阿里妹导读
本文以淘宝闪购服务包系统为案例,探索如何借助 AI 技术辅助领域驱动设计(DDD)落地。
一、背景
1.1 改造背景
随着服务包业务的快速发展,新增一个服务包类型需要5-8人天的高昂成本,原有的单体架构暴露出严重的开发效率瓶颈:
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开发成本高昂:每次新增服务包类型需要在8个核心文件、15-20个方法中进行重复性修改,涉及200-300行代码变更; -
重复代码泛滥:商品类型判断逻辑在10个文件中重复出现,维护成本极高; -
架构耦合严重:3800行的单体业务服务类混合了商品、价格、合同等多个领域逻辑; -
扩展风险高:任何新增功能都可能引入回归问题,影响现有业务稳定性;
1.2 改造目标
采用DDD(领域驱动设计)思想结合AI辅助开发进行架构重构,探索智能化架构演进路径:
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AI驱动架构设计:利用AI分析现有代码结构和业务逻辑,自动识别领域边界和上下文划分,辅助设计合理的DDD架构模型; -
智能化模型落地:通过AI代码生成能力,自动化完成领域模型、服务接口、数据转换等重复性代码编写,显著提升开发效率; -
持续模型分析优化:建立AI驱动的代码质量监控体系,实时分析架构健康度、代码复杂度和重复度,持续优化模型设计; -
开发成本大幅降低:探索将新增服务包类型的开发成本从传统的5-8人天大幅降低至配置化实现; -
架构演进智能化:构建可持续演进的智能架构体系,支持业务快速变化和技术栈升级。
二、架构设计阶段
2.1 AI拆解限界上下文
问题:你是一个DDD专家,根据现有代码 v6 这个package下的类帮我抽象下上下文。
AI回答:
2.2 人工介入修正限界上下文
从上一步可以看出,AI拆解的限界上下文是基于package结构进行拆分,未能深入分析业务语义,这是AI的薄弱环节,需要人工介入修正。经过人工分析后的限界上下文如下:
2.3 通过AI细化限界上下文
基于上述人工拆分的上下文,逐步通过AI细化上下文文档,以商品上下文为例:
问题:根据人工拆解限界上下文部分,从原有 me.ele.newretail.contract.v6.domain 包下,帮我抽象出商品上下文的类,Repo、Service,类用Domain结尾,Repo用DomainRepo结尾,Service用DomainService结尾,输出成表格,包含方法和属性,就放到当前这个文档最后。
经过多轮迭代优化后的商品上下文设计如下图所示:
三、代码实现阶段
3.1 基于文档生成代码骨架
基于准备好的技术文档《技术方案–服务包模型升级.md》进行代码生成:
问题:严格根据该技术文档帮我在 v61.domain 包下生成代码骨架。
3.2 AI辅助代码实现
案例1:API转换实现
问题:queryConfirmableProgramList 第157行开始,帮我把 List shopConfirmableContracts 转换成 ConfirmableServiceProgramDTO 参考 queryConfirmableProgramList 链路原有代码。
实现效果:新增734行代码,人工修正25行,准确率高达 96.6%。
案例2:版本比对工具实现
问题:帮我写个比对 queryConfirmableProgramList 和 queryConfirmableProgramList 两个方法返回结果是否一致的 工具类 叫 ProgramVersionComparisonUtil 放到 v61 包下。
实现效果:新增比对代码 3098行,人工修正12行,准确率高达99.6%。
四、重构效果分析
4.1 架构解耦度分析
问题:帮我对比下queryConfirmableProgramList 和 queryConfirmableProgramList 从分层、域解耦等维度进行分析。
以queryConfirmableProgramList方法重构为例进行对比分析:
重构前后实现对比
重构前实现
重构后实现
实现特点:
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代码行数: 主方法42行 + 核心调用链路约1,500行;
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复杂度: 高度耦合,包含多种业务逻辑混合;
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重复代码: 存在大量商品类型判断逻辑;
实现特点:
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代码行数: 主方法37行 + 核心调用链路约720行;
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复杂度: 通过领域服务解耦,逻辑清晰;
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职责分离: 每个上下文专注自己的业务逻辑;
核心实现逻辑:
@Overridepublic SingleResponse<ConfirmableServiceProgramDTO> queryConfirmableProgramList(ConfirmableProgramQuery query){ try { // step.1 参数校验和门店信息获取 if (query == null || query.getShopId() == null) { return SingleResponse.buildFailure('参数不能为空'); } ShopInfoDTO shopInfo = shopQueryAbility.queryShopInfo(query.getShopId()); if (shopInfo == null) { return SingleResponse.buildFailure('门店不存在'); } // step.2 获取可签方案列表 - 复杂的扩展点机制 List<ServiceProgramDTO> programs = new ArrayList<>(); // 获取所有商品信息 List<GoodsDTO> allGoods = goodsQueryAbility.queryAllGoods(); for (GoodsDTO goods : allGoods) { // 重复的商品类型判断逻辑 - 问题点1 if (switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 超客商品特殊处理 if (validateSuperClientGoods(goods, shopInfo)) { ServiceProgramDTO program = buildSuperClientProgram(goods, shopInfo); programs.add(program); } } elseif (switch51ConfigGateway.platformDeliveryGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 平台配送商品特殊处理 if (validatePlatformDeliveryGoods(goods, shopInfo)) { ServiceProgramDTO program = buildPlatformDeliveryProgram(goods, shopInfo); programs.add(program); } } elseif (switch51ConfigGateway.selfDeliveryGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 自配送商品特殊处理 if (validateSelfDeliveryGoods(goods, shopInfo)) { ServiceProgramDTO program = buildSelfDeliveryProgram(goods, shopInfo); programs.add(program); } } // ... 