作者：陈晓(逸晓)

一、什么是好代码

抛开性能、并发、一致性等技术因素，好的业务代码，应当如一篇显浅易懂的业务叙实文章，满足以下几个基本条件：

词要达意：最基础的变量、函数、类的命名，是否名达其意。结构清晰：类的关系结构，函数的调用结构，是否如文章的章节、段落划分层次分明和逻辑清晰。紧扣主题：包、类、函数是否内聚，是否破坏了单一和开闭原则。

因此，好代码如同好文章，它应该是饱含业务语义（词要达意）、具有自明性和可读性（结构清晰），能够显性化表达业务意图（紧扣主题），让人赏心悦目。

二、从最基本做起

2.1 命名

好的代码，从好的命名开始，做到名副其实。

✪ 2.1.1 变量命名

变量名是名词，要正确和清晰地描述业务语义，如果一个变量需要通过注释补充说明，那可能就是没取好变量名。

变量命名的关键点：

1）词要达意：避免无业务语义的命名，如：list、val、a…；

2）语境范围：避免小范围词套大范围数据，反之亦然，不使用过于宽泛的名词；

3）名词复数：统一风格，加s或List尾缀，变量名建议使用s尾缀，函数名建议使用List尾缀；

4）后置限定词：限定词是对前面变量名的修饰，可以描述名词的作用范围属性，例如：

请求入参：xxxQuery/xxxRequest返回结果：xxxResponse/xxxResult传参数据：xxxDTO/xxxVO/xxxInfo运算结果：xxxTotal（总和）/xxxMax（最大值）/xxxAverage（平均值）

Bad case：

// 1、coupon是promotion的子类型，这里把大范围的数据赋值给一个小范围的名词，表达失准。 List<ShoppingPromotionInfo> couponList = JSON.parseArray(promotionInfoStr, ShoppingPromotionInfo.class); // 2、实际是取运费活动优惠，promotion蕴含的语义范围超出了运费活动优惠。 // 3、命名没有保持一致性，上面用List做后置限定词，这里用s做尾缀。 List<ShoppingPromotionInfo> promotionInfos = couponList.stream() .filter(x->x.getType()== PromotionTypeEnum.POSTAGE_ACTIVITY.getType()) .collect(Collectors.toList());

Good case：

List<ShoppingPromotionInfo> promotions = JSON.parseArray(promotionInfoStr, ShoppingPromotionInfo.class); // 通过变量名的范围，就可以知道是从promotions中筛选出运费活动优化。 List<ShoppingPromotionInfo> postageActivityPromotions = promotions.stream() .filter(x->x.getType()== PromotionTypeEnum.POSTAGE_ACTIVITY.getType()) .collect(Collectors.toList());

✪ 2.1.2 函数命名

函数命名要体现做什么，而不是怎么做，要清楚表达出操作意图和业务语义。

函数命名的关键点：

1）动名词搭配，动词表达操作意图，名词表达业务语义。

2）正反操作使用对仗词，例如：

add/removeopen/closebegin/endinsert/deletefirst/lastmin/max

Bad Case：

public interface MemberFacade { /** * 查询会员信息 * * 命名的问题： * 1.没有表达操作意图：build是构建，没有表达查询的意图。 * 2.没有表达业务语义：没有表达build的目标对象是什么。 **/ SingleResult<MemberDTO> build(MemberBuildRequest request); /** * 更新会员信息 * * 命名的问题： * 1.没有表达业务语义：不知道具体更新会员的哪些信息 * 2.操作意图表达过于宽泛：update可以把所有会员信息更新都放在这个函数里。 **/ SingleResult update(MemberUpdateRequest request); }

Good Case：

public interface MemberFacade { /** * 查询会员信息 **/ SingleResult<MemberDTO> queryMember(MemberQuery query); /** * 更新会员昵称 **/ SingleResult updateNick(MemberUpdateRequest request); }

