腾小云导读
为了降低系统组件之间的耦合、提升系统的可维护性,一个好的代码框架显得尤为重要。本文将为大家介绍众所周知的三种代码框架,并从三种框架引申出COLA 架构以及作者基于 COLA 架构设计的 Go 语言项目脚手架实践方案。希望能给广大开发爱好者带来帮助和启发!
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1.为什么要有代码架构
2.好的代码架构是如何构建的
2.1 整洁架构
2.2 洋葱架构
2.3 六边形架构
2.4 COLA架构
3.推荐一种 Go 代码架构实践
4.总结
*本文提及的架构主要指项目组织的“代码架构”,注意与微服务架构等名词中的服务架构进行区分。
01、为什么要有代码架构
历史悠久的项目大都会有很多开发人员参与“贡献”,在没有好的指导规则约束的情况下,大抵会变成一团乱麻。剪不断,理还乱,也没有开发勇士愿意去剪去理。被迫接手的开发勇士如果想要增加一个小需求,可能需要花10倍的时间去理顺业务逻辑,再花 10 倍的时间去补充测试代码,实在是低效又痛苦。
这是一个普遍的痛点问题,有无数开发者尝试过去解决它。这么多年发展下来,业界自然也诞生了很多软件架构。大家耳熟能详的就有六边形架构(Hexagonal Architecture),洋葱架构(Onion Architecture),整洁架构(Clean Architecture)等。
这些架构在细节上有所差异,但是核心目标是一致的:致力于实现软件系统的关注点分离(separation of concerns)。
关注点分离之后的软件系统都具备如下特征:
- 不依赖特定 UI。 UI 可以任意替换,不会影响系统中其他组件。从 Web UI 变成桌面 UI,甚至变成控制台 UI 都无所谓,业务逻辑不会被影响。
- 不依赖特定框架。 以 JavaScript 生态举例,不管是使用 web 框架 koa、express,还是使用桌面应用框架 electron,还是控制台框架 commander,业务逻辑都不会被影响,被影响的只会是框架接入的那一层。
- 不依赖特定外部组件。 系统可以任意使用 MySQL、MongoDB或 Neo4j 作为数据库,任意使用 Redis、Memcached或 etcd 作为键值存储等。业务逻辑不会因为这些外部组件的替换而变化。
- 容易测试。 核心业务逻辑可以在不需要 UI、不需要数据库、不需要 Web 服务器等一切外界组件的情况下被测试。这种纯粹的代码逻辑意味着清晰容易的测试。
软件系统有了这些特征后,易于测试,更易于维护、更新,大大减轻了软件开发人员的心理负担。所以,好的代码架构值得推崇。
02、好的代码架构是如何构建的
前文所述的三个架构在理念上是近似的,从下文图 1 到图 3 三幅架构图中也能看出相似的圈层结构。图中可以看到,越往外层越具体,越往内层越抽象。这也意味着,越往外越有可能发生变化,包括但不限于框架升级、中间件变更、适配新终端等等。
2.1 整洁架构
图 1 The Clean Architecture, Robert C. Martin
图 1 整洁架构的同心圆结构中可以看见三条由外向内的黑色箭头,它表示依赖规则(The Dependency Rule)。依赖规则规定外层的代码可以依赖内层,但是内层的代码不可以依赖外层。也就是说内层逻辑不可以依赖任何外层定义的变量、函数、结构体、类、模块等等代码实体。假如最外层蓝色层“Frameworks & Drivers” DB 处使用了 go 语言的 gorm 三方库,并定义了 gorm 相关的数据库结构体及其 tag 等。那么内层的 Gateways、Use Cases、Entities 等处不可以引用任何外层中 gorm 相关的结构体或方法,甚至不应该感知到 gorm 的存在。
核心层的 Entities 定义表示核心业务规则的核心业务实体。这些实体既可以是带方法的类,也可以是带有一堆函数的结构体。但它们必须是高度抽象的,只可以随着核心业务规则而变化,不可以随着外层组件的变化而变化。以简单博客系统举例的话,此层可以定义 Blog、Comment 等核心业务实体。
type Blog struct {...}
type Comment struct {...}
- 核心层的外层是应用业务层
应用业务层的 Use Cases 应该包含软件系统的所有业务逻辑。该层控制所有流向和流出核心层的数据流,并使用核心层的实体及其业务规则来完成业务需求。此层的变更不会影响核心层、更外层的变更,例如开发框架、数据库、UI 等变化,也不会影响此层。接着博客系统的例子,此层可以定义 BlogManager 接口,并定义其中的 CreateBlog, LeaveComment 等业务逻辑方法。
type BlogManager interface {
CreateBlog(...) ...
