关于领域模型转换的那些事儿

发布时间：2020-09-01 16:02:18 作者：ZeroOne01
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应用分层&分层领域模型为什么重要？

我们在软件开发设计及开发过程中，习惯将软件横向拆分为几个层。比如常见的三层架构：表现层(VIEW/UI)、业务逻辑层(SERVICE/BAL)、数据访问层(DAO/DAL)。如下图：
关于领域模型转换的那些事儿

那应用系统为什么要分层呢？其实主要是解决以下几个问题：

第一是解耦：

有一句计算机名言：软件的所有问题都可以通过增加一层来解决。当系统越大，团队越多，需求变化越快时，越需要保证程序之间的依赖关系越少。而分层/面向接口编程，会使我们在应对变化时越容易。
第二是简化问题：

当我们想不明白从用户操作一直到数据落盘整个过程的交互情况时，我们应该换种方式思考。想想各层应该提供哪些支持，通过对各层分工的明确定义，复杂问题就变成了如何将各层功能组合起来的“积木搭建”。
第三是降低系统维护与升级成本：

这里体现了面向接口编程的优势。我们抽象出数据访问层后，只需要保证对外提供的接口不变，底层数据库使用Oracle还是MySql，上层结构是感知不到的。
第四是逻辑复用/代码复用：

通过分层，明确定义各层职责，再也不会出现系统中多个地方查询同一个数据库表的代码。因为查询某个数据库表的工作只会由一个数据访问层类来统一提供。
第五提高团队开发效率：

如果开发团队很多，通过分层和接口定义。各团队只需要遵循接口标准/开发规范，就可以并行开发。有一个形容比较贴切：分层化相当于把软件横向切几刀，模块化相当于把软件纵向切几刀。

在《阿里巴巴Java开发手册》中，对应用分层的建议是这样的：
关于领域模型转换的那些事儿

开放接口层：可直接封装Service方法暴露成RPC接口；通过Web封装成http接口；进行网关安全控制/流量控制等。
终端显示层：各个端的模版渲染并执行显示的层。当前主要是velocity渲染，JS渲染，JSP渲染，移动端展示等。
Web层：主要是对访问控制进行转发，各类基本参数校验，或者不复用的业务简单处理等。
Service层：相对集体的业务逻辑服务层。
Manager层：通用业务处理层，它有如下特征：
1. 对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息。
2. 对Service层通用能力的下沉，如缓存方案/中间件通用处理。
3. 与DAO层交互，对多个DAO的组合复用。
DAO层：数据访问层，与底层MySQL、Oracle、HBase等进行数据交互。
外部接口或第三方平台：包括其他部门RPC开放接口，基础平台，其他公司的HTTP接口。

以上的层级只是在原来三层架构的基础上进行了细分，而这些细分的层级仅仅是为了满足业务的需要。千万不要为了分层而分层。

过多的层会增加系统的复杂度和开发难度。因为应用被细分为多个层次，每个层关注的点不同。所以在这基础上，抽象出不同的领域模型。也就是我们常见的DTO，DO等等。其本质的目的还是为了达到分层解耦的效果。

典型的领域模型都有哪些？

以上我们简单了解了分层的重要性，那么随着分层引入的典型领域模型都有哪些？我们还是来看看《阿里开发手册》提供的分层领域模型规约参考：

DO(Data Object)：此对象与数据库表结构一一对应，通过DAO层想上传输数据源对象。
DTO(Data Transfer Object)：数据传输对象，Service或Manager向外传输的对象。
BO(Business Object)：业务对象，由Service层输出的封装业务逻辑的对象。
AO(Application Object)：应用对象，在Web层与Service层之间抽象的复用对象模型，极为贴近展示层，复用度不高。
VO(View Object)：显示层对象，通常是Web向模版渲染引擎层传输的对象。
Query：数据查询对象，各层接收上层的查询请求。注意超过2个参数的查询封装，禁止使用Map类来传输。

