在应用分层架构中,上层依赖下层是默认的设计原则,箭头关系表示直接依赖关系。例如,开放接口层可以直接依赖于web层,也可以直接依赖于service层。以下是对各个层的详细描述和异常处理、领域模型、二方库依赖、服务器规约等方面的规约:
应用分层架构:
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开放接口层:
- 可以直接封装Service方法暴露成RPC接口。
- 通过Web封装成接口。
- 进行网关安全控制、流量控制等。
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终端显示层:
- 负责各个端的模板渲染和执行显示。
- 主要包括velocity渲染、JS渲染、JSP渲染和移动端展示等。
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Web层:
- 主要负责访问控制的转发,各类基本参数校验,或不复用业务的简单处理。
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Service层:
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Manager层:
- 通用业务处理层,具有以下特征:
- 对第三方平台封装的层,预处理返回结果及转化异常信息。
- 对Service层通用能力下沉,如缓存方案、中间件通用处理。
- 与DAO层交互,对多个DAO的组合复用。
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DAO层:
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数据访问层,与底层MySQL、Oracle、HBase等进行数据交互。
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外部接口或第三方平台:
- 包括其它部门的RPC开放接口、基础平台、其它企业的HTTP接口。

分层异常处理规约:
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DAO层:
- 产生的异常类型繁多,无法用细粒度的异常进行捕获。
- 使用catch(Exception e)方式,并throw new DAOException(e)。
- 不需要打印日志,因为日志在Manager或Service层一定需要捕获并打印到日志文件中去。如果同台服务器再打印日志,会浪费性能和存储。
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Service层:
- 出现异常时,必须记录出错日志到磁盘,尽可能带上参数信息,相当于保护案发现场。
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Manager层:
- 如果Manager层与Service同机部署,日志方式与DAO层处理一致。
- 如果是单独部署,采用与Service一致的处理方式。
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Web层:
- Web层绝对不允许继续往上抛异常,因为已经处于顶层。
- 如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染,应该直接跳转到友好错误页面,加上用户容易理解的错误提示信息。
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开放接口层:
分层领域模型规约:
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DO(Data Object):
- 与数据库表结构一一对应,通过DAO层向上传输数据源对象。
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DTO(Data Transfer Object):
- 数据传输对象,Service或Manager向外传输的对象。
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BO(Business Object):
- 业务对象,由Service层输出的封装业务逻辑对象。
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AO(Application Object):
- 应用对象,在Web层与Service层之间抽象的复用对象模型,极为贴近展示层,复用度不高。
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VO(View Object):
- 显示层对象,通常是Web向模板渲染引擎层传输的对象。
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Query:
- 数据查询对象,各层接收上层的查询请求。注意超过2个参数的查询封装,禁止使用Map类来传输。
二方库依赖规约:
定义GAV遵循以下规则:
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GroupID格式:
- com.[公司/BU].业务线[.子业务线],最多4级子业务线可选。例如:com.taobao.jstorm, com.alibaba.dubbo.register。
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ArtifactID格式:
- 产品线-模块名,语义不重复不遗漏,先到中央仓库查证一下。例如:dubbo-client, fastjson-api。
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Version:
- 主版本号.次版本号.修订号。
- 主版本号:产品方向更改,或大规模的API不兼容,或架构不兼容升级。
- 次版本号:保持相对兼容性,增加主要功能特性,影响范围极小的API不兼容修改。
- 修订号:保持完全兼容性,修复BUG,新增次要功能特性。注意起始版本号为:1.0.0,而不是0.0.1。
- 正式发布的类库必须先去中央仓库进行查证,使版本号有延续性,正式版本号不允许覆盖升级。
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线上应用依赖:
- 不要依赖SNAPSHOT版本,除了安全包以外。不依赖SNAPSHOT版本是保证应用发布的幂等性,同时也可以加快编译时的打包构建。
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二方库的新增或升级:
- 保持除功能点之外的其它jar包不变。如果有改变,必须明确评估和验证,建议进行dependency:resolve前后信息比对。如果仲裁结果完全不一致,那么通过dependency:tree命令,找出差异点,进行排除jar包。
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二方库的枚举类型:
- 二方库可以定义枚举类型,参数可以使用枚举类型,但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的POJO对象。
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统一版本变量:
- 依赖于一个二方库群时,必须定义一个统一的版本变量,避免版本号不一致。例如,依赖springframework-core, -context, -beans都是同一个版本号,可以定义一个变量来保存版本${spring.version},定义依赖的时候,引用该版本。
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子项目依赖管理:
- 禁止在子项目的pom依赖中出现相同的GroupId,相同的ArtifactId,但是不同的Version。在本地调试时会使用各子项目指定的版本号,但是合并成一个war,只能有一个版本号出现在lib目录中,可能出现线下调试是正确的,发布到线上去出现故障问题。
- pom文件中的依赖声明放在语句块中,所有版本号仲裁放在语句块中。里只是声明版本,并不实现引入,需要子项目显式的声明依赖,version和scope都读取自父pom。所有声明在主pom的里的依赖都会自动导入,并默认被所有的子项目继承。
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二方库配置项:
- 二方库不要有配置项,最低限度不要再增加配置项。为了避免应用二方库的依赖冲突问题,二方库发布者应当遵循以下原则:
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精简可控原则:移除一切不必要的API和依赖,只包含Service API,必要的领域模型对象,Utils类,常量,枚举等。如果依赖其它二方库,尽量是provided引入,让二方库使用者去依赖具体的版本号。无log的具体实现,只依赖日志框架。
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稳定可追溯原则:每个版本的变化应该被记录,二方库维护信息,源码位置,都需要能够方便查到。除非用户主动升级版本,否则公共二方库的行为不应该发生变化。
服务器规约:
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高并发服务器TCP协议的time_wait时间:
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操作系统默认240秒后,才会关闭处于time_wait状态的连接。在高并发访问下,服务器端会因为处于time_wait的连接数太多,可能无法建立新的连接。所以需要在服务器上调小此等待值。在linux服务器上通过变更/etc/sysctl.conf文件去修改该缺省值。
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
登录后复制
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服务器支持的最大文件句柄数(fd, File Descriptor):
- 主流操作系统的设计是将TCP/UDP连接采用与文件一样的方式去管理,即一个连接对应于一个fd。主流的linux服务器默认支持的最大fd数量为1024,当并发连接数很大时很容易因为fd不足出现“open too many files”错误,导致新的连接无法建立。需要将linux服务器支持的最大句柄数调高数倍,与服务器内存数量相关。
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JVM环境参数设置:
- 给JVM环境参数设置-XX: +HeapDumpOnOutOfMemoryError参数,使JVM遇到OOM场景时输出dump信息。OOM的发生是有概率的,甚至相隔数月才出现一例,出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助。在线上生产环境,JVM的Xms和Xmx设置一样大小的内存容量,避免在GC后调整堆大小带来的压力。
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服务器重定向:
- 服务器内部重定向使用forward。
- 服务器外部重定向地址使用URL拼装工具类来生成,否则会带来URL维护不一致问题和潜在的安全风险。
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