✪ 2.1.3 类命名

类是面向对象中最重要的概念，是一组关联数据的相关操作的封装，通常可以把类分为两种：

1）实体类：承载业务的核心数据和业务逻辑，命名要充分体现业务语义，比如Order/Buyer/Item。

2）辅助类：协调实体类完成业务逻辑，命名通常加后缀体现出其功能性

，比如

OrderQueryService/OrderRepository。

函数命名的关键点：

1）辅助类尽量避免用 Helper/Util 之类的后缀，因为其含义过于笼统，容易破坏单一职责原则。

2）针对某个实体的辅助操作过多，或单个操作很复杂，可通过 “实体 + 操作类型 + 功能后缀”来命名，同时符合职责单一和接口隔离的原则，比如OrderService：

OrderCreateService：订单创建服务；OrderUpdateService：订单更新服务；OrderQueryService：订单查询服务。

✪ 2.1.4 包命名

包（package）是一组强关联（内聚）的类的集合，起分类收纳和命名空间的作用。

包名应该要反映一组类在更高抽象层次上的联系，比如类Apple、Orange都是水果，可以收纳进fruit包内。包的命名要大小适中，不能太具体，也不能太抽象。比如包名叫Apple，太具体导致类Orange放不进去，又比如包名叫food，太抽象导致其他非水果也被放进来了。

实际工程中，常见的分类维度主要是两种，按功能性或业务域分类。

功能性分类：metaq、mapper、service、dao等；业务域分类：user、item、order、promotion等。

同一层级的包，要严格保持分类维度的一致性，要么先按业务域分类，再按功能性分类；要么就先按功能性分类，再按业务域分类。

client |—-request |—-order |—-item |—-response |—-order |—-item |—-service |—-OrderQueryService.java |—-ItemQueryService.java

2.2 函数设计原则

有时候，优雅的实现仅仅是一个函数，不是一个类，不是一个框架，只是一个函数。—— John Carmack

✪ 2.2.1 函数要短小、专一

短小：一个函数不超过50行代码，大量的setXXX()除外。专一：一个函数只做一件事情，符合单一职责原则。

✪ 2.2.2 函数抽象层次保持一致

遵循金字塔原则，把函数层层递进的调用，理解成结论先行，自上而下的表达过程。

同层函数是对上一层的支撑，同层间要符合MECE法则，应描述和处理同一逻辑范畴的事情，高层抽象和底层细节不能杂糅在一起，否则会变得凌乱和难以理解。

（MECE是(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)的缩写，指的是“相互独立，完全穷尽”的分类原则。通过MECE方法对问题进行分类，能做到清晰准确，从而容易找到答案。）

2.3 模块分层原则

✪ 2.3.1 模块分层

client：外部可见层（暴露服务声明）；service：业务逻辑层，对client层的实现，协调domain和infrastructure一起完成业务逻辑；domain：领域层，对应DDD中的领域知识；infrastructure：基础设施层，数据库访问、消息、外部调用等；start：应用启动层，主要是项目启动时的静态配置。

✪ 2.3.2 模块内包分层

分包的建议：

如果有多个一级域，建议：一级按业务分包，二级按功能分包，三级可按子领域分包。如果仅一个一级域，建议：一级按功能分包，二级按子领域分包。

例如：

|- xxx |—- xxx-client // 只提供仅需的外部依赖(DO不能再这层定义) |—-biz1 // 子域module |—-event // 领域事件声明 |—-constant // 常量（enum、final） |—-dto // 服务的出参对象，value object/view object |—-request // request or query |—-service // 本地/HSF服务接口声明 |—-facade // 提供给Top/MTop的HSF接口 |—- xxx-domain // 提供领域能力（entity、domainservice等） |—-biz1 // 子域module |—-factory // 类工厂（构建器/转换器/工厂类） |—-entity // 充血模型的实体类 |—-service // 领域服务 |—-repository // api gateway 或 db repository接口，实现放在infrastructure |–test // 领域层单元测试 |—- xxx-infrastructure // 基础设施层: mapper/config/repository impl |–main |—-biz1 // 子域module |—-dataobject // do: 贫血模型 |—-mapper // mybatis mapper |—-repository // repository impl |–test // 基础设施层单元测试 |—- xxx-service // 调用外域服务，使用domain层的能力 |—-biz1 // 子域module |—-factory // 类工厂（构建器/转换器/工厂类） |—-service // HSF服务接口实现 |—-facade // 提供给Top/MTop的HSF接口实现，通常是调service的服务 |—-dts |—-metaq |–test // 服务实现层单元测试 |—- xxx-starter |–test // 集成测试

