DDD驱动低代码开发：从业务流程到领域模型的全链路设计

一、痛点直击：低代码与DDD的双向困境

[1.1 低代码的"效率陷阱"：快在当下，乱在未来](#1.1 低代码的"效率陷阱"：快在当下，乱在未来)

[1.2 DDD的"落地壁垒"：懂在理论，难在实践](#1.2 DDD的"落地壁垒"：懂在理论，难在实践)

二、核心逻辑：DDD驱动低代码的三层架构重构

[2.1 架构拆解：从"技术分层"到"业务分层"](#2.1 架构拆解：从"技术分层"到"业务分层")

[2.2 核心原则：领域模型优先于页面和流程](#2.2 核心原则：领域模型优先于页面和流程)

三、全链路设计：从业务流程到领域模型的四步落地法

[3.1 第一步：业务流程拆解------从"用户视角"到"领域视角"](#3.1 第一步：业务流程拆解——从"用户视角"到"领域视角")

[3.1.1 场景枚举：梳理完整业务场景](#3.1.1 场景枚举：梳理完整业务场景)

[3.1.2 链路串联：绘制业务流程图](#3.1.2 链路串联：绘制业务流程图)

[3.1.3 规则提取：识别隐藏的业务规则](#3.1.3 规则提取：识别隐藏的业务规则)

[3.2 第二步：领域边界划分------用"限界上下文"隔离复杂度](#3.2 第二步：领域边界划分——用"限界上下文"隔离复杂度)

[3.2.1 划分方法：基于"高内聚、低耦合"的三大判断标准](#3.2.1 划分方法：基于"高内聚、低耦合"的三大判断标准)

[3.2.2 输出物：限界上下文矩阵](#3.2.2 输出物：限界上下文矩阵)

[3.3 第三步：领域模型构建------从"业务概念"到"模型元素"](#3.3 第三步：领域模型构建——从"业务概念"到"模型元素")

[3.3.1 核心元素识别：实体与值对象的区分](#3.3.1 核心元素识别：实体与值对象的区分)

[3.3.2 聚合根设计：确立领域模型的"主心骨"](#3.3.2 聚合根设计：确立领域模型的"主心骨")

[3.3.3 领域服务封装：提炼可复用的业务规则](#3.3.3 领域服务封装：提炼可复用的业务规则)

[3.4 第四步：低代码组件映射------让领域模型"可配置化"](#3.4 第四步：低代码组件映射——让领域模型"可配置化")

[3.4.1 实体与值对象→数据模型组件](#3.4.1 实体与值对象→数据模型组件)

[3.4.2 聚合根→业务对象组件](#3.4.2 聚合根→业务对象组件)

[3.4.3 领域服务→服务组件](#3.4.3 领域服务→服务组件)

[3.4.4 业务流程→流程引擎组件](#3.4.4 业务流程→流程引擎组件)

四、实践案例：某制造企业采购系统的改造过程

[4.1 改造前的问题](#4.1 改造前的问题)

[4.2 改造核心步骤](#4.2 改造核心步骤)

[4.3 改造成果](#4.3 改造成果)

五、争议与思考：DDD驱动低代码的适用边界

[5.1 适用场景](#5.1 适用场景)

[5.2 不适用场景](#5.2 不适用场景)

[5.3 核心思考：技术服务于业务，而非相反](#5.3 核心思考：技术服务于业务，而非相反)

六、结语：从"工具驱动"到"业务驱动"的转型

在IT开发圈，低代码平台的争议从未停歇。有人说它是"效率神器"，能让业务人员秒变开发者；也有人吐槽它是"定制化陷阱"，初期快速上线后，后期迭代比原生开发更费劲。而另一边，领域驱动设计（DDD）虽被奉为"复杂业务解决方案"，却因落地门槛高，沦为很多架构师的"PPT工具"。

当低代码遇上DDD，会是1+1>2的化学反应，还是又一场概念炒作？在笔者参与的多个中大型企业数字化转型项目中，通过DDD重构低代码开发链路，将业务流程转化为可复用的领域模型，成功解决了低代码"业务脱节"和DDD"落地困难"两大痛点。本文将以实际项目经验为基础，结合某快速开发平台（如JNPF）的实践思路，拆解从业务流程到领域模型的全链路设计方法，带你看清DDD驱动低代码的核心价值。