各个领域模型在分层上的传输关系大概是这样：
关于领域模型转换的那些事儿

在给出的参考中并没有对模型对象进行非常明确的划分，特别是对BO、AO、DTO的界限不是非常明确。这也是因为系统处理的业务不同、复杂度不同导致的。所以在设计系统分层和建模的时候，需要综合考虑实际应用场景。

数据在上传下达的过程中就会出现转换的工作，可能有些小伙伴会觉得麻烦，为什么要弄出这么多O？转来转去的多累！

在这里我举个例子，比如你查询自己网上购物的订单，可能会在网页上看到这样的信息：
关于领域模型转换的那些事儿

其中包含：订单编号，下单日期，店铺名称，用户信息，总金额，支付方式，订单状态还有一个订单商品明细的集合。

对终端显示层来说，这些信息是可以封装成一个VO对象的。因为显示层的关注点就是这些信息。为了方便显示层展示，我们可以将所有属性都弄成字符串类型。如下示例，可以看到，除了订单id外，都是String类型：

public class OrderVO {
    /**
     * 订单id
     */
    Long orderId;

    /**
     * 下单日期
     */
    String orderDate;

    /**
     * 总金额
     */
    String totalMoney;

    /**
     * 支付方式
     */
    String paymentType;

    /**
     * 订单状态
     */
    String orderStatus;

    /**
     * 商铺名称
     */
    String shopName;

    /**
     * 用户名称
     */
    String userName;

    /**
     * 订单商品明细集合
     */
    List<ProductVO> orderedProducts;
}

再来看看对于业务逻辑层来说，它关心的是什么呢？显然跟显示层关注的不一样，它更加关注的是内部的逻辑关系。如下示例：

public class OrderVO {
    /**
     * 订单id
     */
    Long orderId;

    /**
     * 下单日期
     */
    Date orderDate;

    /**
     * 总金额
     */
    BigDecimal totalMoney;

    /**
     * 支付方式
     */
    PaymentType paymentType;

    /**
     * 订单状态
     */
    OrderStatus orderStatus;

    /**
     * 商铺信息
     */
    ShopDTO shopInfo;

    /**
     * 用户信息
     */
    UserDTO userInfo;

    /**
     * 订单商品明细集合
     */
    List<ProductDTO> orderedProducts;
}

从如上代码可以看到，下单日期使用的Date类型，金额使用BigDecimal，支付方式和订单状态使用枚举值表示，商铺名称和用户名称变成了商铺信息/用户信息对象，明细集合中的商品也变成了DTO类型的对象。

在业务逻辑层面，更多的是关注由多种信息组合而成的关系。因为它在系统中起到信息传递的作用，所以它携带的信息也是最多的。

那我们再来看看数据持久层，上面也提到了，数据持久层与数据库是一一对应的关系，而上一层的订单信息其实可以拆解为多个持久层对象，其中包含：订单持久层对象(OrderDO),商铺持久层对象(ShopDO)，用户持久层对象(UserDO)还有一堆的商品持久层对象(ProductDO)。相信通过描述大家也可以理解具体的拆分方法了。

回过头来想想，如果我们一路拿着最开始的OrderVO对象来操作，当我们想要将它持久化时，会遇到多少坑就可想而知了。所以分层/拆分的本质还是简化我们思考问题的方式，各层只关注自己感兴趣的内容。

模型转换需要注意的问题是啥？

可这样的拆分确实增加了许多工作量，不同模型之间转来转去的确实头疼。那就让我们来梳理一下，在模型转换时都需要注意哪些问题。在进行不同领域对象转换时，有些问题是需要我们考虑的。
关于领域模型转换的那些事儿

例如，上面这两个不同的模型在转换时，我们就需要考虑一些问题：

原对象和目标对象相同属性的类型不一样，有的是Date，有的是BigDecimal，还有的是枚举
属性的名称也不一样
集合类属性中的泛型也不一样
能不能只复制一部分属性
能不能自定义转换逻辑
嵌套对象是深拷贝还是浅拷贝

