需求分析

我认为，技术人员应该更多地参与到产品设计中。
首先，一定不要自己一个人闷头想。一方面，这样做很难想全面。另一方面，从零开始设计也比较浪费时间。所以，我们要学会“借鉴”。
可以通过线框图，用例来细化业务流程，挖掘一些比较细节的、不容易想到的功能点。

系统设计

面向对象设计聚焦在代码层面（主要是针对类），那系统设计就是聚焦在架构层面（主要是针对模块），两者有很多相似之处。很多设计原则和思想不仅仅可以应用到代码设计中，还能用到架构设计中

1. 合理地将功能划分到不同模块(子系统)

怎么判断哪种模块划分合理呢？实际上，我们可以反过来通过看它是否符合高内聚、低耦合特性来判断。如果一个功能的修改或添加，经常要跨团队、跨项目、跨系统才能完成，那说明模块划分的不够合理，职责不够清晰，耦合过于严重。除此之外，为了避免业务知识的耦合，让下层系统更加通用，一般来讲，我们不希望下层系统（也就是被调用的系统）包含太多上层系统（也就是调用系统）的业务信息，但是，可以接受上层系统包含下层系统的业务信息。比如，订单系统、优惠券系统、换购商城等作为调用积分系统的上层系统，可以包含一些积分相关的业务信息。但是，反过来，积分系统中最好不要包含太多跟订单、优惠券、换购等相关的信息。

沉淀出的下层系统是不应该关心上层系统可变的业务逻辑，可以忍受上层有下层的逻辑，但是不能忍受下层系统包含太多上层的逻辑，越下层的系统应该越稳定和单一

2. 设计模块(子系统)与模块(子系统)之间的交互关系

在面向对象设计中，类设计好之后，我们需要设计类之间的交互关系。类比到系统设计，系统职责划分好之后，接下来就是设计系统之间的交互，也就是确定有哪些系统跟积分系统之间有交互以及如何进行交互。比较常见的系统之间的交互方式有两种，一种是同步接口调用，另一种是利用消息中间件异步调用。第一种方式简单直接，第二种方式的解耦效果更好。
比如，用户下订单成功之后，订单系统推送一条消息到消息中间件，营销系统订阅订单成功消息，触发执行相应的积分兑换逻辑。这样订单系统就跟营销系统完全解耦，订单系统不需要知道任何跟积分相关的逻辑，而营销系统也不需要直接跟订单系统交互。除此之外，上下层系统之间的调用倾向于通过同步接口，同层之间的调用倾向于异步消息调用。比如，营销系统和积分系统是上下层关系，它们之间就比较推荐使用同步接口调用。

类似于组织架构，同级之间协调工作，上下级之间直接下达任务

3. 设计模块的接口、数据库、业务模型

刚刚讲了模块的功能划分，模块之间的交互的设计，现在，我们再来看，模块本身如何来设计。实际上，业务系统本身的设计无外乎有这样三方面的工作要做：接口设计、数据库设计和业务模型设计

按照软件工程的主要流程进行设计与实现

总结

面向对象设计聚焦在代码层面（主要是针对类），那系统设计就是聚焦在架构层面（主要是针对模块），两者有很多相似之处。很多设计原则和思想不仅仅可以应用到代码设计中，还能用到架构设计中。实际上，我们可以借鉴面向对象设计的步骤，来做系统设计。面向对象设计的本质就是把合适的代码放到合适的类中。合理地划分代码可以实现代码的高内聚、低耦合，类与类之间的交互简单清晰，代码整体结构一目了然。类比面向对象设计，系统设计实际上就是将合适的功能放到合适的模块中。合理地划分模块也可以做到模块层面的高内聚、低耦合，架构整洁清晰。在面向对象设计中，类设计好之后，我们需要设计类之间的交互关系。类比到系统设计，系统职责划分好之后，接下来就是设计系统之间的交互了。

业务开发

实际上，我们平时做业务系统的设计与开发，无外乎有这样三方面的工作要做：接口设计、数据库设计和业务模型设计（也就是业务逻辑）。数据库和接口的设计非常重要，一旦设计好并投入使用之后，这两部分都不能轻易改动。改动数据库表结构，需要涉及数据的迁移和适配；改动接口，需要推动接口的使用者作相应的代码修改。这两种情况，即便是微小的改动，执行起来都会非常麻烦。因此，我们在设计接口和数据库的时候，一定要多花点心思和时间，切不可过于随意。相反，业务逻辑代码侧重内部实现，不涉及被外部依赖的接口，也不包含持久化的数据，所以对改动的容忍性更大。

