生鲜电商小程序如何做好代码设计?

· · · 架构设计 ·

>`转载`于  [巨人大哥](https://www.cnblogs.com/jurendage/p/12496101.html)

***说明:生鲜电商属于一个软件的产品，那么如何做好代码设计呢？代码设计，是程序员做项目时，在coding之前非常重要的一个步骤，可以说关系到整个系统、整个团队的研发质量和效率。一般说代码设计，可能涵盖以下几种：***

1. 整体设计
2. 架构设计
3. 领域模型设计
4. 数据库设计
5. API设计
6. 代码实现设计

**代码设计的前提是，项目组成员已经完成正式的需求评审，并经过充分思考：**

1. 这个需求是为什么业务目标服务的？
2. 这个需求描述的内容，是否为服务该目标最合适的方式（包括研发性价比、项目周期等）?
3. prd本身是否逻辑自洽?
4. 是否每个内容点都可实现?
5. 实现的技术方案是什么?
6. 是否做过类似的功能，合并吗？复用吗？拆解吗？

## 整体设计与架构设计

> 项目的整体设计，有时会涵盖系统架构设计，这里要区分一下，系统架构设计并不完全等同于代码架构设计。

整体设计首先要考虑的，是当前项目是要做一个全新的项目，还是要做原有项目基础上改造、迭代；项目组的积累中，是否有可以复用的地方（模块或成熟方案），是否有可以通过改造以符合新项目需求的可能。

其次再考虑，如果是新起项目，要如何搭建整体实施方案，内容一般包括：

1. 硬件部署与资源申请：硬件和资源，是要和业务需求结合来制定的，比如业务最大访问、TPS/QPS等，要切实讨论得出一个数据范围，以确定系统是否做高并发方案。另外还要考虑容灾等问题，以此制定系统高可用的设计。
2. 分析项目特别突出的业务、技术难点：如千人千面的UI和查询，或灵活配置的业务模式，类似这种需求的项目，会在模块模型设计上做额外处理，可能是将各种规则单独做一层规则引擎，也可能是在数据建模时增加更多维度；再比如超大的QPS，可能要在整体架构上，添加额外的中间层，异步收集数据等功能；还有就是依赖于审核的迭代上线周期（IOS、微信小程序）等，都要在整体设计中考虑进去。
3. 内外部信息交换通讯：整体设计系统，要明确划定项目范围，哪些是本系统的功能，哪些功能、数据依赖其它系统或模块。要明确此次项目对外交互系统的访问关系和访问条件。
4. 数据的持久化存储方案，如何选择硬件，如何选择软件，一般有常规解决方案。特别要考虑和需求结合的一点是业务数据的生命周期，这也是数据归档方案等重要依据。

> 整体设计中非常重要的一部分是系统架构设计，要在业务边界确定的前提下进行。

首先，从业务视角进行拆解功能，定义系统由哪些模块构成。

其次，根据业务复杂度、模块功能性划分，选择合理的软件架构模式及方案。

*比如，业务需求上，有非常复杂的流程处理，但各个业务子模块之间相对独立，则可以选择事件驱动型架构，基本上用状态机、工作流就可以满足功能了；再比如做微服务架构设计上，也不一定都做集中式负载均衡，如果整体功能需求对消息流转要求比较高，则可以考虑中心消息型服务（比如Rocketmq）。*

以上两步更多是从需求上分析，偏近于从业务角度设计系统。后面两步要从技术上做架构设计。

下一步要根据模块划分和架构方案选择合适的开发语言和技术框架。生产上一般考虑优选Java语言+Spring框架，但也有许多混搭的成熟方案，有些基于JVM的开源框架中对多语言的支持还是比较好的。

再下一步要将系统拆解，一般考虑划分出展现层、（通讯层）服务层、数据层，再根据需求为每一层设计合理的服务及组件。如展现层上web还是mobile，服务层是用Spring Boot还是Spring Cloud做微服务，数据层使用Mysql还是Oracle等。另外还有项目服务等通用组件及各种业务、技术中间件、及整体项目通用的技术方案选型，如日志（ELK等）、监控告警，访问授权，token认证等。

整体设计要在需求明确（不一定所有细节完全敲定）的前提下尽心，一般形成定案要在正式需求评审会之后。

整体设计由团队leader或项目owner完成。

整体设计文档，优先考虑使用物理部署图、逻辑架构图、业务流程图等描述系统架构。

另：特别建议在需求评审会后，首先由研发lead组织召开设计讨论会议。目的是让项目成员尽早的参与到项目之中，并使用讨论到方式，更好的理解项目及整体设计方案。

一般设计讨论可用头脑风暴方式进行会议。有重大分歧时，可以投票表决。

此讨论会议召开前，需要leader提前设定议题，会议上设有1名主持人（可leader兼任或者team member轮流担任），按照议题集中，轮流发言再集体讨论方式得出结论。

