DDD(八)--聚合一致性

一、引言

偶然看到分布式事务一致性的解决方案，想起DDD中聚合也有一致性的概念。

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二、一致性

一致性可分为三种：

• 强一致性
• 弱一致性
• 最终一致性

强一致性，也能够称之为实时一致性。当更新操做完成以后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。根据 CAP 理论，这种实现须要牺牲可用性。

弱一致性，系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功以后，不承诺当即能够读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久以后能够读到。

最终一致性，弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操做的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通讯延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS 是一个典型的最终一致性系统。

在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并经过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。

举个例子：假设咱们10我的，每人有一个帐号，里面有钱，能够转来转去，这组成了一个小型的数据系统，那么什么叫数据一致性？这是由你本身来定义的，比较通用的就是：这10我的的帐号金额总数不变——知足这一条件，就叫数据一致，不知足，就叫数据不一致，或者在分布式的环境下，有一个数据在几个地方都保存了，那么任什么时候候，这几个地方的数据都必须相同，这也叫一致性。 如今咱们就这个简单的一致性规则：10我的的帐号金额总数不变。假设初始的时候每一个人帐号里有一万，A帐号往B帐号里转5000，这时候数据库要执行两行代码：

A：减去5000

B：加上5000

在执行完第一行代码的时候，这时候数据是不知足一致性条件的！必需要执行完第二行代码，数据才恢复到一致性的状态！换而言之，数据库中的数据是常常处于不一致的状态，这是不可避免的，所以咱们提出了事务的概念，用于检测数据库中的数据是否处于一致性状态——若是数据库中有没有执行完的事务，那就是不一致的，不然，就是一致的。 上面的例子只是最简单的状况，实际的运用中要复杂得多，好比前面提到的分布式系统：某个数据存在了三个服务器上，如今要更新，就必须保证三个服务器上全都更新好，若是有一个没有成功，那么其余两个也应该维持不变。

来源：http://www.javashuo.com/article/p-ovpgydmu-ev.html

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三、聚合一致性

从聚合的维度考虑，一致性分为“内部一致性”和“外部一致性”。内部一致性是指一个聚合实例自己状态的一致性。外部一致性是指多个聚合实例之间状态的一致性。

聚合是领域对象的显示分组，旨在支持领域模型的行为和不变性，同时充当一致性和事务性边界。

这句话涉及到几个概念，咱们来拆解一下：

1. 聚合是领域对象的显示分组
2. 领域行为和不变性
3. 一致性和事务性边界

领域不变性指的是必须遵照的陈述或规则。换句话说，就是领域内咱们关注的业务规则。

好比建立一个订单，必然会生成订单详情，订单详情确定会有商品信息，咱们在修改商品信息的时候，确定就不能影响到这个订单详情中的商品信息。再好比：用户在下单的时候，会选择一个地址做为邮寄地址，若是该用户马上下另外一个订单，并对本身我的中心的地址进行修改，确定就不能影响刚刚下单的邮寄地址信息。

这个时候，聚合就有很强的做用，经过值对象保证了对象之间的一致性。咱们平时在开发的时候，虽然没有用到DDD，确定也是常常用到聚合，就好比上边的问题，撇开DDD不谈，就平时来讲，你确定不会把商品 id 直接绑定到订单详情表中，为外键的，否则会死得很惨。这个时候其实咱们就有一些聚合的概念了，由于什么呢，下单的时候，咱们关注订单领域模型，修改商品的时候，咱们关注商品领域模型，这些就是咱们说到的聚合。

咱们再结合上面拆解的三点就能够理解了，聚合就是领域对象的动做和行为的一个显示的表现，在领域内聚合中的实体保持的强一致性的特色，可是对外有的时候是保持的弱一致性（当商品聚合中的商品改变时，订单聚合中的商品信息不变）有些时候是最终一致性（当用户聚合中的金额减小时，因交易还未完成，因此商家是不会收到货款，可是最后用户签收时，商家才收到货款），这就是事务性边界。