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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，希望对大家的学习有所帮助。
本文来自于
阿里技术
，由火龙果软件Alice编辑、推荐。 |
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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：
- 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。
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。
- 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。
- 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：
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 landingCover
AreaDetailStrategy;
@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 getDetailCompare ModeStrategy
(DataCheckProductEnum productEnum){
CompareModeStrategy compareModeStrategy = null;
switch (productEnum){
case CHECK_LANDING_COVER_AREA:
compareModeStrategy = landingCoverAreaDetailStrategy;
break;
case CHECK_SUPPLIER_AND_CODE_MAPPING:
compareModeStrategy = supplierAndCodeMapping DetailStrategy;
break;
default:;
}
return compareModeStrategy;
}
/**
* 获取 统计信息 策略对象
* */
private CompareModeStrategy getStatistics CompareModeStrategy
(DataCheckProductEnum productEnum){
CompareModeStrategy compareModeStrategy = null;
switch (productEnum){
case CHECK_LANDING_COVER_AREA:
compareModeStrategy = landingCoverArea StatisticsStrategy;
break;
case CHECK_SUPPLIER_AND_CODE_MAPPING:
compareModeStrategy = supplierAndCodeMapping StatisticsStrategy;
break;
default:;
}
return compareModeStrategy;
}
} |
- 便于bean的管理，所有的bean都在一处创建（或决策）。
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。
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。
- 原文链接
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