这么多需要考虑的地方，咱们要怎么处理，才能优雅的进行模型转换呢？

常见的模型转换方法了解下！

这里我调研了大概有10种方法，有些使用起来比较复杂就没有下大力气去深入研究，如果有感兴趣的小伙伴，可以自行深入研究下。

做为测试和讲解的案例，咱们就以上面说到的OrderDTO转OrderVO为例，来说说下面的各种方法。源对象OrderDTO大体结构是这样的：

{
    "orderDate":1570558718699,
    "orderId":201909090001,
    "orderStatus":"CREATED",
    "orderedProducts":[
        {
            "price":799.990000000000009094947017729282379150390625,
            "productId":1,
            "productName":"吉他",
            "quantity":1
        },
        {
            "price":30,
            "productId":2,
            "productName":"变调夹",
            "quantity":1
        }
    ],
    "paymentType":"CASH",
    "shopInfo":{
        "shopId":20000101,
        "shopName":"乐韵商铺"
    },
    "totalMoney":829.990000000000009094947017729282379150390625,
    "userInfo":{
        "userId":20100001,
        "userLevel":2147483647,
        "userName":"尼古拉斯赵四"
    }
}

我们期待转换完的OrderVO对象是这样的：

{
    "orderDate":"2019-10-09 15:49:24.619",
    "orderStatus":"CREATED",
    "orderedProducts":[
        {
            "productName":"吉他",
            "quantity":1
        },
        {
            "productName":"变调夹",
            "quantity":1
        }
    ],
    "paymentType":"CASH",
    "shopName":"乐韵商铺",
    "totalMoney":"829.99",
    "userName":"尼古拉斯赵四"
}

先来看第一种方法：
也是最简单粗暴的方法，直接通过Set/Get方式来进行人肉赋值。代码我就不贴了，相信大家都会。

说一说它的优缺点：
优点：直观，简单，执行速度快
缺点：属性过多的时候，人容易崩溃，代码显得臃肿不好复用

第二种：FastJson：
利用序列化和反序列化，这里我们采用先使用FastJson的toJSONString的方法将原对象序列化为字符串，再使用parseObject方法将字符串反序列化为目标对象。

// JSON.toJSONString将对象序列化成字符串，JSON.parseObject将字符串反序列化为OderVO对象
orderVO = JSON.parseObject(JSON.toJSONString(orderDTO), OrderVO.class);

转换后的结果如下：

// 目标对象
{
    "orderDate":"1570558718699",
    "orderId":201909090001,
    "orderStatus":"CREATED",
    "orderedProducts":[
        {
            "productName":"吉他",
            "quantity":1
        },
        {
            "productName":"变调夹",
            "quantity":1
        }
    ],
    "paymentType":"CASH",
    "totalMoney":"829.990000000000009094947017729282379150390625"
}

可以看到转换后的数据格式有几个问题：

日期不符合我们的要求
金额也有问题
最严重的是，当属性名不一样时，不会进行复制

这就是第二种使用JSON处理，好像也不能满足我们的要求

第三种，Apache工具包PropertyUtils工具类，代码如下：

PropertyUtils.copyProperties(orderVO, orderDTO);

转换代码看着很简单，但是转换过程会报错：

java.lang.IllegalArgumentException: Cannot invoke com.imooc.demo.OrderVO.setTotalMoney on bean class 'class com.imooc.demo.OrderVO' - argument type mismatch - had objects of type "java.math.BigDecimal" but expected signature "java.lang.String"

转换结果：

// 目标对象
{
    "orderId":201909090001
}

缺点：

属性类型不一样，报错
不能部分属性复制
得到的目标对象部分属性成功（这点很要命，部分成功，部分失败！）

第四种，Apache工具包BeanUtils工具类，代码如下：

BeanUtils.copyProperties(orderVO, orderDTO);

