Using dddplus-archetype build a WMS in 5 minutes. 利用 dddplus-archetype 5分钟搭建一个仓储中台WMS！

仓储系统，WMS(warehouse managment system)，在整个供应链中起着至关重要的作用，它主要由四大部分组成：

• 入库管理
• 在库管理
• 出库管理
• 基础数据

本演示目标：

• 快速搭建一个WMS的入库(inbound，简称ib)中台骨架
• 完成一个不算简单的use case：创建上架任务

mvn archetype:generate                              \
    -DarchetypeGroupId=io.github.dddplus            \
    -DarchetypeArtifactId=dddplus-archetype         \
    -DarchetypeVersion=1.0.2-SNAPSHOT               \
    -DgroupId=io.wms -DartifactId=wms-ib            \
    -Dpackage=io.wms.ib -Dversion=1.0.0-SNAPSHOT    \
    -B

github上查看该步骤提交的代码.

该过程，不需要开发代码，完全自动生成。

创建上架任务，是指采购的货品已送达仓库，完成了扫码、验收，现在要存放到库房的货架上。

具体地，仓库工人会对货品进行验收，利用手持设备扫描每个商品条码，都完成后点击验收完毕按钮，服务器会调用创建上架任务API。

本演示就是要完成该API，通过Apache Dubbo形式提供。

上架，这里使用英文shelving。

• wms-ib-api 模块，定义对外暴露的API
• wms-ib-facade 模块，实现该API
• wms-ib-application 模块，编排领域服务，在 use case 层实现该API
• wms-ib-domain 模块，实现核心业务逻辑
  • 定义领域模型、领域服务
  • wms-ib-spec 模块，定义领域模型规范
  • 通过依赖倒置定义基础设施层需要实现的技术细节接口
• wms-ib-infrastructure 模块，实现领域层要求的技术细节接口
  • 定义物理模型
• wms-ib-test 模块，单元测试模块，主要针对domain层编写测试用例

github上查看该步骤提交的代码.

需要领域专家和研发同学共同参与完成。

创建上架任务从业务上被抽象成如下步骤来完成：

• 根据上架任务编号进行防重校验
• 通过RPC调用人工智能系统：推荐储位服务
  • 一个sku，可能推荐到多个储位
  • 因此需要根据储位数量重新拆分上架任务明细
    • 例如：上架要求是2个明细项，推荐储位计算后可能拆分成3个
• 储位库存预占
• 落库保存，等待后续的任务分配
• 上架任务的冗余数据预加载，以提升真正上架时的工人效率

真正的上架任务，其实非常复杂：

• 业务场景
  • 采购入库
  • 退货入库
  • 内配入库
  • 搬仓入库
  • 加工入库
  • 调拨入库
  • etc
• 上架操作方式
  • 整箱上架
  • 拆箱上架
  • etc
• 每个仓库的设备、场地、规模、运营要求等不同，上架会有不同
• 标准件商品和异形商品上架会不同
• 不同KA可能在对上架任务有要求，例如是否允许混分、拆包
• 有些行业可能对上架也有特殊要求，例如：医药，冷链等

• wms-ib-domain 模块
  • 定义领域步骤
  • 补充领域模型
• wms-ib-infrastructure 模块，实现所有相关
  • 包括事务
  • 此处省略了 cache/DAO/MQ/RPC dubbo 等实现

github上查看该步骤提交的代码.

• 根据业务的多态性，针对更多的业务场景，定义扩展点
• 根据业务复杂度和自治性，抽象出多个支撑域
• 根据组织上的前中台架构，和业务特征，定义 Partner 和 Pattern，并绑定扩展点实现