互聯網架構實踐心得：業務代碼究竟難不難寫？

最近我一直在思考幾個問題：

• 業務代碼究竟難不難寫？

• 一直開發業務代碼是否是徹底學不到東西？

• 5年+開發經驗的老程序員的價值在哪裏？

• 如何經過面試來區分業務代碼開發的水平？

其實，這幾個問題或多或少是相互關聯的。有的時候你們也會自嘲說，「程序員接手的代碼永遠是爛攤子，而後本身繼續在這個爛攤子上產出代碼，留給又一波後人接手」。十幾年來經歷過十來個公司，我看了很多差的代碼，也看了很多好的代碼，本身產出過垃圾代碼，也帶領團隊實現過一些自認爲不錯的代碼。

你可能會說，業務代碼就是增刪改查，和框架代碼的難度不能比，徹底是機械勞動，其實我以爲不徹底是這樣，甚至徹底不是這樣，我我的認爲寫出能跑的業務代碼不難，但要寫出好的業務代碼實際上是挺難的，更重要的是若是系統設計的足夠好，在很長一段時間內系統的可維護性是可控的，只須要簡單擴展便可，若是基礎打的不夠好，那麼項目可能就是一次性項目，下面我列出業務系統我關注的一些點，你想一想是否是有道理。

若是你對技術提高很感興趣，能夠加入Java高級技術來交流學習：856443934，裏面都是同行，有資源分享和技術進階思惟導圖，其中：（分佈式架構、高可擴展、高性能、高並 發、Jvm性能調優、Spring，MyBatis，Nginx源碼分析，Redis，ActiveMQ、、Mycat、Netty、Kafka、Mysql 、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx）。歡迎一到五年的工程師加入，合理利用本身每一分每一秒的時間來學習提高本身，不要再用"沒有時間「來掩飾本身思想上的懶惰！趁年輕，使勁拼，給將來的本身一個交代!

標準化

標準的項目結構

我本身很是注重搭建項目結構的起步過程，模塊的劃分、目錄（包）的命名，我以爲很是重要，若是作的足夠好，別人導入項目後可能只須要10分鐘就能夠大概瞭解結構了。

一、有些名詞是約定俗成的，你們一眼就能看出是啥東西的，好比：controllers、services、configs、utils、commons，還有jobs。比較重要的是肯定先進行分類再分業務，仍是先分業務再分類，在代碼裏混用這兩種風格的結構就會很混亂：

• controllers

• order

• user

• jobs

• order

• user

• order

• services

• mappers

• user

• services

• mappers

對於直筒的三層架構的純數據表驅動的代碼，我建議第一層是分類，第二層是業務功能：看一眼controllers目錄咱們知道項目對外的Api能力，再看一眼services目錄咱們知道項目的邏輯複雜度，最後再看一眼mappers目錄咱們知道項目的表結構。

對於有一些項目，不必定每個邏輯都涉及到三層架構，數據流量比較複雜，我建議是按照業務功能先來分，下一層視狀況也不必定徹底是須要按照組件類型分二級目錄，也能夠是按功能來分：

• core

• storage

• service

• dispatcher

• engine

• context

• callback

• gateway

• handler

• notification

• sms

• push

對於這種目錄結構一眼望去就能知道大概項目數據流和架構了，core對內，dispatcher作分發的感受，callback是外部來的回調數據，notification是通知外部的數據流。這種數據流向複雜的項目，使用這種結構會比前一種合理的多，由於咱們須要先關注數據流，而不是三層結構的層次，甚至對於core、dispatcher、notification咱們知道實際上是沒有controller的。

二、有些名詞可能就須要內部有一個統一，好比不一樣的層次面向數據庫，面向業務，面向UI，面向RPC須要有不一樣的POJO，咱們須要明確一套對應的命名，能明確就好，好比下面的這些POJO咱們其實挺難分辨其用途的，須要進行規範，而且放置於匹配的目錄結構中：

• CreateOrderRequest / CreateOrderResponse

• CreateOrderParam / CreateOrderDto

咱們能夠約定第一組用於服務自己訪問外部（的Rpc服務也好，REST服務也好），第二組用於服務自己對外提供的Web Api，好比：

• controllers

• queryOrder()

• createOrder()

• OrderController

• QueryOrderParam

• QueryOrderDto

• CreateOrderParam

• CreateOrderDto

• rpcs

• login()

• register()

• UserService

• LoginRequest

• LoginResponse

• RegisterRequest

• RegisterResponse

• services

• OrderService

• OrderServiceImpl

• OrderEntity

• storages

• OrderMapper

• OrderModel

總之，雖然可能10+人在維護相同的項目，目錄結構的風格、命名、專用名詞的使用必定要統一。

統一的框架

這個須要在開展項目以前明確下來，我見過有項目中同時使用了Spring MVC和Jersey作Web API，同時使用了Spring Scheduler和Quartz作任務調度。最好是項目開展前明確框架的版本而且搭建好項目腳手架，大概涉及：

