如何避免写流水账代码？

在日常工作中我观察到，面对老系统重构和迁移场景，有大量代码属于流水账代码，通常能看到开发在对外的API接口里直接写业务逻辑代码，或者在一个服务里大量的堆接口，导致业务逻辑实际无法收敛，接口复用性比较差。所以本文主要想系统性的解释一下如何通过DDD的重构，将原有的流水账代码改造为逻辑清晰、职责分明的模块。

一案例简介

这里举一个简单的常见案例：下单链路。假设我们在做一个checkout接口，需要做各种校验、查询商品信息、调用库存服务扣库存、然后生成订单：

一个比较典型的代码如下：


@RestController
@RequestMapping("/")
public class CheckoutController {

    @Resource
    private ItemService itemService;

    @Resource
    private InventoryService inventoryService;

    @Resource
    private OrderRepository orderRepository;

    @PostMapping("checkout")
    public Result<OrderDO> checkout(Long itemId, Integer quantity) {
        // 1) Session管理
        Long userId = SessionUtils.getLoggedInUserId();
        if (userId <= 0) {
            return Result.fail("Not Logged In");
        }
        
        // 2）参数校验
        if (itemId <= 0 || quantity <= 0 || quantity >= 1000) {
            return Result.fail("Invalid Args");
        }

        // 3）外部数据补全
        ItemDO item = itemService.getItem(itemId);
        if (item == null) {
            return Result.fail("Item Not Found");
        }

        // 4）调用外部服务
        boolean withholdSuccess = inventoryService.withhold(itemId, quantity);
        if (!withholdSuccess) {
            return Result.fail("Inventory not enough");
        }
      
        // 5）领域计算
        Long cost = item.getPriceInCents() * quantity;

        // 6）领域对象操作
        OrderDO order = new OrderDO();
        order.setItemId(itemId);
        order.setBuyerId(userId);
        order.setSellerId(item.getSellerId());
        order.setCount(quantity);
        order.setTotalCost(cost);

        // 7）数据持久化
        orderRepository.createOrder(order);

        // 8）返回
        return Result.success(order);
    }
}

为什么这种典型的流水账代码在实际应用中会有问题呢？其本质问题是违背了SRP（Single Responsbility Principle）单一职责原则。这段代码里混杂了业务计算、校验逻辑、基础设施、和通信协议等，在未来无论哪一部分的逻辑变更都会直接影响到这段代码，当后人不断地在上面叠加新的逻辑时，会使代码复杂度增加、逻辑分支越来越多，最终造成bug或者没人敢重构的历史包袱。

所以我们才需要用DDD的分层思想去重构一下以上的代码，通过不同的代码分层和规范，拆分出逻辑清晰，职责明确的分层和模块，也便于一些通用能力的沉淀。

主要的几个步骤分为：

分离出独立的Interface接口层，负责处理网络协议相关的逻辑。

从真实业务场景中，找出具体用例（Use Cases），然后将具体用例通过专用的Command指令、Query查询、和Event事件对象来承接。

分离出独立的Application应用层，负责业务流程的编排，响应Command、Query和Event。每个应用层的方法应该代表整个业务流程中的一个节点。

处理一些跨层的横切关注点，如鉴权、异常处理、校验、缓存、日志等。

下面会针对每个点做详细的解释。

二 Interface接口层

随着REST和MVC架构的普及，经常能看到开发同学直接在Controller中写业务逻辑，如上面的典型案例，但实际上MVC Controller不是唯一的重灾区。以下的几种常见的代码写法通常都可能包含了同样的问题：

HTTP 框架：如Spring MVC框架，Spring Cloud等。

RPC 框架：如Dubbo、HSF、gRPC等。

消息队列MQ的“消费者”：比如JMS的 onMessage，RocketMQ的MessageListener等。

Socket通信：Socket通信的receive、WebSocket的onMessage等。

文件系统：WatcherService等。

分布式任务调度：SchedulerX等。

这些的方法都有一个共同的点就是都有自己的网络协议，而如果我们的业务代码和网络协议混杂在一起，则会直接导致代码跟网络协议绑定，无法被复用。

所以，在DDD的分层架构中，我们单独会抽取出来Interface接口层，作为所有对外的门户，将网络协议和业务逻辑解耦。

1 接口层的组成

接口层主要由以下几个功能组成：

网络协议的转化：通常这个已经由各种框架给封装掉了，我们需要构建的类要么是被注解的bean，要么是继承了某个接口的bean。

统一鉴权：比如在一些需要AppKey+Secret的场景，需要针对某个租户做鉴权的，包括一些加密串的校验

Session管理：一般在面向用户的接口或者有登陆态的，通过Session或者RPC上下文可以拿到当前调用的用户，以便传递给下游服务。

限流配置：对接口做限流避免大流量打到下游服务

前置缓存：针对变更不是很频繁的只读场景，可以前置结果缓存到接口层

异常处理：通常在接口层要避免将异常直接暴露给调用端，所以需要在接口层做统一的异常捕获，转化为调用端可以理解的数据格式

日志：在接口层打调用日志，用来做统计和debug等。一般微服务框架可能都直接包含了这些功能。

当然，如果有一个独立的网关设施/应用，则可以抽离出鉴权、Session、限流、日志等逻辑，但是目前来看API网关也只能解决一部分的功能，即使在有API网关的场景下，应用里独立的接口层还是有必要的。

在Interface层，鉴权、Session、限流、缓存、日志等都比较直接，只有一个异常处理的点需要重点说下。

2 返回值和异常处理规范，Result vs Exception

注：这部分主要还是面向REST和RPC接口，其他的协议需要根据协议的规范产生返回值。

在我见过的一些代码里，接口的返回值比较多样化，有些直接返回DTO甚至DO，另一些返回Result。

接口层的核心价值是对外，所以如果只是返回DTO或DO会不可避免的面临异常和错误栈泄漏到使用方的情况，包括错误栈被序列化反序列化的消耗。所以，这里提出一个规范：

Interface层的HTTP和RPC接口，返回值为Result，捕捉所有异常

Application层的所有接口返回值为DTO，不负责处理异常

Application层的具体规范等下再讲，在这里先展示Interface层的逻辑。

举个例子：


@PostMapping("checkout")
public Result<OrderDTO> checkout(Long itemId, Integer quantity) {
    try {
        CheckoutCommand cmd = new CheckoutCommand();
        OrderDTO orderDTO = checkoutService.checkout(cmd);    
        return Result.success(orderDTO);
    } catch (ConstraintViolationException cve) {
        // 捕捉一些特殊异常，比如Validation异常
        return Result.fail(cve.getMessage());
    } catch (Exception e) {
        // 兜底异常捕获
        return Result.fail(e.getMessage());
    }
}

当然，每个接口都要写异常处理逻辑会比较烦，所以可以用AOP做个注解：


@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface ResultHandler {

}

@Aspect
@Component
public class ResultAspect {
    @Around("@annotation(ResultHandler)")
    public Object logExecutionTime(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        Object proceed = null;
        try {
            proceed = joinPoint.proceed();
        } catch (ConstraintViolationException cve) {
            return Result.fail(cve.getMessage());
        } catch (Exception e) {
            return Result.fail(e.getMessage());
        }
        return proceed;
    }
}

然后最终代码则简化为：


@PostMapping("checkout")
@ResultHandler
public Result<OrderDTO> checkout(Long itemId, Integer quantity) {
    CheckoutCommand cmd = new CheckoutCommand();
    OrderDTO orderDTO = checkoutService.checkout(cmd);
    return Result.success(orderDTO);
}