一、痛点直击：低代码与DDD的双向困境

在讨论融合方案前，我们必须先直面现状------低代码和DDD各自的困境，正是二者结合的核心契机。

1.1 低代码的"效率陷阱"：快在当下，乱在未来

低代码的核心优势是"可视化拖拽+组件复用"，但这也恰恰是它的阿喀琉斯之踵。笔者曾接触过一个政务审批系统项目，用传统低代码平台开发时，3个月就完成了核心功能上线，看似高效，却在半年后陷入绝境：

业务逻辑碎片化：审批流程的判断规则散落在各个页面的"按钮事件"中，新增"特殊审批通道"时，需要修改12个页面的配置，耗时比原生开发还长；
数据模型混乱：为了适配组件，强行将"审批单"拆分为多个数据表，后期做数据统计时，需要关联8张表才能获取完整信息，查询效率极低；
扩展性缺失：当业务部门提出"与电子签章系统对接"的需求时，发现原有组件无法支持自定义接口，最终只能通过硬编码扩展，低代码沦为"半代码"。

本质上，低代码的困境源于"技术优先"的设计思路------它先定义了组件和流程，再试图将业务塞进预设的框架里。而复杂业务的核心是"不确定性"，预设框架必然会在业务迭代中逐渐失效。

1.2 DDD的"落地壁垒"：懂在理论，难在实践

DDD的核心价值是"以业务为核心构建领域模型"，通过限界上下文、聚合根、实体等概念，将复杂业务拆分为可管理的单元。但在实际开发中，DDD却常常陷入"叫好不叫座"的尴尬：

概念晦涩难懂："领域服务""值对象""聚合根"等术语，让开发人员望而生畏，甚至出现"为了DDD而DDD"的情况------把简单业务强行拆分为多个限界上下文，反而增加了复杂度；
落地成本高昂：传统DDD开发需要架构师、领域专家、开发人员深度协作，先梳理领域模型，再编写大量代码实现，对于追求快速上线的企业来说，时间成本难以承受；
与开发流程脱节：很多团队将DDD停留在"画领域模型图"的阶段，模型设计与实际代码实现严重脱节，最终还是回归到"增删改查"的传统开发模式。

低代码缺业务内核，DDD缺落地工具------这正是二者结合的核心逻辑：用DDD为低代码注入业务灵魂，用低代码为DDD提供落地载体，形成"业务驱动模型，模型驱动开发"的闭环。

二、核心逻辑：DDD驱动低代码的三层架构重构

传统低代码平台的架构多为"表现层-业务逻辑层-数据层"的三层架构，这种架构的问题在于业务逻辑层与表现层强耦合，无法复用。而DDD驱动的低代码架构，核心是在原有架构中引入"领域层"，形成"表现层-应用层-领域层-基础设施层"的四层架构，其中领域层是整个架构的核心。

2.1 架构拆解：从"技术分层"到"业务分层"

我们先明确四层架构的核心职责，以及各层在低代码开发中的对应形态：

表现层：对应低代码的可视化页面，负责用户交互和数据展示，核心是"与用户交互"，不包含任何业务逻辑；
应用层：对应低代码的流程引擎，负责协调领域层的服务，编排业务流程，核心是"做什么"，不包含业务规则；
领域层：对应低代码的领域模型组件，包含实体、值对象、聚合根、领域服务等，负责封装业务规则和核心逻辑，是整个系统的"业务大脑"；
基础设施层：对应低代码的基础组件（如数据库连接、接口调用、文件存储等），负责为上层提供技术支撑，核心是"怎么实现"。

这种架构的核心优势是"领域层与表现层解耦"------领域模型一旦构建完成，可以适配不同的表现层（Web端、移动端、小程序等），而表现层的修改不会影响核心业务逻辑。某快速开发平台（如JNPF）在设计时就采用了类似思路，将领域模型作为独立的组件类型，与页面组件、流程组件分离，从而提升了模型的复用性。

2.2 核心原则：领域模型优先于页面和流程

DDD驱动低代码开发的核心原则是"领域模型优先"，即先构建领域模型，再基于模型开发页面和流程，这与传统低代码"先画页面，再写逻辑"的思路完全相反。

为什么必须坚持模型优先？举个例子：某企业的"客户管理系统"，传统低代码开发会先画"客户列表页""客户详情页""客户编辑页"，然后在页面中编写"客户状态变更""客户归属转移"等逻辑。而DDD驱动的开发会先梳理"客户"领域模型：

