本问是关于架构层级SOLID原则的文章，在类的层级，开闭原则（the-Open-Closed-Principle，简称OCP原则）的含义是：一个类对扩展是“开”放的，而对变更是封“闭”的，意思是说，应该在不改变类的前提下扩展一个类的行为。而通常的方式是继承和多态。
在架构层级，我们并不会变更系统的一部分功能（可能是最适用于当前架构的进程，守护进程，服务，或者微服务），而是通过新增功能的方式来复用已完成的代码。为了不对现有的部分做出变更，系统需要做到完全的解耦。接下来的内容将聚焦于事件驱动系统，并以消息队列实现服务间通信。消息队列 可以是ActiveMQ, RabbitMQ, ZeroMQ, Kafka或者其他服务，我将以Kafka的话语体系来进行描述，如主题（Topic），发布者，订阅者，以及类似Kafka的多个订阅者共享相同主题的能力。
举一个具体的例子。假设我们在一家汽车租赁公司工作，并负责建立一个车辆的可用性系统。整个租赁流程的步骤如下：
第1步，车辆租赁：包含租赁协议的签订和客户选车的过程。随即可用的车辆数减1。
第2步，客户用车：客户在一定的时间范围内使用租赁的车辆。
第3步，车辆归还：车辆的归还和签到。随即可用的车辆数加1。
其中第1步和第3步都需要将租赁协议入库，因此我们可以设计一个事件，RentalAgreementSaved，在保存数据时触发。这一事件将被存储在RentalAgreementSaved主题中。因此到目前为止，共有两个发布者向主题发送消息，一个是CarRental微，另一个是CarCheckin微服务。
下面来定义消息的内容。鉴于本主题的意图是为了表征租赁协议的保存，因此所需的最小信息量即协议ID。但系统的使命是跟踪车辆的可用性，最好还是设置一个Status字段。这一字段可以有两个值：
激活状态。代表客户正在使用车辆。
关闭状态。代表客户已经归还了车辆并进行了签到。
CarRental微服务可以选用如下的JSON数据结构：
{"Status":"Active","RentalAgreementID":1234}
CarCheckin微服务对应的数据结构是：
{"Status":"Closed","RentalAgreementID":1234}
Status字段本应从数据库读取，并通过协议ID加载租赁协议，但因为我们只关心车辆的可用性，直接在JSON消息中写入协议ID更简单，性能也更好。这一点在后文还会提到。
有了消息发布者和消息的格式，我们就可以完成下面的图表：
CarAvailability微服务会对发送给RentalAgreementSaved主题的消息进行消费：如果Status是“激活状态”，就减1，如果Status是“关闭状态”，就加1。
我们扩展了系统的功能，但并没有变更系统的代码。只是利用了多个订阅者可以订阅同一个消息主题的机制。因此是的，OCP原则可以在架构层级得以应用。
迪米特法则
迪米特法则（Law of Demeter）又叫作最少知识原则（Least Knowledge Principle 简称LKP），就是说一个对象应当对其他对象有尽可能少的了解。
假设，我们对现有的功能很满意，并准备添加一个新的功能：向用户发出感谢信来感谢他或她使用了我们的服务。参考发票微服务的例子，我们可以同样从数据库中获得租赁协议和用户数据。但这样的设计效率不高，因为CustomerThanking服务根本不需要用到租赁协议的内容。事实上，这也违反了“迪米特法则”，而我们希望所有的系统都是符合良好的架构实现的。
变更消息内容违背了OCP原则，
还好，确实有其他方案可供选择。我们可以让领域驱动设计（DDD）来帮忙。只要将领域拆分成有界上下文，就可以利用其优势来完成工作。在一个超简化的系统模型中，我们可以定义如下的有界上下文：
租赁协议 客户 车辆。
租赁专员：使用系统来办理租赁协议 租赁中介：通常情况下客户并不直接租车，而是通过代理人来租车
所有这些实体都出现在租赁协议中，但又自成有界上下文。因此，在最初设定消息格式的时候，我们可以根据正在进行的操作来引入主要的有界上下文。
在本例中，初始的消息内容设计应该是下面的样子：
{"Status":"Closed","RentalAgreementID":1234,"CustomerID":8965,"VehicleID":98263,"RentalAgent":24352,"Broker":6723}
有了这样的消息结构，我们总算可以在不打破OCP原则和“迪米特法则”的情况下实现CustomerThanking微服务了。
原文：http://t.cn/E6FVsm6