• Web API / Web MVC

• Job Scheduler

• Micro Service

• Config Center

• Redis Client

• Data Access

• Entity Mapper

• MQ Client

固然，咱們也能夠獨立出依賴管理的項目，專門由獨立模塊進行依賴版本管理。最差也要在Wiki上進行明確。

統一的API

若是項目涉及到對外提供API，那麼很是有必要在初期就規範API的框架定義，涉及到包裝類Result<T>的定義（見過一個項目用了三種包裝類的）以及遇到錯誤的狀況下，HTTP狀態碼的體現好比這樣的包裝類格式：

public class ApiResult<T> {boolean success; String code; String message; String path; long time; T data;}複製代碼

咱們能夠這麼和客戶端的開發來明確：

• 即便遇到錯誤，HTTP狀態碼仍是200，HTTP狀態碼若是是500或是404的話那必定是網關層面的錯誤了，這個錯誤不是後端服務返回的；

• 在HTTP狀態碼仍是200的時候表明收到了後端的返回，前端去按照ApiResult以Json格式反序列化HTTP Body的報文；

• 而後查看success（若是沒success也行，咱們能夠約定code是200就是成功），若是是success表明後端服務成功處理了請求，若是不成功，則根據後端給的錯誤代碼映射表根據code進行處理或直接提示message中的內容。注意，這裏的success只表明後端是否成功處理了請求，不表明請求表明的業務邏輯是否成功處理。舉一個例子，若是這個請求是異步支付請求，那麼success==true表明前端給的參數都正確，後端正確接受了支付申請，不表明支付成功；

• 在success==true的狀況下再去解析data中的內容，拿取客戶端須要的信息，仍是前面的例子，data裏能夠是{"orderStatus":"PROCESSING", "orderId":"1234"}，這個纔是真正業務邏輯的數據和狀態，success並不表明訂單支付操做就是成功的，也多是處理中的狀態

因此這是幾個層次的事情，Http Status->ApiResult.status->ApiResult.data.orderStatus

• 加解密規範和簽名規範Api的加密解密以及簽名最好在設計的時候就考慮進去，並且要仔細斟酌，不然之後很難變動，特別Api的使用方是客戶端的狀況，客戶端很難輕易強更。若是作SAAS服務，建議參考大廠的規範，好比亞馬遜AWS的API規範或阿里雲API的規範，不建議本身造輪子，大廠作的API規範都是通過安全方面的專家深度思考的。

• 版本管理規範（好比Url path路由仍是Http header路由）若是使用了老版本的話，是否須要在返回內容中提示新版本的Url、版本號、老版本最後維護時間呢？這個就不展開了

因此統一Api這個事情不只僅是Api的格式還涉及到安全處理、版本處理、客戶端操做方式等等。對於一些須要服務端驅動客戶端的業務（UI邏輯動態）來講，咱們能夠定義一套更復雜的ApiResult，讓服務端告知客戶端這個時候應該是提示仍是跳轉仍是返回等等。

若是你對技術提高很感興趣，能夠加入Java高級技術來交流學習：856443934，裏面都是同行，有資源分享和技術進階思惟導圖，其中：（分佈式架構、高可擴展、高性能、高並 發、Jvm性能調優、Spring，MyBatis，Nginx源碼分析，Redis，ActiveMQ、、Mycat、Netty、Kafka、Mysql 、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx）。歡迎一到五年的工程師加入，合理利用本身每一分每一秒的時間來學習提高本身，不要再用"沒有時間「來掩飾本身思想上的懶惰！趁年輕，使勁拼，給將來的本身一個交代!

統一的源碼工做模式

如今你們都使用Git，分支如何管理每個公司（在Gitflow的基礎上）都會略有不一樣，也須要和你們明確：

• 分支的定義（master、develop、release、hotfix、feature）；

• 分支命名規範；

• checkout、merge request流程；

• 提測流程；

• 上線流程；

• Hotfix流程；

別小這個，雖然這個和代碼質量和架構無關，可是梳理清楚能夠：

• 提升開發和測試的工做效率，人多也亂；

• 減小甚至杜絕代碼管理致使的線上事故；

• 讓項目管理者和架構師能夠明確什麼代碼如今在哪裏；

• 方便運維處理髮布和回滾；

• 讓項目的開發能夠靈活適應多變的需求；

容錯性

見過一些項目在實現業務代碼的時候是不考慮任何異常處理、事務處理、鎖處理的，在流量小無併發的狀況下，這些項目不容易爆發出嚴重的問題，基本能用。可是對於高併發的項目或未來可能會高速發展的項目，若是不考慮這些問題會死的很難看。

