在需求分析及设计中，我们讲了积分系统的需求分析和系统设计。本文，我们来讲它的代码实现。

讲解的重点，并不是教你如何来实现积分系统的每个功能、每个接口，更不是教你如何编写 SQL 语句来增删改查数据，而是给你展示一些更普适的开发思想。比如，为什么要分 MVC 三层来开发？为什么要针对每层定义不同的数据对象？

业务开发包括哪些工作？

• 实际上，我们平时做业务系统的设计与开发，无外乎有这样三方面的工作要做：接口设计、数据库设计和业务模型设计（也就是业务逻辑）。
• 数据库和接口的设计非常重要，一旦设计好并投入使用之后，这两部分都不能轻易改动。改动数据库表结构，需要涉及数据的迁移和适配；改动接口，需要推动接口的使用者作相应的代码修改。这两种情况，即便是微小的改动，执行起来都会非常麻烦。因此，我们在设计接口和数据库的时候，一定要多花点心思和时间，切不可过于随意。相反，业务逻辑代码侧重内部实现，不涉及被外部依赖的接口，也不包含持久化的数据，所以对改动的容忍性更大。

1. 针对积分系统，我们先来看，如何设计数据库。

• 数据库的设计比较简单。实际上，我们只需要一张记录积分流水明细的表就可以了。表中记录积分的赚取和消费流水。用户积分的各种统计数据，比如总积分、总可用积分等，都可以通过这张表来计算得到。

积分明细表设计示意图

2. 接下来，我们再来看，如何设计积分系统的接口。

• 接口设计要符合单一职责原则，粒度越小通用性就越好。但是，接口粒度太小也会带来一些问题。比如，一个功能的实现要调用多个小接口，一方面如果接口调用走网络（特别是公网），多次远程接口调用会影响性能；另一方面，本该在一个接口中完成的原子操作，现在分拆成多个小接口来完成，就可能会涉及分布式事务的数据一致性问题（一个接口执行成功了，但另一个接口执行失败了）。所以，为了兼顾易用性和性能，我们可以借鉴 facade（外观）设计模式，在职责单一的细粒度接口之上，再封装一层粗粒度的接口给外部使用。

接口设计示意图

3. 最后，我们来看业务模型的设计。

• 前面我们讲到，从代码实现角度来说，大部分业务系统的开发都可以分为 Controller、Service、Repository 三层。Controller 层负责接口暴露，Repository 层负责数据读写，Service 层负责核心业务逻辑，也就是这里说的业务模型。
• 除此之外，前面我们还提到两种开发模式，基于贫血模型的传统开发模式和基于充血模型的 DDD 开发模式。前者是一种面向过程的编程风格，后者是一种面向对象的编程风格。不管是 DDD 还是 OOP，高级开发模式的存在一般都是为了应对复杂系统，应对系统的复杂性。对于我们要开发的积分系统来说，因为业务相对比较简单，所以，选择简单的基于贫血模型的传统开发模式就足够了。
• 从开发的角度来说，我们可以把积分系统作为一个独立的项目，来独立开发，也可以跟其他业务代码（比如营销系统）放到同一个项目中进行开发。从运维的角度来说，我们可以将它跟其他业务一块部署，也可以作为一个微服务独立部署。具体选择哪种开发和部署方式，我们可以参考公司当前的技术架构来决定。
• 实际上，积分系统业务比较简单，代码量也不多，我更倾向于将它跟营销系统放到一个项目中开发部署。只要我们做好代码的模块化和解耦，让积分相关的业务代码跟其他业务代码之间边界清晰，没有太多耦合，后期如果需要将它拆分成独立的项目来开发部署，那也并不困难。

为什么要分 MVC 三层开发？

• 大部分业务系统的开发都可以分为三层：Contoller 层、Service 层、Repository 层。对于这种分层方式，相信大部分人都很认同，甚至成为了一种开发习惯，但你有没有想过，为什么我们要分层开发？很多业务都比较简单，一层代码搞定所有的数据读取、业务逻辑、接口暴露不好吗？

1. 分层能起到代码复用的作用

• 同一个 Repository 可能会被多个 Service 来调用，同一个 Service 可能会被多个 Controller 调用。比如，UserService 中的 getUserById() 接口封装了通过 ID 获取用户信息的逻辑，这部分逻辑可能会被 UserController 和 AdminController 等多个 Controller 使用。如果没有 Service 层，每个 Controller 都要重复实现这部分逻辑，显然会违反 DRY 原则。

