圖片來源：ChatGPT 生成
農曆年後開工至今差不多過了一個禮拜，還是來聊聊軟體設計吧！這篇來聊一下 Aggregate，但不是聊 Aggregate 有什麼好處，要怎麼設計，這些內容在很多書和網路的文章都有，不用我再贅述，而是聊怎麼誤打誤撞把原本不是 Aggregate 的設計變成類 Aggregate 的設計。
起源
故事的起源是一個單純的功能，想像一下，在系統中，主管能發送 Google 表單，然後員工能填寫表單，而且表單發送出去後無法修改，不同員工之間在填寫時也沒有相互關係，因此一開始的設計很單純，由一個 Entity 代表表單：Survey，另一個 Entity 代表填寫的內容：Submission，並有 service 提供 use cases：發送表單、填寫表單和編輯已填寫的表單。到這邊為止，其實沒什麼複雜的設計，大部分的邏輯都在 Entity 與 Request 物件內部，例如：檢查是否超過截止日，或是填寫的內容是否符合表單設定的規範，service 只是從 repository 取出 survey，呼叫對應的函式，如果都沒有違反的情況就儲存 submission 物件。
一致性問題
初期運作良好，直到第一個需要處理一致性問題的需求誕生：表單內容錯了怎麼辦？即便 UI/UX 有再次確認等避免發送錯誤內容的設計，但有設計過系統的都知道，使用者通常都沒在看，等到發現錯了再修改。
如果 Survey 和 Submission 之間是彼此獨立，這其實也沒什麼，就直接修改 survey 物件即可，但偏偏 Survey 和 Submission 是關聯的。
舉個簡單的例子，例如，原先有個問題是「你想搭配什麼飲料？」，選項有「可樂、橘子汁和氣泡水」，已經有一位使用者填寫橘子汁。後來發現選項有錯，要改成「可樂、季節果汁和氣泡水」，修改問題容易，但已經填寫的內容怎麼辦？保留不變更？自動改成季節果汁？
這恐怕不是系統能決定的，最理想的方式就是整個調查作廢，讓使用者再填寫一次，而這次用的是比較資料庫導向的做法，是的，這裡並沒有使用比較符合 Domain Driven Design 的做法，而是在 SubmissionRepository 中新增一個特別的函式 remove(surveyCriterion)，然後 SurveyService 修改 survey 後，把已經填寫的內容全部作廢。
任何設計都是一種 trade off，這作法的優點是施工簡單，且當下並沒有使用該設計會有致命問題的缺點，是一個可以考慮的作法。
更複雜的一致性
最近，在收集到更多需求後，對這功能增加了許多設定與規範，這也導致不止 Survey 和 Submission 關聯更深，連 submission 物件間也出現了關聯，一個員工填寫的內容，會影響到之後員工填寫的內容，為了確保能符合這些規則，有幾個選項：
- 悲觀鎖 — 在處理 Submission 時，必須先取得鎖，所有人都排隊一個一個處理
- 樂觀鎖 — 先處理，當儲存時發現狀態已經變動，撤回再來一次 (參閱 閒談軟體設計：樂觀鎖 )
在考慮併發的頻率 (多少員工同時送出表單) 後，想先用樂觀鎖，但要使用樂觀鎖面臨到的一個問題是：誰擁有樂觀鎖？讓 Submission 持有？顯然行不通，一個 submission 的樂觀鎖無法確保另一個 submission 的一致性。
讓 Survey 持有？確實是一個選項，但卻讓我有點猶豫，如果讓 Survey 持有樂觀鎖，則勢必要讓 survey 持有所有的 submission 物件，這讓已經夠複雜的 survey 物件增加複雜度。
於是想到新增一個物件完成以下幾件事：
- 持有樂觀鎖 — 確保規則不滿足時，會撤回儲存的動作
- 持有 survey 物件 — 用來檢查規則
- 持有所有的 submission 物件 — 用來檢查規則
- 檢查所有要滿足的規則 — 確保一致性
但怎麼命名？這邊很難找到更好的名詞，因為 Survey 本身就是最合適的，和 ChatGPT 反覆討論十幾個名詞後，最後決定用 SurveyCampaign 作為這個物件的名稱，一個由 Survey 發起的活動。
