DDD领域驱动设计

当您开发信息系统来自动化业务活动时，您就是在对业务进行建模。您设计的抽象、实现的行为以及构建的 UI 交互都反映了业务 - 它们共同构成了域的模型。 这个项目可以用作库包，或作为灵感，或两者兼而有之。它提供了足够的战术领域驱动设计模式，并针对事件溯

来自OSKAR DUDYCZ的DDD变化旅程。 这是我目前所处的进化阶段：我从经典聚合开始，遵循领域驱动设计和典型的面向对象战术模式。因此，将数据和行为封装在一个类中。然后，仅允许通过公共方法进行更改，并仅以只读模式公开数据。

假设一个场景：与客户讨论开始新的工作： 客户：我们的用户需要处理三种不同类型的任务：快速任务、复杂任务和监督任务。我们：它们之间有什么区别？客户：快速任务只是登记某人做了某事。真的很简单。我们：嗯。客户：复杂的任务比

下面是推特网友mjovanovictech对整洁架构（Clean Architecture）文件夹结构的方法。 专注于功能，而不是类型。  让我们以应用层为例：  应用 |__ FeatureFolder1 |_

假设，我们正在构建另一个电子商务平台。其关键业务流程之一当然是处理订单。付款成功后，订单模块（域）必须异步调用仓库，准备购买的货物。然而，这些货物可能并不在那里。通常情况下，这不是什么大问题，因为我们可以从供应商那里获得。但是，如果有任何物品已经没有了怎么办？订单已经下了！钱已经转手了。我们的客户已

任何大型软件工作，如大公司的软件产业，都需要大量人员，而只要有大量人员，就必须想办法把他们分成有效的团队。 组建以业务能力为中心的团队有助于软件工作对客户的需求做出响应，但所需的各种技能往往让这些团队不堪重负。

15年的洋葱架构是时候整容了。 自 Jeffrey P

Xapo银行使用领域驱动设计、团队拓扑和架构建议流程三种方式实现企业架构的去中心化： 软件架构在构建软件系统实践中的作用一直备受争议。在大多数组织中，你会发现某种 "架构 "功能，通常打着 "企业架构 "的旗号。这通常是一个中央集权的团队，其目的是

大语言模型LLM系统（如ChatGPT）特点：灵活且惊人，但不可靠。规则引擎（如Drools）特点：稳定，可预测性、可跟踪性。 使用langchain4j将大语言模型与业务规则引擎结合起来。 训练

贫血领域模型是一个没有任何行为、只有数据属性的领域模型。 缺血（贫血、失血）领域模型在简单的应用程序中工作得很好，但如果您有丰富的业务逻辑，它们就很难维护和发展。业务逻辑和规则的重要部分最终分散在整个应用程序中。它降低了内聚性和可重用性，并

如何区分产品基础设施和技术基础设施 ： 技术基础架构--不需要构建业务/产品背景，主要由开发人员使用。它不会立即影响用户体验，并且可以包含在一个特定的行会中。 产品基础设施——影响用户体验或有产品需求。 平台组负

规则必须是具体和明确的，否则在遵守、确定和计数方面就无法做到有章可循。好的规则可以避免主观性和不可能。这些规则经过解释（深入研究），可以直接使用或应用。换句话说，好的规则是可以付诸实践的。 在本文中，罗恩将讨论表达规则的黄金标准：<

Saga通常被定位为处理分布式事务的更好方法。我认为讨论佐贺的优点和缺点没有意义，因为Saga根本不应该在基于微服务的系统中使用：如果你需要跨几个微服务的分布式事务，很可能你错误地定义和分离了领域。

让我们了解传统的电子健康记录 (EHR)。通常，EHR 被视为医疗保健提供商购买、部署并通常与其他系统集成的应用程序或系统。这些 EHR 以组织为中心，旨在满足采购实体的需求，并且重点关注流程和计费。它们往往是单一的，具有专有的内部结构和产品内有限的互操作性。互操作性被认为是“外部的”。</

与业务领域无缝集成的软件能为企业带来一系列强大的优势。它可以简化操作，增强以用户为中心的功能，并为利益相关者提供实时洞察力，以便快速做出深思熟虑的决策。DDD 是一种软件开发方法，擅长在领域专家和开发人员之间提供这种一致性，将软件功能与业务需求直接联系起来。

在所有关于人工智能的发展有多么令人惊叹的文章中，有很多人都在担心，我们这些软件开发人员可能很快就会失业，被人工智能所取代。他们想象所有的企业高管和产品研究人员都会绕过大部分或全部的软件开发人员，直接让人工智能来构建他们认为想要或需要的东西。作为一个花了 15 年时间根据这些人创建的规格来创建