更多商品类型判断 } // step.3 价格计算 - 内嵌在业务服务中 for (ServiceProgramDTO program : programs) { // 硬编码的价格计算逻辑 - 问题点2 if (program.getDeliveryType().equals('PLATFORM')) { program.setCommissionRate(new BigDecimal('0.08')); // 8% program.setDeliveryFee(calculatePlatformDeliveryFee(program, shopInfo)); } elseif (program.getDeliveryType().equals('SELF')) { program.setCommissionRate(new BigDecimal('0.10')); // 10% program.setDeliveryFee(calculateSelfDeliveryFee(program, shopInfo)); } // 保底价计算 BigDecimal basePrice = priceCalculateAbility.calculateBasePrice( program.getGoodsId(), shopInfo.getCategoryId()); program.setBasePrice(basePrice); } // step.4 活动处理 - 分散的活动逻辑 List<ActivityDTO> activities = activityQueryAbility.queryShopActivities(query.getShopId()); for (ServiceProgramDTO program : programs) { for (ActivityDTO activity : activities) { // 活动匹配逻辑分散 - 问题点3 if (activity.getType().equals('COMMISSION_DISCOUNT')) { if (activity.getTargetGoods().contains(program.getGoodsId())) { BigDecimal discountRate = activity.getDiscountRate(); BigDecimal newRate = program.getCommissionRate().subtract(discountRate); program.setCommissionRate(newRate); program.setActivityId(activity.getActivityId()); } } elseif (activity.getType().equals('DELIVERY_DISCOUNT')) { // 配送费优惠逻辑 if (activity.getTargetGoods().contains(program.getGoodsId())) { BigDecimal discountFee = activity.getDiscountAmount(); BigDecimal newFee = program.getDeliveryFee().subtract(discountFee); program.setDeliveryFee(newFee); } } } } // step.5 构建返回结果 ConfirmableServiceProgramDTO result = new ConfirmableServiceProgramDTO(); result.setShopId(query.getShopId()); result.setPrograms(programs); result.setTotalCount(programs.size()); return SingleResponse.of(result); } catch (Exception e) { logger.error('查询可签方案失败,shopId:{},异常:{}', query.getShopId(), e.getMessage(), e); return SingleResponse.buildFailure('查询失败'); }}
// 重复的商品校验方法 - 在多个地方重复出现private boolean validateSuperClientGoods(GoodsDTO goods, ShopInfoDTO shopInfo){ // 重复的商品类型判断逻辑 if (!switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { returnfalse; } // 区域校验逻辑内嵌 List<String> allowedCities = goods.getAllowedCities(); if (!allowedCities.contains(shopInfo.getCity())) { returnfalse; } // 品类校验逻辑内嵌 List<Long> allowedCategories = goods.getAllowedCategories(); if (!allowedCategories.contains(shopInfo.getCategoryId())) { returnfalse; } returntrue;}
// 类似的重复方法还有:// validatePlatformDeliveryGoods()// validateSelfDeliveryGoods()// buildSuperClientProgram()// buildPlatformDeliveryProgram()// buildSelfDeliveryProgram()核心实现逻辑:
@Overridepublic SingleResponse<ConfirmableServiceProgramDTO>queryConfirmableProgramList(ConfirmableProgramQuery query){// step.1 获取门店信息 - 门店上下文ShopDomain shopDomain = shopDomainService.getShop(query.getShopId());// step.2 查询可签合同列表 - 合同上下文List<ShopContractDomain> contracts =shopContractDomainService.getShopConfirmableContractList(shopDomain);// step.3 商品校验 - 商品上下文contracts = goodsDomainService.filterAvailableContracts(contracts, shopDomain);// step.4 价格计算 - 价格上下文contracts = priceDomainService.enrichContractPrice(contracts);// step.5 活动匹配 - 活动上下文contracts = activityDomainService.applyActivityDiscount(contracts, shopDomain);// step.6 转换为DTO返回ConfirmableServiceProgramDTO result =buildConfirmableServiceProgramDTO(contracts);return SingleResponse.of(result);}
问题点:
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业务逻辑高度耦合在一个方法中;
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商品类型判断逻辑重复出现;
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扩展点机制复杂,难以维护;
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缺乏清晰的职责分离。

优势:
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清晰的步骤分离,每步职责单一;
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通过领域服务实现业务逻辑解耦;
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消除重复代码,提高可维护性;
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支持开闭原则,易于扩展。
| 维度 | 重构前特点 | 重构后特点 | 改进效果 |
|---|---|---|---|
| 代码结构 |
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| 职责分离 |
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| 商品处理 |
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| 价格计算 |
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| 活动处理 |
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| 扩展性 |
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| 测试性 |
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重构前核心问题点
1. 重复代码泛滥
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switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals()判断逻辑在10个文件中重复; -
buildDeliveryProgramTypeEnum方法在2个类中完全重复; -
商品类型判断逻辑分散在多个Ability类中;
2. 业务逻辑耦合
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价格计算直接依赖商品属性; -
合同创建逻辑与数据持久化混合在一起; -
活动优惠逻辑散落在查询、计算、签约等多个环节;
3. 扩展性差
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新增商品类型需要在多处添加switch判断; -
新增活动类型需要修改多个Ability类; -
新增合同模板需要修改8个文件约15-20个方法;
4.2 重复代码模式识别
问题:帮我对比下queryConfirmableProgramList 和 queryConfirmableProgramList 这两个方法链路中的代码重复度。
通过代码分析,发现以下重复代码模式:
商品类型判断逻辑重复
在以下10个文件中发现相同的判断逻辑:
重复代码示例:
// 在多个文件中重复出现的商品类型判断逻辑if (switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 超客商品特殊处理逻辑 // 这段逻辑在10个不同文件中重复出现}重复出现的文件:
1. DefaultConfirmableProgramQueryExt.java – buildDeliveryProgramTypeEnum方法2. ProgramConverter.java – buildDeliveryProgramTypeEnum方法3. ProgramAbilityImpl.java – signEUnion方法4. ProgramAbilityImpl.java – getSignGoodRequest方法5. ProgramQueryAbilityImpl.java – 多个方法6. ProgramSignAbilityImpl.java – 多个方法7. DefaultProgramQueryExt.java – 查询逻辑8. ProgramBizServiceImpl.java – 三个核心方法9. ProgramTypeEnumBuilder.java – 类型构建逻辑10. DeliveryProgramConverter.java – 转换逻辑buildDeliveryProgramTypeEnum方法重复
该方法在2个类中完全重复:
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DefaultConfirmableProgramQueryExt -
ProgramConverter
4.3 新增服务商品改动点对比
问题:综合上面的分析,帮我对比下v61和v6两个代码链路在新增一个服务商品时的改动点。
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核心业务服务层修改:
扩展点和转换层修改: 2. DefaultConfirmableProgramQueryExt.java
能力层修改:
5. ProgramQueryAbilityImpl.java
6. ProgramSignAbilityImpl.java
工具类和构建器修改:
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领域模型层修改:
商品上下文修改(可选):
数据配置修改:
可能的扩展修改:
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改动点对比总结
五、AI架构升级总结
5.1 AI架构升级价值和效果
核心价值
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智能分析:快速识别重复模式、梳理依赖关系,提供现状分析; -
高效生成:代码生成准确率99.0%,速度提升8-10倍; -
质量保障:架构评估、最佳实践指导、风险预警;
实施要点
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人机分工:AI负责重复性工作,人类负责业务决策和质量把关; -
渐进策略:分析→设计→实现→验证,每阶段明确标准; -
质量控制:AI代码必须人工review,建立自动化检查;
实际效果
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效率提升:新增3832行代码,AI生成70%+,重构周期缩短75%+; -
质量改善:代码量减少52%,重复代码消除100%,改动点从8个文件减少到1-2个; -
业务价值:开发成本从5-8人天降低到配置化,支持快速迭代;
5.2 AI架构升级总结展望
AI辅助架构升级证明了人机协作的有效性,让工程师从重复编码中解放,专注于架构设计和业务创新。这将成为软件工程的新常态。
创意加速器:AI 绘画创作
本方案展示了如何利用自研的通义万相 AIGC 技术在 Web 服务中实现先进的图像生成。其中包括文本到图像、涂鸦转换、人像风格重塑以及人物写真创建等功能。这些能力可以加快艺术家和设计师的创作流程,提高创意效率。