转换后的结果是这样：

// 目标对象
{
    "orderDate":"Wed Oct 09 02:36:25 CST 2019",
    "orderId":201909090001,
    "orderStatus":"CREATED",
    "orderedProducts":[
        {
            "price":799.990000000000009094947017729282379150390625,
            "productId":1,
            "productName":"吉他",
            "quantity":1
        },
        {
            "price":30,
            "productId":2,
            "productName":"变调夹",
            "quantity":1
        }
    ],
    "paymentType":"CASH",
    "totalMoney":"829.990000000000009094947017729282379150390625"
}

缺点：

日期不符合要求
属性名不一样时不复制
目标对象中的商品集合变成了DTO的对象，这是因为List的泛型被擦除了，而且是浅拷贝，所以造成这种现象。

第五种，Spring封装BeanUtils工具类，代码如下：

// 对象属性转换，忽略orderedProducts字段
BeanUtils.copyProperties(orderDTO, orderVO, "orderedProducts");

在忽略了部分属性后，转换结果就只剩下：

// 目标对象
{
    "orderId":201909090001
}

apache的BeanUtils和spring的BeanUtils中拷贝方法的原理都是先用jdk中 java.beans.Introspector类的getBeanInfo()方法获取对象的属性信息及属性get/set方法，接着使用反射（Method的invoke(Object obj, Object... args)）方法进行赋值。

前面五种都不能满足我们的需要，其实想想也挺简单。对象转换本来就很复杂，人工不介入很难做到完美转换。

第六种，cglib工具包BeanCopier：

cglib的BeanCopier采用了不同的方法：它不是利用反射对属性进行赋值，而是直接使用ASM的MethodVisitor直接编写各属性的get/set方法生成class文件，然后进行执行。

使用方法如下，注释写的很清楚。我们通过自定义的转换器来处理Date转String的操作：

// 构造转换器对象，最后的参数表示是否需要自定义转换器
BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(orderDTO.getClass(), orderVO.getClass(), true);

// 转换对象，自定义转换器处理特殊字段
beanCopier.copy(orderDTO, orderVO, (value, target, context) -> {
    // 原始数据value是Date类型，目标类型target是String
    if (value instanceof Date) {
        if ("String".equals(target.getSimpleName())) {
            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");
            return sdf.format(value);
        }
    }
    // 未匹配上的字段，原值返回
    return value;
});

转换结果如下，对于我们自定义处理的属性可以完美支持，其他未处理的属性就不行了：

// 目标对象
{
    "orderDate":"2019-10-09 03:07:13.768",
    "orderId":201909090001
}

优缺点：

字节码技术，速度快
提供自己自定义转换逻辑的方式
转换逻辑自己写，比较复杂，繁琐
属性名称相同，类型不同，不会拷贝（原始类型和包装类型也被视为类型不同）

第七种，Dozer框架：

注意，这已经不是一个工具类了，而是框架。使用以上类库虽然可以不用手动编写get/set方法，但是他们都不能对不同名称的对象属性进行映射。在定制化的属性映射方面做得比较好的就是Dozer了。

Dozer支持简单属性映射、复杂类型映射、双向映射、隐式映射以及递归映射。可使用xml或者注解进行映射的配置，支持自动类型转换，使用方便。但Dozer底层是使用reflect包下Field类的set(Object obj, Object value)方法进行属性赋值，执行速度上不是那么理想。代码示例：

// 创建转换器对象，强烈建议创建全局唯一的，避免不必要的开销
DozerBeanMapper mapper = new DozerBeanMapper();

// 加载映射文件
mapper.addMapping(TransferTest.class.getResourceAsStream("/mapping.xml"));

// 转换
orderVO = mapper.map(orderDTO, OrderVO.class);