咱們來想一下，若是如今在設計一個訂單服務，若是由於網絡問題、併發問題致使數據錯亂、服務中斷的可能在千分之一，若是一個業務一天只有1000次請求，1天才遇到這樣1次問題，即便遇到了問題用戶也不必定會來反饋，即便來反饋每每客服也能經過後臺取消訂單等操做來處理，這個問題不會爆發出來，若是一天的單量是1000萬，那麼天天可能就會有10000單異常的訂單，這個可能就超過了客服的處理能力了。

不多有項目真正100%徹底作好了全部細節，只不過每每是由於量小得不到你們的重視罷了。但咱們想一下，若是遇到數據庫或中間件級別大規模故障的狀況下，若是一致性處理的很差，那麼數據庫恢復後可能會留下一大堆異常數據須要修復，若是處理的好，業務數據不會錯亂，數據庫恢復後業務立刻能夠恢復。在遇到事故的時候，系統這方面的設計功力就體現出來了。

一致性處理

在實現代碼的時候須要考慮以下事情：

• 本地事務處理：見過一些代碼徹底不考慮事務，或者是隻是知其然使用@Transactional，可是方法內部徹底catch了全部異常的狀況。

• 事務包含的方法塊；

• 嵌套事務、事務傳播；

• 何時遇到什麼異常應該回滾；

• @Transactional是否真正生效了？

• 外部服務調用的事務問題：

• 調用外部服務出現異常的時候，本地事務怎麼處理；

• 調用的外部服務是否容許重試（冪等調用）；

• 調用外部服務出現未知結果後，怎麼進行補償；

• 補償是否有上限，是否存在死信數據卡死補償的狀況？

• 若是有2+外部服務連同本地數據庫存儲都須要有事務性，怎麼實現？

• 數據重複和順序問題：

• 先本地事務提交仍是先調用外部接口（若是先調用外部接口，可能會遇到外部回調的時候本地事務還沒提交找不到數據的狀況）；

• 從MQ收到的消息順序問題怎麼解決？

• 從新入MQ的延遲消息或重試消息亂序是否會有問題？

• 對外提供的Api或回調方法是否支持冪等？

  
  

• 鎖的問題

• 哪一個層面作鎖？服務層分佈式鎖仍是數據庫層面鎖？

• 樂觀鎖仍是悲觀鎖？

• 你確信你的Redis鎖方案是可靠的嗎？

• 你是否知道多少請求再排隊等待，又是爲何？

這些要作好真的很難，每一步都須要認證考慮，可是很遺憾見過的不少具備複雜業務的代碼，在Service中一連串調用了N個外部服務進行寫操做，方法內也實現了N個表的寫操做，即不考慮外部服務的事務和補償問題，本地也沒有事務控制，出了錯只是打印了堆棧而後客戶端看到的是一個服務器忙。

異常處理

異常處理不只僅是狹義上遇到了Exception怎麼去處理，還有各類業務邏輯遇到錯誤的時候咱們怎麼去處理。就拿記日誌這一件事情來講：

• WARN和ERROR的選擇須要好好考慮，WARN通常我傾向於記錄可自恢復但值得關注的錯誤，ERROR表明了不能本身恢復的錯誤。對於業務處理遇到問題用ERROR不合理，對於catch到了異常也不是全用ERROR。

• 記錄哪些信息，最好打印必定的上下文（用戶Id、訂單Id、外部傳來的關鍵數據）而不只僅是打印線程棧。

• 記錄了上下問信息，是否要考慮日誌脫敏問題？能夠在框架層面實現，好比自定義實現logback的ClassicConverter

咱們知道catch到了異常或遇到了業務錯誤，咱們除了記錄日誌還有不少選擇，也須要認真考慮何時應該作什麼：

• 直接返回

• 拋出異常

• 重試處理

• 恢復處理

• 熔斷處理

• 降級處理

• 甚相當閉業務

這又涉及到了彈力設計的話題，咱們的系統每每會對接各類外部服務、Api，大部分服務都不會有SLA，即便有在大併發下咱們也須要考慮外部服務不可用對本身的影響，會不會把本身拖死。咱們老是但願：

• 儘量以小的代價經過嘗試讓業務能夠完成

• 若是外部服務基本不可用，而咱們又同步調用外部服務的話，咱們須要進行自我保護直接熔斷，不然在持續的併發的狀況下本身就會垮了

• 若是外部服務特別重要，咱們每每會考慮引入多個同類型的服務，根據價格、服務標準作路由，在出現問題的時候自動降級

架構設計

表的設計

表的設計和Api的定義相似，屬於那種開頭沒有開好，之後改變須要花10x代價的，我知道，一開始在業務不明確的狀況下，設計出良好的一步到位的表結構很困難，可是至少咱們能夠作的是有一個好的標準：

