设计模式在业务系统中的应用

简介： 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。

作者 | 兴亮

来源 | 阿里技术公众号

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
     * */
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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{
    @Override
    public < 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
 * */
@Service
public class CompareModeStrategyFactory {

    /************************ 详细结果的bean  **************************/
    @Resource
    private LandingCoverAreaDetailStrategy landingCoverAreaDetailStrategy;
    @Resource
    private SupplierAndCodeMappingDetailStrategy supplierAndCodeMappingDetailStrategy;

    /************************ 统计结果的bean  **************************/
    @Resource
    private 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：

@Service
public class CheckLandingCoverAreaService extends AbstractDataCheckProductService {
    @Override
    public < 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);
        });
    }
}

@Service
public 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。

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