2. 分层能起到隔离变化的作用

• 分层体现了一种抽象和封装的设计思想。比如，Repository 层封装了对数据库访问的操作，提供了抽象的数据访问接口。基于接口而非实现编程的设计思想，Service 层使用 Repository 层提供的接口，并不关心其底层依赖的是哪种具体的数据库。当我们需要替换数据库的时候，比如从 MySQL 到 Oracle，从 Oracle 到 Redis，只需要改动 Repository 层的代码，Service 层的代码完全不需要修改。
• 除此之外，Controller、Service、Repository 三层代码的稳定程度不同、引起变化的原因不同，所以分成三层来组织代码，能有效地隔离变化。比如，Repository 层基于数据库表，而数据库表改动的可能性很小，所以 Repository 层的代码最稳定，而 Controller 层提供适配给外部使用的接口，代码经常会变动。分层之后，Controller 层中代码的频繁改动并不会影响到稳定的 Repository 层。

3. 分层能起到隔离关注点的作用

• Repository 层只关注数据的读写。Service 层只关注业务逻辑，不关注数据的来源。Controller 层只关注与外界打交道，数据校验、封装、格式转换，并不关心业务逻辑。三层之间的关注点不同，分层之后，职责分明，更加符合单一职责原则，代码的内聚性更好。

4. 分层能提高代码的可测试性

• 后面讲单元测试的时候，我们会讲到，单元测试不依赖不可控的外部组件，比如数据库。分层之后，Repsitory 层的代码通过依赖注入的方式供 Service 层使用，当要测试包含核心业务逻辑的 Service 层代码的时候，我们可以用 mock 的数据源替代真实的数据库，注入到 Service 层代码中。代码的可测试性和单元测试我们后面会讲到，这里你稍微了解即可。

5. 分层能应对系统的复杂性

• 所有的代码都放到一个类中，那这个类的代码就会因为需求的迭代而无限膨胀。我们知道，当一个类或一个函数的代码过多之后，可读性、可维护性就会变差。那我们就要想办法拆分。拆分有垂直和水平两个方向。水平方向基于业务来做拆分，就是模块化；垂直方向基于流程来做拆分，就是这里说的分层。
• 还是那句话，不管是分层、模块化，还是 OOP、DDD，以及各种设计模式、原则和思想，都是为了应对复杂系统，应对系统的复杂性。对于简单系统来说，其实是发挥不了作用的，就是俗话说的“杀鸡焉用牛刀”。