• 統一的附加字段，create_time，update_time，version等

• 表的命名標準，好比[domain]_[tablename]_[tabletype]

• 字段類型、長度標準

• 雖沒有外鍵，可是外表關聯字段和主表字段的命名標準

• _id仍是_no等字段命名的區別

除了標準，儘量須要結合業務以及業務可能的擴展思考一下：

• 1:N的可能性，是有1就足夠了，仍是一開始就要設計1:N的層次關係

• 若是表字段可能會不少，業務變化多，是否考慮1:1甚至1:N的擴展表，把擴展字段從主表分開

• 表的領域職責，表可能也會分上游、中游、下游，什麼字段應該在哪裏過重要了（我以爲表的領域至關於以前提到的項目結構中的包的分類，這個最好一開始定義清楚）

• 關聯表字段冗餘冗餘到什麼程度，冗餘字段的同步

• 枚舉的維護方式，是否考慮字典表？

對於表結構文檔，我以爲列出字段類型、長度、說明是不夠的，若是能結合業務代碼梳理清楚下面這些，那這個文檔就是真正有價值的表結構文檔：

• 記錄由哪一個業務模塊建立

• 數據重要程度

• 數據歸檔方案

• 字段數據源頭

• 字段會由誰更改

• 字段可能會在哪裏緩存

設計模式

我想90%的業務項目都是所謂的三層結構，Web層處理參數調用Service層作Db層的聚合，Db層基本就是代碼生成或Orm框架補充少許的手寫SQL。對於這樣的項目，大部分人認爲是沒有設計的，也不須要設計。我認爲那是由於沒有好好思考：

• 在咱們寫下if-else的時候，咱們就能夠考慮使用抽象類+具體實現類的方式來替代；

• 在實現層次化業務處理的時候，就能夠考慮使用Filter或職責鏈模式來實現；

• 在封裝外部Api的時候與其每次都寫一套解析邏輯，咱們是否考慮進行動態封裝呢；

• 在數據改變後咱們要記錄改版軌跡，與其複製粘貼是否考慮過發佈訂閱模式；

說白了就是利用各類設計模式和OO思想，來儘量在業務變化須要擴展的時候：

• 只是新增代碼而不是修改代碼；

• 儘量減小重複代碼複製粘貼；

• 儘量讓同類代碼都呆在一塊兒；

• 儘量讓直筒式的代碼有層次；

往大了說

在一個公司層面，若是有幾十個，幾百個業務項目，咱們看這個公司的技術水平到了什麼程度，我我的認爲不只僅是用了什麼新技術，而是是否：

• 具備統一的開發、服務框架

• 具備統一的運維、監控、中間件、測試平臺

• 具備清晰的縱向領域劃分

• 具備清晰的橫向基礎平臺服務和基礎業務服務

• 具備統一的代碼工做模式

最簡單的一個例子，一個業務從前到後跨10個事業部，100個服務，實現灰度測試，想一想這件事情有多難？整個公司層面要實現步調一致的這些東西還確實很難，不只僅是技術能力的體現，沒有良好的組織架構，人心不齊，恐怕這些沒法實現，實現了也沒法推廣，推廣了也沒法持續……固然，這些已經超出我的能作的了，做爲程序員的咱們應該從我作起，認真考慮前面提到的這些問題，至少在項目內部作良好的設計。

再來看看文首的問題，你看，雖然只是寫業務代碼，若是要寫的足夠好，必需要了解設計模式、理解各類彈力設計、理解事務、熟悉框架、瞭解中間件原理，怎麼可能學不到東西，要實現健壯的業務代碼，其實很難，要考慮的東西太多了，若是說寫框架咱們須要考慮不一樣的使用方和使用環境，這很難，寫業務代碼咱們要考慮到千奇百怪的使用行爲，要考慮到層次不起的對接方，這不比寫框架簡單。對於5年+經驗豐富的程序員應當有能力開一個好頭，或者說願意在老代碼上去作一些改變，不然你的價值在哪裏呢？

若是你對技術提高很感興趣，能夠加入Java高級技術來交流學習：856443934，裏面都是同行，有資源分享和技術進階思惟導圖，其中：（分佈式架構、高可擴展、高性能、高並 發、Jvm性能調優、Spring，MyBatis，Nginx源碼分析，Redis，ActiveMQ、、Mycat、Netty、Kafka、Mysql 、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx）。歡迎一到五年的工程師加入，合理利用本身每一分每一秒的時間來學習提高本身，不要再用"沒有時間「來掩飾本身思想上的懶惰！趁年輕，使勁拼，給將來的本身一個交代!

本文只是展開了一些想到的內容，每一點都有不少東西能夠寫，也沒時間一些子展開說太多，這些細節留在從此的文章慢慢展開了。