业务模型的设计

前面我们讲到，从代码实现角度来说，大部分业务系统的开发都可以分为 Controller、Service、Repository 三层。Controller 层负责接口暴露，Repository 层负责数据读写，Service 层负责核心业务逻辑，也就是这里说的业务模型。除此之外，前面我们还提到两种开发模式，基于贫血模型的传统开发模式和基于充血模型的 DDD 开发模式。前者是一种面向过程的编程风格，后者是一种面向对象的编程风格。不管是 DDD 还是 OOP，高级开发模式的存在一般都是为了应对复杂系统，应对系统的复杂性。对于我们要开发的积分系统来说，因为业务相对比较简单，所以，选择简单的基于贫血模型的传统开发模式就足够了。从开发的角度来说，我们可以把积分系统作为一个独立的项目，来独立开发，也可以跟其他业务代码（比如营销系统）放到同一个项目中进行开发。从运维的角度来说，我们可以将它跟其他业务一块部署，也可以作为一个微服务独立部署。具体选择哪种开发和部署方式，我们可以参考公司当前的技术架构来决定。实际上，积分系统业务比较简单，代码量也不多，我更倾向于将它跟营销系统放到一个项目中开发部署。只要我们做好代码的模块化和解耦，让积分相关的业务代码跟其他业务代码之间边界清晰，没有太多耦合，后期如果需要将它拆分成独立的项目来开发部署，那也并不困难。相信这样一个简单的业务功能的开发，对你来说并没有太大难度。所以，具体的代码实现我就不在专栏中给出了。感兴趣的话，你可以自己实现一下。接下来的内容，才是我们这一节的重点。

为什么要分MVC三层开发

我们刚刚提到，大部分业务系统的开发都可以分为三层：Contoller 层、Service 层、Repository 层。对于这种分层方式，我相信大部分人都很认同，甚至成为了一种开发习惯，但你有没有想过，为什么我们要分层开发？很多业务都比较简单，一层代码搞定所有的数据读取、业务逻辑、接口暴露不好吗？你可以把它作为一道面试题，试着自己思考下，然后再看我下面的讲解。对于这个问题，我总结了以下几点原因。

1. 分层能起到代码复用的作用

同一个 Repository 可能会被多个 Service 来调用，同一个 Service 可能会被多个 Controller 调用。比如，UserService 中的 getUserById() 接口封装了通过 ID 获取用户信息的逻辑，这部分逻辑可能会被 UserController 和 AdminController 等多个 Controller 使用。如果没有 Service 层，每个 Controller 都要重复实现这部分逻辑，显然会违反 DRY 原则。

2. 分层能起到隔离变化的作用

分层体现了一种抽象和封装的设计思想。比如，Repository 层封装了对数据库访问的操作，提供了抽象的数据访问接口。基于接口而非实现编程的设计思想，Service 层使用 Repository 层提供的接口，并不关心其底层依赖的是哪种具体的数据库。当我们需要替换数据库的时候，比如从 MySQL 到 Oracle，从 Oracle 到 Redis，只需要改动 Repository 层的代码，Service 层的代码完全不需要修改。除此之外，Controller、Service、Repository 三层代码的稳定程度不同、引起变化的原因不同，所以分成三层来组织代码，能有效地隔离变化。比如，Repository 层基于数据库表，而数据库表改动的可能性很小，所以 Repository 层的代码最稳定，而 Controller 层提供适配给外部使用的接口，代码经常会变动。分层之后，Controller 层中代码的频繁改动并不会影响到稳定的 Repository 层。

3. 分层能起到隔离关注点的作用

Repository 层只关注数据的读写。Service 层只关注业务逻辑，不关注数据的来源。Controller 层只关注与外界打交道，数据校验、封装、格式转换，并不关心业务逻辑。三层之间的关注点不同，分层之后，职责分明，更加符合单一职责原则，代码的内聚性更好。

4. 分层能提高代码的可测试性

后面讲单元测试的时候，我们会讲到，单元测试不依赖不可控的外部组件，比如数据库。分层之后，Repsitory 层的代码通过依赖注入的方式供 Service 层使用，当要测试包含核心业务逻辑的 Service 层代码的时候，我们可以用 mock 的数据源替代真实的数据库，注入到 Service 层代码中

5. 分层能应对系统的复杂性

所有的代码都放到一个类中，那这个类的代码就会因为需求的迭代而无限膨胀。我们知道，当一个类或一个函数的代码过多之后，可读性、可维护性就会变差。那我们就要想办法拆分。拆分有垂直和水平两个方向。水平方向基于业务来做拆分，就是模块化；垂直方向基于流程来做拆分，就是这里说的分层。还是那句话，不管是分层、模块化，还是 OOP、DDD，以及各种设计模式、原则和思想，都是为了应对复杂系统，应对系统的复杂性。对于简单系统来说，其实是发挥不了作用的，就是俗话说的“杀鸡焉用牛刀”。

