原文：微服务业务架构的探索
提示
阅读这篇文章，需要有以下准备：
- 在微服务下挣扎过
- 需要了解DDD和COLA架构思想
- 本篇文章围绕业务架构进行讨论
前言
公司在开始探索微服务架构时，使用的是三层架构（controller/service/model）。随着时间的推移，发现三层业务架构在微服务架构下越来越不适用，主要体现在下面2点：
- 业务逻辑离散在service层，不能很好的复用和表达能力差
- 业务代码和技术实现进行了强耦合，导致调试和测试困难
针对以上问题，我们开始探索新的业务架构，整理形成我们自己研发的业务框架:Esim （Make everything simple）。
回顾
我对业务架构的思考，来自一道比较经典的面试题：什么是MVC？估计刚毕业的同学，都避免不了这道面试题。当然时间总是飞逝的，从毕业到现在，经历了PC时代，移动时代，到现在的微服务时代的技术变迁。技术的层出不穷，让我应接不暇。在回顾这个变迁的过程中发现一些比较有趣的事情，所以拿出来分享：
- 架构一直在演进
之所以用“演进”这个词，是因为新的架构思想需要一步一步形成，换句话说需要时间。我们以三层架构开始探索微服务，用了2年多，因为越来越痛苦才开始探索新的业务架构，但也花了1年多的时间，才有一个成形的框架。
- 都是围绕模型，行为，数据进行变化
自从把数据，模型，行为3兄弟从大杂烩解放出来后，他们就一直缠着你，这种纠缠很有可能伴随你的整个职业生涯。在PC时代，我们把3兄弟放到model里，所以当时有胖M，廋C的说法，有了经验后，在移动时代，我们把行为抽出来放到service，model留下数据和模型，再到现在的微服务时代，我们把行为和模型放到domain，数据放到了infrastructure。整个演进过程都围绕着这3兄弟。
- 边界明显
不同时代的的架构边界很清晰，PC时代说的是职责分离，移动时代说的是前后端分离，微服务时代说的是业务逻辑和技术分离。这些边界的出现和当时的环境脱不了关系。
事物脚本到领域模型
- 什么是事物脚本
使用过程来组织业务逻辑，每个过程处理来自表现层的请求。事物脚本胜在简单，也正是简单，身边的很多同事也在使用相同的方式来组织代码，我自己也沉浸在里面很长时间，没有思考是否有更好的方式（需要吸取这个教训）。
- 什么是领域模型
在领域中合并了数据和行为的对象模型领域模型强调的是组织业务逻辑前，先关注对象的行为，而事物脚本关注数据。
- 例子
以我们最近重构的红包业务逻辑举个例看看他们之间的区别：只能在指定的洗车业务和A商家才能使用该红包。
事物脚本实现
couponService.go
//是否满足红包使用条件
func (cs CouponService) IsSatisfyUse(couponId int, bussinessType string, sellerId string) bool {
couponInfo := cs.CouponDao.FindById(couponId)
......
couponConfInfo := cs.CouponConfigDao.FindById(couponInfo.ConfigId)
......
