领域驱动设计(DDD)并非“万能解决方案”，其核心价值在于解决复杂业务问题。以下是 DDD 最适合的场景及典型案例：

一、业务逻辑复杂的系统

场景特点：业务规则多、流程交织、边界模糊，需深度理解业务本质。

典型案例：金融系统：如银行核心业务，涉及大量复杂规则;

电商平台：如订单履约流程，需协调多个子系统且规则多变;

医疗系统：如电子病历管理，需处理多维度数据且合规性要求高。

DDD价值：通过领域模型梳理复杂规则，用聚合、领域服务等组件解耦业务逻辑，避免“大泥球”代码。

二、需求频繁变化的业务

场景特点：市场快速迭代，业务需求频繁调整。

典型案例：互联网产品：如社交平台的功能迭代，需快速响应用户反馈;

零售系统：如促销活动管理，需灵活支持不同活动规则;

SaaS平台：如企业级应用的定制化需求。

DDD价值：领域模型聚焦业务核心，隔离变化点，使系统具备“柔性”，降低变更成本。

三、跨团队协作的大型项目

场景特点：项目涉及多个团队(如产品、开发、业务)，需明确边界和协作规则。

典型案例：企业数字化转型：如集团级ERP系统(财务、人力、供应链跨部门协作)，需统一业务语言和模块划分;

分布式系统：如微服务架构下的系统拆分;

开源项目：如复杂框架的模块化开发。

DDD价值：通过“限界上下文”定义团队边界，用“上下文映射”规范协作方式，提升团队并行效率。

四、需要长期演进的系统

场景特点：系统生命周期长，需持续迭代优化。

典型案例：企业核心业务系统：如制造业的生产管理系统;

金融科技平台：如支付网关;

物联网(IoT)平台：如设备管理系统。

DDD价值：领域模型沉淀业务知识，成为系统演进的“锚点”，新功能可基于现有模型扩展，避免重复设计。

五、需高度定制化的行业解决方案

场景特点：通用产品无法满足行业特殊需求，需深度贴合业务场景。

典型案例：物流系统：如冷链物流的温控管理;

教育平台：如在线考试系统;

政务系统：如行政审批流程。

DDD价值：通过领域模型捕捉行业特性，将通用逻辑与定制化逻辑分离，提升解决方案的灵活性和复用性。