架構漫談是由資深架構師王概凱Kevin執筆的系列專欄，專欄將會以Kevin的架構經驗為基礎，逐步討論什麼是架構、怎樣做好架構、軟體架構如何落地、如何寫好程式等問題。

本文是漫談架構專欄的第八篇，作者Kevin舉例介紹瞭如何寫好程式碼。當我們有了好的架構，那就需要考慮如何將架構落地，而這個時候，程式碼就顯得無比重要了！千萬不要讓程式碼成為架構擴充套件的瓶頸。文中作者提到了程式碼架構，細細品味吧。

在第六篇文章中，我們得出一個結論，軟體架構實際上包括了：程式碼架構，以及承載程式碼執行的硬體部署架構。實際上，硬體部署架構最終還是由程式碼的架構來決定。因為程式碼架構不合理，是無法把一個執行單元分拆出多個來的，那麼硬體架構能分拆的就非常的有限，整個系統最終很難長的更大。

所以我們經常會聽說，重寫程式碼，推翻原有架構，重新設計等等說法，來說明架構的進化。這實際上就是當初為了完成任務，沒有充分思考所帶來的後果。這也並不是架構進化的事情，而是個人對問題領域的逐漸深入理解的過程。所以有必要再討論一下，程式碼的架構應該是怎樣的。

本文會在之前幾篇文章的基礎上，進一步探討如何把架構的思考進行落地，細化到我們程式碼的實踐當中，儘量不要讓程式碼成為系統長大的瓶頸，降低架構分拆的成本。

在前面我們提到，軟體實際上是對現實生活的模擬，虛擬化。這是一個非常重要的前提，直接決定了我們的程式碼應該分為幾部分。結合每個部署單元所承擔的責任，可以明確的拆分為兩個不同的責任：

1. 表達業務邏輯的程式碼。很多人把這部分叫做Domain Logic，或者叫Domain Model。這部分實際是來源於生活的，必須保持和現實生活中的切分一致，並非人為的抽象而成。

2. 對使用者提供訪問並儲存業務邏輯執行結果的程式碼。計算機的狀態儲存有一個缺陷，本機保留業務執行結果有很大的問題，一般都在外儲存裝置上儲存，也便於擴充套件。

所以單個部署單元的程式碼可以分為兩個部分，如下圖所示：

(點選放大影象)

從這個圖中可以看出，軟體程式碼的相關利益人為執行時的訪問人員和儲存裝置。而service的程式碼是最複雜的，需要服務於三方，程式碼人員的負擔是最重的。為了把這三方的變化對service的影響降到最低，對於service還必須進一步的分拆為三個部分，讓每一個部分都能夠獨立的變化，這樣這三方的變化就不會產生連鎖響應，降低成本。如下圖所示：

(點選放大影象)

這樣，就劃分成了幾個責任：

1. Service就專注於user的需求，並組合Glue Code提供的服務完成需求。

2. Glue Code專注於組合business的呼叫，管理Business裡面物件的生命週期，並且通過Repository儲存或載入Business的狀態

3. Business專注於實現業務的核心模型。

4. Repository專注於資料的儲存，並和儲存裝置一一對應。

大家注意看，還是樹形架構。並且左側的主要需要計算機的相關理論知識，並且要直接面對使用者的需求。右側的更多的需要面對業務的核心。只要這幾塊的開發人員互相商量好了介面定義，這幾個部分的開發就可以並行的進行，極大的提升開發的效率，縮短開發的時間。要做好這幾部分，還需要注意，邏輯只允許存在於Business中，Service、Glue Code、Repository都不允許存在業務邏輯。為什麼呢？首先我們來看看什麼叫業務邏輯。

什麼叫業務邏輯？

首先這個定義的前提是指軟體程式碼中的邏輯，不是現實生活中的邏輯。在軟體程式碼中，不需縮排和計算的順序呼叫，包括縮排的程式碼目的是catch exception的，都不算邏輯，除此以外都是邏輯。以下用嚴格的順序呼叫來指代這種程式碼。因為順序呼叫是計算機的特性，由編譯器來決定的，當然最本質的是因為我們計算的基礎都是圖靈機。在現實生活中，順序呼叫也是邏輯，大家不要和我們這裡說的業務邏輯相混淆。

為什麼說除了Business程式碼中有邏輯以外，其他地方不能有邏輯呢？ 我們每個部分分別分析：

1. 如果service裡面不是嚴格的順序呼叫，有很多分支，那麼說明這個service做了兩件或者兩件以上的事情。必須把這個service分拆，確保每個service只做一件事情。因為如果不這麼分拆的話，一旦這個service中的某各部分發生變動，其他的部分的執行必定會受影響。而確定到底有哪些影響的溝通成本非常高，其他相關利益方沒有動力去配合，我們往往不會投入精力仔細評估。最後上線會出很多不可預料的問題，最終會導致損失使用者的利益，並且肯定會導致返工，損壞自己的利益。如果是有計算的邏輯的話，比如受益計算，訂單金額計算等，那麼這部分應該是Business程式碼需要完成的，不能交給service程式碼來實現。

2. Glue Code裡面如果不是嚴格的順序呼叫，同理會和service一樣遇到同樣的問題。

3. Repository裡面如果不是嚴格的順序呼叫，包括儲存訪問的程式碼裡面（比如SQL），會導致邏輯進入到儲存裝置中。儲存裝置的主要目的是拿來儲存的，一旦變成了邏輯計算的主體，就會導致儲存裝置無法通過增加機器的方式橫向擴充套件長大。這個時候就沒有架構了，只能換效能更好的機器，這個叫scale up。只有scale out才能算架構。

