文字写完以后,突然想起来很久以前在JavaEye上看的关于贫血模型、富血模型、充血模型的讨论。最后的结论大概与持久化无关的业务逻辑应该放在模型中实现,而与持久化有关的逻辑要放到Service中实现。看这几多文字,其实也就是说这么个意思,不过多说一些。闲话休提,正文开始。
在大结构上系统描述为上面的图形。关键元素是
领域模型、
领域服务、
基础服务。能够精准的反应业务的模型,和围绕模型的有效的服务,是软件团队在某一行业领域生产成果价值的两个很重要的体现。领域服务作为系统的核心逻辑之一,一方面,承担着完成所有与技术环境相关的业务逻辑的实现,另外一方面,作为领域模型和技术环境的缓冲,保证了领域模型的
普适、独立。
作为独立的价值体现,建模的结果需要有相当高的普适性。概念模型因为和实现无关所以具有先天的普适性,但到了实现层次,保证模型的独立性就成了一个需要专门考虑的问题。通常的做法是对于一个业务逻辑,判断它是否与环境相关,如果不是,那么放在模型中实现,如果是,则放在领域服务中实现。这样保证领域模型的普适性,得到了可移植的最大价值。领域服务作为领域模型和基础服务之间的一个缓冲层次,隔离领域模型和环境以及上下文。丢失领域模型的普适性可能是技术架构的问题导致的,也可能是建模过程的问题导致的。
在技术架构方面,一方面,我们要使模型尽可能的普适,那么就要求模型尽可能的少依赖环境。严格说来,模型应该完全不依赖与环境。例如我们将行为主体建模成为一个User模型,他有名称,有密码,但很明显这一切与环境无关。不论你的技术架构是开源的技术栈,或者是公司自己的技术积累,这个模型应该是都是成立的。在主流的以开源技术栈上实现的应用中,一般都会有DAO(Data Access Object),Service等对象在POJO类周围,完成领域服务,同时让POJO模型仅从事与环境无关的业务实现。由此看来,所谓不依赖,和非侵入性有很大关系。在Hibernate中,以XML来描述映射关系元数据,保证了模型不被侵入(Hibernate3.2以后加入了在Class上面用Annotation配置映射源数据的方式,但因为Annotation本身是程序元数据而不是程序的常规内容,不影响业务逻辑实现,所以也可以看做是没有侵入)。由此也可以看出另外一个方面,系统的技术架构为了能够实现尽可能多的“通用服务”,需要在模型上加入许多的限制,这种限制在Hibernate中体现为:POJO要符合JPA规范的要求,同时,严格一点,应该符合JavaBeans规范。但是我们也看到,模型遵循这些规范并没有给自己带来侵入和对环境的依赖。所以我认为,实现通用服务所要求的对模型的限制,完全可以仅仅是规范的形式,而不是直接到实现层次。
在建模方面,准确的分辨一个业务逻辑单元是否依赖环境,将那些与环境无关的业务逻辑放在模型实现中,而将那些与环境紧密相连的业务逻辑放在服务中。原因也可以从两个方面来说明,一个方面是许多业务的实现过程,本身就是领域对象所应该包含逻辑的表达。例如给一个用户组增加用户,我们会建模成为Group.add(User)。与服务无关。是为职责所定,不能乱放。另外一个方面,如前所述,领域模型与环境无关,而领域服务则依赖于环境,于是领域模型可以普适,轻易的移植,而领域服务则不然,这也将使我们实现业务逻辑的时候,应该默认的选择领域对象,用业务逻辑的实现来使领域模型更加富有内涵,将使我们在不同的系统中达到最大限度的重用,包括代码重用和业务逻辑重用。所以,良好的区分模型和服务的职责和边界,是业务系统设计要解决的最重要的问题之一。
另外一个需要说明白的问题是依赖方向。Java企业及应用开发发展这么多年,追求系统各部分之间的松耦合这个方向一直没有变。松耦合带来的好处无需赘言。对于具体的实现方式,或者说软件设计、实现中应该考虑、注意的问题,有很多的开源框架做了深入的探讨。通用的模式是表现、领域服务、模型、基础服务各个部分按照纵向排列,任意二者之间最多只能有一个方向的依赖,而且不相邻层次之间不允许发生直接依赖关系。表现层依赖于模型和领域服务,领域服务依赖于模型和基础服务,模型不对外界环境发生依赖,基础服务也不可能对其上面的层次发生依赖。系统模块确定的对外接口和单向依赖使得各部分之间的耦合程度降到最低,一个部分内部的变化不会影响到其他部分,对外接口的调整也仅影响到系统架构上更高的层次,由此提高系统的可扩展性、可维护性。从技术角度上讲,一些细节的实现需要模型的实现者依赖环境。例如在实现延迟加载这个细节的时候,模型中必须存在对能够获取到数据的对象的引用,于是就造成了对环境的依赖。但是,这个情况的发生,应该在模型类的可见级别控制范围内,或者从规范以及建议层面禁止直接调用。
分享到:
相关推荐
模型独立的学习方式 模型独立的学习方式是指机器学习中的一种学习方法,它可以通过不同的模型来实现学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。这种学习方式的特点是每个任务的模型都是从零开始来训练的,一切知识...