//空代表所有业务都可以
if couponConfInfo.allowBussiness == "" {
return true
}
if bussinessType == "" {
return false
}
var allowBussiness bool
allowBussinesses := strings.Split(couponConfInfo.allowBussiness, ",")
for _, val := range allowBussinesses {
if bussinessType == val {
allowBussiness = true
}
}
if inBusiness == false {
return false
}
//空所有商家都允许使用
if couponConfInfo.allowSellers == "" {
return true
}
if sellerId == "" {
return false
}
var allowSeller bool
allowSellers := strings.Split(couponConfInfo.allowSellers, ",")
for _, seller := range allowSellers {
if sellerId == seller {
allowSeller = true
}
}
if allowSeller == true {
return true
} else {
return false
}
}上面的代码就是比较典型的”一杆到底“，这样形式的代码在我们的系统很常见。
经常导致业务逻辑的代码不能很好的复用，业务逻辑分散在多个不同的方法或service文件里，很少有人能把他们慢慢找出来，
封装成共用方法。即使找到了又不敢轻易的把它们提取出来，因为它有可能和其他业务逻辑已经绑在了一起。当你抱着提升代码质量的情怀把它们提取出来，又因为没有很好的方法验证是否会影响了原有的业务逻辑。
导致出了很多次和原来预期对不上的问题（当时个个都坚信不会出问题），也让很多同学对自己产生了怀疑。
所以为了避免这些问题发生，我们通常对这些能复用的代码睁一只眼闭一眼，包括我自己。
领域模型的实现
coupon_service.go
//是否满足红包使用条件
func (cs CouponService) IsSatisfyUse(couponId int, bussinessType string, sellerId string) bool {
couponInfo := cs.CouponDao.FindById(couponId)
......
couponConfInfo := cs.CouponConfigDao.FindById(couponInfo.ConfigId)
......
if couponConfInfo.CheckAllowBusiness(bussinessType) == false {
return false
}
if couponConfInfo.CheckAllowSeller(sellerId) == false {
return false
}
return true
}entity/coupon_config.go
type CouponConfig struct {
id int
allowBussiness string
allowSellers string
......
}
func (cc CouponConfig) CheckAllowBusiness(bussinessType string) bool {
//所有业务都可以
if cc.allowBussiness == "" {
return true
}
if bussinessType == "" {
return false
}
allowBussinesses := strings.Split(cc.allowBussiness, ",")
for _, val := range allowBussinesses {
if bussinessType == val {
return true
}
}
return false
}
func (cc CouponConfig) CheckAllowSeller(sellerId string) bool {
//所有商家都允许使用
if cc.allowSellers == "" {
return true
}
if sellerId == "" {
return false
}
allowSellers := strings.Split(cc.allowSellers, ",")
for _, seller := range allowSellers {
if sellerId == seller {
return true
}
}
return false
}从上面的代码可以看出，我们把原来在coupon_service.go的业务逻辑都放到了实体coupon_config.go里面（行为和模型绑在了一起）。
业务逻辑不再离散，更内聚，能很好的复用，且写单元测试变得简单。
entity/coupon_config_test.go
func TestEntity_CheckAllowSeller(t *testing.T) {
testCases := []struct{
caseName string
sellerId string
allowSellers string
expected bool
}{
{"允许—空", "100", "", true},
{"允许2", "1", "1,100", true},
{"不允许", "1", "2,3,4", false},
}
for _, test := range testCases{
t.Run(test.caseName, func(t *testing.T) {
cc := CouponConfig{}
cc.allowSellers = test.allowSellers
result := cc.CheckAllowSeller(test.sellerId)
assert.Equal(t, test.expected, result)
})
}
}领域模型让我们写单元测试的时候不再关注所依赖的存储实现，让写单元测试这件事变得轻松、简单。
三层架构 到 四层架构
三层架构和四层架构一个明显的区别是业务和实现技术分离。在三层架构，业务和实现技术进行了强耦合，让开发在调试和测试时都要依赖真实的服务，导致浪费了很多时间在部署服务，造数据环节上，这个问题在微服务架构下更突出。四层架构可以很好的解决这个问题。还是以上面的代码为例（直接依赖了mysql）：
coupon_service.go
//是否满足红包使用条件
func (cs CouponService) IsSatisfyUse(couponId int, bussinessType string, sellerId string) bool {
couponInfo := cs.CouponRepo.FindById(couponId)
......
couponConfInfo := cs.CouponConfigDao.FindById(couponInfo.ConfigId)
......
return true
}三层实现测试IsSatisfyUse（使用gorm的mock SDK）：
coupon_service_test.go
func TestCouponRepo_IsSatisfyUse(t *testing.T) {
cs := NewCouponService()
......