主要议题包括：整体设计方向、项目人员大致分工、待解决疑问和处理人。

## 领域模型设计与数据库设计

> 在整体架构设计完成后，要针对已经拆分的系统模块做模型设计，尤其是在项目需求中有重要功能的部分要重点设计。

领域建模要深度结合需求，从业务角度出发，用一种自顶而下的方式来建立模型。

*领域建模方法很多，最重要的原则是在项目模型建立之前，要先做概念的统一整理，要对特定概念的名词做专业命名及能力约束。在此基础上，再进行重叠功能的归并和抽象。需要注意的是，此处制定的模型，和业务需求、数据库设计、代码类设计，都是一脉相承的，但并不完全等同。比如需求中有订单Order的概念，在设计订单Order都有哪些元素构成，可以实现什么操作时会发现，要在数据库和代码中，拆分为OrderHeader和OrderDetail。*

在领域模型中，还有一个重点，是要标注清楚各抽象概念之间的数据关系和约束。一般会比较关注数据之间是一对一、一对多、多对多等关系，并在此基础上，结合业务流程泳道做系统模块依赖关系图、数据流图等。

数据库一般结合领域模型设计，是领域模型持久化存储的映射转化（ORMapping）。在项目数据库设计中，除了常规关注的范式、mysql约束等（单独写过mysql应用的usage，此文略），额外关注：

1、表字段在整体系统中的规范定义和统一使用。比如相同的概念，在各个表字段中的定义要一致，（在代码应用中也应保持一致）。

2、数据库事务的应用方案。

3、冗余字段与代码简洁实用的平衡。

4、特别说明，数据库一般仅作数据的持久化存储，不要将业务逻辑的处理放到数据库中进行。

5、生产业务数据delete，应该仅作逻辑删除，不做物理删除。

6、表设计要和性能结合起来，特别当DB成为性能瓶颈时，要特别斟酌索引设计的合理性。

模型设计一般为团队leader或项目owner完成，数据库设计一般为leader带领team member一起完成。

数据库设计一般要先于具体功能代码实现，在做此设计后，要针对存储方案和底层数据结构设计，做double check和集中评审，评审内容包括存储介质选型、表结构设计能否满足技术方案、存取性能和存储空间能否满足业务发展、表或字段之间的辩证关系、字段名称、字段类型、索引等。在评审一致通过后，沉淀为文档。

## API设计与代码实现设计

> 在完成整体设计后，要将所有功能拆分成独立可调用的API。这里的设计要考虑系统实现和业务需求的结合。系统API拆分，一定是从需求实现角度考虑，基于领域能力做的，且要充分考虑后续需求的变化演进，尽量使更多后续功能变化在既有规定服务API的框架内继续演化。此外还要关注非功能性需求，比如安全性、可用性、可扩展性等。最后，在这个步骤要关注的点，除了系统主干正向流程外，还有逆向流程、异常流程、业务边界等方面的接口定义。

API是系统模块对外提供的服务，现行系统基本满足前后端分离的框架使用条件，所以一般可以简单理解为前端和系统交互的入口。但实际系统设计中，API不仅仅提供给前端使用，所以每个API的实现设计是系统模块设计中非常重要的环节。

API的调用方一般会考虑给展示层多端调用（web、mobile等），还要考虑相同的API是否可以给其它系统模块使用，最后一层设计是，是否用相同的API对外提供openAPI服务。设计中应当特别考虑此类API的功能聚合、分离，多场景适用性等。以订单列表查询为例，设计一个订单列表query接口：

1. 给前端页面查询，前端分页每次传参。这个场景最大的特点是，查询页面会设计较多分类查询的筛选条件，且此类设计实现经常可能是查询条件直接投射到DB上。

2. 在整体系统中，给其它模块使用，如用户模块或报表模块。这个场景的特点是，如果其它模块功能为同步调用，则QPS不可预测，比如用户模块使用了这个订单query接口，那么这个接口的性能就会成为用户模块的瓶颈。还有一种可能是其它模块用此接口异步访问同步数据，就很有可能采用定时任务方式，固定分页，并发调用查询，如每5分钟调用一次，每次调用并发20，每个访问查询500分页数据。

3. 给openAPI使用。如果开放给前端的query服务提供给开放平台直接使用或包装后直接访问，则容易出现的场景是，每次调用查询不确定分页，很有可能一个大分页（如十万）就打到DB上，这样即使索引匹配也容易造成数据库缓存区拥堵。遇到这类需求，

3.1  要考虑一个API接口是否可以满足所有需求，是否对数据访问做权限隔离。即，考虑所有的服务都集中到一个API上，还是定向拆分，将一个内部实现core，分别投射到多个API上。
       