实体：客户（包含客户ID、名称、行业、状态等属性）；
值对象：联系方式（包含电话、邮箱、地址，无独立标识）；
聚合根：客户（作为聚合根，管理联系方式、客户标签等关联对象）；
领域服务：客户状态管理服务（封装"激活""冻结""注销"等状态变更规则）、客户归属转移服务（封装归属转移的权限校验和数据同步规则）。

领域模型构建完成后，页面开发就变成了"将领域模型的属性映射为表单字段"，流程开发变成了"调用领域服务编排业务流程"。当业务发生变化（如新增"客户信用评级"功能）时，只需修改领域模型，页面和流程会自动适配，无需大量修改。

三、全链路设计：从业务流程到领域模型的四步落地法

理论架构需要落地方法支撑，笔者结合多个项目实践，总结出"业务流程拆解-领域边界划分-领域模型构建-低代码组件映射"四步落地法，每一步都有明确的输出物和操作标准，确保DDD能够真正融入低代码开发。

3.1 第一步：业务流程拆解------从"用户视角"到"领域视角"

业务流程拆解是DDD落地的基础，核心是将"用户操作流程"转化为"领域事件流程"，避免陷入"操作细节"而忽略"业务本质"。具体分为三个步骤：

3.1.1 场景枚举：梳理完整业务场景

首先，联合业务专家和产品经理，枚举业务的完整场景。以"采购管理系统"为例，核心场景包括：采购需求提报、采购计划制定、采购订单创建、供应商确认、货物入库、发票结算等。需要注意的是，场景枚举要覆盖"正常流程"和"异常流程"（如采购订单取消、货物拒收、发票异常等），异常流程往往包含核心业务规则。

3.1.2 链路串联：绘制业务流程图

针对每个场景，绘制"泳道式业务流程图"，明确流程中的参与角色、操作步骤、输入输出。以"采购订单创建"场景为例，流程图应包含：

参与角色：采购专员、部门负责人、财务专员；
操作步骤：采购专员发起订单→系统自动校验预算→部门负责人审批→财务专员审核→订单生效；
输入输出：输入（采购需求单、供应商信息）、输出（采购订单编号、订单状态）。

这里推荐使用"事件风暴法"进行流程梳理------通过头脑风暴的方式，让团队成员说出流程中的"领域事件"（如"采购订单提交""预算校验通过""订单审批拒绝"等），再将事件按时间顺序串联，形成完整的流程链路。

3.1.3 规则提取：识别隐藏的业务规则

业务流程中的"判断节点"往往隐藏着核心业务规则，需要单独提取。例如"系统自动校验预算"节点，规则可能包括："采购金额≤部门月度预算的10%，自动通过""采购金额>10万，需财务专员提前预审""同一供应商月度采购金额不得超过50万"等。这些规则将成为后续领域服务的核心内容。

3.2 第二步：领域边界划分------用"限界上下文"隔离复杂度

领域边界划分的核心是定义"限界上下文"------即一个具有明确业务边界的领域单元，内部的业务规则高度相关，外部通过明确的接口交互。限界上下文的划分直接决定了系统的扩展性，划分过粗会导致领域模型混乱，划分过细会增加系统间的交互成本。

3.2.1 划分方法：基于"高内聚、低耦合"的三大判断标准

判断两个业务场景是否属于同一限界上下文，可参考三个标准：

业务关联性：是否属于同一业务领域（如"采购订单创建"和"采购订单审批"都属于"采购订单"领域，而"供应商管理"属于独立领域）；
数据关联性：核心数据是否高度复用（如"采购订单"和"采购入库"都依赖"采购计划"数据，可考虑纳入同一限界上下文）；
团队职责：是否由同一团队负责（限界上下文的划分应与团队职责匹配，避免跨团队维护同一领域模型）。

以"采购管理系统"为例，通过上述标准可划分出四个核心限界上下文：采购需求管理、采购计划管理、采购订单管理、供应商管理。每个限界上下文都有独立的业务规则和数据模型，通过"采购订单编号""供应商ID"等标识进行交互。