三、耦合与内聚

软件设计的目标是高内聚、低耦合。

如果代码是高耦合和低内聚的，就会出现修改一个逻辑，会导致多处代码要修改，可能影响到多个业务链路，这增加了出bug的业务风险，同时增加了测试回归的范围，导致研发成本增加。

耦合和内聚，是我们常挂在嘴边的话，但是大家却说不太清楚，讲不太明白，很难衡量：

什么样的叫高内聚，什么样的叫低耦合？高内聚要高到什么程度，低耦合要低到什么程度？

3.1 耦合的类型

耦合是描述模块（系统/模块/类/函数）之间相互联系（控制/调用/数据传递）紧密程度的一种度量。

紧耦合：模块之间联系越紧密，耦合性就越强，模块的独立性则越差；松耦合：模块之间联系越松散，单个模块解决问题的目的越明确，模块的独立性越强。

✪ 3.1.1 非直接耦合（Nondirect Coupling）

如果两个模块之间没有直接关系，它们之间的联系完全是通过主模块控制调用来实现的，这就是非直接耦合，这种耦合的模块独立性最强。

class User { long userId; String userNick; } class MessageService { void pushMessage(long userId, String message); } class UserLoginService { void onLoginEvent(long userId) { User user = queryUserById(userId); String message = user.getUserNick() + “登录成功。”; messageService.pushMessage(userId, message); } } }

✪ 3.1.2 数据耦合（Data Coupling）

如果一个模块访问另一个模块时，彼此之间是通过数据参数(不是控制参数、公共数据结构或外部变量)来交换输入、输出信息的，则称这种耦合为数据耦合，它是较好的耦合形式。

class MessageService { void pushMessage(long userId, String userNick) { String message = userNick + “登录成功。”; doPushMessage(userId, message); } } class UserLoginService { void onLoginEvent(User user) { messageService.pushMessage(user.getUserId(), user.getUserNick()); } }

✪ 3.1.3 印记（引用）耦合（Stamp Coupling）

当模块之间使用复合数据结构进行通信时，就会发生印记耦合。

复合数据结构可以是数组、类、结构体、联合体等的引用，通过复合数据结构在模块之间传递的参数，可能会或不会被接收模块完全使用。

class User { long userId; String userNick; // 该属性未被MessageService使用 int level; } class MessageService { void pushMessage(User user) { String message = user.getUserNick() + “登录成功。”; doPushMessage(user.getUserId(), message); } } class UserLoginService { void onLoginEvent(User user) { messageService.pushMessage(user); } }

印记耦合优点：

把模块A的引用一把传递给模块B，模块B只需要接受少量参数，接口说明简单。

印记耦合缺点：

不必要的参数：模块B可能只使用了模块A中部分的数据；模块B捆绑了模块A：任何需要用到模块B的地方，都需要先获取到模块A，无法脱离模块A单独使用；修改可能互相影响：修改模块A或模块B，可能导致对方也需要跟着修改，不符合开闭原则。

印记耦合优化：

增加入参数类型，进传入模块需要的必要数据，如下：

✪ 3.1.4 控制耦合（Control Coupling）

如果一个模块通过传送开关、标志等控制信息，明显地控制选择另一模块的功能，就是控制耦合。

class MessageService { void pushMessage(long userId, bool isNewUser) { if(isNewUser) { doPushMessage(userId, “登录成功。”); } } } class UserLoginService { void onLoginEvent(User user) { messageService.pushMessage(user.getUserId, user.getIsNewUser()); } }数据耦合和控制耦合的主要区别：在数据耦合中，模块之间的依赖关系非常小，而在控制耦合中，模块之间的依赖关系很高。在数据耦合中，模块之间通过传递数据进行通信，而在控制耦合中，模块之间通过传递模块的控制信息进行通信；控制耦合优化：把控制的逻辑放在模块A之中，或增加模块C封装控制逻辑，不然模块B只做某一件独立的事情。

