java
│ └── domain
│ └── SpeedLimitServiceTest．java
包路径：
import com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．aggregate．SpeedLimit；／／聚合根import com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．entity．＊；／／实体import com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．valobj．＊；／／值对象import com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．service．＊；／／领域服务import com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．repo．repository．＊；／／仓储import com．qipeng．simboss．speedlimit．repo．dao．＊；／／mapper接口import com．qipeng．simboss．speedlimit．application．service．＊；／／应用层服务
好，基本上这个项目设计的差不多了，需要注意的是，上面核心是com．qipeng．simboss．speedlimit．domain包，里面包含了最重要的业务逻辑处理，其他都是为此服务的，另外，在领域模型不断完善的过程中，需要持续对领域模型进行单元测试，以保证其健壮性，并且，设计SpeedLimit聚合根的时候，不要先考虑数据库的实现，如果需要数据进行测试，可以在SpeedLimitRepository中 Mock 对应的数据。
看下SpeedLimit聚合根中的代码：
package com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．aggregate；
import com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．entity．SpeedLimitConfig；import com．qipeng．simboss．speedlimit．facade．model．IotCard；import lombok．Data；import java．util．Date；import java．util．List；
／＊＊
＊ 限速聚合根
＊／＠Datapublic class SpeedLimit ｛
／＊＊
＊ 限速
＊／
private Long id；
／＊＊
＊ 组织ID
＊／
private Integer orgId；
／＊＊
＊ 套餐ID
＊／
private Long priceOfferId；
／＊＊
＊ 限速配置集合
＊／
private List＜SpeedLimitConfig＞ configs；
／＊＊
＊ 是否删除当前限速，不持久化
＊／
private Boolean isDel ＝ false；
／＊＊
＊ 卡的限速值，不持久化
＊／
private Double cardSpeedLimit；
／＊＊
＊ 获取限速值
＊／
public Double chooseSpeedLimit（Double usageDataVolume， Double totalDataVolume， Long cardPoolId，
Boolean isRealnamePassed， Double currentSpeedLimit） ｛
／／todo this．．．
｝
／＊＊
＊ 设置是否删除当前限速
＊／
private void setIsDelSpeedLimit（Double currentSpeedLimit） ｛
／／判断当前限速是否存在，如果存在，则删除现有的限速配置
／／todo this．．．
｝
｝
上面注释写的比较多（方便理解），SpeedLimit聚合根和之前的SpeedLimit贫血对象相比，主要有以下改动：
SpeedLimit聚合根并不只是包含getter和setter，还包含了业务行为，并且也不和数据库表一一对应。
SpeedLimit聚合根中包含configs对象（限速配置集合），因为限速配置实体依附于SpeedLimit聚合根。
SpeedLimit聚合根中的chooseSpeedLimit方法，意思是根据某种规则从限速配置中，选取当前要限速的值，这是限速的核心业务逻辑。
那为什么不把整个限速设置的逻辑写在SpeedLimit聚合根中？而只是实现选取要限速的值呢？为什么？为什么？为什么？
答案很简单，因为限速设置的整个逻辑需要涉及到多个上下文的协作，SpeedLimit聚合根完全 Hold 不住呀，所以要把这些逻辑写到限速领域服务中，还有最重要的是，SpeedLimit聚合根只关注它边界内的业务逻辑，像限速设置的具体后续操作，它不需要关心，那是业务流程需要关心的，也就是限速＿x001D＿领域服务需要去协作的。
好，那我们就看下限速领域服务的具体实现：
package com．qipeng．simboss．speedlimit．domain．service．impl；
／＊＊
＊ 限速领域服务
＊／＠Servicepublic class SpeedLimitServiceImpl implements SpeedLimitService ｛
＠Autowired
private SpeedLimitRepository speedLimitRepo；
＠Autowired
private IotCardFacade iotCardFacade；
＠Autowired
private DeviceRatePlanFacade deviceRatePlanFacade；
＠Autowired