3.2.2 输出物：限界上下文矩阵

限界上下文划分完成后，需输出"限界上下文矩阵"，明确每个上下文的核心职责、关联上下文及交互方式。例如：

限界上下文	核心职责	关联上下文	交互方式
采购订单管理	采购订单创建、审批、执行、取消	采购需求管理、供应商管理、库存管理	获取采购需求单、关联供应商信息、同步入库状态
供应商管理	供应商信息维护、资质审核、评级	采购订单管理	提供供应商资质信息、接收订单关联通知

3.3 第三步：领域模型构建------从"业务概念"到"模型元素"

领域模型构建是DDD的核心，需要将业务概念转化为DDD的标准元素（实体、值对象、聚合根、领域服务等）。这一步要避免陷入"术语游戏"，核心是明确每个元素的职责和属性，确保模型能够准确反映业务。

3.3.1 核心元素识别：实体与值对象的区分

实体和值对象是领域模型的基础，二者的核心区别在于"是否有独立标识"：

实体：有独立标识，标识不变则实体不变（如"采购订单"有唯一的订单编号，即使订单金额、供应商等属性变化，订单实体依然存在）；
值对象：无独立标识，属性完全相同则视为同一对象（如"收货地址"，即使两个订单的收货地址完全相同，也属于两个不同的值对象，修改其中一个不会影响另一个）。

识别方法：问自己两个问题------"这个对象是否需要长期追踪？""修改对象的属性后，它还是原来的对象吗？"如果答案是"是"，则为实体；否则为值对象。

以"采购订单"为例，核心元素识别结果为：

实体：采购订单（标识：订单编号）、采购订单明细（标识：明细ID）；
值对象：收货地址（属性：省、市、区、详细地址）、付款方式（属性：付款类型、账户信息）；
关联关系：采购订单包含多个采购订单明细，关联多个收货地址和付款方式。

3.3.2 聚合根设计：确立领域模型的"主心骨"

聚合根是聚合的管理者，负责维护聚合内的业务规则和数据一致性，是领域模型的"主心骨"。聚合根的设计需遵循两个原则：

高内聚：聚合内的元素必须紧密关联，围绕聚合根开展业务（如"采购订单"聚合根包含"采购订单明细"，因为明细无法脱离订单独立存在）；
低耦合：聚合间通过聚合根的标识交互，不直接访问聚合内的其他元素（如"库存管理"上下文只需通过"订单编号"访问"采购订单"聚合根，无需直接操作"采购订单明细"）。

在"采购订单"限界上下文，"采购订单"是天然的聚合根，负责管理"采购订单明细""收货地址"等元素。当创建采购订单时，聚合根会自动校验明细的商品数量是否符合库存规则；当修改订单时，聚合根会确保所有明细的总金额与订单金额一致，从而维护数据一致性。

3.3.3 领域服务封装：提炼可复用的业务规则

当业务规则涉及多个实体或聚合根时，需要通过领域服务封装。领域服务的核心是"无状态"------只负责执行业务规则，不存储数据。

以"采购订单审批"为例，审批规则涉及"采购订单"（金额、供应商）、"采购计划"（预算额度）、"用户"（审批权限）三个实体，因此需要封装"采购订单审批服务"，核心逻辑包括：

复制代码

// 伪代码示例：采购订单审批服务
public class PurchaseOrderApprovalService {
    // 依赖注入相关领域的仓储
    private PurchaseOrderRepository orderRepo;
    private PurchasePlanRepository planRepo;
    private UserRepository userRepo;
    
    // 审批核心方法
    public ApprovalResult approve(String orderId, String approverId, String comment) {
        // 1. 获取相关实体
        PurchaseOrder order = orderRepo.getById(orderId);
        PurchasePlan plan = planRepo.getByOrderId(orderId);
        User approver = userRepo.getById(approverId);
        
        // 2. 执行审批规则校验
        // 规则1：审批人必须拥有对应金额的审批权限
        if (!hasApprovalPermission(approver, order.getAmount())) {
            return new ApprovalResult(false, "无对应金额审批权限");
        }
        // 规则2：订单金额不得超过采购计划的剩余预算
        if (order.getAmount() > plan.getRemainingBudget()) {
            return new ApprovalResult(false, "订单金额超过剩余预算");
        }
        // 规则3：供应商资质必须为有效状态
        if (!order.getSupplier().isQualified()) {
            return new ApprovalResult(false, "供应商资质无效");
        }
        
