如何写好复杂的业务代码？

- 日理万妓 2024-04-06 13:23 21阅读 0赞

写好代码，沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论，在此分享给大家，相信同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。

一文教会你如何写复杂业务代码

了解我的人都知道，我一直在致力于应用架构和代码复杂度的治理。

这两天在看零售通商品域的代码。面对零售通如此复杂的业务场景，如何在架构和代码层面进行应对，是一个新课题。针对该命题，我进行了比较细致的思考和研究。结合实际的业务场景，我沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论，在此分享给大家。

我相信，同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。

一个复杂业务的处理过程

业务背景

简单的介绍下业务背景，零售通是给线下小店供货的B2B模式，我们希望通过数字化重构传统供应链渠道，提升供应链效率，为新零售助力。阿里在中间是一个平台角色，提供的是Bsbc中的service的功能。

![c44424eeea6d4834b0b4803e685700dc.png][]  
在商品域，运营会操作一个“上架”动作，上架之后，商品就能在零售通上面对小店进行销售了。是零售通业务非常关键的业务操作之一，因此涉及很多的数据校验和关联操作。

针对上架，一个简化的业务流程如下所示：

![a4bee51a772b48eea3e92ac0190ac416.png][]  
过程分解

像这么复杂的业务，我想应该没有人会写在一个service方法中吧。一个类解决不了，那就分治吧。

说实话，能想到分而治之的工程师，已经做的不错了，至少比没有分治思维要好很多。我也见过复杂程度相当的业务，连分解都没有，就是一堆方法和类的堆砌。

不过，这里存在一个问题：即很多同学过度的依赖工具或是辅助手段来实现分解。比如在我们的商品域中，类似的分解手段至少有3套以上，有自制的流程引擎，有依赖于数据库配置的流程处理：

![f5b8a34b09894f858fa9406ac0190530.png][]  
本质上来讲，这些辅助手段做的都是一个pipeline的处理流程，没有其它。因此，我建议此处最好保持KISS（Keep It Simple and Stupid），即最好是什么工具都不要用，次之是用一个极简的Pipeline模式，最差是使用像流程引擎这样的重方法。

除非你的应用有极强的流程可视化和编排的诉求，否则我非常不推荐使用流程引擎等工具。第一，它会引入额外的复杂度，特别是那些需要持久化状态的流程引擎；第二，它会割裂代码，导致阅读代码的不顺畅。大胆断言一下，全天下估计80%对流程引擎的使用都是得不偿失的。

回到商品上架的问题，这里问题核心是工具吗？是设计模式带来的代码灵活性吗？显然不是，问题的核心应该是如何分解问题和抽象问题，知道金字塔原理的应该知道，此处，我们可以使用结构化分解将问题解构成一个有层级的金字塔结构：

![d79f543957ec4f7a857a1f243988901e.png][]  
按照这种分解写的代码，就像一本书，目录和内容清晰明了。

以商品上架为例，程序的入口是一个上架命令（OnSaleCommand）, 它由三个阶段（Phase）组成。

@Command  
public class OnSaleNormalItemCmdExe \{

@Resource  
private OnSaleContextInitPhase onSaleContextInitPhase;  
@Resource  
private OnSaleDataCheckPhase onSaleDataCheckPhase;  
@Resource  
private OnSaleProcessPhase onSaleProcessPhase;

@Override  
public Response execute(OnSaleNormalItemCmd cmd) \{  
  
OnSaleContext onSaleContext = init(cmd);  
  
checkData(onSaleContext);

process(onSaleContext);

return Response.buildSuccess();  
\}

private OnSaleContext init(OnSaleNormalItemCmd cmd) \{  
return onSaleContextInitPhase.init(cmd);  
\}

private void checkData(OnSaleContext onSaleContext) \{  
onSaleDataCheckPhase.check(onSaleContext);  
\}

private void process(OnSaleContext onSaleContext) \{  
onSaleProcessPhase.process(onSaleContext);  
\}  
\}  
每个Phase又可以拆解成多个步骤（Step），以OnSaleProcessPhase为例，它是由一系列Step组成的：

@Phase  
public class OnSaleProcessPhase \{

@Resource  
private PublishOfferStep publishOfferStep;  
@Resource  
private BackOfferBindStep backOfferBindStep;  
//省略其它step

public void process(OnSaleContext onSaleContext)\{  
SupplierItem supplierItem = onSaleContext.getSupplierItem();

// 生成OfferGroupNo  
generateOfferGroupNo(supplierItem);  
  
// 发布商品  
publishOffer(supplierItem);

// 前后端库存绑定 backoffer域  
bindBackOfferStock(supplierItem);

// 同步库存路由 backoffer域  
syncStockRoute(supplierItem);

// 设置虚拟商品拓展字段  
setVirtualProductExtension(supplierItem);

// 发货保障打标 offer域  
markSendProtection(supplierItem);

// 记录变更内容ChangeDetail  
recordChangeDetail(supplierItem);

// 同步供货价到BackOffer  
syncSupplyPriceToBackOffer(supplierItem);

// 如果是组合商品打标，写扩展信息  
setCombineProductExtension(supplierItem);

