之前分享过DDD，到底与微服务的关系如何？很多人还是觉得很虚幻，DDD那么复杂的理论，聚合根、值对象、事件溯源，到底我们该怎么入手呢？
实际上DDD和面向对象设计、设计模式等等理论有千丝万缕的联系，如果不熟悉OOA、OOD，DDD也是使用不好的。不过学习这些OO理论的时候，大家往往感觉到无用武之地，因为大部分的Java程序员开发生涯是从学习J2EE经典的分层理论开始的（Action、Service、Dao），在这种分层理论中，我们基本没有啥机会使用那些所谓的“行为型”的设计模式，这里的核心原因，就是J2EE经典分层的开发方式是“贫血模型”。

Martin Fowler在他的《企业应用架构模式》这本书中提出了两种开发方式“事务脚本”和“领域模型”，这两种开发分别对应了“贫血模型”和“充血模型”。

事务脚本开发模式

• 事务脚本的核心是过程，可以认为大部分的业务处理都是一条条的sql，事务脚本把单个sql组织成为一段业务逻辑，在逻辑执行的时候，使用事务来保证逻辑的ACID。最典型的就是存储过程。当然我们在平时J2EE经典分层架构中，经常在Service层使用事务脚本。

使用这种开发方式，对象只用于在各层之间传输数据用，这里的对象就是“贫血模型”，只有数据字段和Get/Set方法，没有逻辑在对象中。

我们以一个库存扣减的场景来举例：

• 业务场景
  首先谈一下业务场景，一个下订单扣减库存（锁库存），这个很简单
  先判断库存是否足够，然后扣减可销售库存，增加订单占用库存，然后再记录一个库存变动记录日志（作为凭证）
• 贫血模型的设计
  首先设计一个库存表 Stock，有如下字段

设计一个Stock对象(Getter和Setter省略)

public class Stock {
	private String spuId;
	private String skuId;
	private int stockNum;
	private int orderStockNum;
}

Service入口，设计一个StockService，在其中的lock方法中写逻辑，入参为(spuId,skuId,num)

count = select stocknum from stock where spuId=xx and skuid=xx
if count>num {
     update stock set stocknum=stocknum-num,orderstocknum=orderstocknum+num  where skuId=xx and spuId=xx
} else {
     //库存不足，扣减失败
}
insert stock_log set xx=xx,date= new Date()

ok，如果做的好一些，可以把update和select count合一，这样可以利用一条语句完成自旋，解决并发问题（高手）。

小节

有没有发现，在这个业务领域非常重要的核心逻辑 – 下订单扣减库存中操作过程中， Stock对象根本不用出现，全部是数据库操作sql，所谓的业务逻辑就是由多条sql构成。Stock只是CRUD的数据对象而已，没逻辑可言。

• 马丁福勒定义的“贫血模型”是反模式，面对简单的小系统用事务脚本方式开发没问题，业务逻辑复杂了，业务逻辑、各种状态散布在大量的函数中，维护扩展的成本一下子就上来，贫血模型没有实施微服务的基础。

• 虽然我们用Java这样的面向对象语言来开发，但是其实和过程型语言是一样的，所以很多情况下大家用数据库的存储过程来替代Java写逻辑反而效果会更好，（ps：用了Spring boot也不是微服务），

领域模型的开发模式

• 领域模型是将数据和行为封装在一起，并与现实世界的业务对象相映射。各类具备明确的职责划分，使得逻辑分散到合适对象中。这样的对象就是“充血模型” 。
• 在具体实践中，我们需要明确一个概念，就是领域模型是有状态的，他代表一个实际存在的事物。还是接着上面的例子，我们设计Stock对象需要代表一种商品的实际库存，并在这个对象上面加上业务逻辑的方法

这样做下单锁库存业务逻辑的时候，每次必须先从Repository根据主键load还原Inventory这个对象，然后执行对应的lock(num)方法改变这个Inventory对象的状态（属性也是状态的一种），然后再通过Repository的save方法把这个对象持久化到存储去。
完成上述一系列操作的是Application,Application对外提供了这种集成操作的接口

领域模型开发方法最重要的是把扣减造成的状态变化的细节放到了Inventory对象执行，这就是对业务逻辑的封装。
Application对象的lock方法可以和事务脚本方法的StockService的lock来做个对比，StockService是完全掌握所有细节，一旦有了变化（比如库存为0也可以扣减），Service方法要跟着变；而Application这种方式不需要变化，只要在Inventory对象内部计算就可以了。代码放到了合适的地方，计算在合适层次，一切都很合理。这种设计可以充分利用各种OOD、OOP的理论把业务逻辑实现的很漂亮。

• 充血模型的缺点
  从上面的例子，在Repository的load 到执行业务方法，再到save回去，这是需要耗费一定时间的，但是这个过程中如果多个线程同时请求对Inventory库存的锁定，那就会导致状态的不一致，麻烦的是针对库存的并发不仅难处理而且很常见。
  贫血模型完全依靠数据库对并发的支撑，实现可以简化很多，但充血模型就得自己实现了，不管是在内存中通过锁对象，还是使用Redis的远程锁机制，都比贫血模型复杂而且可靠性下降，这是充血模型带来的挑战。更好的办法是可以通过事件驱动的架构来取消并发。

领域模型和微服务的关系

上面讲了领域模型的实现，但是他和微服务是什么关系呢？在实践中，这个Inventory是一个限界上下文的聚合根，我们可以认为一个聚合根就是一个微服务进程。 不过问题又来了，一个库存的Inventory一定和商品信息是有关联的，仅仅靠Inventory中的冗余那点商品ID是不够的，商品的上下架状态等等都是业务逻辑需要的，那不是又把商品Sku这样的重型对象引入了这个微服务？两个重型的对象在一个服务中？这样的微服务拆不开啊，还是必须依靠商品库？！ 请参考下一篇，通过事件驱动架构来完成领域间的松耦合。