✪ 3.1.5 外部耦合（External Coupling）

外部耦合，是指多个模块同时依赖同一个外部因素（IO设备/文件/协议/DB等），如上图所示：

外部耦合与与外部设备的通信有关，而不是与公共数据或数据流有关。

一个模块对外部数据或通信协议所做的任何更改都会影响其他模块，可以通过增加中间模块隔离外部变化来降低耦合度，如下：

✪ 3.1.6 共用耦合(Common Coupling)

共用耦合是指不同的模块共享全局数据的信息（全局数据结构、共享的通信区、内存的公共覆盖区）。

public Response loadInitInfo(Request request) { // request&response是Commands的全局数据 Response response = new Response(); commandExecutor.serial(request, response, orderRenderRateLimitCommand, renderInitResponseCommand, renderEnrichTradeNoCommand, renderEnrichItemCommand, renderEnrichCombinationCommand, renderEnrichPriceCommand ); return response; }

共用耦合的问题：

较难控制各个模块对公共数据的存取，容易影响模块的可靠性和适应性；使软件的可维护性变差，若一个模块修改了共用数据，则会影响相关模块；降低了软件的可理解性，不容易清楚知道哪些数据被哪些模块所共享，排错困难。

✪ 3.1.7 内容耦合(Content Coupling)

内容耦合在低级语言（汇编）中出现，高级语言从设计上已避免出现内容耦合。

如果发生下列情形，两个模块之间就发生了内容耦合：

一个模块直接访问另一个模块的内部数据；一个模块不通过正常入口而直接转入到另一个模块的内部；两个模块有一部分代码重叠（该部分代码具有一定的独立功能）；一个模块有多个入口。

3.2 内聚的类型

内聚，是描述一个模块内各元素彼此结合的紧密程度，是从功能角度来度量模块内的联系。

低内聚：模块内的元素的职责相关性低，通常也意味着模块与外部是紧耦合的。高内聚：模块内的元素的职责相关性强，通常也意味着模块与外部是松耦合的。

通常，解决了耦合的问题，就解决了内聚的问题，反之亦然。

✪ 3.2.1 偶然性内聚

偶然内聚，一个模块内的各元素之间没有任何联系，仅是恰好放在同一个模块内，业务的“Util/Helper”类有大量例子。

问题的原因：通常是模块名起的过于抽象，导致不同职责的元素都可以放进去，从而引起了低内聚。

问题的解法：将抽象的模块拆解成多个更小的具体模块，例如RetailTradeHelper可以拆为OrderAmountHelper/OrderPaymentParamHelper。

✪ 3.2.2 逻辑性内聚

逻辑内聚，把几种相关的功能组合在一起，由调用方传入的参数来确定具体执行哪一种功能。

逻辑内聚是一种“低内聚”，某程度上对应了“控制耦合”，它把内部的逻辑处理暴露给了接口之外，当内部逻辑发生变更时，原本无辜的调用方也会受牵连改动。

public void syncOrder(Order order, String dist) { if(dist == “oc”) { syncOrder2Oc(order); } if(dist == “mis”) { syncOrder2Mis(order); } if(dist == “tp”) { syncOrder2Tp(order); } }