以上都會導致架構無法快速的橫向擴充套件和分拆，並且增加了修改的成本，這些是不符合開發人員以及業務的利益的。

這麼做的好處有哪些呢？

1. Service、Glue Code、Repository裡面的程式碼是嚴格的順序呼叫，那麼這些程式碼只要做連通性測試即可，不需要單元測試。因為這些程式碼都需要和很多上下文打交道，很難做單元測試。這樣才算是真正的組合。

2. Business不訪問任何上下文，不訪問任何具體的裝置，所以這部分程式碼是非常容易些單元測試的，並且單元測試必須100%覆蓋。因為其他地方沒有業務邏輯，所以一旦有問題，就可以斷定是Model的問題，單元測試肯定可以發現。如果單元測試沒有發現問題，那麼單元測試一定有問題。線上問題的模擬也就變得非常的簡單，單元測試也能夠得到進一步的補充。

3. Repository很容易按照儲存裝置本身的最小訪問粒度來完成工作，比如DB，完全可以做到單表訪問。因為這個時候儲存裝置只關心存取資料，完全和業務沒有關係。做表的分拆也是非常容易的事情，儲存裝置通過增加機器就可以橫向擴充套件長大。很多人會擔心說，沒有了join，訪問DB的次數是不是更多了，會導致效能下降？ 按照現在網路的條件，網路訪問和Disk IO訪問的差距已經不大了，合理的設計下，多訪問幾次DB並不會導致這個問題。另外如果多臺DB的話，還能通過並行加速訪問。

4. 由於Service、Glue Code、Repository程式碼簡單了，才可以讓我們的開發人員投入更多的時間研究業務，畢竟這部分才是軟體所真正服務的物件。

我們再來看一個實際的例子，如下圖所示：

(點選放大影象)

Manager類實際就是Glue Code。有幾個注意點需要說明一下：

1. 不能把Business Model當做資料物件來處理，Model關心的實際上是業務行為，資料只是是這些行為的結果。所以Glue Code需要把Model轉換為Entity，Entity和儲存裝置裡面的儲存粒度一一對應。比如在DB中，每個Entity對應一張表，並且跟著表的變化而變化，這樣就保證儲存的變更不會影響Model。同樣Service和使用者之間的資料互動，也是不會和Model之間相關的，確保使用者的需求變化，不會影響到Model。因為使用者的需求變化是最頻繁的，沒有邏輯，可以讓我快速的滿足業務的需求。

2. 在Service這裡，最好不要考慮程式碼重用。因為當多個不同的角色訪問同一個介面，一旦某個角色的需求發生了變化，就會要求開發人員去修改。而這個修改往往會影響到其他的角色，需要這些角色一起配合來確定是否受影響，但是這些角色因為沒有需求，往往不會配合。這樣就給開發人員造成了很多不必要的溝通，成本是非常高的。最終都會導致線上Bug，影響最終的使用者。所以儘量給不同的角色不同的Service，避免重用，降低溝通成本。很多人會說這樣Service不就太多了嗎？ 這樣Service註冊，查詢等管理需求就出現了，Service治理中心就是來解決這個問題的。因為Service裡面沒有邏輯，所以開發和管理非常的簡單，可以快速應對業務的變化。我們只有更快地變，更容易的變，才能更好地應對變。

3. Business Model是必須要重用的，一旦發現重用出現問題，那麼說明Business Model的識別出現了問題，這是一個我們要重新思考Model的訊號。Business Model必須是一個完美的樹狀，如果不是，也說明Model的識別出了問題。

在實際操作中，Service、Glue Code、Repository不能有邏輯，實際上和很多人的觀念是衝突的，認為這個根本做不到。做到這一點需要很多的學習成本，但是一定可以做得到。當發現做不到的時候，可以斷定是業務的分析出了問題。比如不該合併的合併了，不該計算的計算了。這個問題一定有辦法解決的，做不到都是理由，無非是想早點把自己的工作結束罷了。雖然剛開始會比較困難，一旦把這個觀念變成自覺，開發的質量和效率馬上就能高好幾個級別。

我的游泳教練曾和我說過這些話，我至今記憶猶新：“業餘選手，越想從水裡浮起來，就越想把頭擡起來，身體反而沉下去。只有克服恐懼，把頭往水裡壓下去，身體才能夠從水裡浮起來。真正專業的習慣往往是和我們日常的行為相反的”。

我們真正想快速的完成程式碼工作，就要克服自己對時間的恐懼，真正的去研究業務的問題，相關stakeholder的利益，把這個變成我們的習慣。寫程式碼的時候讓該出現邏輯的地方出現邏輯，讓不該出現的地方不能出現。一旦不該出現的地方出現了邏輯，那麼要馬上意識到，這個地方是一個坑，這個問題一定和業務的分析不透徹有關係。

很多人可能會把這個做法和Martin Fowler曾經提出過充血模型和貧血模型來比較，和Domain Driven Design來比較，其實沒有必要。這個分拆完全是從軟體所解決的問題，根據軟體架構推匯出來的，很多地方和兩位前輩的觀點是一致的，但是並不完全等同。

以上只是針對單一的Service部署單元的分析，擴充套件開去，對於其他的部署單元也是類似的。每個單元的下一級都可以認為是Repository，每個單元的上一級都可以認為是User。這些實踐在我自己的專案中都有用到，非常的有效，迭代的速度非常的快。很多人擔心Business Model建不好，其實沒關係，剛開始可以粗糙一點，後續可以慢慢的完善。這個架構已經隔離好了每個部分的變化對其他部分的影響，變化成本都在可控的範圍之內。

轉自：http://www.infoq.com/cn/articles/an-informal-discussion-on-architecture-part08