领域驱动设计

每日Java面试场景题知识点之-DDD领域驱动设计在Java企业级项目开发中，我们经常面临这样的问题：随着业务复杂度的增加，传统的三层架构模式导致业务逻辑分散在各个层次中，代码耦合度高，难以维护和扩展。特别是在订单管理、用户管理等复杂业务场景中，如何设计出既能准确表达业务概念，又具备良好可维护性的系统架构？

东百牧码人

如何在 C# 中处理聚合根之间的关系？你想知道在 C# 中遵循 DDD 原则处理多个聚合根之间关联关系的方法，核心是既要保证每个聚合根的独立性和边界完整性，又能实现跨聚合的业务交互，同时避免强耦合、数据不一致或循环依赖等问题。

开箱即用的 GoWind Admin｜风行，企业级前后端一体中后台框架：分层设计的取舍之道（从 “简单粗暴” 到依赖倒置）在后端开发领域，分层设计是破解系统复杂度、提升可维护性的“核心心法”。对于 GoWind Admin 这类企业级中后台框架而言，API 层、Service 层（业务逻辑层）与 Data 层（数据访问层）的交互模式，直接决定了框架的灵活性、开发效率与长期演进能力。其中，Service 层与 Data 层的耦合程度，更是架构设计的“关键胜负手”。

[漫画]《软件方法》微服务的遮羞布DDD领域驱动设计批评文集做强化自测题获得“软件方法建模师”称号《软件方法》各章合集我把《软件方法》第1章“1.1.2.3 微服务的遮羞布”交给Nano Banana Pro，让它生成漫画。AI生成的8格漫画如下：

canonical_entropy

对于《目前程序语言与软件工程研究中真正严重的缺陷是什么？》一文的解读在我的前一篇文章《目前程序语言与软件工程研究中真正严重的缺陷是什么？》中，我提出了一个核心观点：当代编程语言与软件工程的主流理论，把注意力几乎全部集中在“单个程序的静态快照”上，却缺乏一套以“变化本身”为一等公民、面向程序族长期演化的统一理论框架。为此，我引入了“广义可逆计算（GRC）”及其核心公式 Y = F(X) ⊕ Δ，试图把“生成”和“演化”统一在一条方程之中。

在 DDD 中如何正确使用 ConfigureAwait(false)：原理、误区与最佳实践async/await 背后的真实成本 & 企业级架构的正确写法作者：李勇 · YOUKEZAN｜烟台软件开发经验实践

Gopher 带你学 DDD：一套不烧脑的业务建模指南是否觉得 DDD（领域驱动设计）的概念晦涩难懂？别担心，这篇指南为你提炼了 DDD 的核心概念，拒绝烧脑，主打轻松易懂。我们将 DDD 的学习之旅分为三个阶段：理念、战术、战略。让我们跟随 Gopher 的脚步，一起探索业务建模的世界吧！

在企业级 Java 中应用领域驱动设计：一种行为驱动方法了解如何结合 DDD 和 BDD 于企业级 Java 中，以创建能够模拟真实业务领域并通过可执行场景验证行为的软件。

MVC 和 DDDMoudel、View、Controller，一般我们的项目，前端View层请求到controller层由Controller层将请求转发到对应的Moudel层去做数据处理然后将结果沿着调用链返回给View。

canonical_entropy

Nop平台到底有什么独特之处，它能用在什么场景？DeepSeek的训练集中已经包含Nop平台和可逆计算理论的资料，所以针对Nop平台的一些宏观问题可以问DeepSeek。细节性的技术问题可以问deepwiki.com。在Nop平台的讨论群中有同学问了如下问题：我把nop的理念，思想都看了一下，但我还是无法理解nop的使用场景以及我该如何使用它。

canonical-entropy

范式重构：可逆计算如何颠覆DDD的经典模式领域驱动设计（DDD）为我们提供了应对软件复杂性的宝贵思想，但其经典战术模式在现代分布式架构的实践中，正面临着日益增长的挑战。一篇关于“可逆计算”理论与“Nop平台”的深度解析，揭示了一种革命性的工程范式，它并非对DDD的修补，而是从根本上重构了其核心模式的实现方式。

