瑞_Java开发手册_（六）工程结构

🙊前言：本文章为瑞_系列专栏之《Java开发手册》的工程结构篇，主要介绍应用分层、二方库依赖、服务器。由于博主是从阿里的《Java开发手册》学习到Java的编程规约，所以本系列专栏主要以这本书进行讲解和拓展，有需要的小伙伴可以点击链接下载。本文仅供大家交流、学习及研究使用，禁止用于商业用途，违者必究！

本系列第一篇链接：（一）编程规约
本系列第二篇链接：（二）异常日志
本系列第三篇链接：（三）单元测试
本系列第四篇链接：（四）安全规约
本系列第五篇链接：（五）MySQL数据库
本系列第六篇链接：（六）工程结构
本系列第七篇链接：（七）设计规约

工程结构的意义

  工程结构是整个软件开发过程中非常重要的一环，它定义了各个模块之间的层次关系和依赖关系，使得开发人员能够更加清晰地理解和管理复杂的软件系统。它通过合理的层次划分、模块化开发、减少冗余、提高可扩展性、便于测试和维护以及促进团队协作等方面，工程结构有助于提高软件开发的效率和质量，降低维护成本和风险。

  工程结构就像一座城市的规划，合理的规划可以让城市更加有序、美观和宜居。同样，合理的工程结构可以让软件系统更加有序、可维护和可扩展，可以为开发人员提供了一种组织和构建复杂软件系统的有效方法。当你开始认知到所有的代码不能全部写在main方法里的时候，就是理解工程结构意义的开始。

  工程结构主要的作用和意义如下：

• 层次划分：工程结构将整个软件系统划分为不同的层次，每个层次都有明确的职责和功能。层次之间的划分使得开发人员能够更好地理解系统的整体结构，并更好地组织代码和模块。
• 模块化开发：工程结构使得开发人员可以将复杂的软件系统划分为多个模块，每个模块负责特定的功能或业务领域。这种模块化开发方式可以提高代码的可维护性和可重用性，降低系统的耦合度，使得开发更加高效和可靠。
• 减少冗余：工程结构通过合理的层次划分和模块化开发，可以避免代码的冗余和重复。每个层次和模块只关注自己的业务逻辑和功能，避免了代码的交叉和耦合，减少了不必要的复杂度。
• 提高可扩展性：工程结构使得软件系统更加易于扩展。当需要增加新的功能或业务时，只需要在相应的层次上添加新的模块或组件，而不会对其他部分造成影响。这种可扩展性使得软件系统能够更好地适应变化和未来的发展。
• 便于测试和维护：工程结构使得测试和维护变得更加容易。每个层次和模块都有明确的接口和功能，可以单独进行测试和调试。同时，层次之间的依赖关系使得代码更加易于理解和维护，降低了维护成本和难度。
• 促进团队协作：工程结构有助于促进团队协作和分工。不同开发人员可以负责不同的层次和模块，共同完成复杂的软件系统。合理的分工可以提高开发效率和代码质量，使得团队协作更加顺畅和高效。

(一) 应用分层

1. 【推荐】图中默认上层依赖于下层，箭头关系表示可直接依赖，如：开放接口层可以依赖于Web 层，也可以直接依赖于 Service 层，依此类推：

• 开放接口层：可直接封装 Service 方法暴露成 RPC 接口；通过 Web 封装成 http 接口；网关控制层等。
• 终端显示层：各个端的模板渲染并执行显示的层。当前主要是 velocity 渲染，JS 渲染，JSP 渲染，移 动端展示等。
• Web 层：主要是对访问控制进行转发，各类基本参数校验，或者不复用的业务简单处理等。
• Service 层：相对具体的业务逻辑服务层。
• Manager 层：通用业务处理层，它有如下特征：
    1） 对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息。
    2） 对 Service 层通用能力的下沉，如缓存方案、中间件通用处理。
    3） 与 DAO 层交互，对多个 DAO 的组合复用。
• DAO 层：数据访问层，与底层 MySQL、Oracle、Hbase、OB 等进行数据交互。
• 外部接口或第三方平台：包括其它部门 RPC 开放接口，基础平台，其它公司的 HTTP 接口。