couponReply := []map[string]interface{}{{"config_id": "100"}}
couonConfigReply := []map[string]interface{}{{"allow_bussinesses": "1,2", "allow_sellers" : "1,2"}}
Catcher.Attach([]*FakeResponse{
{
Pattern:"SELECT * FROM coupon WHERE",
Response: couponReply,
Once: false,
},
{
Pattern:"SELECT * FROM coupon_config WHERE",
Response: couonConfigReply,
Once: false,
},
})
result := cs.IsSatisfyUse(100, "1", "1")
assert.Equal(t, true, result)
}上面的代码问题在于：如果业务代码依赖了某个技术实现，就要用对应的mock SDK来写单元测试。
只依赖一个mysql可能不会有太大问题，但技术发展到现在，业务逻辑基本不可能只依赖mysql。
还有可能是：redis，mongodb，http，grpc等，这说明你需要学习各式各样的mock SDk。
我当初就被这些海量的SDK，折腾的异常痛苦。也是这个原因才去寻找更好的办法：分离业务逻辑和技术实现。
四层实现 IsSatisfyUse（使用依赖倒置）
coupon_service.go
//是否满足红包使用条件
func (cs CouponService) IsSatisfyUse(couponId int, bussinessType string, sellerId string) bool {
couponInfo := cs.CouponRepo.FindById(couponId)
......
couponConfInfo := cs.CouponConfigRepo.FindById(couponInfo.ConfigId)
......
return true
}
infra/repo/coupon_repo.go
//定义接口
type CouponRepo interface {
FindById(int64) entity.Coupon
}
//db实现
type DBCouponRepo struct {
couponDao *dao.CouponDao
}
func (dcr *DBCouponRepo) FindById(id int64) entity.Coupon {
......
coupon, err = dcr.couponDao.Find("*", "id = ? ", id)
......
return coupon
}
//coupon_config 同理四层实现测试IsSatisfyUse（使用mockery SDK）：
coupon_service_test.go
func TestCouponRepo_IsSatisfyUse(t *testing.T) {
cs := NewCouponService()
......
couponRepo := &mocks.CouponRepo{}
couponRepo.On("FindById", int64(100)).Return(entity.Coupon{ConfigId : 100})
cs.CouponRepo = couponRepo
couponConfigRepo := &mocks.CouponConfigRepo{}
couponConfigRepo.On("FindById", int64(100)).Return(entity.CouponConfig{AllowBussiness : "1", "AllowSellers" : "1"})
cs.CouponConfigRepo = couponConfigRepo
result := cs.IsSatisfyUse(100, "1", "1")
assert.Equal(t, true, result)
}通过依赖倒置将具体的技术实现和业务分离，你将不再需要学习各式各样的mock SDK。
使用这种方式还有其他好处：
- 如果你要从mysql切换成其他存储层，只需要重新实现
CouponRepo就可以了。不需要改动任何业务逻辑，且TestCouponRepo_IsSatisfyUse，还能正常使用。- 使用接口分离技术实现，可以让你在开发过程不用关注依赖的服务是否可用，非常的便利。
结语
上面说了领域模型和四层架构的优点，我们来说说缺点：
-
有一定的学习成本
有学习成本的一个原因是：现在大量的开发都是在使用事物脚本和三层架构做业务开发，要想转向领域模型和四层架构，
需要花点时间（他们向工程师提了要求），但是如果转成功了，将会对公司的业务代码在测试性和扩展性上有很大的提升。 -
增加了一些繁琐工作
四层比三层多了一些繁琐的文件创建：对每个资源都要提取接口和实现，依赖注入等，这些工作都很繁琐，所以我们才写了一个工具
db2entity，把这些工作交由一个工具解决。
探索的过程可能很痛苦，但是探索出成果后会感到成就感，这估计就是探索的乐趣了，码农还需要前行。
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