✪ 3.2.3 时间性内聚

时间内聚，指一个模块内的组件除了在同一时间都会被执行外，相互之间没有任何关联。

✪ 3.2.4 过程性内聚

过程内聚，指一个模块内的组件以特定次序被执行，但相互之间没有数据传递。

✪ 3.2.5 通信性内聚

通信内聚，指一个模块内的组件以特定次序被执行，且相互之间传递和操作相同的数据。

✪ 3.2.6 顺序性内聚

顺序内聚，指一个模块内的元素以特定次序被执行，且上一步的输出被下一元素所依赖。

✪ 3.2.7 功能性内聚

功能内聚，指一个模块内所有组件属于一个整体，完成同一个不可切分的功能，彼此缺一不可。

四、设计原则

设计原则，是指导我们如何设计出低耦合、高内聚的代码，让代码能够更好的应对变化，从而降本提效。

设计原则的关键，是从使用方的角度看提供方的设计，一句话概括就是：请不要要我知道太多，你可以改，但请不要影响我。

4.1 单一职责原则（SRP）

定义：一个函数/类只能因为一个理由被修改。

单一职责原则，是所有原则中看起来最容易理解的，但是真正做到并不简单。因为遵循这一原则最关键是职责的划分。

职责的划分至少要回答两个基本问题：

什么是你，什么是我？什么事情归你管，什么事情归我管？

且不说写代码，工作中我们也会出现人人不管或相争的重叠地带，划分清楚职责看起容易，实际很难。

4.2 开闭原则（OCP）

定义：对扩展开放，对修改关闭（不修改代码就可以增加新功能）。

要理解开闭原则，关键是要理解定义中隐含着的两个主语，“使用方”和“提供方”，即：

提供方可以修改，增加新的功能特性，但是使用方不需要被修改，即可享用新的功能特征。

开闭原则广泛的理解，可以指导类、模块、系统的设计，满足该原则的核心设计方法是：通过协议（接口）交互。

4.3 里氏替换原则（LSP）

定义：所有引用父类的地方，必须能透明的使用它的子类对象，指导类继承的设计。

面向对象的继承特性，一方面，子类可以拥有父类的属性和方法，提高了代码的复用性；另一方面，继承是有入侵性的，父类对子类有约束，子类必须拥有父类全部的属性和方法，修改父类会影响子类，增加了耦合性。

里氏替换原则是对继承进行了约束，体现在以下方面：

子类可以实现父类的抽象方法，但不能重写（覆盖）父类的非抽象方法；子类可以增加父类所没有的属性和方法；子类重写父类方法时，输入参数类型要和父类的一致，或更宽松（参数类型的父类）；子类重写父类方法时，返回值类型要和父类的一致，或更严谨（返回类型的子类）。

4.4 依赖倒置原则（DIP）

定义：高层模块不应该依赖低层模块，两者都应该依赖其抽象；抽象不应该依赖细节，细节应该依赖抽象，目的是降低层与层之间的耦合。

从倒置来看，该原则可以有更泛化的理解：

依赖实体的倒置：高层不依赖底层模块，抽象不依赖细节，例如模块分层规范中的domain不依赖infrastructure的实现；依赖控制的倒置：依赖具体对象的创建控制，从程序内部交给外部，例如Spring的Ioc容器。

举个购物车的例子：

商业能力基座：主要包含购物车的业务流程实现、外域服务定义（非实现）、商业定制能力（扩展点），打包后需满足一套代码多处部署的要求。域服务能力实例：针对不同运行环境，提供适配环境的域服务实现，商业基座反向依赖域服务实例，使得基座与环境无关。

4.5 接口隔离原则（ISP）

定义：客户端不应该被强迫去依赖它并不需要的接口。

理解接口隔离原则，需要拿单一职责的原则做对比。细品一下，如果一个接口满足了

单一职责，是否就也就满足接口隔离原则？单一职责原则，解决了接口内聚的问题。

接口隔离原则，认为某些场景下需要存在非内聚接口（多职责），但是又不希望客户端知道整个类，客户端只要知道具有内聚接口的抽象父类即可。

简单来讲，接口隔离原则解决的问题是，当某些类不满足职责单一原则时，客户端不应该直接使用它们，而是通过增加接口类，通过它隐藏客户端不需要感知到的部分。

五、编程范式

5.1 编程范式

编程范式，本质是一种思维方式，而和具体语言没关系。

用C语言可以写出面向对象的程序，用Java语言可以写出面向过程的程序。而不争的现实是，我们大部分人是在用java写面向过程的代码。

例如下面代码，它是如何用面向过程语言实现封装、继承、多态的？

✪ 5.1.1 结构化(面向过程)编程

最早使用机器和汇编语言编程，是编排好一堆命令让机器逐条执行，为了控制一些跳跃的流程(如if/for/continue/break)，就会用到类似goto的语句，让程序直接跳转到希望执行的指令位置，这样程序员就拥有了直接转移程序控制权的能力。goto的无条件转移，使得程序的控制流难于追踪，程序难以修改和维护。