// 去售罄标  
removeSellOutTag(offerId);

// 发送领域事件  
fireDomainEvent(supplierItem);  
  
// 关闭关联的待办事项  
closeIssues(supplierItem);  
\}  
\}  
看到了吗，这就是商品上架这个复杂业务的业务流程。需要流程引擎吗？不需要，需要设计模式支撑吗？也不需要。对于这种业务流程的表达，简单朴素的组合方法模式（Composed Method）是再合适不过的了。

因此，在做过程分解的时候，我建议工程师不要把太多精力放在工具上，放在设计模式带来的灵活性上。而是应该多花时间在对问题分析，结构化分解，最后通过合理的抽象，形成合适的阶段（Phase）和步骤（Step）上。

![397499bfa44645e0850e9e3669eac528.png][]  
过程分解后的两个问题

的确，使用过程分解之后的代码，已经比以前的代码更清晰、更容易维护了。不过，还有两个问题值得我们去关注一下：

1、领域知识被割裂肢解

什么叫被肢解？因为我们到目前为止做的都是过程化拆解，导致没有一个聚合领域知识的地方。每个Use Case的代码只关心自己的处理流程，知识没有沉淀。

相同的业务逻辑会在多个Use Case中被重复实现，导致代码重复度高，即使有复用，最多也就是抽取一个util，代码对业务语义的表达能力很弱，从而影响代码的可读性和可理解性。

2、代码的业务表达能力缺失

试想下，在过程式的代码中，所做的事情无外乎就是取数据--做计算--存数据，在这种情况下，要如何通过代码显性化的表达我们的业务呢？ 说实话，很难做到，因为我们缺失了模型，以及模型之间的关系。脱离模型的业务表达，是缺少韵律和灵魂的。

举个例子，在上架过程中，有一个校验是检查库存的，其中对于组合品（CombineBackOffer）其库存的处理会和普通品不一样。原来的代码是这么写的：

boolean isCombineProduct = supplierItem.getSign().isCombProductQuote();

// supplier.usc warehouse needn't check  
if (WarehouseTypeEnum.isAliWarehouse(supplierItem.getWarehouseType())) \{  
// quote warehosue check  
if (CollectionUtil.isEmpty(supplierItem.getWarehouseIdList()) && !isCombineProduct) \{  
throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM\_ERROR, "亲，不能发布Offer，请联系仓配运营人员，建立品仓关系！");  
\}  
// inventory amount check  
Long sellableAmount = 0L;  
if (!isCombineProduct) \{  
sellableAmount = normalBiz.acquireSellableAmount(supplierItem.getBackOfferId(), supplierItem.getWarehouseIdList());  
\} else \{  
//组套商品  
OfferModel backOffer = backOfferQueryService.getBackOffer(supplierItem.getBackOfferId());  
if (backOffer != null) \{  
sellableAmount = backOffer.getOffer().getTradeModel().getTradeCondition().getAmountOnSale();  
\}  
\}  
if (sellableAmount < 1) \{  
throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM\_ERROR, "亲，实仓库存必须大于0才能发布，请确认已补货.\\r\[id:" + supplierItem.getId() + "\]");  
\}  
\}  
然而，如果我们在系统中引入领域模型之后，其代码会简化为如下：

if(backOffer.isCloudWarehouse())\{  
return;  
\}

if (backOffer.isNonInWarehouse())\{  
throw new BizException("亲，不能发布Offer，请联系仓配运营人员，建立品仓关系！");  
\}

if (backOffer.getStockAmount() < 1)\{  
throw new BizException("亲，实仓库存必须大于0才能发布，请确认已补货.\\r\[id:" + backOffer.getSupplierItem().getCspuCode() + "\]");  
\}  
有没有发现，使用模型的表达要清晰易懂很多，而且也不需要做关于组合品的判断了，因为我们在系统中引入了更加贴近现实的对象模型（CombineBackOffer继承BackOffer），通过对象的多态可以消除我们代码中的大部分的if-else。

![799726d57ac14fc58e5fbb08da993793.png][]  
过程分解+对象模型

通过上面的案例，我们可以看到有过程分解要好于没有分解，过程分解+对象模型要好于仅仅是过程分解。对于商品上架这个case，如果采用过程分解+对象模型的方式，最终我们会得到一个如下的系统结构：

![214a4c65ae0249cebbc0c085def027ac.png][]  
写复杂业务的方法论

通过上面案例的讲解，我想说，我已经交代了复杂业务代码要怎么写：即自上而下的结构化分解+自下而上的面向对象分析。

接下来，让我们把上面的案例进行进一步的提炼，形成一个可落地的方法论，从而可以泛化到更多的复杂业务场景。

上下结合

所谓上下结合，是指我们要结合自上而下的过程分解和自下而上的对象建模，螺旋式的构建我们的应用系统。这是一个动态的过程，两个步骤可以交替进行、也可以同时进行。

这两个步骤是相辅相成的，上面的分析可以帮助我们更好的理清模型之间的关系，而下面的模型表达可以提升我们代码的复用度和业务语义表达能力。

其过程如下图所示：

![1108af3d320542e2bd21acfb406d240d.png][]  
使用这种上下结合的方式，我们就有可能在面对任何复杂的业务场景，都能写出干净整洁、易维护的代码。