private CarrierApiFacade carrierApiFacade；
／＊＊
＊ 批量限速检查
＊／
＠Override
public void batchSpeedLimitCheck（） ｛
List＜SpeedLimit＞ speedLimits ＝ speedLimitRepo．listAll（）；
for （SpeedLimit speedLimit ： speedLimits） ｛
List＜IotCard＞ iotCards ＝ iotCardFacade．listByByOrgId（speedLimit．getOrgId（）， speedLimit．getPriceOfferId（））；
for （IotCard iotCard ： iotCards） ｛
doSpeedLimitCheck（iotCard， speedLimit）；
｝
｝
｝
／＊＊
＊ 单个限速检查
＊／
＠Override
public void doSpeedLimitCheck（SpeedLimitCheckContext context） ｛
String iccid ＝ context．getIccid（）；
IotCard iotCard ＝ iotCardFacade．get（iccid）；
if （iotCard ！＝ null） ｛
SpeedLimit speedLimit ＝ speedLimitRepo．get（iotCard．getOrgId（）， iotCard．getPriceOfferId（））；
if （speedLimit ！＝ null） ｛
this．doSpeedLimitCheck（iotCard， speedLimit）；
｝
｝
｝
／＊＊
＊ 执行限速逻辑
＊
＊ ＠param iotCard
＊ ＠param speedLimit
＊／
private void doSpeedLimitCheck（IotCard iotCard， SpeedLimit speedLimit） ｛
／／todo this．．．
notify（iccid， speedLimit．getCardSpeedLimit（））；
｝
／＊＊
＊ 修改卡的限速值，并通知用户
＊／
private void notify（String iccid， Double speedLimit） ｛
if （speedLimit ！＝ null） ｛
／／todo this．．．
System．out．println（＂update iotCard SpeedLimit to： ＂ ＋ speedLimit）；
System．out．println（＂notify．．．＂）；
｝
｝
｝
上面的代码看起来很多，其实干的事并不复杂，主要是业务流程：
通过SpeedLimitCheckContext上下文获取iccid，然后获取对应的限速对象和套餐流量对象。
通过限速聚合根获取需要设置的限速值（核心业务）。
调用相关接口进行添加／删除限速。
修改卡的限速值，并通知用户。
以上限速领域模型基本上比较丰富了，后面的业务迭代只需要改里面的代码即可。
好，我们再来看下应用服务中的代码：
package com．qipeng．simboss．speedlimit．application．service．impl；
＠Servicepublic class SpeedLimitApplicationServiceImpl implements SpeedLimitApplicationService ｛
＠Autowired
private SpeedLimitService speedLimitService；
＠Override
public void batchSpeedLimitCheck（） ｛
speedLimitService．batchSpeedLimitCheck（）；
｝
＠Override
public void doSpeedLimitCheck（String iccid） ｛
SpeedLimitCheckContext context ＝ new SpeedLimitCheckContext（）；
context．setIccid（iccid）；
speedLimitService．doSpeedLimitCheck（context）；
｝
｝
应用服务不应包含任何的业务逻辑，只是工作流程的处理，比如接受参数，然后调用相关服务，封装返回等，如果需要持久化聚合根对象，调用仓储服务即可（可能会涉及到 UnitOfWork），另外，像限速聚合根对象的维护，也是实现在应用服务（因为不包含任何业务逻辑），比如创建限速聚合根，过程大概是这样：
应用服务接受参数，然后调用创建限速聚合根工厂（如SpeedLimitFactory），或者通过构造函数创建（包含业务规则，不符合则抛出错误），当然创建还包含聚合根附属的实体。
限速聚合根创建好了，调用仓储服务持久化对象。
返回操作结果。
那如何改善之前 MQ 中处理的一坨代码呢？答案就是一行代码：
＠Testpublic void doSpeedLimitCheckTest（） ｛
System．out．println（＂start．．．．＂）；
speedLimitApplicationService．doSpeedLimitCheck（＂1111＂）；
System．out．println（＂end＂）；
｝
没错，调用下应用层的doSpeedLimitCheck服务即可，调用方完全不需要关心里面的业务逻辑，业务隔离。
单元测试执行结果：
结语
关于领域驱动设计的分层架构：
其实，我个人觉得 DDD 的首要核心是确定业务的边界（领域边界），接着把各个边界之间的关系整理清晰（上下文映射图），然后再针对具体的边界具体设计（战术设计），最后就是工作流程的处理，就像上面图中所表达一样。
好，改造完了，又可以和产品经理一起愉快的玩耍了。
作者：岳中新
