基于特定领域的软件架构开发（DSSA）：把行业经验“固化成架构资产”

左Dason
37 阅读10分钟

基于特定领域的软件架构开发（DSSA）：把行业经验“固化成架构资产”

DSSA（Domain Specific Software Architecture）想做的事是：
不再每家公司都从零设计一套类似的架构，而是把某个行业 / 领域的共性，沉淀成可复用的“领域架构”。

这篇帮你看懂 DSSA 的三件事：

  • 什么是“特定领域架构”，和一般架构有什么区别？
  • 三步走：领域分析 → 领域设计 → 领域实现；
  • 如何在真实项目里用 DSSA（以电商 / 票务为例），以及在面试里怎么讲。

一、为什么需要 DSSA：问题域 vs 解决域

在很多重复建设的行业里，你会发现：

  • 业务看上去不一样，但问题本质上很像：
    • C2C / B2C 电商；
    • 二手车 / 二手房 / 二手电子产品；
    • 各种票务系统、金融交易系统……

这些行业里：

  • 数据对象类似：用户、订单、商品、库存、支付、物流……
  • 业务流程类似：浏览 → 下单 → 支付 → 履约 → 结算……
  • 非功能诉求类似：高可用、高一致性、风控、安全、合规……

DSSA 的核心思想是：

针对某个“特定领域”（Domain），把共性问题抽象出来，形成一套通用的、可复制的架构模型和构件库。
以后再遇到同类企业 / 同类产品，可以直接复用和剪裁，而不是重造一遍轮子。

这背后有两个关键概念：

  • 问题域（Problem Domain）：

    • 某个业务领域里的经典问题集合；
    • 比如“B2C 中小商品电商”：商品目录、订单、发票、物流、库存、资金流等。

  • 解决域（Solution Domain）：

    • 针对这些问题，已经被证明可行的解决方案模式和架构构件；
    • 比如通用的库存子系统、结算子系统、优惠引擎、风控引擎、用户子域的划分方式等。

做得好的 DSSA 就是：
用问题域驱动解决域设计，再用解决域反复复用、剪裁，反过来支撑问题域里的各种项目。

二、DSSA 的三步走：分析 → 设计 → 实现

1. 领域分析：站在“未来行业老大”的视角看问题

和 ABSD 不同，DSSA 的起点不是“这次项目要做什么”，而是：

  • 假设你要在某个细分行业里做成头部玩家；
  • 你会怎么理解这个行业的典型业务模式和问题？

以一个 B2C 中小商品电商为例，领域分析会做的事包括：

  • 识别主要子域（Subdomain）：

    • 商品目录；
    • 订单；
    • 发票；
    • 物流 / 履约；
    • 库存；
    • 资金流 / 支付。

  • 分析每个子域的边界与关系：

    • 谁是核心（Core Domain）；
    • 谁是支撑（Supporting Domain）；
    • 谁是通用（Generic Domain）。

  • 思考行业特性：

    • 商品更新快（例如从打火机、电子烟到口罩的快速切换）；
    • 有淡旺季，存在库存 / 资金压力；
    • 不同渠道（线上、线下、代理等）的联动方式。

在这个阶段，DSSA 会：

  • 引入多角色参与（四条腿）：

    • 领域专家（对业务极熟的专家 / 产品）；
    • 领域分析人员（懂业务也懂 IT 的桥梁角色，可能是企业架构师 / 产品架构师）；
    • 领域设计人员（应用架构师 / 资深工程师）；
    • 领域实现人员（开发工程师）。

  • 结合多种分析方法：

    • 领域驱动设计（DDD）的用例分析 / 四色建模 / 事件风暴（Event Storming）；
    • 甚至加入现有企业架构框架（EA）的视角和管理机制。