BO、VO、Entity 存在的意义是什么？

在前面的章节中，我们提到，针对 Controller、Service、Repository 三层，每层都会定义相应的数据对象，它们分别是 VO（View Object）、BO（Business Object）、Entity，例如 UserVo、UserBo、UserEntity。在实际的开发中，VO、BO、Entity 可能存在大量的重复字段，甚至三者包含的字段完全一样。在开发的过程中，我们经常需要重复定义三个几乎一样的类，显然是一种重复劳动。
相对于每层定义各自的数据对象来说，是不是定义一个公共的数据对象更好些呢？
实际上，我更加推荐每层都定义各自的数据对象这种设计思路，主要有以下 3 个方面的原因。VO、BO、Entity 并非完全一样。比如，我们可以在 UserEntity、UserBo 中定义 Password 字段，但显然不能在 UserVo 中定义 Password 字段，否则就会将用户的密码暴露出去。VO、BO、Entity 三个类虽然代码重复，但功能语义不重复，从职责上讲是不一样的。所以，也并不能算违背 DRY 原则。在前面讲到 DRY 原则的时候，针对这种情况，如果合并为同一个类，那也会存在后期因为需求的变化而需要再拆分的问题。为了尽量减少每层之间的耦合，把职责边界划分明确，每层都会维护自己的数据对象，层与层之间通过接口交互。数据从下一层传递到上一层的时候，将下一层的数据对象转化成上一层的数据对象，再继续处理。虽然这样的设计稍微有些繁琐，每层都需要定义各自的数据对象，需要做数据对象之间的转化，但是分层清晰。对于非常大的项目来说，结构清晰是第一位的！
既然 VO、BO、Entity 不能合并，那如何解决代码重复的问题呢？
从设计的角度来说，VO、BO、Entity 的设计思路并不违反 DRY 原则，为了分层清晰、减少耦合，多维护几个类的成本也并不是不能接受的。但是，如果你真的有代码洁癖，对于代码重复的问题，我们也有一些办法来解决。我们前面讲到，继承可以解决代码重复问题。我们可以将公共的字段定义在父类中，让 VO、BO、Entity 都继承这个父类，各自只定义特有的字段。因为这里的继承层次很浅，也不复杂，所以使用继承并不会影响代码的可读性和可维护性。后期如果因为业务的需要，有些字段需要从父类移动到子类，或者从子类提取到父类，代码改起来也并不复杂。前面在讲“多用组合，少用继承”设计思想的时候，我们提到，组合也可以解决代码重复的问题，所以，这里我们还可以将公共的字段抽取到公共的类中，VO、BO、Entity 通过组合关系来复用这个类的代码。
代码重复问题解决了，那不同分层之间的数据对象该如何互相转化呢？
当下一层的数据通过接口调用传递到上一层之后，我们需要将它转化成上一层对应的数据对象类型。比如，Service 层从 Repository 层获取的 Entity 之后，将其转化成 BO，再继续业务逻辑的处理。所以，整个开发的过程会涉及“Entity 到 BO”和“BO 到 VO”这两种转化。最简单的转化方式是手动复制。自己写代码在两个对象之间，一个字段一个字段的赋值。但这样的做法显然是没有技术含量的低级劳动。Java 中提供了多种数据对象转化工具，比如 BeanUtils、Dozer 等，可以大大简化繁琐的对象转化工作。如果你是用其他编程语言来做开发，也可以借鉴 Java 这些工具类的设计思路，自己在项目中实现对象转化工具类。
VO、BO、Entity 都是基于贫血模型的，而且为了兼容框架或开发库（比如 MyBatis、Dozer、BeanUtils），我们还需要定义每个字段的 set 方法。这些都违背 OOP 的封装特性，会导致数据被随意修改。那到底该怎么办好呢？
前面我们也提到过，Entity 和 VO 的生命周期是有限的，都仅限在本层范围内。而对应的 Repository 层和 Controller 层也都不包含太多业务逻辑，所以也不会有太多代码随意修改数据，即便设计成贫血、定义每个字段的 set 方法，相对来说也是安全的。不过，Service 层包含比较多的业务逻辑代码，所以 BO 就存在被任意修改的风险了。但是，设计的问题本身就没有最优解，只有权衡。为了使用方便，我们只能做一些妥协，放弃 BO 的封装特性，由程序员自己来负责这些数据对象的不被错误使用。