瑞：本条需要长时间的经验累积才能理解，如果是初学者的话请先记住本条即可，后续慢慢形成自己的理解。

博主对应用分层的理解是：要根据自己的业务结构去进行分层设计，如常见的三层模型：用户表示层、业务逻辑层、数据层。根据自身的业务面向接口编程进行N层架构设计，每一层都各司其职互不干扰，各层之间应当尽量解耦。

博主对DAO数据访问层的理解：
  DAO层只进行数据访问，它只负责将SQL传给底层数据库进行数据交互，而不进行其上层业务逻辑层的工作，无论业务逻辑层传递什么参数进来，都应传递至数据库进行执行操作而不进行业务判断校验处理。所以类似数据库连接对象不应当向上层即业务逻辑层传递，这不仅违反了分层设计的意义也污染了接口。
  所以按照博主的理解，对于Java后端程序控制事务的回滚，只能做到数据行级别的控制，因为数据库访问对象不应当在service层传递和操作，无法做到service调用多个dao层方法去回滚，毕竟要用到同一个连接对象才可以回滚事务。
  要用到同一个连接对象，这在实际开发中是不切和实际的。既然dao层不去传递数据库连接对象，那需要多个数据库操作的业务的事务如何处理呢？想想场景，比如支付宝充值话费（支付宝扣款，话费增加），阿里和电信的接口不可能去传递数据库连接对象，支持宝话费充值业务需要调用电信提供的接口，但电信的接口会要求提供数据库连接对象吗，这是绝对不可能的❗️ 对吧⁉️如果说，支付宝扣款成功了，但是话费充值失败（比如正好断网演练而发生异常等情况），那么电信的service层就会去判断，只要确保支付宝转的钱到账了，那应该是自己电信的业务出问题了，它们可能会先垫付这笔钱，再service生成核对的消息给人工审核，然后巴拉巴拉总之电信会通过自己的异常流程进行处理解决，是不可能电信去回滚支付宝的扣款的，想一想是不是这个逻辑。所以在实际业务中，数据库连接对象是无法传递的，因为数据库连接对象早就被close了，一旦被close，那这辈子都取不到该连接对象了，更不要说传递它进行回滚操作。所以我认为即使在service层处理了事务意义也不大（除非就是个单体项目）更多的应当靠service层的逻辑校验保护业务的正常的或异常的执行流程，而dao层只需要管好自己与数据库的交互，即保证dao中单个方法的回滚。
（这是博主自身的经验分享，可能和您认知的相悖，但博主依然认为应当通过分析，形成自己的理解，而不是别人说什么就是什么。在程序设计上没有对错，只有适合和更适合，若有问题请在评论区中指正，非常感谢 ）

本条虽为推荐，但在实际开发中非常重要，请务必多花时间理解应用分层的意义及作用

2. 【参考】（分层异常处理规约）在 DAO 层，产生的异常类型有很多，无法用细粒度的异常进行 catch，使用 catch(Exception e)方式，并 throw new DAOException(e)，不需要打印日志，因为日志在 Manager/Service 层一定需要捕获并打印到日志文件中去，如果同台服务器再打日志，浪费性能和存储。在 Service 层出现异常时，必须记录出错日志到磁盘，尽可能带上参数信息，相当于保护案发现场。Manager 层与 Service 同机部署，日志方式与 DAO 层处理一致，如果是单独部署，则采用与 Service 一致的处理方式。Web 层绝不应该继续往上抛异常，因为已经处于顶层，如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染，那么就应该直接跳转到友好错误页面，尽量加上友好的错误提示信息。开放接口层要将异常处理成错误码和错误信息方式返回。

瑞：本条中提到了Web 层绝不应该继续往上抛异常，因为已经处于顶层，所以在Web层（常见是Controller），一定要对catch中的error_message进行转义处理后返回给前端。本条需结合本系列第二篇【异常日志】中的(二) 异常处理第4条：【强制】捕获异常是为了处理它，不要捕获了却什么都不处理而抛弃之，如果不想处理它，请将该异常抛给它的调用者。最外层的业务使用者，必须处理异常，将其转化为用户可以理解的内容，以及【异常日志】中的(一) 错误码第7条、第8条。错误码不能直接输出给用户作为提示信息使用、错误码之外的业务独特信息由 error_message 来承载，而不是让错误码本身涵盖过多具体业务属性。