       3.2  不同访问端如果有不同的QPS需求，还都考虑到，单个特大QPS接口，可以横向合并，即，不根据业务约束，而是把所有大访问的接口拆出来，给到单独技术架构和硬件部署的服务里。
       
       3.3  是否内部实现上一致，是否使用缓存、中间层方案等。

4. 数据库设计尤其是索引设计要和接口设计（尤其是筛选条件）保持一致。

API的设计还有一个维度的考虑，是基于数据交互考虑。当两个系统模块要使用API交互数据时，定义的API要充分考虑使用场景，并做技术选型：

4.1. 数据是推还是拉？
    
       4.2. 同步推送还是异步通知回调？
    
       4.3. 通过接口还是MQ？是否需要削峰？
    
      4.4. 是否需要保证强一致性？
    
      4.5. crontab定时发起还是任务队列发起？需要延时队列、死信队列吗？

API拆分完成后，要做代码实现设计。此设计主要关注每个API的内部实现，将一系列领域模型转换为系统对象的类设计。这里面有3个图可以辅助设计：

1、如果一个API复杂度较高，调用链路上的涉及对象较多，可以使用时序图来表达并且明确各调用环节的输入与输出，以反映对象间的交互与协作关系。时序图对完成设计评审、辅助项目开发有很大作用。

2、如果某个业务对象的状态较多，可以使用状态图来表达并且明确状态变化的各个触发条件。首先明确对象有多少种状态，然后明确两两状态之间是否存在直接转换关系，再明确触发状态转换的条件是什么。状态图对测试用例有很大帮助。

3、如果系统中模型类超过较多，且存在复杂的依赖关系，可以使用类图来表达并且明确类之间的关系。类图对复杂系统设计，尤其是灵活配置、路由映射、设计模式应用等，有一定帮助。

类的设计要充分考虑单一原则。应当优先使用聚合/组合的方式来实现。不得已使用继承的话，要使父类能够出现的地方子类一定能够出现。根据依赖倒置原则，尽量依赖抽象类与接口，有利于系统的扩展与维护。

在设计抽象时，要考虑以下问题：代码直观吗（好的代码自注释性很强），它的编写巧妙吗？实现细节可能隐去了吗？程序编写是立足于问题域而不是计算机科学或语言结构域吗？

程序开发有一个场景比较典型，写第一版需求时，仅仅是一个简单功能，实现也比较简单，但后续功能增加很多，变化很大，每次在原有类定义基础上增加功能，倒置代码冗余，尤其容易造成if-else太多。此时要考虑提前预估功能，做扩展性设计，或者在每次功能迭代中，做小版本重构。比如订单明细查询，在定义查询接口（interface）后，需求要增加一个千人千面功能，不同用户访问返回的内容条目不一样。如果用if-else或switch写，会比较不好管理，代码也容易混乱，这里可以新设计一个接口，做不同内容配置，然后组合使用，或者采用其它设计模式。

设计模式的目的，是辅助程序员更好的实现代码抽象，将现实业务逻辑，映射到抽象维度的代码语言上。一般生产上经常用到工厂抽象工厂、模板方法、策略、状态等。选择合适的设计模式和数据结构，有助于提升代码的清晰简洁度。

这个层次的代码设计一般交给team member完成，并输出接口定义、接口详细设计、包括一些数据库的DDL等。

## 设计评审与文档中心

在项目实施之前，设计评审是非常重要的环节。研发lead应该组织内部设计讨论，每人的接口设计要通过peer或backup的review，更好的方式是通过集中评审。

因为再好的设计，也要确保项目组所有成员，理解正确且一致。这个不仅仅是lead对团队的灌输，要确保组员之间对同一个业务概念的理解也是正确且一致的。要确保每人的接口设计，都符合整体设计需要。要确保项目级别领域定义符合更上层定义（如公司级别命名），要确保项目级别领域定义统一、代码实现中英文命名统一。大型项目，在dev内部设计通过后，也可以由项目经理组织产品、研发、测试各方展开设计评审，此处尤其要和prd结合，为整理测试用例服务。

接口细节的实现也应当是动手coding之前先做设计，并建议形成文档，研发lead要提前组织好开发文档中心，整组统一设计文档格式。

一般常规内容包括：

• 新项目背景、或常规迭代项目里程碑

• 项目管理的时间节点（需求评审时间、设计时间、提测时间、上线时间点）

• 本期项目概要设计说明

• 分工（API、完成人、预估工时、实际工时等）

• 详细设计：接口实现设计、DB设计、缓存设计等

• 上线计划等等

生鲜电商小程序如何做好代码设计?

编码规范参考文档

关于Vue和Python相关的资料文档

Git Fork后的仓库内容和原仓库保持一致

JDK 源码解析 —— 调试环境搭建（二）进阶

JDK 源码解析 —— 集合（一）数组 ArrayList

Dubbo 源码分析 —— 调试环境搭建