设计模式在业务系统中的应用

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2021-07-31 19:32

本文的重点在于说明工作中所使用的设计模式,为了能够更好的理解设计模式,首先简单介绍一下业务场景。使用设计模式,可以简化代码、提高扩展性、可维护性和复用性。有哪些设计模式,这里就不再介绍了,网上很多,本文只介绍所用到设计模式。


一  线路检查工具


1  意义


为什么需要线路检查工具呢,有以下几个方面的原因:


  • 每逢大促都需要进行各网络和各行业的线路调整,调整完成之后,是否得到期望状态,需要检查确认。

  • 上下游应用之间数据的一致性检查,如果存在不一致,可能会在订单履行时造成卡单。

  • 有些问题发生后,业务同学需要全面检查一遍线路数据,判断是否符合预期。

  • 各领域之间的数据变更缺乏联动性,导致资源和线路出现不一致。

为什么要把线路检查工具产品化呢,考虑如下:

  • 以前每次大促,都是技术同学现场编写代码捞数据给到业务同学,而且因为人员流动性较大,代码可复用性较低,导致重复劳动。产品化后,可以方便地传承下去,避免不必要的重复劳动。

  • 每次因为时间紧急,现场写的代码都比较简单,经常是直接将数据打印到标准输出,然后复制出来,人工拆分转成Excel格式;这样的过程要进行多次,占用太多技术同学的时间。产品化后,解放了技术同学,业务同学可以自己在页面操作。

  • 很多数据检查,是每次大促都会进行的,业务同学与技术同学之间来回沟通的成本较高。产品化后,可以避免这些耗时耗力的沟通,大家可以把更多的时间放在其他的大促保障工作上。

2  检查项

根据2020年D11进行的数据检查,本次共实现8项,下面列举了4项,如下:

  • 时效对齐检查:确保履行分单正常。

  • 弱控线路与表达网络一致性:确保履行和路由不会因为线路缺失而卡单。

  • 资源映射和编码映射一致:前者是表达线路时所用,后者是订单履约时所用,确保表达和履约能够一致。

  • 检查线路数量:统计现存线路的情况。

好了,了解了背景知识,下面开始介绍所用到的设计模式,以及为什么要用、怎么用。

二  设计模式

1  模板方法模式+泛型

上述8项数据检查工具,大致的处理流程是类似的,如下:


针对不同的检查工具,只有“线路数据检查”这一步是不一样的逻辑,其他步骤都是相同的,如果每个检查工具都实现这么一套逻辑,必定造成大量的重复代码,维护性较差。

模板方法模式能够很好地解决这个问题。模板方法设计模式包含模板方法和基本方法,模板方法包含了主要流程;基本方法是流程中共用的逻辑,如创建检查任务,结果输出等等。

下图是所实现的模板方法模式的类继承关系:


分析如下:

1)DataCheckProductService接口为对外提供的服务,dataCheck方法为统一的数据检查接口。

2)AbstractDataCheckProductService是一个抽象类,设定模板,即在dataCheck方法中设定好流程,包括如下:

  • commonParamCheck方法:进行参数合法性检查,不合法的情况下,直接返回。

  • createFileName方法:创建文件名称。

  • createTaskRecord方法:创建检查任务。

  • runDataCheck方法:进行数据检查,这是一个抽象方法,所有检查工具都要实现此方法,以实现自己的逻辑。

  • uploadToOSS方法:将检查结果上传到OSS,便于下载。

  • updateRouteTask方法:结束时更新任务为完成。

dataCheck方法为模板方法,runDataCheck方法由各个子类去实现,其他方法是基本方法。还有一些其他方法,是各个检查工具都需要使用的,所以就放在了父类中。

3)CheckSupplierAndCodeMappingService类、CheckLandingCoverAreaService类和CheckAncPathNoServiceService类为具体的检查工具子类,必须实现runDataCheck方法。

因为不同检查项检的查结果的格式是不一样的,所以使用了泛型,使得可以兼容不同的检查结果。

简化的代码如下:

