DDD该怎么去落地实现（4）多对多关系

多对多关系的设计实现

如题，DDD该如何落地呢？前面我通过三期的内容，讲解了DDD落地的关键在于“关系”，也就是通过前面我们对业务的理解先形成领域模型，然后将领域模型的原貌，形成程序代码中的服务、实体、值对象。在这个过程中，将实体与值对象形成领域对象的同时，还要保留领域模型中对象之间的关系。这种关系，除了有“一对一”、“多对一”、“一对多”、“多对多”关系以外，还可以有“继承”关系。在DDD落地编码时，要非常准确地将这五种关系，通过程序表达出来。因此，在编码过程中，仅仅依靠领域对象是不足够的，还需要通过DSL辅助表达。譬如，订单与客户、地址、明细之间的关系，先编写一个“订单”对象：

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
public class Order extends Entity<Long> {private Long id;private Long customerId;private Long addressId;private Double amount;private Date orderTime;private Date modifyTime;private String status;private Customer customer;private Address address;private Payment payment;private List<OrderItem> orderItems;...
}

在这样的基础上，再为订单对象编写DSL，对它们之间的关系进行补充说明：

<do class="com.edev.trade.order.entity.Order" tableName="t_order"><property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"/><property name="customerId" column="customer_id"/><property name="addressId" column="address_id"/><property name="amount" column="amount"/><property name="orderTime" column="order_time"/><property name="modifyTime" column="modify_time"/><property name="status" column="status"/><join name="customer" joinKey="customerId" joinType="manyToOne"class="com.edev.trade.order.entity.Customer"/><join name="address" joinKey="addressId" joinType="manyToOne"class="com.edev.trade.order.entity.Address"/><join name="payment" joinType="oneToOne" isAggregation="true"class="com.edev.trade.order.entity.Payment"/><join name="orderItems" joinKey="orderId" joinType="oneToMany"isAggregation="true" class="com.edev.trade.order.entity.OrderItem"/>
</do>

除了这五种关系以外，它们之间还可能存在聚合关系，也在DSL中进行说明，譬如订单与明细之间就有聚合关系。只有“一对一”与“一对多”关系才可能出现聚合关系。有了DSL的详细描述，后面的所有增删改与查询操作，都遵循以上这些关系进行底层数据库的操作。对于业务开发人员来说，只要根据领域模型完成了领域对象、DSL与领域服务的开发，所有底层数据库的操作都不必操心了，开发就得到了简化，从而使得DDD落地变得容易。DDD落地实现的思路就在于此。

然而，对于业务开发人员来说，不必关注底层数据库的操作，对于底层平台开发的人员却必须要关注。前面，我已经讲解了“一对一”、“多对一”和“一对多”这三个关系的设计实现，即通过开发一个DDD的通用平台，实现通用的仓库与工厂。所有的Service只要注入了这个通用仓库就可以完成底层数据库的持久化。那么，除了它们，“多对多”和“继承”的关系又该如何实现呢？今天我们先来看看“多对多”关系。

在现实世界中，多对多关系其实并不常见，但也还是有的。比较典型的例子就是“用户”与“权限”的关系。一个用户可以申请多个权限，同时一个权限也可以分配给多个用户，它们之间就形成了“多对多”关系。然而，要将这个多对多关系落地实现会比较困难，因此通常会在它们之间增加一个关联类。有了这个关联类，就可以将这个多对多关系转变成两个多对一关系，或者两个一对多关系。这样，对于多对多关系的设计实现就有两种，我们先来看两个多对一关系的实现。

如上图，我们在“用户”与“权限”之间增加了一个关联类：用户-权限关联类。这样的设计就将多对多关系变成了两个多对一关系：关联类与用户是多对一关系、关联类与权限也是多对一关系。有了这三个类，它们就分别对应三个数据库的表：用户表、权限表、用户-权限关联表。如下图，可以看到，用户-权限关联表的主键，是由用户ID与权限ID组成的联合主键，或者先设计一个无意义的自动生成主键，然后由它俩形成一个唯一键。

按照这样的思路，就可以分别编写这三个领域对象及其对应的DSL，并创建相应的表。用户表存储用户信息，并通过用户Service进行增删改查的操作；权限表存储权限信息，并通过权限Service进行增删改查的操作；关联表存储用户授权的信息，并通过用户授权Service进行增删改查的操作，就可以完成多对多的设计实现，思路也并不复杂。

然而，基于以上的设计，一个用户要查询它的所有权限，或者一个权限要查询它分配给哪些用户，查询起来就比较麻烦。首先，要获取该用户的ID，去关联表中查找它的所有授权。然后，还要对所有这些授权的ID，到授权表中查询它们的详细信息。最后，将这个授权集合，写入用户对象中的“授权”属性中。以上这些操作都必须由业务开发人员来完成，开发工作量就会比较大。

除了以上的设计思路以外，另一个思路就是将多对多关系变成两个一对多关系，即用户与关联类是一对多关系，权限与关联类是一对多关系（如上图）。这样的设计，表结构不变，业务开发人员只需要在用户对象中增加一个“授权”的集合属性，在授权对象中增加一个“用户”的集合属性：