LeaveComment(...) ...}
- 应用业务层的外层是接口适配层
接口适配层的 Controllers 将外层输入的数据格式转换成内层 Use Cases 和 Entities 方便使用的格式,然后 Presenters,Gateways 再将内层处理结果转换成外层方便使用的格式,然后再由更外层呈现到 Web、UI 或者写入到数据库。假如系统选择关系型数据库做为其持久化方案的话,那么所有关于 SQL 的处理都应该在此层完成,更内层不需要感知到任何数据库的存在。
同理,假如系统与外界服务通信,那么所有有关外界服务数据的转化都在此层完成,更内层也不需要感知到外界服务的存在。外层通过此层传递数据一般通过DTO(Data Transfer Object)或者DO(Data Object)完成。接上文博客系统例子,示例代码如下:
type BlogDTO struct { // Data Transfer Object
Content string `json:"..."`
}
// DTO 与 model.Blog 的转化在此层完成
func CreateBlog(b *model.Blog) {
dbClient.Create(&blog{...})
...}
- 接口适配层的外层是处在最外层的框架和驱动层
该层包含具体的框架和依赖工具的细节,例如系统使用的数据库、Web 框架、消息队列等等。此层主要帮助外部的框架、工具,和内层进行数据衔接。接博客系统例子,框架和驱动层如果使用 gorm 来操作数据库,则相关的示例代码如下:
import "gorm.io/driver/mysql"
import "gorm.io/gorm"
type blog struct { // Data Object
Content string `gorm:"..."` // 本层的数据库 ORM 如果替换,此处的 tag 也需要随之改变
}
type MySQLClient struct { DB *gorm.DB }
func New(...) { gorm.Open(...) ... }
func Create(...)...
至此,整洁架构图中的四层已介绍完成。但此图中的四层结构仅作示意,整洁架构并不要求软件系统必须按照此四层结构设计。只要软件系统能保证“由外向内”的依赖规则,系统的层数多少可自由决定。
整体结构与洋葱架构二者齐名且结构图相似,都是四层同心圆。
2.2 洋葱架构
图 2 Onion Architecture, Jeffrey Palermo
图 2 中洋葱架构最核心的 Domain Model 为组织中核心业务的状态及其行为模型,与整洁架构中的 Entities 高度一致。
其外层的 Domain Services 与整洁架构中的 Use Cases 职责相近。更外层的 Application Services 桥接 UI 和 Infrastructue 中的数据库、文件、外部服务等,与整洁架构中的 Interface Adaptors 功能相同。最边缘层的 User Interface 与整洁架构中的最外层 UI 部分一致,Infrastructure 则与整洁架构中的 DB, Devices, External Interfaces 作用一致,只有 Tests 部分稍有差异。
同前两者齐名的六边形架构,虽然外形不是同心圆,但是结构上还是有很多对应的地方。
2.3 六边形架构
图 3 Hexagon Architecture, Andrew Gordon
图 3 六边形架构中灰色箭头表示依赖注入(Dependency Injection),其与整洁架构中的依赖规则(The Dependency Rule)有异曲同工之妙,也限制了整个架构各组件的依赖方向必须是“由外向内”。图中的各种 Port 和 Adapter 是六边形架构的重中之重,故该架构别称 Ports and Adapters。
图 4 Hexagon Architecture Phase 1, Pablo Martinez
如图 4 所示,在六边形架构中,来自驱动边(Driving Side)的用户或外部系统输入指令通过左边的 Port & Adapter 到达应用系统,处理后,再通过右边的 Adapter & Port 输出到被驱动边(Driven Side)的数据库和文件等。
Port 是系统的一个与具体实现无关的入口,该入口定义了外界与系统通信的接口(interface)。Port 不关心接口的具体实现,就像 USB 端口允许多种设备通过其与电脑通信,但它不关心设备与电脑之间的照片、视频等等具体数据是如何编解码传输的。
图 5 Hexagon Architecture Phase 2, Pablo Martinez
