企业官网建设流程全解析

有人利用婚恋网站做微商,大连营销策划公司排名,dede 百度网站地图,触屏版手机网站#x1f3f0; 前言#xff1a;DDD 虽好#xff0c;但门槛太高#xff1f; 在后端架构圈#xff0c;DDD (领域驱动设计) 被誉为解决复杂业务逻辑的“圣杯”。 但现实往往是骨感的#xff1a; 概念晦涩#xff1a;限界上下文、聚合根、实体、值对象、领域服务……光是背名… 前言DDD 虽好但门槛太高在后端架构圈DDD (领域驱动设计)被誉为解决复杂业务逻辑的“圣杯”。但现实往往是骨感的概念晦涩限界上下文、聚合根、实体、值对象、领域服务……光是背名词就劝退了一半人。落地困难开了一天的 Event Storming事件风暴会最后写出来的代码还是MVC CRUD的贫血模型。成本高昂需要极具经验的架构师才能划分清楚边界。如果我告诉你现在的 AI 大模型如 DeepSeek/GPT-4已经读懂了 Evans 的《领域驱动设计》全书并且能帮你自动完成建模和代码生成呢今天我们就来尝试用AI 辅助 DDD让原本需要一周的建模工作压缩到 10 分钟 核心思路AI 是你的“领域专家”在传统 DDD 中我们需要拉着业务方不断沟通以提炼“统一语言”。现在我们可以把需求文档投喂给 AI让它利用强大的语义理解能力帮我们识别出实体 (Entity)和值对象 (Value Object)并构建出聚合 (Aggregate)。AI 辅助建模工作流战术设计战略设计1. 投喂 Prompt2. 识别领域边界3. 提炼统一语言4. 识别聚合根5. 识别值对象6. 定义领域行为7. 生成 Java 代码7. 生成 Java 代码7. 生成 Java 代码Aggregate RootValue ObjectDomain Method限界上下文 Bounded Context大模型大脑Ubiquitous Language非结构化业务需求富领域模型代码️ 实战演练重构“电商订单系统”假设我们有一段混乱的业务描述“用户下单时需要包含多个商品每个商品有价格和数量。订单需要有收货地址省市区街道。如果商品总价超过 200 元订单状态变为‘已确认’否则是‘待审核’。收货地址一旦创建不可修改但可以整个替换。”步骤 1让 AI 识别 Aggregate 和 Value ObjectPrompt (提示词)你是一位 DDD 专家。请根据上述需求识别出聚合根、实体和值对象。要求地址Address和金额Money必须设计为 Value Object。订单Order是聚合根。请用 Mermaid Class Diagram 画出类图。AI 输出的分析Order (聚合根)负责维护订单状态和总价计算的不变性Invariant。OrderItem (实体)订单内部的条目。Address (值对象)无生命周期不可变。Money (值对象)避免使用 double封装金额计算逻辑。步骤 2生成“充血模型”代码我们要求 AI 生成 Java 代码并明确禁止生成 Getter/Setter 的贫血模型。Prompt请生成 Java 代码。要求使用充血模型业务逻辑在对象内部。只有必要的 Getter严禁 Setter。使用record实现 Value Object。实现createOrder和addItem等业务方法。AI 生成的代码惊艳1. 值对象 (Value Object) - 坚如磐石// Money.java - 典型的 Value Object不可变且包含逻辑publicrecordMoney(BigDecimalamount,Stringcurrency){publicMoney{if(amount.compareTo(BigDecimal.ZERO)0){thrownewIllegalArgumentException(金额不能为负);}}publicstaticMoneyof(doubleamount){returnnewMoney(BigDecimal.valueOf(amount),CNY);}publicMoneyadd(Moneyother){if(!this.currency.equals(other.currency)){thrownewIllegalArgumentException(币种不一致);}returnnewMoney(this.amount.add(other.amount),this.currency);}}// Address.javapublicrecordAddress(Stringprovince,Stringcity,Stringstreet){// 地址是不可变的替换地址意味着创建一个新的 Address 对象}2. 聚合根 (Aggregate Root) - 业务逻辑的守门员// Order.javapublicclassOrder{privateOrderIdid;privateListOrderItemitems;privateAddressshippingAddress;// 引用值对象privateOrderStatusstatus;// 构造方法私有通过工厂方法创建privateOrder(OrderIdid,Addressaddress){this.idid;this.shippingAddressaddress;this.itemsnewArrayList();this.statusOrderStatus.PENDING_REVIEW;}// 业务行为添加商品// 逻辑内聚外部无法直接操作 items 列表保证数据一致性publicvoidaddItem(Productproduct,intquantity){if(quantity0){thrownewDomainException(数量必须大于0);}this.items.add(newOrderItem(product,quantity));// 触发领域规则检查checkAmountRule();}// 领域规则总价 200 自动确认privatevoidcheckAmountRule(){MoneytotalcalculateTotal();if(total.amount().compareTo(BigDecimal.valueOf(200))0){this.statusOrderStatus.CONFIRMED;}}publicMoneycalculateTotal(){returnitems.stream().map(OrderItem::subtotal).reduce(Money.of(0),Money::add);}} 对比AI 写的 vs 人写的人写的贫血模型通常是一个Data注解走天下业务逻辑散落在 Service 层的各种if-else里Order 对象只是个数据容器随便谁都能setTotalAmount()极其不安全。AI 写的充血模型Order对象保护了自己的内部状态。你无法设置一个错误的金额也无法绕过“满200确认”的规则。代码即业务文档。️ 最佳实践指南虽然 AI 能生成漂亮的代码但 DDD 的落地还需要注意上下文映射 (Context Mapping)AI 容易忽视模块间的边界。你需要明确告诉它“订单上下文”和“会员上下文”是通过 ID 关联还是通过 ACL 防腐层交互。Repository 接口设计让 AI 生成 Repository 接口时要强调**“面向集合的设计风格”**如add,remove而不是面向数据库的 DAO 风格insert,update。Prompt 迭代不要指望一次 Prompt 就完美。你需要扮演“质疑者”的角色“如果这里并发修改怎么办” AI 就会补充乐观锁Version的逻辑。 总结DDD 之所以难是因为它要求开发者同时具备抽象思维和业务理解力。而 AI 恰恰填补了这块短板。通过 AI 辅助我们不再是从零开始写代码而是站在一个“虚拟架构师”的肩膀上进行微调。让 AI 处理繁琐的建模细节让人回归对核心业务价值的思考。这就是 DDD 在 AI 时代的正确打开方式。