目标是得到：
对这个领域的“共性问题”的清晰认知，而不仅仅是“这次项目的需求列表”。

2. 领域设计：把抽象的“领域”变成可画图、可实现的模型

在分析的基础上，领域设计会输出一批“工件”（Artifacts）：

  • 领域边界与子域划分模型：

    • 哪些子域是核心，哪些是支撑 / 通用；
    • 子域之间的数据 / 事件 / 依赖关系。

  • 领域内的功能 / 约束模型：

    • 每个子域负责哪些功能？
    • 有哪些质量目标（吞吐、高可用、弹性、数据一致性……）？
    • 有哪些约束（法规、企业策略、技术栈限定……）？

  • 具体架构模型：

    • 可以是六边形架构、分层架构、面向服务架构等的组合；
    • 包含高层架构图、子域内部模块图、类图 / ER 图等。

  • 一套标准的工具与技术栈建议：

    • 推荐用什么语言 / 框架 / 中间件；
    • 本领域常见的“最佳实践组合”；
    • 甚至提供脚手架与模板工程。

领域设计的节奏是迭代式 / 螺旋式上升：

  • 一开始模型会比较抽象（适用于整个行业）；
  • 随着某家企业 / 某个项目的具体落地，再不断精化出更贴合实际的变体；
  • 同时保留共性部分，继续作为领域级资产。

3. 领域实现：实现要“复用优先 + 可持续迭代”

在实现阶段，DSSA 提醒你三件小事：

  • 能复用就复用：

    • 现有的通用组件、服务、模板，优先拿来剪裁；
    • 不轻易重造轮子。

  • 一旦写新东西，就要写成“将来可被复用”的样子：

    • 不要只解决这次项目的特例问题；
    • 有意识地抽象出未来其他项目 / 公司也可能用到的部分。

  • 整个过程要支持持续集成 / 持续交付（CI/CD）与演进：

    • 用标准的主干开发 + 持续集成，让领域架构“活着演进”；
    • 重要的架构演进节点要打 tag / 分支，便于以后“演进分叉”和版本管理。

从宏观看，DSSA 不是一次性项目，而是持续养成一个领域资产库的过程。

三、电商票务系统案例：DSSA 怎样“拆”一个复杂业务

书中用了一个国际票务平台的案例，帮助你把 DSSA 从抽象拉回实战。

1. 背景：票务 + 上云 + 架构重构

  • 一家国际电商品牌，做体育赛事票务（类似 NBA 门票）；
  • 计划在 2～3 年内：
    • 完成企业架构的整体重构；
    • 把传统数据中心迁往云上；
    • 同时保持业务持续运行。

这个就是一个典型的“行业内复杂业务 + 上云重构”的 DSSA 适用场景。

2. 领域分析：划分支撑子域与核心子域

分析后，最终将领域分成两大块：

  • 通用支撑子域（Supporting Subdomains）：

    • 数据平台（数据仓库 / 数据湖 / 数据管道）；
    • 数据科学（机器学习、预测、推荐等）；
    • 负载管理（CDN、API 网关、限流、熔断等）；
    • 内容管理（赛事页面、广告位、图文内容）；
    • 消息通知（短信、邮件、Push、站内信）；
    • 基础架构（云网络、虚机、容器、Serverless）；
    • 应用平台（搜索引擎、任务引擎、消息队列等）；
    • 质量保障（测试、性能测评、演练等）；
    • 集成与发布（CI/CD 全链路、灰度、回滚）；
    • 遥测与监控（监控、日志、链路追踪）；
    • 合规与审计（多地区法律合规、安全渗透、审计日志）。

  • 核心子域（Core Subdomains）：

    • 买（Buy）：购物车、下单终端（包括现场购票机）；
    • 支付（Payment）：买家支付、卖家结算、资金留存、汇差处理；
    • 履约（Fulfillment）：电子票生成、纸质票配送、座位管理；
    • 供票 / 购票（Inventory Supply）：从球队、投资方、小卖家等拿票；
    • 市场（Marketing）：线上线下活动、渠道合作、推广策略；
    • 风控（Risk Control）：异常价格、一票多卖、洗钱行为检测等；
    • 客服（Customer Service）：客户信息、偏好、呼叫中心等；
    • 发现（Discovery）：
      • “导流”能力，包括 SEO / SEM、站内搜索权重；
      • 首页、个性化推荐、用户主页等；
    • 对账（Reconciliation）：和合作方 / 投资方的财务对账；
    • 产品与定价（Product & Pricing）：
      • 赛事（时间、地点、主办方）；
      • 座位类型、套餐组合、差异化定价等。