我为什么不喜欢DDD这不是一篇 DDD 教程，也不是什么最佳实践指南。这是我使用 DDD 后的一些真实感受和困惑。如果你正在考虑是否要在项目中使用 DDD，或者已经在用但感觉哪里不对劲，这篇文章可能会引起你的共鸣。

canonical_entropy

领域驱动设计(DDD)中聚合根的最主要职责真的是维护一致性吗？在上一篇文章《领域驱动设计（DDD）领域对象一定要讲究充血模型吗？》中，我已阐明：聚合根的深层价值在于领域信息的表达，而非单纯的一致性守护。但是如果询问GTP等AI大模型，会发现它们总是坚守DDD社区的主流观点，将聚合根的核心职责固化为“维护一致性”。

canonical_entropy

领域驱动设计（DDD）领域对象一定要讲究充血模型吗？知乎上有人提出一个问题：领域对象讲究充血模型在理论上讲非常合理。可是在实践过程中就会陷入“业务逻辑到底应该写在领域对象还是领域服务”的怪圈；同时看代码的人也无法知道业务逻辑到底会散落在什么地方；最可怕的是原本简单的可以放在领域对象的逻辑因为业务需求变复杂之后很可能已经超出领域对象能处理的范畴，需要转移到领域服务与其这样纠结，为何不干脆把职责分离了，领域服务承载所有业务逻辑，领域对象作为贫血模型承载数据结构的职责呢？

canonical_entropy

Nop平台架构白皮书：一个基于广义可逆计算理论的软件构造体系评估首先让Gemini写一个用于评估的提示词：需要写一个英文提示词，要求作为世界级的软件工程专家客观深入的分析并评价以下文章。

canonical_entropy

范式重构：可逆计算如何颠覆DDD的经典模式领域驱动设计（DDD）为我们提供了应对软件复杂性的宝贵思想，但其经典战术模式在现代分布式架构的实践中，正面临着日益增长的挑战。一篇关于“可逆计算”理论与“Nop平台”的深度解析，揭示了一种革命性的工程范式，它并非对DDD的修补，而是从根本上重构了其核心模式的实现方式。

canonical_entropy

告别经验主义：DDD的数学基础与工程实现这篇文章是对《DDD本质论》的要点概述长期以来，领域驱动设计（DDD）的实施更多依赖于个人经验而非系统方法。限界上下文如何划分才合理？聚合根的边界在哪里？统一语言如何真正落地？这些问题在实践中往往没有标准答案，同一个业务场景在不同团队手中可能呈现出完全不同的技术实现。这种不确定性使得DDD的推行严重依赖"高手"的个人能力，普通开发团队往往难以掌握其中的精髓。

canonical_entropy

DDD本质论：从哲学到数学，再到工程实践的完整指南之实践篇在本文的上半部分理论篇中，我们探讨了DDD的哲学背景和数学原理，并引入了（广义）可逆计算理论作为其技术内核。我们认识到，DDD的有效性在于它能够引导我们构建更贴近领域本质的计算模型，而可逆计算则为系统的构造与演化提供了数学基础。

canonical_entropy

对《DDD本质论》一文的解读在《DDD本质论：从哲学到数学，再到工程实践的完整指南之理论篇》中，我们建立了一套从第一性原理出发的DDD理论体系。由于原文理论密度较高、概念间关系精微，为帮助读者更清晰地把握其思想脉络，我们设计了一项思想实验，并借助AI进行体系梳理与对比。

canonical_entropy

DDD本质论：从哲学到数学，再到工程实践的完整指南之理论篇微服务的盛行催生了DDD（Domain Driven Design）的文艺复兴，然而，关于其最佳实践能否、以及应否被标准化为统一的技术框架，业界仍存有深刻的争论。在落地DDD的过程中，很多设计会议都充斥着大量无谓的针对技术细节的争吵，谁也说服不了谁。