BO、VO、Entity 存在的意义是什么？

• 针对 Controller、Service、Repository 三层，每层都会定义相应的数据对象，它们分别是 VO（View Object）、BO（Business Object）、Entity，例如 UserVo、UserBo、UserEntity。在实际的开发中，VO、BO、Entity 可能存在大量的重复字段，甚至三者包含的字段完全一样。在开发的过程中，我们经常需要重复定义三个几乎一样的类，显然是一种重复劳动。
• 相对于每层定义各自的数据对象来说，是不是定义一个公共的数据对象更好些呢？
  • 推荐每层都定义各自的数据对象这种设计思路
  • VO、BO、Entity 并非完全一样。比如，我们可以在 UserEntity、UserBo 中定义 Password 字段，但显然不能在 UserVo 中定义 Password 字段，否则就会将用户的密码暴露出去。
  • VO、BO、Entity 三个类虽然代码重复，但功能语义不重复，从职责上讲是不一样的。所以，也并不能算违背 DRY 原则。在前面讲到 DRY 原则的时候，针对这种情况，如果合并为同一个类，那也会存在后期因为需求的变化而需要再拆分的问题。
  • 为了尽量减少每层之间的耦合，把职责边界划分明确，每层都会维护自己的数据对象，层与层之间通过接口交互。数据从下一层传递到上一层的时候，将下一层的数据对象转化成上一层的数据对象，再继续处理。虽然这样的设计稍微有些繁琐，每层都需要定义各自的数据对象，需要做数据对象之间的转化，但是分层清晰。对于非常大的项目来说，结构清晰是第一位的！
• 既然 VO、BO、Entity 不能合并，那如何解决代码重复的问题呢？
  • 从设计的角度来说，VO、BO、Entity 的设计思路并不违反 DRY 原则，为了分层清晰、减少耦合，多维护几个类的成本也并不是不能接受的。
  • 继承可以解决代码重复问题。我们可以将公共的字段定义在父类中，让 VO、BO、Entity 都继承这个父类，各自只定义特有的字段。因为这里的继承层次很浅，也不复杂，所以使用继承并不会影响代码的可读性和可维护性。后期如果因为业务的需要，有些字段需要从父类移动到子类，或者从子类提取到父类，代码改起来也并不复杂。
  • 前面在讲“多用组合，少用继承”设计思想的时候，我们提到，组合也可以解决代码重复的问题，所以，这里我们还可以将公共的字段抽取到公共的类中，VO、BO、Entity 通过组合关系来复用这个类的代码。
• 代码重复问题解决了，那不同分层之间的数据对象该如何互相转化呢？
  • 当下一层的数据通过接口调用传递到上一层之后，我们需要将它转化成上一层对应的数据对象类型。比如，Service 层从 Repository 层获取的 Entity 之后，将其转化成 BO，再继续业务逻辑的处理。所以，整个开发的过程会涉及“Entity 到 BO”和“BO 到 VO”这两种转化。
  • 最简单的转化方式是手动复制。自己写代码在两个对象之间，一个字段一个字段的赋值。但这样的做法显然是没有技术含量的低级劳动。Java 中提供了多种数据对象转化工具，比如 BeanUtils、Dozer 等，可以大大简化繁琐的对象转化工作。如果你是用其他编程语言来做开发，也可以借鉴 Java 这些工具类的设计思路，自己在项目中实现对象转化工具类。
• VO、BO、Entity 都是基于贫血模型的，而且为了兼容框架或开发库（比如 MyBatis、Dozer、BeanUtils），我们还需要定义每个字段的 set 方法。这些都违背 OOP 的封装特性，会导致数据被随意修改。那到底该怎么办好呢？
  • Entity 和 VO 的生命周期是有限的，都仅限在本层范围内。而对应的 Repository 层和 Controller 层也都不包含太多业务逻辑，所以也不会有太多代码随意修改数据，即便设计成贫血、定义每个字段的 set 方法，相对来说也是安全的。
  • 不过，Service 层包含比较多的业务逻辑代码，所以 BO 就存在被任意修改的风险了。但是，设计的问题本身就没有最优解，只有权衡。为了使用方便，我们只能做一些妥协，放弃 BO 的封装特性，由程序员自己来负责这些数据对象的不被错误使用。

小结

1. 为什么要分 MVC 三层开发？分层能起到代码复用的作用
   • 分层能起到隔离变化的作用
   • 分层能起到隔离关注点的作用
   • 分层能提高代码的可测试性
   • 分层能应对系统的复杂性
2. BO、VO、Entity 存在的意义是什么？
   • 从设计的角度来说，VO、BO、Entity 的设计思路并不违反 DRY 原则，为了分层清晰、减少耦合，多维护几个类的成本也并不是不能接受的。但是，如果你真的有代码洁癖，对于代码重复的问题，我们可以通过继承或者组合来解决。
   • 如何进行数据对象之间的转化？最简单的方式就是手动复制。当然，你也可以使用 Java 中提供了数据对象转化工具，比如 BeanUtils、Dozer 等，可以大大简化繁琐的对象转化工作。
   • 尽管 VO、BO、Entity 的设计违背 OOP 的封装特性，有被随意修改的风险。但 Entity 和 VO 的生命周期是有限的，都仅限在本层范围内，相对来说是安全的。Service 层包含比较多的业务逻辑代码，所以 BO 就存在被任意修改的风险了。为了使用方便，我们只能做一些妥协，放弃 BO 的封装特性，由程序员自己来负责这些数据对象的不被错误使用。
3. 总结用到的设计原则和思想
   • 从表面上看，做业务开发可能并不是特别有技术挑战，但是实际上，如果你要做到知其然知其所以然，做到透彻理解、真的懂，并不是件容易的事情。深挖一下，你会发现这其中还是蕴含了很多设计原则、思想和模式的。