后来大家总结出了一套流程结构化的定律：任何程序都可以用顺序、选择、循环三种基本控制结构来表示。

顺序：代码是至上往下顺序执行的；选择：if-else/switch选择执行；循环：for/while控制循环执行。

因此，结构化编程的本质，是对程序控制权的直接转移进行了规范和限制。

✪ 5.1.2 面向对象编程

结构化编程思维，比较靠近机器运行的思维，当程序越来越复杂的时候，大家发现简单靠结构化思维编程，很难构建起一个庞大的应用。而在编码过程中，大家不知不觉的把一些数据和逻辑封装了起来，形成一个个可复用的组件。

慢慢大家总结出了一套符合人类理解客观世界的编程范式：利用事物的信息建模概念，如实体、关系、属性等，同时运用封装、继承、多态等机制来构造模拟现实系统的方法。

封装：核心是对实体建模，把客观世界的属性和行为，封装成类的数据和方法，同时通过控制访问权限（private/protect/public），对外隐藏细节；继承：在封装的基础上，可以定义子类，从而使子类获得父类的属性和行为，这也符合人类从抽象到具象的认知思维；多态：继承使得子类获得父类的行为，总有儿子不听爸爸话的时候，当子类重写了父类行为时，多态使得父类引用执行方法时，实际执行的是子类的行为。

封装、继承、多态是面向对象的三大特征，三者的关系是层层递进的，而多态实际是规范了程序控制权的间接转移，在面向对象编程之前，大家是通过函数指针来解耦不同组件的函数实现，这种方式需要工程师严格遵守约定初始化函数指针，是非常脆弱的。

因此，面向对象编程的本质，是规范了数据和行为的封装，同时限制了程序控制权的间接转移。

✪ 5.1.3 函数式编程

函数式思维，是一种数学思维，把一个问题分解为一系列函数。函数式编程有多种定义，但是从根本上来看，它的核心是“纯函数”和“引用透明”：

纯函数：无副作用，同样的输入永远得到同样的输出；引用透明：任意函数直接用它的计算结果替代，而不影响任何调用它的程序。

若要做到以上两点，就需要对赋值进行限制，即变量一旦初始化就不可以再修改。

因此，函数式编程的本质，是规范了函数（一等公民/高阶函数/声明式/闭包等），同时限制了赋值行为。

✪ 5.1.4 编程范式总结

编程范式的本质，更多是告诉我们不能做什么，并且通过规范来约束我们的行为。

结构化编程：限制对程序的控制权做直接转移，请按照控制结构规范来；面向对象编程：限制对程序控制权的间接转移，请按照封装、继承、多态的规范来；函数式编程：限制了赋值行为，请按照函数的规范来。

灵魂拷问一下：

为什么面向对象编程大受推崇？为什么多数人在用面向对象语言写面向过程代码？为什么函数式编程束之高阁，很难产业化大规模使用？

我当前表浅的理解是：

面向过程符合人类的直线直觉思维，不需要太多深度思考，可以快语直言；面向对象需要充分了解客观主体信息，才能从中思考和提炼出要素（实体）、关系（方法）和目标（职责），要求有系统性的抽象思维；函数式编程基于数学，缺少合适的抽象机制，纯函数式编程很难满足企业级应用要求的严格和复杂的业务需求。