能力下沉

一般来说实践DDD有两个过程：

1. 套概念阶段

了解了一些DDD的概念，然后在代码中“使用”Aggregation Root，Bonded Context，Repository等等这些概念。更进一步，也会使用一定的分层策略。然而这种做法一般对复杂度的治理并没有多大作用。

2. 融会贯通阶段

术语已经不再重要，理解DDD的本质是统一语言、边界划分和面向对象分析的方法。

大体上而言，我大概是在1.7的阶段，因为有一个问题一直在困扰我，就是哪些能力应该放在Domain层，是不是按照传统的做法，将所有的业务都收拢到Domain上，这样做合理吗？说实话，这个问题我一直没有想清楚。

因为在现实业务中，很多的功能都是用例特有的（Use case specific）的，如果“盲目”的使用Domain收拢业务并不见得能带来多大的益处。相反，这种收拢会导致Domain层的膨胀过厚，不够纯粹，反而会影响复用性和表达能力。

鉴于此，我最近的思考是我们应该采用能力下沉的策略。

所谓的能力下沉，是指我们不强求一次就能设计出Domain的能力，也不需要强制要求把所有的业务功能都放到Domain层，而是采用实用主义的态度，即只对那些需要在多个场景中需要被复用的能力进行抽象下沉，而不需要复用的，就暂时放在App层的Use Case里就好了。

注：Use Case是《架构整洁之道》里面的术语，简单理解就是响应一个Request的处理过程

通过实践，我发现这种循序渐进的能力下沉策略，应该是一种更符合实际、更敏捷的方法。因为我们承认模型不是一次性设计出来的，而是迭代演化出来的。

下沉的过程如下图所示，假设两个use case中，我们发现uc1的step3和uc2的step1有类似的功能，我们就可以考虑让其下沉到Domain层，从而增加代码的复用性。

![7039d0f98d6a4b9da58078d1ec791476.png][]  
指导下沉有两个关键指标：代码的复用性和内聚性。

复用性是告诉我们When（什么时候该下沉了），即有重复代码的时候。内聚性是告诉我们How（要下沉到哪里），功能有没有内聚到恰当的实体上，有没有放到合适的层次上（因为Domain层的能力也是有两个层次的，一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度，另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用）。

比如，在我们的商品域，经常需要判断一个商品是不是最小单位，是不是中包商品。像这种能力就非常有必要直接挂载在Model上。

public class CSPU \{  
private String code;  
private String baseCode;  
//省略其它属性

/\*\*  
\* 单品是否为最小单位。  
\*  
\*/  
public boolean isMinimumUnit()\{  
return StringUtils.equals(code, baseCode);  
\}

/\*\*  
\* 针对中包的特殊处理  
\*  
\*/  
public boolean isMidPackage()\{  
return StringUtils.equals(code, midPackageCode);  
\}  
\}  
之前，因为老系统中没有领域模型，没有CSPU这个实体。你会发现像判断单品是否为最小单位的逻辑是以StringUtils.equals(code, baseCode)的形式散落在代码的各个角落。这种代码的可理解性是可想而知的，至少我在第一眼看到这个代码的时候，是完全不知道什么意思。

业务技术要怎么做

写到这里，我想顺便回答一下很多业务技术同学的困惑，也是我之前的困惑：即业务技术到底是在做业务，还是做技术？业务技术的技术性体现在哪里？

通过上面的案例，我们可以看到业务所面临的复杂性并不亚于底层技术，要想写好业务代码也不是一件容易的事情。业务技术和底层技术人员唯一的区别是他们所面临的问题域不一样。

业务技术面对的问题域变化更多、面对的人更加庞杂。而底层技术面对的问题域更加稳定、但对技术的要求更加深。比如，如果你需要去开发Pandora，你就要对Classloader有更加深入的了解才行。

但是，不管是业务技术还是底层技术人员，有一些思维和能力都是共通的。比如，分解问题的能力，抽象思维，结构化思维等等。

![0dff2433c24b4258846af2ef4731b05f.png][]  
用我的话说就是：“做不好业务开发的，也做不好技术底层开发，反之亦然。业务开发一点都不简单，只是我们很多人把它做“简单”了

因此，如果从变化的角度来看，业务技术的难度一点不逊色于底层技术，其面临的挑战甚至更大。因此，我想对广大的从事业务技术开发的同学说：沉下心来，夯实自己的基础技术能力、OO能力、建模能力... 不断提升抽象思维、结构化思维、思辨思维... 持续学习精进，写好代码。我们可以在业务技术岗做的很”技术“！。

后记

这篇文章是我最近思考的一些总结，可能需要一些DDD和应用架构的知识做铺垫。否则的话，有些地方可能会显得有些唐突，或是没有那么有体感。

[c44424eeea6d4834b0b4803e685700dc.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/06/cbf44e1dfeb148b6b6812ef45a289015.png
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