3. 【参考】分层领域模型规约：
   • DO（Data Object）：此对象与数据库表结构一一对应，通过 DAO 层向上传输数据源对象。
   • DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，Service 或 Manager 向外传输的对象。
   • BO（Business Object）：业务对象，可以由 Service 层输出的封装业务逻辑的对象。
   • Query：数据查询对象，各层接收上层的查询请求。注意超过 2 个参数的查询封装，禁止使用 Map 类来传输。
   • VO（View Object）：显示层对象，通常是 Web 向模板渲染引擎层传输的对象。

瑞：一定要分清楚 [ 数据对象类 ] 和 [ 业务对象类 ] 的职责区别。数据对象类只负责数据的存储和传递，数据对象类内部不应该存在任何的业务逻辑的处理，通常情况下只有 setter/getter/toString ，如DTO数据传输对象。而业务对象类才是负责处理业务逻辑，不应该去维护非业务的成员属性，如Service层接口的具体实现类。

下图为博主的经验对应用分层的理解，可能有误，仅供学习参考（若需搬运下图请标明出处）

瑞：
1️⃣PO/DO（实体类）：根据阿里巴巴的开发手册中的定义，DO可以认为等同于PO也就是Entity实体类，与数据库表结构一一对应，用来增删改查
2️⃣BO（业务对象类）：BO是PO的需求结果组合，同一类别的业务就会有一个BO与之对应，除了get，set方法以外，还有业务逻辑的方法。如购物业务，需要从商品DO、用户余额DO等获取需要的数据
3️⃣:DTO（数据传输对象类）：DTO和BO、VO的区别主要是就是字段的删减，DTO在BO的基础上，获取需要的数据向上层传递。而VO是在DTO的基础上，删减一些数据向前端展示
4️⃣VO（展示对象类）：VO就是展示给前端用的数据，一般情况下是从DTO中获取要展示的信息。如博主信息简略展示，会从博主信息DTO中获取到名称、成就展示，而DTO中的头像等数据不需要在简略展示的前端界面中出现
5️⃣所以在一些简单的业务中（基础CRUD）可以把DTO和BO合并为DTO，VO也可以使用DTO代替，即PO（实体类）->DTO（Response）->前端

(二) 二方库依赖

1. 【强制】定义 GAV 遵从以下规则：
   1） GroupID 格式：com.{公司/BU }.业务线 [.子业务线]，最多 4 级。
   说明：{公司/BU} 例如：alibaba/taobao/tmall/aliexpress 等 BU 一级；子业务线可选。
   正例：com.taobao.jstorm 或 com.alibaba.dubbo.register
   2） ArtifactID 格式：产品线名-模块名。语义不重复不遗漏，先到中央仓库去查证一下。
   正例：dubbo-client / fastjson-api / jstorm-tool
   3） Version：详细规定参考下方。

2. 【强制】二方库版本号命名方式：主版本号.次版本号.修订号
   1）主版本号：产品方向改变，或者大规模 API 不兼容，或者架构不兼容升级。
   2） 次版本号：保持相对兼容性，增加主要功能特性，影响范围极小的 API 不兼容修改。
   3） 修订号：保持完全兼容性，修复 BUG、新增次要功能特性等。
   说明：注意起始版本号必须为：1.0.0，而不是 0.0.1。
   反例：仓库内某二方库版本号从 1.0.0.0 开始，一直默默“升级”成 1.0.0.64，完全失去版本的语义信息。

瑞：在Maven中使用<version>，如下所示：

<version>1.0.0</version>

3. 【强制】线上应用不要依赖 SNAPSHOT 版本（安全包除外）；正式发布的类库必须先去中央仓库进行查证，使 RELEASE 版本号有延续性，且版本号不允许覆盖升级。
   说明：不依赖 SNAPSHOT 版本是保证应用发布的幂等性。另外，也可以加快编译时的打包构建。

4. 【强制】二方库的新增或升级，保持除功能点之外的其它 jar 包仲裁结果不变。如果有改变，必须明确评估和验证。
   说明：在升级时，进行 dependency:resolve 前后信息比对，如果仲裁结果完全不一致，那么通过dependency:tree 命令，找出差异点，进行<exclude>排除 jar 包。

5. 【强制】二方库里可以定义枚举类型，参数可以使用枚举类型，但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的 POJO 对象。

6. 【强制】依赖于一个二方库群时，必须定义一个统一的版本变量，避免版本号不一致。
   说明：依赖 springframework-core,-context,-beans，它们都是同一个版本，可以定义一个变量来保存版本：${spring.version}，定义依赖的时候，引用该版本。

