前言
DDD全写 domain driver design ，也称为领域驱动设计。大型复杂业务系统架构一般都会用到，在提高系统扩展性有很大帮助。
听着是不是很牛掰，感觉又有点虚，具体要怎么操作？有没有什么经验准则可以照着模仿？或者我是一个新手，要怎样快速入门？
概念
领域：本质上可以理解为就是一个问题域，比如社区的核心是会员、发贴、回贴。电商的核心是会员、店铺、商品、库存、交易、营销。只要确定了业务领域，那么系统要解决的关键问题、问题的范围边界基本就确定了。当然随着你在一个领域摸爬滚打时间越长，在这个领域中积累的技术经验会越来越丰富。
设计：主要指领域模型的设计，领域模型是整个系统的核心。每一个领域，都有一个对应的领域模型，领域模型能够很好的帮我们解决复杂的业务问题
驱动：是以领域为边界，分析领域中的核心问题（核心关注点），然后设计对应的领域模型，再通过领域模型驱动代码实现。所以说，当我们要开发一个系统时，应该尽量先把领域模型理清楚，然后再开始动手编码，这样的系统后期才会更好维护。
划重点：
•通过设计领域模型来解决领域中的核心问题，模型驱动的思想。而不是面向过程的思想，走一步看一步。•设计领域模型时，要考虑该领域模型是否满足业务规则，同时还要综合考虑技术实现等问题，比如并发问题；领域模型不是概念模型，领域模型关心技术实现，所以领域模型才能直接指导编码实现；•关注核心问题，抓重点，而不是整个领域中的所有问题•设计时应考虑一定的抽象性、通用性，以及复用价值；•模型持续重构、完善、优化；
设计思路
1、理解领域
明确要设计一个什么样的系统，要解决什么核心问题。然后将问题拆分、需求细化。细化过程中可能会发现很多模糊的地方，需要拉上需求方进一步沟通，有时需求方也不是很清楚，此时如果有一个领域专家（对领域内的各种业务场景、业务规则非常清楚）特别关键。
2、拆分领域
如果一个领域的业务规则、交互流程、存储内容太多，导致我们无法直接针对这个大的领域进行领域建模。则需要拆分，把一个大的领域拆分成多个小的领域（子域），然后理清每个子域的边界；然后再搞清楚哪些子域是核心子域，哪些是非核心子域，哪些是公共支撑子域，还要思考子域之间的联系是什么。
划分子域的标准：按业务功能进行划分。比如会员：注册、登录、用户信息管理、业务权限打标；商品：商品信息录入、商品详情页、商品管理；交易：订单的生成、管理。
3、细化子域
细化每个子域，进一步明确每个子域的核心关注点：
• 梳理出领域内我们关注的概念、概念的关系，并统一交流词汇，形成统一语言；• 梳理出领域内我们关注的各种业务规则，DDD中叫不变性（invariants），比如唯一性规则，余额不能小于零等；• 梳理出领域内的核心业务场景，比如电商平台中的加入购物车、提交订单、付款等• 梳理出领域内的关键业务流程，比如下单会经过哪些详细流程步骤，先不着急考虑流程引擎、设计模式，先用伪代码把过程列出来，再考虑多种下单场景如何合并、抽取、优化。
4、领域模型设计
DDD提供很多实用的建模工具：聚合、实体、值对象、工厂、仓储、领域服务、领域事件。我们可以使用这些工具，来设计每一个子域的领域模型，最后产出领域模型图。下图是电商系统的商品中心的领域模型图：
5、技术要素
框架选型、架构设计、容量规划、数据库设计、分库分表方案、缓存设计、高并发解决方案、监控报警等
架构设计
- 微服务 • 强模块化边界。早期我们采用二方类库、组件的方式做模块化，可以做到工程上的重用；现在用服务的方式来做模块化，每个团队独立维护服务，有明显边界。
• 可独立部署，集群化对外提供服务，水平无限扩容
• 社区开源框架活跃，象dubbo、spring cloud、motan
• 微服务逻辑分层
•微服务基础服务层。主要是基础性的支撑服务，如订单服务、会员服务、商品服务。向下承载存储，向上提供业务能力。 • 微服务聚合服务层。如果一个页面（APP、H5、PC）依赖于3个微服务接 口的数据，最好聚合封装到一个API内， 统一对外，而不是由client端发起三次API请求，减少客户端与服务端之间的连接开销。
由于端上展示的信息粒度也不一样，PC 可能会展示的更多，而 App 则需要对信息作出一些裁剪。将适配、裁剪工作交由上层接口来做，底层基础服务更多负责业务通用性抽象。
• 分布式事务。解决拆分微服务后，由于存储分散带来的事务问题。
• XA两阶段。第一阶段表决，第二阶段执行。缺点：锁定资源时间较长，性能影响大 • TCC。Try、Confirm、Cancel。金融、电商应用较多。缺点：对代码侵入性强，实现难度大
• Try 阶段：Try 只是一个初步的操作，主要职责是完成所有业务的检查，预留业务资源。 •Confirm 阶段：确认操作，必须幂等，如果执行失败，事务协调器触发会不断执行，直到成功。 •Cancel：释放掉Try 阶段预留的资源，必须幂等，不断执行直到成功
• 基于消息的最终一致性。依赖于下游业务的重试、补偿机制达到最终一致性。
• RocketMQ 消息事务。交互流程如图：
• 熔断、限流、隔离、降级
