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后端开发中如何区分业务逻辑与非业务逻辑,并合理分层?

2025-03-18 08:27:55 0浏览 收藏

后端开发中,如何清晰地区分业务逻辑与非业务逻辑,并构建合理的分层架构是提升代码质量的关键。本文探讨在Controller、Service和DAO三层架构中,甚至引入Manager层后,如何有效区分两者。业务逻辑直接关联业务需求,例如用户创建;而非业务逻辑则负责底层操作,如数据访问、校验和安全处理(例如密码加盐)。文章通过代码示例,阐述如何将数据操作、安全处理及外部服务调用等非业务逻辑封装在DAO或Manager层,并提出DAO层方法命名规范建议,最终实现更清晰、可维护和可扩展的后端代码。

后端开发中如何区分业务逻辑和非业务逻辑,并合理进行分层设计?

后端分层架构:业务逻辑与非业务逻辑的清晰界限

后端开发中,常见的controller、service和dao三层架构并非总是足够清晰。本文探讨如何在service和dao层,甚至引入manager层后,有效区分业务逻辑与非业务逻辑,从而构建更合理的分层设计。

业务逻辑与非业务逻辑的界定

业务逻辑直接关联业务需求,而非业务逻辑则负责底层操作,例如数据访问、数据校验等。两者界限模糊常常导致代码混乱。

  1. 数据操作的封装: 例如,UserManager.delete()DepartmentManager.delete() 可能同时处理 UserDeptModel 的关联删除。这属于非业务逻辑,因为它关注数据一致性而非业务流程本身。 代码示例:

     class UserManager:
         def delete(self, user_id):
             self.user_dao.delete(user_id)
             self.user_dept_dao.delete_by_user_id(user_id)
    
     class DepartmentManager:
         def delete(self, dept_id):
             self.dept_dao.delete(dept_id)
             self.user_dept_dao.delete_by_dept_id(dept_id)
  2. 数据安全处理: 密码加盐等操作通常在dao或manager层执行,因为这是数据保护机制,而非业务逻辑。 代码示例 (Python with hypothetical salt function):

     class UserDao:
         def save(self, user):
             user.password = self.salt(user.password)
             # ... save user to database ...
    
         def salt(self, password):
             # ... password salting logic ...
             return salted_password
  3. DAO层方法命名规范: DAO层方法名应避免包含业务含义。例如,get_super_user() 不如 get_user_by_type("super") 清晰。

  4. 外部服务调用封装: 如果后端依赖外部服务,应在DAO层封装这些调用,而非service层,因为这属于数据访问,而非业务逻辑。

模拟Django filter功能

在Python中,如果没有依赖注入框架,模拟Django filter需要在DAO层处理请求参数,并逐层传递。 Java的Spring框架则简化了这一过程。

数据实体与分层关系

Controller、service和dao并非一一对应。其职责如下:

  1. Controller: 系统入口,接收和处理请求,保持轻量级。
  2. Service: 核心业务逻辑处理层,相对复杂。
  3. DAO: 数据访问层,只负责数据交互,不包含业务逻辑。

例如,“创建用户”业务:Service层执行“检查用户名是否重复”和“创建用户”;DAO层提供“根据用户名查询用户”和“保存用户”方法。

通过清晰区分业务逻辑和非业务逻辑,并遵循合理的分层设计,可以提高代码的可维护性和可扩展性。

今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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