AI生成摘要 根据业务需求，将实体、值对象、领域服务分别设计成有状态和无状态的对象，将活动、参与资格、权益设计成一个聚合，活动参与记录作为一个单独的聚合，应用服务利用Repository获取对象，执行操作，实现用例。模型中可以分别设计配置和参与活动，活动参与记录可以建模成领域事件，定义「用户参与活动逻辑」的概念，享受DDD带来的收益。

AI生成摘要 去年发布的OnionArch洋葱架构升级，改进了自动生成和发布领域事件、按配置自动审计记录和发布集成事件、自动生成Minimal WebApi接口、对充血模型的支持、采用MediatR代替接口的探索等特性，欢迎大家研究使用。博主有15年以上的软件技术经验、项目交付经验，熟练配置和使用Microsoft Azure和Microsoft 365云，欢迎有工作机会推荐的朋友加微信。去年发布的OnionArch洋葱架构升级，改进了多项特性，博主有15年以上的软件、项目经验，欢迎有工作机会推荐的朋友加微信。

简单的业务案例假设现在在做一个简单的数据统计系统，地推员输入客户的姓名和手机号。根据客户手机号的归属地和所属运营商，将客户群体分组，分配给相应销售组，有销售组跟进后续的业务。分析：根据上面需求，我们需要提供一个注册服务，这个注册服务的入参应该是客户的姓名和手机号。服务内部根据这个手机号查询对应的归属地编号和运营商编号。在根据这两个值获取分组号最后将客户的姓名、手机号、分组号封装成一个对象，存入数据...

领域模型在自然语言和编程语言之间建立起了桥梁，帮助跨越两者之间的巨大鸿沟，成为开发复杂软件的重要手段。 DDD的哲学：核心域、统一语言最先出现在Thoughtworks洞见。

DDD是解决 软件复杂度 中的业务复杂度问题的，是微服务划分最好的实践。 业务复杂度主要表现在：客户的业务需求，比如业务流程多，参与者多等，而且这种复杂度往往会随着需求规模的增大而指数级增大。 在分析软件复杂度之前，先要了解业务价值所在。即DDD的领域与核心域这里所说的关注业务核心域。我们是要聚焦解

DDD的事件风暴第四个阶段“微服务拆分”，我们可以用限界上下文可以作为粗粒度的微服务边界，但落地时往往不得不考虑更多其他因素，比如弹性边界、安全需求、软件包大小、团队沟通效率、技术异构等等。 本阶段的 输入： 上阶段DDD事件风暴 - 领域建模的限界上下⽂地图 产出物：服务地图 在进行服务地图设计时

DDD的事件风暴第三个阶段“领域建模”时，我们会根据场景分析过程中产生的领域对象，比如命令、事件等之间关系，找出产生命令的实体，分析实体之间的依赖关系组成聚合，为聚合划定限界上下文，建立领域模型以及模型之间的依赖。 本阶段的 输入： 上阶段DDD事件风暴 - 业务场景分析的业务领域知识和场景分类清单

DDD的事件风暴第二个阶段“业务场景分析”是从用户视角出发的，根据业务流程或用户旅程，采用用例和场景分析，探索领域中的典型场景，找出领域事件、实体和命令等领域对象，支撑领域建模。 事件风暴参与者要尽可能地遍历所有业务细节，充分发表意见，不要遗漏业务要点。 本阶段的 输入： 上阶段的服务价值定位：DD

我正在阅读 Vlad Khononov 的《 学习领域驱动设计 》一书。通过阅读开头和它的评论，我可以看出它可能是关于领域驱动设计的最好的书。 令人兴奋的是，作者自己在一开始就解释了他是如何努力学习领域驱动设计和理解事物是如何连接的。 领域驱动设计 领域驱动设计（DDD）是一种专注于领域的软件设计方法。它涉及在所有利益相关者（包括开发人员、业务分析师和领域专家）之间建立对领域的共同理解，并使用这些知识来指导软件的设计和开发。 通过这种方式，我们可以针对业务及其用户的特定需求构建软件设计，并且可以轻松扩展和维护。 DDD可以分为战略和战术两部分。 一、战略设计 DDD 的战略工..

我正在阅读 Vlad Khononov 的《 学习领域驱动设计 》一书。通过阅读开头和它的评论，我可以看出它可能是关于领域驱动设计的最好的书。 令人兴奋的是，作者自己在一开始就解释了他是如何努力学习领域驱动设计和理解事物是如何连接的。 领域驱动设计 领域驱动设计（DDD）是一种专注于领域的软件设计方法。它涉及在所有利益相关者（包括开发人员、业务分析师和领域专家）之间建立对领域的共同理解，并使用这些知识来指导软件的设计和开发。 通过这种方式，我们可以针对业务及其用户的特定需求构建软件设计，并且可以轻松扩展和维护。 DDD可以分为战略和战术两部分。 一、战略设计 DDD 的战略工..