此時，原本放在 service 的邏輯都被移到這個新的 SurveyCampaign 物件裡，第 8 行確保填寫的內容都符合表單的規範，第 10 行確保填寫的內容彼此之間沒有違反規範，如果有違反，都會拋出對應的 Exception (這裡為了排版長度簡化成一個 exception，實際是好幾個不同的 domain exception)。
此外，新增 SurveyCampaignRepository，負責檢查樂觀鎖，讓 service 只需要取出 campaign，呼叫 campaign.submit(request)，最後再存回，如果同時有另一個員工先送出了，樂觀鎖會阻擋此次的儲存。
未完待續
就這樣，新增的需求都滿足了。當時順便問了一下 ChatGPT，這樣的設計符合什麼 pattern？此時 ChatGPT 洋洋灑灑地說了幾個 pattern，但仔細檢驗會發現有問題，例如，我就找不到 Derived Aggregate 的出處，接著問出處，沒想到 ChatGPT 的回覆讓我傻眼：
「Derived Aggregate」不是一個正式、標準化、可被引用的經典 pattern 名稱。
可見任何 AI 的回答都是需要自己去考證的，一臉正經胡說八道可是 AI 的強項。
先不管 Derived Aggregate 是否存在，目前的設計離真正的 Aggregate 其實還有一段距離，在《Domain-Driven Design — Tackling Complexity in the Heart of Software》書中對於 Aggregate 有提到幾個規則：
- 是有全域 ID 的 root entity 並負責檢查不變量
- 內部的 entities 在 aggregate 範圍內有內部 ID 確保唯一性
- Aggregate 邊界外部不能直接持有內部 entities 的參考
- 只能從資料庫取得 Aggregate root，內部的 entities 都只能透過關聯取得
- Aggregate 內部的物件可以持有其他 aggregate 物件
- 刪除 Aggregate 時須確保邊界內的內部物件都被清除
- 任何 Aggregate 內部物件的修改都須確保整個 Aggregate 的不變量被滿足
目前的設計是否同時滿足上述規則有很大的討論空間，特別是第三點和第四點，由於是透過重構的方式調整設計，在沒有修改原有的 service 的情況下，系統是允許繞過 SurveyCampaign 取得 Survey 和 Submission 物件。
要考量到效率時，不是所有 Survey 的查詢都會同時要取得 Submission，反之，有時會需要取得單一筆 Submission，而不需要 Survey。如果要符合上述規則，就必須將原有的查詢都改成 Read Model (參閱 閒談軟體設計：Read Model)，不然有機會違反最後一條規則，這重構的範圍又太大了。
最後一條規則又更麻煩，Submission 有提供函式作為使用者編輯時修改內容之用，如果要滿足這規則，一種方是是將這個函式的可見度，從 public 降成 package 或 protected，只有同個層級的 Aggregate 可以操作。
但同個層級的不一定只有 Aggregate，要真的滿足，Aggregate 回傳 entities 時，要進行一次 clone 的動作或是回傳 immutable interface (參閱 閒談軟體設計：Immutable Interface)。
所以，目前的設計只能說是有 Aggregate 精神的不完整實作，在滿足系統需求下的特殊解，如果要變成真正的 Aggregate 還有不少地方要調整。
小節
其實一開始並沒有要用 Aggregate，單純是想要有一個樂觀鎖的載體，只是沒想到最後形成的設計，有那麼一點 Aggregate 的精神在裡面，從這例子可以說明：沒有什麼設計是一定要一次到位的，在符合需求的情況下慢慢重構優化都是有可能的，雖然重構有時候會比較花時間 (文章中只討論到物件設計上的修改，但其實背後還有 database schema 的搭配調整)，與其擔心設計不到位，過度設計往往是更頭痛難以處理的。