三种编程范式没有好坏之分，核心是思维方式的区别，针对不同的问题和场景，如何选择适当的方式来思考和解决问题，才是我们理解它们的关键。

5.2 应用范式

✪ 5.2.1 表模式

表模式关注的数据库的表，它先考虑数据库表需要管理，然后添加对数据增删改查的操作。封装是面向对象的关键特征之一，把数据和操作数据的行为绑定在一起，拥有一个标识符（类）来表示它两的集合，而表模式允许你把数据和行为放在一起，但是它没有一个标识符来标出它所代表的主体。

这种模式在PC时代很盛行，例如VB和.net等桌面应用开发框架上，但是活久见，在JAVA服务应用中也被我发现了，如下：

✪ 5.2.2 事务脚本模式

脚本，是指表演戏剧、拍摄电影等所依据的底本又或者书稿的底本。脚本可以说是故事的发展大纲，用以确定故事的发展方向。

事务脚本模式，关注点是事务的流程和步骤，是对事务流程和步骤的编排，是一种面向过程的组织和表达形式。

按照事务脚本模式编程，可以不需要任何面向对象的设计，其中任何逻辑都可以通过if/else/while等流程控制元素来表达。

事务脚本模式的优点是，门槛低容易上手，也符合人的直线直觉思维；它的缺点是，当业务逻辑复杂是，事务方法会快速膨胀，因为业务属性不明确和缺乏抽象，不好复用和扩展。该模式在服务端应用中很常见，从MVC时代开始，一般通过controller组织事务流程，常见的分层结构如下：

✪ 5.2.3 领域设计模式

领域设计模式，是通过分析和发掘业务领域的概念，从中提炼和设计出具有数据和行为的对象模型（类），并建立模型之间的关系。

领域设计模式，需要建立一个完整的由对象模型组成的层，来对目标业务领域建模。业务是经常变化的，通常有会通过分层的模式，让领域模型和系统其他部分保持最小的依赖。

至此，你会发现领域设计是DDD的底层思想，是面向对象的实践，更多请查阅“对象建模”和“领域驱动设计（DDD）”相关的材料和数据，这里不做展开。

✪ 5.2.4 应用范式总结

不同的应用范式，是随着软件复杂度逐步提升演进出来的，不同模式面对和解决不同复杂度的问题，相互之间没有好坏之分。当问题比较简单时，使用事务脚本模式足够应付，反倒使用领域设计就过度设计，增加了不必要的复杂度，适得其反。

六、代码的道与术

任何一个学科的学习，都要从基本概念、基本原理、基本方法入手，才能把握住问题的实质。

所谓，招式套路可以千变万化，扎实深厚的内功却始终如一。内功是基础和本源的东西，例如耦合和内聚，我们都知道低耦合高内聚好，但如何衡量代码的耦合和内聚？

再如编程范式，我们都在使用面向对象语言，为什么看到的大多数是面向过程的代码？究其根本，是我们容易忽视基础和本源的东西，比如更关注设计模式，更关注架构设计，但上层的设计理念大多数是来自基础和本源的思想指引。

套用道家的一句话：道以明向，法以立本，术以立策，器以成事。

从代码的角度来看：

道：是好代码，无以名状，无以表述，只能假想形式表达，仁者见仁智者见智；法：是编程范式，是规章制度，是规范约束，使其在道的合理范围之内，保住基线；术：是设计原则，执行层面的方法论；器：是spring/mos-boot，有形的工具，保障的是执行和效率。

从代码的角度来看它们的关系：

以法固道：理念需要通过法制来规范和约束，才能得到贯彻、落实和巩固；以器载道：善于创造和使用工具，用工具承载理念，可以事半功倍；以道驭术：基本理念和具体操作要统一，即知行合一。

关于如何写好代码，描述如有不当之处，请大家帮忙指正。

最后，一句话与大家共勉：万丈高楼平地起，勿在浮沙筑高台。

参考阅读

[01]《重构》

[02]《代码整洁之道》

[03]《架构整洁之道》

[04]《易读代码的艺术》

[05]《代码精进之路》

[06]《企业应用架构模式》

[07]《麦肯锡教我的协作武器》

[08]《深入理解Java虚拟机》