        // 3. 执行审批操作
        order.setStatus(OrderStatus.APPROVED);
        order.setApproverId(approverId);
        order.setApprovalComment(comment);
        orderRepo.update(order);
        
        // 4. 同步采购计划预算
        plan.setRemainingBudget(plan.getRemainingBudget() - order.getAmount());
        planRepo.update(plan);
        
        return new ApprovalResult(true, "审批通过");
    }
    
    // 审批权限校验私有方法
    private boolean hasApprovalPermission(User user, BigDecimal amount) {
        // 权限校验逻辑
        return user.getApprovalLimit().compareTo(amount) >= 0;
    }
}

领域服务封装完成后，无论在哪个页面或流程中需要"审批采购订单"，只需调用该服务即可，无需重复编写规则，确保业务规则的一致性。

3.4 第四步：低代码组件映射------让领域模型"可配置化"

领域模型构建完成后，需要将其映射为低代码平台的可配置组件，实现"模型驱动开发"。不同的领域模型元素，对应不同的低代码组件类型，具体映射规则如下：

3.4.1 实体与值对象→数据模型组件

实体和值对象直接映射为低代码平台的数据模型（数据表），其中：

实体的"独立标识"对应数据表的主键；
实体和值对象的属性对应数据表的字段；
值对象由于无独立标识，可作为实体表的字段存在，或通过"主子表"形式关联（如"采购订单表"为主表，"收货地址表"为子表，通过订单编号关联）。

在某快速开发平台（如JNPF）中，数据模型组件支持"关联关系配置"，可直接将领域模型中的聚合关系、关联关系转化为数据表的关联规则（如一对一、一对多），无需手动编写SQL语句。

3.4.2 聚合根→业务对象组件

聚合根映射为低代码平台的"业务对象组件"，作为业务操作的核心载体。业务对象组件需包含聚合根的所有属性和关联的实体/值对象，提供"新增、修改、删除、查询"等基础操作，并内置聚合根的业务规则校验（如数据一致性校验）。

例如，"采购订单"聚合根映射为"采购订单业务对象"后，开发者在创建采购订单时，平台会自动校验"明细总金额与订单金额一致"等规则，无需手动配置。

3.4.3 领域服务→服务组件

领域服务映射为低代码平台的"服务组件"，支持可视化配置和调用。服务组件可分为"领域服务组件"和"应用服务组件"：

领域服务组件：对应DDD的领域服务，封装核心业务规则，如"采购订单审批服务""客户状态管理服务"，可被多个应用服务调用；
应用服务组件：对应DDD的应用层，负责编排领域服务，实现具体的业务流程，如"采购订单创建流程服务"（调用"预算校验服务""供应商校验服务""订单生成服务"）。

服务组件的优势是"可复用、可编排"，开发者通过拖拽即可调用服务，无需编写代码。例如，在低代码平台中配置"采购订单审批流程"时，只需在审批节点拖拽"采购订单审批服务组件"，并配置服务的输入参数（订单ID、审批人ID）和输出参数（审批结果）即可。

3.4.4 业务流程→流程引擎组件

业务流程映射为低代码平台的"流程引擎组件"，通过可视化拖拽编排流程节点，每个节点关联对应的服务组件或业务对象组件。流程引擎组件需支持"分支判断""并行审批""异常处理"等复杂场景，满足业务流程的不确定性需求。

以"采购订单审批流程"为例，流程引擎的配置步骤为：

创建流程模板，定义流程名称为"采购订单审批流程"；
拖拽"开始节点"，配置触发方式为"采购订单创建后自动触发"；
拖拽"服务调用节点"，关联"预算校验服务组件"，配置输入参数为订单ID；
拖拽"分支判断节点"，配置判断条件为"预算校验结果"------校验通过则进入"部门审批节点"，校验失败则进入"流程终止节点"并发送通知；
拖拽"审批节点"，配置审批人为"部门负责人"，关联"采购订单审批服务组件"；
拖拽"结束节点"，配置流程结束后触发"订单状态更新"和"通知采购专员"操作。