如图 5 所示,Adapter 负责 Port 定义的接口的技术实现,并通过 Port 发起与应用系统的交互。例如,图左 Driving Side 的 Adapter 可以是一个 REST 控制器,客户端通过它与应用系统通信。图右 Driven Side 的 Adapter 可以是一个数据库驱动,应用系统的数据通过它写入数据库。此图中可以看到,虽然六边形架构看上去与整洁架构不那么相似,但其应用系统核心层的 Domain 、边缘层的User Interface 和 Infrastructure 与整洁架构中的 Entities 和 Frameworks & Drivers 完全是一一对应的。
再次回到图 3 的六边形架构整体图:
以 Java 生态为例,Driving Side 的 HTTP Server In Port 可以承接来自 Jetty 或 Servlet 等 Adapter 的请求,其中 Jetty 的请求可以是来自其他服务的调用。既处在 Driving Side 又处在 Driven Sides 中的 Messaging In/Out Port 可以承接来自 RabbitMQ 的事件请求,也可以将 Application Adapters 中生成的数据写入到 RabbitMQ。Driven Side 的 Store Out Port 可以将 Application Adapters 产生的数据写入到 MongoDB;HTTP Client Out Port 则可以将 Application Adapters 产生的数据通过 JettyHTTP 发送到外部服务。
其实,不仅国外有优秀的代码架构,国内也有。
2.4 COLA架构
国内开发者在学习了六边形架构、洋葱架构和整洁架构之后,提出了 COLA(Clean Object-oriented and Layered Architecture)架构,其名称含义为「整洁的基于面向对象和分层的架构」。它的核心理念与国外三种架构相同,都是提倡以业务为核心,解耦外部依赖,分离业务复杂度和技术复杂度[4]。整体架构形式如图 6 所示。
图 6 COLA 架构, 张建飞
虽然 COLA 架构不再是同心圆或者六边形的形式,但是还是能明显看到前文三种架构的影子。Domain 层中 model 对应整洁架构的 Entities、六边形架构和洋葱架构中的 Domain Model。Domain 层中 gateway 和 ability 对应整洁架构的 Use Cases、六边形架构中的 Application Logic以及洋葱架构中的 Domain Services。App 层则对应整洁架构 Interface Adapters 层中的 Controllers、Gateways和 Presenters。最上方的 Adapter 层和最下方的 Infrastructure 层合起来与整洁架构的边缘层 Frameworks & Drivers 相对应。
Adapter 层上方的 Driving adater 与 Infrastructure 层下方的 Driven adapter 更是与六边形架构中的 Driving Side 和 Driven Side 高度相似。
COLA 架构在 Java 生态中落地已久,也为开发者们提供了 Java 语言的 archetype,可方便地用于 Java 项目脚手架代码的生成。笔者受其启发,推出了一种符合 COLA 架构规则的 Go 语言项目脚手架实践方案。
03、推荐一种 Go 代码架构实践
项目目录结构如下:
├── adapter // Adapter层,适配各种框架及协议的接入,比如:Gin,tRPC,Echo,Fiber 等
├── application // App层,处理Adapter层适配过后与框架、协议等无关的业务逻辑
│ ├── consumer //(可选)处理外部消息,比如来自消息队列的事件消费
│ ├── dto // App层的数据传输对象,外层到达App层的数据,从App层出发到外层的数据都通过DTO传播
│ ├── executor // 处理请求,包括command和query
│ └── scheduler //(可选)处理定时任务,比如Cron格式的定时Job
├── domain // Domain层,最核心最纯粹的业务实体及其规则的抽象定义
│ ├── gateway // 领域网关,model的核心逻辑以Interface形式在此定义,交由Infra层去实现
│ └── model // 领域模型实体
├── infrastructure // Infra层,各种外部依赖,组件的衔接,以及domain/gateway的具体实现
│ ├── cache //(可选)内层所需缓存的实现,可以是Redis,Memcached等
│ ├── client //(可选)各种中间件client的初始化
│ ├── config // 配置实现
│ ├── database //(可选)内层所需持久化的实现,可以是MySQL,MongoDB,Neo4j等
│ ├── distlock //(可选)内层所需分布式锁的实现,可以基于Redis,ZooKeeper,etcd等
│ ├── log // 日志实现,在此接入第三方日志库,避免对内层的污染
│ ├── mq //(可选)内层所需消息队列的实现,可以是Kafka,RabbitMQ,Pulsar等