/** * 数据检查工具产品化对外服务接口 * @author xxx * @since xxx * */public interface DataCheckProductService {/**     * 数据检查     * @param requestDTO 请求参数     * */  <T> BaseResult<Long> dataCheck(DataCheckRequestDTO requestDTO);}
/** * 数据检查工具产品化服务 * * @author xxx * @since xxx * */public abstract class AbstractDataCheckProductService implements DataCheckProductService {/** * 数据检查 * @param requestDTO 请求参数 * @return * */@Overridepublic <T> BaseResult<Long> dataCheck(DataCheckRequestDTO requestDTO){try{//1. 参数合法性检查 Pair<Boolean,String> paramCheckResult = commonParamCheck(requestDTO);if(!paramCheckResult.getLeft()){return BaseResult.ofFail(paramCheckResult.getRight()); }
//2. 创建导出任务 String fileName = createFileName(requestDTO); RouteTaskRecordDO taskRecordDO = createTaskRecord(fileName, requestDTO.getUserName());
//3. 进行数据检查 List<T> resultList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); runDataCheck(resultList, requestDTO);
//4. 写入文件 String ossUrl = uploadToOSS(fileName,resultList);//5. 更新任务为完成状态 updateRouteTask(taskRecordDO.getId(),DDportTaskStatus.FINISHED.intValue(), resultList.size()-1,"",ossUrl);
return BaseResult.ofSuccess(taskRecordDO.getId()); }catch (Exception e){ LogPrinter.errorLog("dataCheck-error, beanName="+getBeanName(),e);return BaseResult.ofFail(e.getMessage()); } }
/** * 进行数据检查 * @param resultList 存放检查结果 * @param requestDTO 请求参数 * @return * */public abstract <T> void runDataCheck(List<T> resultList, DataCheckRequestDTO requestDTO);}
/** * 检查资源映射和编码映射一致 * @author xxx * @since xxx * */public class CheckSupplierAndCodeMappingService extends AbstractDataCheckProductService{@Overridepublic <T> void runDataCheck(List<T> resultList, DataCheckRequestDTO requestDTO){//自己的检查逻辑 }}
/** * 检查区域内落地配必须三级全覆盖 * @author xxx * @since xxx * */public class CheckLandingCoverAreaService extends AbstractDataCheckProductService{@Overridepublic <T> void runDataCheck(List<T> resultList, DataCheckRequestDTO requestDTO){//自己的检查逻辑 }}
/** * 检查资源映射和编码映射一致 * @author xxx * @since xxx * */public class CheckAncPathNoServiceService extends AbstractDataCheckProductService{@Overridepublic <T> void runDataCheck(List<T> resultList, DataCheckRequestDTO requestDTO){//自己的检查逻辑 }}
使用模板方法模式的好处是:

  • 简化了代码,每个工具只需要关心自己的核心检查逻辑,不需要关注前置和后置操作。

  • 提高了扩展性,可以方便地增加新的检查工具。

  • 统一的异常捕获和处理逻辑,子类有异常,尽管往外抛出。

2  策略模式

之所以会用到策略模式,是因为一些检查工具写完之后,发现跑出来的结果数据太多,有几万、几十万等等,一方面,检查比较耗时,结果文件会很大,下载耗时;另一方面,这么多数据给到业务同学,他们也很难处理和分析,也许他们只是想看一下总体情况,并不想看具体的到哪个地方的线路。为此,在原先方案设计的基础上,增加了“统计信息”的选项,让用户可以自行选择“详细信息”还是“统计信息”,对应到页面上就是一个单选框,如下:


现在增加了一种检查方式,今后是否还会有其他的检查方式?完全有可能的。所以得考虑到扩展性,便于后面同学增加新的检查方式。

此外,还有一种场景也可以使用策略模式,那就是业务系统中有很多业务网络,不同网络之间有一些差异;本次所实现的检查工具,有几个涉及到多个网络,今后可能会涉及到所有网络。

