互联网分层架构之-DAO与服务化

当业务越来越复杂，垂直拆分的系统越来越多，数据库实施了水平切分，数据层实施了缓存加速之后，底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候，就应该抽象出数据服务层，简化数据获取过程，提高数据获取效率，向上游屏蔽底层的复杂性。 ### 互联网分层架构之-DAO与服务化 #### 一、引言 随着互联网业务的不断扩张与深化，单一的系统已经无法满足日益增长的需求。为了更好地支持复杂的业务场景，提升系统的稳定性和扩展性，分层架构逐渐成为了业界普遍采用的一种设计模式。在这一过程中，DAO（Data Access Object）层和服务化成为了关键的技术环节。本文将深入探讨这两个概念的背景、意义以及在实际项目中的应用时机。 #### 二、DAO层的抽象时机 **1. DAO层的背景** - **原始架构**：最开始，Web服务器层直接从数据库层获取数据并进行处理。这种模式简单直观，但在业务规模扩大时暴露出诸多问题。 - **问题分析**：随着业务复杂度的提升，频繁的手动编写SQL语句和处理数据库连接逻辑不仅繁琐，而且容易出错。此外，每次获取数据都涉及到相似的操作步骤，代码重复度高。 **2. DAO层的作用** - **技术手段**：通过ORM（Object-Relational Mapping）、DAO等技术手段，实现表与类的映射、属性与成员的映射以及SQL与函数的映射。 - **好处**：提高了数据获取的效率，减少了代码冗余，同时屏蔽了底层数据库操作的复杂性。 **3. 抽象时机** - **痛点分析**：当手写代码从数据库中获取数据成为开发团队面临的普遍难题时，表明已经到了需要引入DAO层的时刻。 - **目标**：通过抽象DAO层，简化数据获取过程，提高效率，并向上游屏蔽底层的复杂性。 #### 三、数据服务层的抽象时机 **1. 背景** - **业务复杂度提升**：随着业务的发展，单个系统难以应对复杂的业务需求，因此需要进行垂直拆分。 - **数据量的增长**：大量的数据需要进行水平切分来提高查询性能。 - **读写分离**：通过缓存减少对数据库的直接访问压力。 **2. 数据服务层的作用** - **缓存机制**：先尝试从缓存中获取数据，如果未命中再查询数据库。 - **路由配置**：确定数据所在的数据库实例和库。 - **查询与更新**：通过DAO层获取或更新数据。 - **缓存更新**：更新缓存以提高后续查询效率。 **3. 抽象时机** - **痛点分析**：当业务系统变得极其复杂，垂直拆分导致的子系统数量激增，以及数据库的水平切分和缓存机制的应用使得数据获取过程变得异常繁琐时，表明已经到了需要引入数据服务层的时刻。 - **目标**：通过抽象数据服务层，实现数据的高效获取与处理，向上游系统屏蔽底层复杂性。 #### 四、服务化的价值与挑战 **1. 价值** - **统一接口**：数据服务层提供统一的数据访问接口，方便其他系统调用。 - **复杂性隔离**：将缓存管理、分库分表等复杂性集中在数据服务层，减轻了其他系统的负担。 **2. 挑战** - **性能开销**：服务化的引入可能会带来额外的网络延迟和处理时间。 - **运维复杂度**：需要维护更多的服务实例，增加了运维难度。 - **问题定位**：故障排查可能变得更加困难。 #### 五、结语 DAO层和服务化都是解决特定阶段问题的有效手段。DAO层的引入有助于简化数据访问逻辑，提高开发效率；而数据服务层则是在业务高度复杂时，通过服务化的手段进一步提高数据访问的效率与稳定性。然而，在具体实践中也需要权衡利弊，避免盲目跟风。最终的目标始终是围绕业务需求，构建灵活、高效且稳定的系统架构。