│ ├── node //(可选)服务节点一致性协调控制实现,可以基于ZooKeeper,etcd等
│ └── rpc //(可选)广义上第三方服务的访问实现,可以通过HTTP,gRPC,tRPC等
└── pkg // 各层可共享的公共组件代
由此目录结构可以看出通过 Adapter 层屏蔽外界框架、协议的差异,Infrastructure 层囊括各种中间件和外部依赖的具体实现,App 层负责组织输入、输出, Domain 层可以完全聚焦在最纯粹也最不容易变化的核心业务规则上。
按照前文 infrastructure 中目录结构,各子目录中文件样例参考如下:
├── infrastructure
│ ├── cache
│ │ └── redis.go // Redis 实现的缓存
│ ├── client
│ │ ├── kafka.go // 构建 Kafka client
│ │ ├── mysql.go // 构建 MySQL client
│ │ ├── redis.go // 构建 Redis client(cache和distlock中都会用到 Redis,统一在此构建)
│ │ └── zookeeper.go // 构建 ZooKeeper client
│ ├── config
│ │ └── config.go // 配置定义及其解析
│ ├── database
│ │ ├── dataobject.go // 数据库操作依赖的数据对象
│ │ └── mysql.go // MySQL 实现的数据持久化
│ ├── distlock
│ │ ├── distributed_lock.go // 分布式锁接口,在此是因为domain/gateway中没有直接需要此接口
│ │ └── redis.go // Redis 实现的分布式锁
│ ├── log
│ │ └── log.go // 日志封装
│ ├── mq
│ │ ├── dataobject.go // 消息队列操作依赖的数据对象
│ │ └── kafka.go // Kafka 实现的消息队列
│ ├── node
│ │ └── zookeeper_client.go // ZooKeeper 实现的一致性协调节点客户端
│ └── rpc
│ ├── dataapi.go // 第三方服务访问功能封装
│ └── dataobject.go // 第三方服务访问操作依赖的数据对象
再接前文提到的博客系统例子,假设用 Gin 框架搭建博客系统 API 服务的话,架构各层相关目录内容大致如下:
// Adapter 层 router.go,路由入口
import (
"mybusiness.com/blog-api/application/executor" // 向内依赖 App 层
"github.com/gin-gonic/gin"
)
func NewRouter(...) (*gin.Engine, error) {
r := gin.Default()
r.GET("/blog/:blog_id", getBlog)
...
}
func getBlog(...) ... {
// b's type: *executor.BlogOperator
result := b.GetBlog(blogID)
// c's type: *gin.Context
c.JSON(..., result)}
如代码所体现,Gin 框架的内容会被全部限制在 Adapter 层,其他层不会感知到该框架的存在。
// App 层 executor/blog_operator.go
import "mybusiness.com/blog-api/domain/gateway" // 向内依赖 Domain 层
type BlogOperator struct {
blogManager gateway.BlogManager // 字段 type 是接口类型,通过 Infra 层具体实现进行依赖注入
}
func (b *BlogOperator) GetBlog(...) ... {
blog, err := b.blogManager.Load(ctx, blogID)
...
return dto.BlogFromModel(...) // 通过 DTO 传递数据到外层}
App 层会依赖 Domain 层定义的领域网关,而领域网关接口会由 Infra 层的具体实现注入。外层调用 App 层方法,通过 DTO 传递数据,App 层组织好输入交给 Domain 层处理,再将得到的结果通过 DTO 传递到外层。
// Domain 层 gateway/blog_manager.go
import "mybusiness.com/blog-api/domain/model" // 依赖同层的 model
type BlogManager interface { //定义核心业务逻辑的接口方法
Load(...) ...