使用方式很简单，关键在于配置：

<mappings xmlns="http://dozer.sourceforge.net"
          xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
          xsi:schemaLocation="http://dozer.sourceforge.net
  http://dozer.sourceforge.net/schema/beanmapping.xsd">

    <!-- 一组类映射关系 -->
    <mapping>
        <!-- 类A和类B -->
        <class-a>com.imooc.demo.OrderDTO</class-a>
        <class-b>com.imooc.demo.OrderVO</class-b>

        <!-- 一组需要映射的特殊属性 -->
        <field>
            <a>shopInfo.shopName</a>
            <b>shopName</b>
        </field>

        <!-- 将嵌套对象中的某个属性值映射到目标对象的指定属性上 -->
        <field>
            <a>userInfo.userName</a>
            <b>userName</b>
        </field>

        <!-- 将Date对象映射成指定格式的日期字符串 -->
        <field>
            <a>orderDate</a>
            <b date-format="yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS">orderDate</b>
        </field>

        <!-- 自定义属性转化器 -->
        <field custom-converter="com.imooc.demo.DozerCustomConverter">
            <a>totalMoney</a>
            <b>totalMoney</b>
        </field>

        <!-- 忽略指定属性 -->
        <field-exclude>
            <a>orderId</a>
            <b>orderId</b>
        </field-exclude>
    </mapping>
</mappings>

在配置文件中对特殊属性进行了特殊定义，转换结果符合我们的要求：

// 目标对象
{
    "orderDate":"2019-10-09 15:49:24.619",
    "orderStatus":"CREATED",
    "orderedProducts":[
        {
            "productName":"吉他",
            "quantity":1
        },
        {
            "productName":"变调夹",
            "quantity":1
        }
    ],
    "paymentType":"CASH",
    "shopName":"乐韵商铺",
    "totalMoney":"829.99",
    "userName":"尼古拉斯赵四"
}

Dozer支持自定义转换器，如下示例：

public class DozerCustomConverter implements CustomConverter {

    @Override
    public Object convert(Object destination, Object source, Class<?> destClass, Class<?> sourceClass) {
        // 如果原始属性为BigDecimal类型
        if (source instanceof BigDecimal) {
            // 目标属性为String类型
            if ("String".equals(destClass.getSimpleName())) {
                return String.valueOf(((BigDecimal) source).doubleValue());
            }
        }
        return destination;
    }
}

它的特点如下：

支持多种数据类型自动转换（双向的）
支持不同属性名之间转换
支持三种映射配置方式（注解方式，API方式，XML方式）
支持配置忽略部分属性
支持自定义属性转换器
嵌套对象深拷贝

第八种，MapStruct框架：
基于JSR269的Java注解处理器，通过注解配置映射关系，在编译时自动生成接口实现类。类似于Lombok的原理一样，所以在执行速度上和Setter、Getter差不多。我目前个人使用较多的是MapStruct和BeanCopier，后期有空会单独写一篇文章介绍MapStruct的使用。

第九种，Orika框架：
支持在代码中注册字段映射，通过javassist类库生成Bean映射的字节码，之后直接加载执行生成的字节码文件。

第十种，ModelMapper框架：
基于反射原理进行赋值或者直接对成员变量赋值。相当于是BeanUtils的进阶版

其他几种框架就没有深入研究了。但看使用情况应该都能满足实际场景的要求。介绍的这些转换方法中，在性能上基本遵循：手动赋值 > cglib > 反射 > Dozer > 序列化。

在实际项目中，需要综合使用上述方法进行模型转换。比如较低层的DO，因为涉及到的嵌套对象少，改动也少，所以可以使用BeanUtils直接转。如果是速度、稳定优先的系统，还是乖乖使用Set、Get实现吧。

关于领域模型转换的那些事儿

应用分层&分层领域模型为什么重要？

典型的领域模型都有哪些？

模型转换需要注意的问题是啥？

常见的模型转换方法了解下！

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