一个有意思的点是：

  • 传统“用户子系统 / 订单子系统”被拆散了：
    • 用户相关数据拆分进：支付域、购买域、供票域、发现域等；
    • 订单相关逻辑拆进：购买域、履约域、风控域等。

这样做，是为了：

  • 减少“巨无霸用户中心 / 订单中心”带来的强耦合；
  • 更贴近领域边界，真正做到按业务能力划分子域。

3. 领域设计与实现：从子域到具体架构工件

在上述划分基础上，DSSA 会：

  • 为每个子域设计：

    • 责任边界、输入输出（API / 事件）、数据模型；
    • 所需的质量属性（可用性 / 一致性 / 延迟 / 弹性）；
    • 推荐使用的技术组合（如搜索用 ES、通知用 MQ + 多渠道网关等）。

  • 输出一套完整的“领域工具包”：

    • 参考架构图（总览 + 子域图）；
    • 用例图、类图、ER 图、聚合模型等；
    • 一键搭建的脚手架（项目模板、基础库）。

然后在一个或多个真实项目上：

  • 选关键子域做 POC / 原型实现；
  • 在云环境中实际部署、压测、演练；
  • 迭代更新领域模型与构建库。

最终得到的是一套“针对票务电商领域”的完整 DSSA 资产，可以：

  • 应用到该公司内部的其他票务 / 周边产品；
  • 也可迁移到其他地区、其他赛事、甚至类似的活动票务场景。

四、DSSA 在面试中的用法：三类问题可以这样答

原文最后给了三个很典型的面试题，你可以用 DSSA 思路来组织回答。

  • Q1：在大型架构设计中，你的职责是什么？怎么和其他部门配合？

    • 可以从 四类角色 角度讲：
      • 如何作为领域设计人员，连接领域专家 / 分析人员 / 实现团队；
      • 你在领域分析、子域划分、模型设计、落地推进中的具体职责；
      • 你怎样把业务、应用、中间件、基础设施几个层面的同事“串在一起”。

  • Q2：你对领域架构（Domain Architecture）的理解？

    • 用票务 / 电商 / 自己公司业务做例子：
      • 先描述业务领域特性；
      • 再讲怎么划子域、划核心 / 支撑 / 通用域；
      • 讲清楚领域之间如何通信、如何保证高内聚 / 低耦合；
      • 最后点出你用过的 DDD / DSSA / Event Storming 等方法。

  • Q3：请描述一下你们公司的业务模型。

    • 这是“领域划分 + DSSA 视角”的大题：
      • 画一张自己的领域子域图（核心域 / 支撑域 / 通用域）；
      • 简要说明每个域的职责和典型系统；
      • 挑 1～2 个“重构点”或“创新点”展开说你是如何参与架构设计与演进的。

面试官真正想听到的，不是你背了几个术语，而是：
你能不能把复杂业务“拆清楚”，并用一套可复用的方法论把它落地。

小结：什么时候值得引入 DSSA 思维？

当你遇到这些情况时，可以考虑 DSSA：

  • 你所在的行业 / 部门，会不断做 极其相似的新系统 / 新项目；
  • 公司已经有不少积累，但没有“体系化”的领域资产，大家还在各自造轮子；
  • 你开始思考：
    • 能不能把这些项目中共用的“领域认知 + 架构设计 + 模块实现”
      沉淀成一套领域级资产？

此时，DSSA 给你的不是一套“银弹”，
而是一种视角：

  • 不只是完成这一个项目，而是为整个领域做一套可复制 / 可演进的架构资产。

当你在团队 / 部门中开始推动这类事情时，你的角色，已经不只是“项目架构师”，而是在向“领域架构师 / 企业架构师”靠近了。

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