Save(...) ...
...
}
Domain 层是核心层,不会依赖任何外层组件,只能层内依赖。这也保障了 Domain 层的纯粹,保障了整个软件系统的可维护性。
// Infrastructure 层 database/mysql.go
import (
"mybusiness.com/blog-api/domain/model" // 依赖内层的 model
"mybusiness.com/blog-api/infrastructure/client" // 依赖同层的 client
)
type MySQLPersistence struct {
client client.SQLClient // client 中已构建好了所需客户端,此处不用引入 MySQL, gorm 相关依赖
}
func (p ...) Load(...) ... { // Domain 层 gateway 中接口方法的实现
record := p.client.FindOne(...)
return record.ToModel() // 将 DO(数据对象)转成 Domain 层 model}
Infrastructure 层中接口方法的实现都需要将结果的数据对象转化成 Domain 层 model 返回,因为领域网关 gateway 中定义的接口方法的入参、出参只能包含同层的 model,不可以有外层的数据类型。
前文提及的完整调用流程如图 7 所示。
图 7 Blog 读取过程时序示意图
如图,外部请求首先抵达 Adapter 层。如果是读请求,则携带简单参数来调用 App 层;如果是写请求,则携带 DTO 调用 App 层。App 层将收到的DTO转化成对应的 Model 调用 Domain 层 gateway 相关业务逻辑接口方法。由于系统初始化阶段已经完成依赖注入,接口对应的来自 Infra 层的具体实现会处理完成并返回 Model 到 Domain 层,再由 Domain 层返回到 App 层,最终经由 Adapter 层将响应内容呈现给外部。
至此可知,参照 COLA 设计的系统分层架构可以一层一层地将业务请求剥离干净,分别处理后再一层一层地组装好返回到请求方。各层之间互不干扰,职责分明,有效地降低了系统组件之间的耦合,提升了系统的可维护性。
04、总结
无论哪种架构都不会是项目开发的银弹,也不会有百试百灵的开发方法论。毕竟引入一种架构是有一定复杂度和较高维护成本的,所以开发者需要根据自身项目类型判断是否需要引入架构:
不建议引入架构的项目类型:
-
软件生命周期大概率会小于三个月的
-
项目维护人员在现在以及可见的将来只有自己的
可以考虑引入架构的项目类型:
-
软件生命周期大概率会大于三个月的
-
项目维护人员多于1人的
强烈建议引入架构的项目类型:
-
软件生命周期大概率会大于三年的
-
项目维护人员多于5人的
参考文献:
[1] Robert C. Martin, The Clean Architecture, https://blog.cleancoder.com/uncle-bob/2012/08/13/the-clean-architecture.html (2012)
[2] Andrew Gordon, Clean Architecture, https://www.andrewgordon.me/posts/Clean-Architecture/ (2021)
[3] Pablo Martinez, Hexagonal Architecture, there are always two sides to every story, https://medium.com/ssense-tech/hexagonal-architecture-there-are-always-two-sides-to-every-story-bc0780ed7d9c (2021)
[4] 张建飞, COLA 4.0:应用架构的最佳实践, https://blog.csdn.net/significantfrank/article/details/110934799 (2022)
[5] Jeffrey Palermo, The Onion Architecture, https://jeffreypalermo.com/2008/07/the-onion-architecture-part-1/ (2008)
以上是本次分享全部内容,欢迎大家在评论区分享交流。如果觉得内容有用,欢迎转发~
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原创作者|donghui
技术责编|donghui
“如何更好的降低系统组件之间的耦合、提升系统的可维护性”是让开发者们亘古不变的头疼问题,除了设计好的代码架构,容器化技术等也是重要的解耦技术。大家还能想到哪些可以降低系统耦合度,提高系统可维护性的方法呢?
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