综合以上两种场景,最合适的就是策略模式了。“详细信息”和“统计信息”各采用一种策略,不同网络使用不同的策略,既便于代码理解,又便于后续扩展。

 “详细信息”和“统计信息”两种检查结果的策略类图如下:


解析:

  • CompareModeStrategy对外提供统一的结果处理接口doHandle,策略子类必须实现此接口。

  • SupplierAndCodeMappingStatisticsStrategy和SupplierAndCodeMappingDetailStrategy是检查配送资源和编码映射一致性的两种结果信息方式,前者为统计方式,后者为详细方式。

  • LandingCoverAreaStatisticsStrategy和LandingCoverAreaDetailStrategy是检查落地配覆盖范围的两种结果信息方式,前者为统计方式,后者为详细方式。

  • 那AbstractCompareModeStrategy是干什么用的?它是一个抽象类,负责承接所有策略子类共用的一些方法。

简化的代码如下:

/** * 检查结果策略对外接口 * @author xxx * @since xxx * */public interface CompareModeStrategy {/**     * 具体操作     *     * @param list     * @param requestDTO     * @return 结果集     * */    <T> List<T> doHandle(List<CompareBO> list, DataCheckRequestDTO requestDTO);}
/** * 策略公共父类 * * @author xxx * @since xxx * @apiNote 主要是将子类共用方法和成员抽离出来 * */public abstract class AbstractCompareModeStrategy implements CompareModeStrategy {//子类的共用方法,可以放在此类中}
/** * 检查落地配覆盖范围 详细信息 策略类 * @author xxx * @since xxx * */public class LandingCoverAreaDetailStrategy extends AbstractCompareModeStrategy{ @Overridepublic <T> List<T> doHandle(List<CompareBO> list, DataCheckRequestDTO requestDTO){List<T> resultList = new ArrayList<>();//检查结果处理逻辑return resultList; }}
/** * 检查落地配覆盖范围 统计信息 策略类 * @author xxx * @since xxx * */public class LandingCoverAreaStatisticsStrategy extends AbstractCompareModeStrategy{ @Overridepublic <T> List<T> doHandle(List<CompareBO> list, DataCheckRequestDTO requestDTO){List<T> resultList = new ArrayList<>();//检查结果处理逻辑return resultList; }}
/** * 检查配送资源和编码映射一致 详细信息 策略类 * @author xxx * @since xxx * */public class SupplierAndCodeMappingDetailStrategy extends AbstractCompareModeStrategy{ @Overridepublic <T> List<T> doHandle(List<CompareBO> list, DataCheckRequestDTO requestDTO){List<T> resultList = new ArrayList<>();//检查结果处理逻辑return resultList; }}
/** * 检查配送资源和编码映射一致 统计信息 策略类 * @author xxx * @since xxx * */public class SupplierAndCodeMappingStatisticsStrategy extends AbstractCompareModeStrategy{ @Overridepublic <T> List<T> doHandle(List<CompareBO> list, DataCheckRequestDTO requestDTO){List<T> resultList = new ArrayList<>();//检查结果处理逻辑return resultList; }}
同样,不同网络的处理策略类图如下:


代码与上面类似,就不展示了。

使用策略模式的好处是:

  • 提高代码扩展性,后续增加别的结果格式或别的网络处理逻辑,可以在不修改其他策略的情况下直接新增。

  • 提高代码可读性,取代了if...else,条理清晰。

  • 不同系列采用不同的策略,策略与策略之间可以嵌套使用,形成策略的叠加效用。

3  工厂模式

工厂模式解决的是bean的生产问题,简单工厂模式根据入参生产不同的bean,普通工厂模式针对每个bean都构建一个工厂,此两者各有优劣,看需要。本方案采用的是简单工厂模式。

之所以使用工厂模式,是因为有太多的bean需要构造,如果在业务逻辑中构造各种bean,则会显得凌乱和分散,所以需要一个统一生成bean的地方,更好地管理和扩展。

本方案中主要有三类bean需要工厂来生成:

  • 模板方法模式中所用到的子类。

  • 检查结果格式策略中所用到的子类。

  • 不同网络处理策略中所用到的子类。

所以,使用三个工厂分别构造这三种类型的bean。另外,因为每个bean主要的功能都在方法中,不涉及类变量的使用,所以可以利用spring容器生成的bean,而不是我们自己new出来,这样就使得bean可以重复使用。因此,这里的工厂只是bean的决策(根据参数决定使用哪个bean),不用自己new了。

三个工厂分别如下:

  • DataCheckProductFatory:由getDataCheckProductService方法根据输入参数决策使用哪个数据检查工具。

  • CompareModeStrategyFactory:用于决策使用哪种格式输出,因为将输出策略分为了2类(详细信息和统计信息),所以需要传入两个参数才能决定使用哪种策略。

  • DataCheckNetworkStrategyFactory:用于决策使用哪种网络处理策略,因为将策略分为了2类(4PL网络和其他网络),所以需要传入两个参数才能决定使用哪种策略。


这三个工厂的代码类似,这里就以CompareModeStrategyFactory为例,简化的代码如下:

/** * 比对结果集方式 * @author xxx * @since xxx * */@Servicepublic class CompareModeStrategyFactory {
/************************ 详细结果的bean **************************/@Resourceprivate LandingCoverAreaDetailStrategy landingCoverAreaDetailStrategy;@Resource private SupplierAndCodeMappingDetailStrategy supplierAndCodeMappingDetailStrategy;
/************************ 统计结果的bean **************************/@Resourceprivate LandingCoverAreaStatisticsStrategy landingCoverAreaStatisticsStrategy;@Resource private SupplierAndCodeMappingStatisticsStrategy supplierAndCodeMappingStatisticsStrategy;
/** * 获取比对结果的策略 * */public CompareModeStrategy getCompareModeStrategy(DataCheckProductEnum productEnum, DataCompareModeEnum modeEnum){ CompareModeStrategy compareModeStrategy = null;switch (modeEnum){case DETAIL_INFO: compareModeStrategy = getDetailCompareModeStrategy(productEnum);break;case STATISTICS_INFO : compareModeStrategy = getStatisticsCompareModeStrategy(productEnum);break;default:; }return compareModeStrategy; }/** * 获取 信息信息 策略对象 * */private CompareModeStrategy getDetailCompareModeStrategy(DataCheckProductEnum productEnum){ CompareModeStrategy compareModeStrategy = null;switch (productEnum){case CHECK_LANDING_COVER_AREA: compareModeStrategy = landingCoverAreaDetailStrategy;break;case CHECK_SUPPLIER_AND_CODE_MAPPING: compareModeStrategy = supplierAndCodeMappingDetailStrategy;break;default:; }return compareModeStrategy; }/** * 获取 统计信息 策略对象 * */private CompareModeStrategy getStatisticsCompareModeStrategy(DataCheckProductEnum productEnum){ CompareModeStrategy compareModeStrategy = null;switch (productEnum){case CHECK_LANDING_COVER_AREA: compareModeStrategy = landingCoverAreaStatisticsStrategy;break;case CHECK_SUPPLIER_AND_CODE_MAPPING: compareModeStrategy = supplierAndCodeMappingStatisticsStrategy;break;default:; }return compareModeStrategy; }}
使用工厂模式的好处是:

  • 便于bean的管理,所有的bean都在一处创建(或决策)。

  • 条理清晰,便于阅读和维护。

4  “代理模式”

这个代理模式是打着双引号的,因为不是真正的代理模式,只是从实现方式上来说,具有代理模式的意思。为什么需要用到代理模式?是因为类太多了,业务逻辑分散在各个类中,有的在模板子类中,有的在网络策略中,有的在结果输出格式策略中,而这些业务逻辑都需要多线程执行和异常捕获。如果有个代理类,能够收口这些处理逻辑,只需增加前置多线程处理和后置异常处理即可。