内容概要:该文档详细探讨了有向图模型与无向图模型的基本原理和技术,具体解释了它们各自独特的条件独立概率表示方式以及实际的应用案例,包括贝叶斯网络、隐马尔科夫模型、以及马尔科夫随机场等多种实例,通过丰富...
模型独立的学习方式是机器学习和深度学习中一个重要的概念,它指的是在学习过程中,不同模型之间的独立性和差异性。这种学习方式可以通过集成学习、协同学习、多任务学习、迁移学习、终身学习和元学习等方式来实现。...
**Bagging**,即Bootstrap Aggregating,通过有放回的随机采样创建多个训练集来训练不同的模型,从而提高模型间的独立性。典型的Bagging方法包括随机森林,其中每个基模型(如决策树)不仅有不同的训练数据,还可能...
对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的,建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络...(2) 二元独立性模型 (3) 二元依赖性模型 (4) 高序依赖性模型
与四腔交叉耦合模型类似,这种结构也能确保传输零点的独立性。这意味着在实际应用中,我们可以通过调节特定单元内部的参数来优化整个滤波器的性能,而不会对其他单元造成干扰。 #### 2. 微带带通滤波器设计与仿真 ...
这些习题覆盖了数据库管理的基础概念,如数据库管理系统、数据独立性、数据库模型、诺氏范式、数据库设计原则以及数据库管理员的角色等。理解这些概念对于学习数据库管理和信息系统开发至关重要。
例如,问题 2 和问题 5 都是关于事件相互独立性的问题。问题 2 中,需要判断两个事件是否相互独立,而问题 5 中,需要计算两个事件同时发生的概率。 事件的相互独立性是概率论中的一个重要概念,对于统计学、工程学...
6. 训练与验证:使用历史数据训练模型,并在独立的数据集上验证其性能。 7. 应用预测:用训练好的模型预测新设备的RUL。 准确的RUL预测不仅可以帮助预防性的维护,减少非计划停机,还能优化维护策略,降低运营成本...
及其度量方法引入到知识模型中,独立地提出了知识模型的扩充、极大一致性分解的概念与方法,并结 合粗集理论中的约简理论,形成了知识模型完备化处理的理论与方法.知识模型的一致性与完备化理论 与方法可以应用于...
2. **伯努利过程模型**:基于二项分布,认为软件在每个独立的时间间隔内要么成功运行,要么失败,如Binomial模型和Markov模型。 3. **浴盆曲线模型**:这是一种直观的模型,模拟了软件生命周期中故障率的变化趋势,...
过低的薪酬可能削弱其工作积极性,而过高的薪酬可能导致独立董事过于依赖公司,影响其独立性,形成所谓的“激励悖论”。 【独立性与激励的内在矛盾分析】 保持独立性是独立董事公正、客观履行职责的前提。通常认为...
4. 残差分析:检查模型的残差以验证模型的适应性和有效性,如检验残差的独立性和正态性。 5. 预测与诊断:使用模型进行时间序列的预测,并进行模型诊断,如检查残差图、ACF图等。 在实际应用中,TAR模型常用于金融...
首先,七自由度模型代表了车辆在三维空间中的七个独立运动状态,这些状态包括三个线性运动(前后、左右、上下)和四个旋转运动(绕x、y、z轴的滚动、俯仰和偏航)。这样的模型可以更全面地模拟真实世界中的车辆行为...
传统的加法模型要求各变量之间相互独立,但在实际情况中,价格受到长期趋势和季节因素的共同影响,独立性往往难以满足。因此,文章采用了乘法模型来简化问题,并利用EXCEL软件对数据进行处理,得到了季节性指数和...