系统架构思考20241204
参考AI结果
在软件系统开发中,业务功能实现时怎么避免功能大多都是增删改查?
在软件系统开发中,避免业务功能大多仅限于增删改查(CRUD)操作,关键在于对系统需求和业务逻辑的深入理解,并从更高层次的设计和架构上进行思考。单纯的 CRUD 操作往往局限于数据的持久化层面,缺乏对业务逻辑、用户需求和系统可维护性的关注。以下是一些方法,帮助开发过程中避免过多依赖 CRUD 操作,并确保业务功能能够满足实际需求:
1. 聚焦业务流程(业务建模)
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需求分析阶段:与业务专家(如产品经理、用户等)进行深入讨论,了解业务流程,而不仅仅是数据操作。系统的设计应该围绕业务流程展开,而不是仅仅去建模 CRUD 操作。
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领域驱动设计(DDD)
:采用领域驱动设计,创建聚焦于业务的领域模型。通过识别领域对象(Entity)和领域服务(Domain Service),可以帮助识别业务流程中的重要操作,而不仅仅是数据库层的增删改查。
- 例如,如果你设计一个电商系统,用户的“下单”操作不仅仅是数据库的插入(增),它可能涉及库存检查、用户积分更新、订单确认等一系列复杂业务逻辑。
2. 业务操作封装为服务(Service层)
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服务层设计
:避免直接在控制器(Controller)或数据访问层(DAO)中处理业务逻辑。将业务逻辑提取到服务层(Service)。服务层不仅可以封装增删改查,还可以提供更复杂的业务逻辑,例如:
- 用户下单时,不仅涉及到数据的插入,还包括库存验证、支付状态更新、通知系统等。
- 通过将这些业务操作提取到服务层,可以使代码更具可维护性和可扩展性。
3. 使用事件驱动架构(Event-Driven Architecture)
- 在某些情况下,业务流程不仅仅是简单的数据库操作,而是一些复杂的事件驱动流程。例如,在电商系统中,订单创建可能触发多个后续操作(例如库存扣减、支付确认、发货等)。
- 使用事件驱动架构(EDA)将系统分解为多个松散耦合的组件,每个组件都专注于处理特定的业务事件,而不仅仅是操作数据。例如:
- 订单创建事件:触发库存扣减、优惠券校验、用户积分更新等事件。
- 这种设计避免了单纯的 CRUD 操作,而是将业务功能转化为更加灵活和可扩展的事件流。
4. 引入领域服务(Domain Services)
- 有些业务逻辑不适合放在实体对象中(Entity),尤其是当逻辑涉及多个实体时。此时,可以考虑使用领域服务,它们通常封装了复杂的业务逻辑。
- 例如,在电商系统中,计算用户折扣的逻辑可能需要访问多个实体(例如用户、优惠券、商品等),而这种逻辑无法仅仅通过增删改查实现。
5. 命令查询职责分离(CQRS)
- 命令查询职责分离(CQRS) 是一种架构模式,它建议分开处理数据的读取(Query)和写入(Command)。通过这种模式,您可以优化性能,提升灵活性,同时避免所有操作都仅限于简单的 CRUD。
- 例如,在查询方面,可以设计优化的数据访问模型以提高性能,而在命令方面(如创建、更新数据),可以引入更复杂的业务逻辑,而不仅仅是执行数据库操作。
6. 引入工作流引擎(Workflow Engine)
- 如果你的业务涉及到复杂的流程或审批(例如订单审核、财务审批等),可以引入工作流引擎,如 Activiti 或 Flowable。工作流引擎可以将业务流程中的不同阶段抽象为工作流,使得每个工作流阶段都能有自己的业务逻辑处理。
- 工作流引擎不仅仅是对数据的增删改查,而是对整个流程的控制和业务规则的执行。
7. 考虑领域事件和集成
- 在设计系统时,避免将所有逻辑局限于数据库操作,也可以考虑系统间的集成。例如,基于消息队列(如 RabbitMQ、Kafka)实现领域事件的发布与订阅。业务功能可以通过这些事件来实现对其他系统的通知,而不仅仅依赖于数据库的增删改查。
- 例如,一个系统中的用户注册成功后,可能需要触发一个“注册成功”事件,该事件可以通过消息队列发送到其他系统(如邮件系统、第三方验证系统等)。
8. 自定义复杂查询和计算(业务分析层)
- 有些业务操作可能并不只是 CRUD,而是涉及到复杂的业务计算或报告生成。例如,生成财务报告、统计数据分析等。
- 这些功能可以被抽象为专门的服务层或分析层,进行必要的数据处理,而不是单纯依赖数据库的增删改查。业务需求通常要求的是结果或报告,而非数据操作。
9. 接口设计和用户体验
- 在实际的业务功能中,功能不应该只停留在数据层操作的简单封装。业务需求经常包含丰富的交互设计,用户行为的处理等。因此,业务功能应该围绕用户需求和交互进行设计。
- 在接口设计时,提供更符合用户习惯的功能,而非单纯的数据操作。例如,一个“订单提交”功能可能不仅仅是提交数据到数据库,而是一个完整的流程,涉及支付验证、库存管理、用户反馈等。
总结
避免功能大多只是增删改查,关键在于从业务角度深入理解需求、设计系统架构,并将更多的业务逻辑从数据层抽象出来。通过领域驱动设计、事件驱动架构、工作流引擎、CQRS等设计模式,可以将系统中的功能划分为多个更高层次的业务操作,而不仅仅是对数据库的 CRUD 操作。这不仅提高了系统的可扩展性、可维护性,也能更好地满足用户的业务需求。