Java语言中的函数式编程,具备这种能力。所谓函数式编程,是指能够将方法当做参数传递给方法,前面“方法”是业务逻辑,后面“方法”是代理,将业务逻辑传递给代理,就实现了统一收口的目的。

能够实现此功能的接口有四个,分别是:Consumer、Supplier、Predicate与Function,怎么使用可以网上查询。本方案使用的是Consumer,因为它是用来消费的,即需要传入一个参数,没有返回值,符合本方案的设计。

简化后的代码如下:

@Servicepublic class CheckLandingCoverAreaService extends AbstractDataCheckProductService {    @Overridepublic <T> void runDataCheck(List<T> resultList, DataCheckRequestDTO requestDTO){        dataCheckUtils.parallelCheckByFromResCodes(requestDTO,requestDTO.getFromResCodeList(),fromResCode->{            ExpressNetworkQuery query = new ExpressNetworkQuery();            query.setNs(NssEnum.PUB.getId());            query.setStatus(StatusEnum.ENABLE.getId());            query.setGroupNameList(requestDTO.getGroupNameList());            query.setBrandCodeList(requestDTO.getBrandCodeList());            query.setFromResCode(fromResCode);List<TmsMasterExpressNetworkDO> masterExpressNetworkDOS = tmsMasterExpressNetworkService.queryExpressNetworkTimeList(query);            startCompareWithAnc(resultList,requestDTO,masterExpressNetworkDOS,fromResCode,solutionCodeMap);        });    }}
@Servicepublic class DataCheckUtils {/** * 并行处理每个仓 * @param requestDTO 请求参数 * @param fromResCodeList 需要检查的仓列表 * @param checkOperation 具体的业务处理逻辑 * */public <T> void parallelCheckByFromResCodes(DataCheckRequestDTO requestDTO, List<String> fromResCodeList, Consumer<String> checkOperation){List<CompletableFuture> futureList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); fromResCodeList.forEach(fromResCode->{ CompletableFuture future = CompletableFuture.runAsync(() -> {try{ checkOperation.accept(fromResCode); }catch (Exception e){ LogPrinter.errorLog("parallelCheckByFromResCodes-error, taskId="+requestDTO.getTaskId(),e); recordErrorInfo(requestDTO.getTaskId(),e); } }, DATA_CHECK_THREAD_POOL); futureList.add(future); });//等待所有线程结束 futureList.forEach(future->{try{ future.get(); }catch (Exception e){ LogPrinter.errorLog("parallelCheckByFromResCodes-future-get-error",e); } }); }}


可以看出,Consumer所代表的就是一个方法,将此方法作为parallelCheckByFromResCodes方法的一个参数,在parallelCheckByFromResCodes中进行多线程和异常处理,既能统一收口,又大大减少了重复代码。

代理模式的好处是:

  • 统一收口多种不同的业务逻辑,统一做日志和异常处理。

  • 减少重复代码,提高了代码质量。

  • 可维护性较强。

5  其他

像结果输出格式策略模式那样,虽然AbstractCompareModeStrategy没有实际的业务逻辑,但仍然把它作为一个基类,目的是所有子类共用的逻辑或方法,能够放在此类中,减少代码量,提升维护性。

但是有的时候,不是继承自同一个基类的子类们,仍然要共用一些逻辑或方法(如parallelCheckByFromResCodes方法),但Java语言限制一个类只能继承一个基类,怎么办呢?简单的办法就是把这些共用逻辑或方法放到一个工具类(如DataCheckUtils)中。

三  思考&感悟

在做这个项目的过程中,刚开始没有很好的设计,也没有想的很全面,导致代码改了又改,虽然耽误点时间,但觉得是值得的。总结以下几点:

  • 将提升代码可读性、可扩展性和可维护性的意识注入到平时的项目中,便于自己,利于他人。如果项目紧急没时间考虑很多,希望之后有时间时能够改善和优化。

  • 工作不仅是为了完成任务,更是提升自己的过程。能力要用将来进行时。


有道无术,术可成;有术无道,止于术

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