瑞：在Maven中如下所示：

    <!-- 属性配置 -->
    <properties>
        <spring.version>版本</spring.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>${spring.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

7. 【强制】禁止在子项目的 pom 依赖中出现相同的 GroupId，相同的 ArtifactId，但是不同的Version。
   说明：在本地调试时会使用各子项目指定的版本号，但是合并成一个 war，只能有一个版本号出现在最后的lib 目录中。曾经出现过线下调试是正确的，发布到线上却出故障的先例。

8. 【推荐】底层基础技术框架、核心数据管理平台、或近硬件端系统谨慎引入第三方实现。

9. 【推荐】所有 pom 文件中的依赖声明放在<dependencies>语句块中，所有版本仲裁放在<dependencyManagement>语句块中。
   说明：<dependencyManagement>里只是声明版本，并不实现引入，因此子项目需要显式的声明依赖，version 和 scope 都读取自父 pom。而<dependencies>所有声明在主 pom 的<dependencies>里的依赖都会自动引入，并默认被所有的子项目继承。

瑞：后续博主会专门写关于maven的使用博客，先预留位置

10. 【推荐】二方库不要有配置项，最低限度不要再增加配置项。

11. 【推荐】不要使用不稳定的工具包或者 Utils 类。
    说明：不稳定指的是提供方无法做到向下兼容，在编译阶段正常，但在运行时产生异常，因此，尽量使用业界稳定的二方工具包。

12. 【参考】为避免应用二方库的依赖冲突问题，二方库发布者应当遵循以下原则：
    1）精简可控原则。移除一切不必要的 API 和依赖，只包含 Service API、必要的领域模型对象、Utils 类、
    常量、枚举等。如果依赖其它二方库，尽量是 provided 引入，让二方库使用者去依赖具体版本号；无 log
    具体实现，只依赖日志框架。
    2）稳定可追溯原则。每个版本的变化应该被记录，二方库由谁维护，源码在哪里，都需要能方便查到。除
    非用户主动升级版本，否则公共二方库的行为不应该发生变化。

(三) 服务器

1. 【推荐】高并发服务器建议调小 TCP 协议的 time_wait 超时时间。
   说明：操作系统默认 240 秒后，才会关闭处于 time_wait 状态的连接，在高并发访问下，服务器端会因为处于 time_wait 的连接数太多，可能无法建立新的连接，所以需要在服务器上调小此等待值。
   正例：在 linux 服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf 文件去修改该缺省值（秒）：
     net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

2. 【推荐】调大服务器所支持的最大文件句柄数（File Descriptor，简写为 fd）。
   说明：主流操作系统的设计是将 TCP/UDP 连接采用与文件一样的方式去管理，即一个连接对应于一个 fd。主流的linux服务器默认所支持最大fd数量为1024，当并发连接数很大时很容易因为fd不足而出现“opentoo many files”错误，导致新的连接无法建立。建议将 linux 服务器所支持的最大句柄数调高数倍（与服务器的内存数量相关）。

3. 【推荐】给 JVM 环境参数设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 参数，让 JVM 碰到 OOM场景时输出 dump 信息。
   说明：OOM 的发生是有概率的，甚至相隔数月才出现一例，出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助。

瑞：jvm虚拟机参数模版如下

4. 【推荐】在线上生产环境，JVM 的 Xms 和 Xmx 设置一样大小的内存容量，避免在 GC 后调整堆大小带来的压力。

瑞：建议将-Xms设置的和-Xmx一样大，有以下几点好处：
1️⃣运行时性能更好，堆的扩容是需要向操作系统申请内存的，这样会导致程序性能短期下降。
2️⃣可用性问题，如果在扩容时其他程序正在使用大量内存，很容易因为操作系统内存不足分配失败。
3️⃣启动速度更快，Oracle官方文档的原话：如果初始堆太小，Java 应用程序启动会变得很慢，因为 JVM 被迫频繁执行垃圾收集，直到堆增长到更合理的大小。

5. 【参考】服务器内部重定向必须使用 forward；外部重定向地址必须使用 URL Broker 生成，否则因线上采用 HTTPS 协议而导致浏览器提示“不安全“。此外，还会带来 URL 维护不一致的问题。

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