四、实践案例：某制造企业采购系统的改造过程

为了更直观地展示DDD驱动低代码的落地效果，笔者以某制造企业采购系统的改造项目为例，详细说明改造前后的差异和核心成果。

4.1 改造前的问题

该企业原有采购系统采用传统低代码平台开发，上线1年后出现严重问题：

业务迭代缓慢：新增"紧急采购流程"功能，涉及8个页面的修改，开发周期长达2周；
数据不一致：采购订单金额与入库金额经常出现偏差，需要人工核对，每月耗时约10人天；
权限混乱：不同岗位的采购专员操作权限重叠，曾出现"普通专员修改高级采购订单"的风险事件；
系统孤岛：采购系统与库存系统、财务系统数据不同步，需要手动导出导入数据。

4.2 改造核心步骤

项目团队采用DDD驱动低代码的思路进行改造，核心步骤如下：

业务流程重构：联合采购部门、财务部门、库存部门，梳理出"采购需求-采购计划-采购订单-入库-结算"全流程，识别出12个核心领域事件和36条业务规则；
限界上下文划分：划分出采购需求管理、采购计划管理、采购订单管理、供应商管理、入库管理、结算管理6个限界上下文；
领域模型构建：构建"采购需求""采购计划""采购订单""供应商""入库单""结算单"6个核心领域模型，封装23个领域服务；
低代码组件映射：将领域模型映射为12个业务对象组件，23个服务组件，编排8个核心业务流程。

4.3 改造成果

改造后，采购系统的性能和扩展性得到显著提升：

迭代效率提升70%：新增"供应商黑名单"功能，仅需修改"供应商"领域模型和关联服务，开发周期缩短至1天；
数据一致性达100%：通过聚合根和领域服务的规则校验，采购订单与入库单、结算单的数据偏差完全消除；
权限管控精细化：基于领域模型的属性权限控制，实现"采购金额>5万需经理审批"等细粒度权限规则；
系统集成自动化：通过领域服务的接口封装，实现采购系统与库存、财务系统的实时数据同步，每月节省人工成本约15人天。

值得一提的是，改造过程中使用的低代码平台（如JNPF）提供了完善的领域模型管理功能，支持模型的版本控制和一键部署，大幅降低了DDD的落地成本。

五、争议与思考：DDD驱动低代码的适用边界

任何技术都有其适用边界，DDD驱动低代码并非万能，盲目套用反而会增加开发成本。笔者结合实践经验，总结出其适用场景和不适用场景，供大家参考：

5.1 适用场景

复杂业务系统：如ERP、CRM、供应链管理系统等，业务规则复杂、迭代频繁，DDD的领域模型能有效提升系统的可维护性；
长期迭代系统：系统生命周期超过1年，需要持续新增功能，DDD驱动的架构能降低后期迭代成本；
跨团队协作系统：多个团队共同维护同一系统，限界上下文的划分能明确团队职责，减少协作冲突。

5.2 不适用场景

简单CRUD系统：如日志管理、数据统计报表等，业务规则简单，无需复杂的领域模型，传统低代码更高效；
短期一次性系统：如临时活动报名系统、节日促销系统，生命周期短，无需考虑长期扩展性；
高性能要求系统：如高频交易系统、实时监控系统，DDD的分层架构可能引入性能损耗，原生开发更合适。

5.3 核心思考：技术服务于业务，而非相反

最后需要强调的是，DDD和低代码都是服务于业务的工具，不应为了使用技术而使用技术。在实际项目中，我们需要保持"业务第一"的原则：

如果业务简单，不要强行拆分限界上下文和领域模型，避免"过度设计"；
如果低代码平台无法满足领域模型的映射需求，可通过自定义代码扩展，不必局限于平台的可视化配置；
DDD的落地不需要一步到位，可采用"增量式重构"的方式，先改造核心业务模块，再逐步扩展到全系统。

六、结语：从"工具驱动"到"业务驱动"的转型

低代码的本质是"提升开发效率"，DDD的本质是"梳理业务逻辑"，二者的融合并非简单的技术叠加，而是开发模式的转型------从"工具驱动开发"转向"业务驱动开发"。

在数字化转型的浪潮中，企业需要的不再是"能快速上线"的系统，而是"能支撑业务迭代"的系统。DDD驱动低代码开发，通过"业务流程→领域模型→低代码组件"的全链路设计，让系统真正成为业务的"数字化载体"，而非单纯的"技术工具"。

最后，笔者想提出一个问题，供大家讨论：在你的项目中，DDD落地的最大障碍是什么？低代码平台是否能真正解决这些障碍？欢迎在评论区分享你的经验和思考。