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
public class User extends Entity<Long> {private Long id;private String username;private String password;private int accountExpired;private int accountLocked;private int credentialsExpired;private int disabled;private String userType;private Collection<Authority> authorities = new ArrayList<>();public void addAuthority(Authority authority) {this.authorities.add(authority);}
}

然后在DSL中进行如下配置，就可以实现多对多关系：

<do class="com.edev.emall.authority.entity.User" tableName="t_user" subclassType="joined"><property name="id" column="id" isPrimaryKey="true"/><property name="username" column="username"/><property name="password" column="password"/><property name="accountExpired" column="account_expired"/><property name="accountLocked" column="account_locked"/><property name="credentialsExpired" column="credentials_expired"/><property name="disabled" column="disabled"/><property name="userType" column="user_type" isDiscriminator="true"/><join name="authorities" joinKey="userId" joinType="manyToMany" joinClassKey="authorityId"joinClass="com.edev.emall.authority.entity.UserGrantedAuthority"class="com.edev.emall.authority.entity.Authority"/>
</do>

可以看到，在DSL中配置多对多关系时，joinClass配置的就是那个关联类，joinKey是用户与关联类进行关联的字段，joinClassKey是关联类与权限进行关联的字段。通过这样的配置，业务开发人员很容易就可以完成多对多关系的开发。

当然，除了编写用户和授权的领域对象与DSL，还要编写关联类的领域对象与DSL：

@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = true)
public class UserGrantedAuthority extends Entity<Long> {private Long id;private String available;private Long userId;private Long authorityId;public Boolean getAvailable() {return "Y".equals(available);}public void setAvailable(Boolean available) {this.available = (available!=null&&available ? "Y" : "N");}
}

显然，我们不需要编写对关联类和关联表操作的代码，对它们的操作都封装在了底层平台中了。更详细的编码，可以查看我的示例：

DSL文件

测试代码

有了以上的设计，当需要为用户授权时，授权信息是作为用户对象中的一个属性，由前端进行提交：

{"id": 1,"username": "Mooodo","password": "{noop}4321","accountExpired": false,"accountLocked": false,"credentialsExpired": false,"disabled": false,"userType": "administrator","authorities": [{"id": 999},{"id": 998}]
}

紧接着，后台在完成对用户信息的增删改的同时，就可以完成对该用户的授权。比如，在添加新用户时添加授权的信息，就可以同时对该用户进行授权。这时，该用户通过用户Service创建用户时，后台的仓库就会同时插入用户表和关联表，完成用户添加与授权的操作。当该用户已经创建好了，现在要对他的授权进行增删改操作时，只需要在用户对象中对“授权”这个集合属性进行增删改，然后更新该用户，那么后台的仓库就会比对“授权”属性是否存在变更。如果有变更，就会完成对关联表的增删改操作，从而完成对授权的变更。通过这样的设计，业务开发人员只需要按照领域模型的要求设计领域对象，将DSL配置成多对多关系，然后在Service中直接操作相应的领域对象就可以了，而不必再关心数据库的持久化，使设计得到了简化。

除了增删改以外，多对多关系的查询该怎么做呢？在以上案例中，只要完成了对用户与权限的对象编写与DSL配置，查询用户时就可以自动带出该用户的所有授权。对于业务开发人员来说，这个操作非常简单，但DDD的底层平台却需要做很多事情。底层平台首先通过读取DSL配置文件获取它们的多对多关系，然后根据用户对象去查找对应的关联对象，然后对所有的关联对象去查找对应的授权对象。最后，将这个授权对象的列表放到用户对象的“权限”属性中，完成整个查询的过程。

这时，如果查找的是一个用户列表，是否会存在性能的问题呢？比如现在要制作一个用户查询的功能，如上一期所讲的，先编写一个MyBatis的mapper对用户表进行查询，然后配置一个AutofillQueryServiceImpl来补填用户对象的关联信息。现在通过一个条件查询了100个用户，但通常不会往前端直接返回这100个用户，而是通过分页只返回这一页的20个用户。那么，对这20个用户，先获得它们的用户ID列表，通过这个列表在关联表中一次性查询这20个用户的所有授权，然而对这些授权ID的列表，在权限表中一次性查询出对应的权限信息。最后，再由通用工厂对所有这些信息进行拼装，将每个用户的权限放进该用户的“权限”属性中。底层通过这样的设计，既可以完成对所有用户对象的补填，又可以最大程度保证性能。特别是，在补填的过程中还可以增加Redis缓存，进一步提升查询性能。

总之，多对多关系的设计实现需要中间增加一个关联类，从而形成了两种设计方案。第一个方案：转变成两个多对一关系，设计比较简单，但在查询用户的授权信息时比较麻烦，业务开发人员的工作量就会比较大；第二个方案：转变成两个一对多关系，需要比较强大的DDD底层平台的支持，但上层业务开发就会变得比较简单。两个方案都各有各自的优缺点，大家可以根据各自的情况权衡利弊，进行选择。下一期我们将探讨五种关系中设计最难、最复杂的关系：继承关系的实现。