如何设计组件化链路？

提高代码可读性、复用性、可扩展性，从而提高开发体验和效率是基础素养。减少重复代码，对重复代码进行抽象、下沉，遵守设计原则，应用设计模式，都有一个共同的目的：发现变化，封装变化，提高代码的可复用性，减少需求变化影响的范围，从而使软件、系统、云服务、网站等能够可控的修改与升级，具有更长的生命周期。

一、最常见的三层架构

以我们平常接触较多的三层架构开始：biz-core-common。

在开发的过程中，从三层架构的角度考虑，最简单的认识便是对于业务逻辑，在biz层去编排处理。而对于一些与业务逻辑无关，可复用的逻辑，从业务逻辑中抽离出来，在core层进行处理。底层的模型、DAO方法、外部服务的门面等，放在common层处理。这样对于新增的业务，可以复用core层的通用方法。

这是最简单的理解与要求，在这之上，很多应用都根据自身的特点，从不同的角度用不同的方法提高代码的可复用性。本文以条码的处理逻辑为例，介绍一种组件化链路设计思想。

二、为什么要用组件化链路

可以想象这样一种场景，有一种产品，处理的逻辑很复杂，代码很长。随着业务的发展，这个产品衍生出很多其它具有类似性质，但处理链路各有差异的产品。此时，怎样去设计代码的结构，才能更好地提高代码的复用性呢？

比如我们常见的18位付款码，对于一次解码链路，就要涉及复杂的逻辑，要经历十余种业务处理阶段，还要考虑一些不影响主链路的弱依赖逻辑。而除了18位otp离线码之外，还有19位离线码、18位在线码、19位在线码、24位db在线码等等。同时又涉及发码、解码、支付token置换等逻辑，对于一个专门处理码的平台，需要定制的逻辑就有百余种。每一种码的每一个流程之间都有差异性，但也有共性，若不做特殊处理，每一种码都在biz层编排业务逻辑，复用core层的方法，其开发的复杂性也是很大的，并且随着产品的持续增多，代码中的分支会越来越多，影响理解、维护与新增。

那么如何最大化的把通用逻辑抽离出来，提高其复用性、可维护性以及可拓展性呢？组件化链路的设计是其中的一种方式。

三、组件化链路设计

3.1 组件化链路思想

对于涉及多个业务处理阶段的逻辑，若每个阶段之间有所联系，但又彼此独立，便可以把每个流程抽象成一个个节点，对于一个特定业务流程而言，每一个子流程都可作为一个节点，依次执行流程节点，传递节点参数即可。如下

当我们把所有业务处理的子流程都抽象成节点以后，每一个业务流程的处理便可以通过节点间的排列组合去完成。如18位离线条码处理流程

NodeWrapper便是每个子流程抽像出来的节点，对于18离线条码的业务处理流程barCodeOfflineOtp18ParseProcess，只需要去依次处理每个节点的业务逻辑就好了。通过这样的方式，便可以通过一个统一的流程处理方法，执行所有组件化的业务流程，如下所示。

通过业务上下文context保存每个节点执行的结果并向下传递，首先执行nodeProcess主链路强依赖的节点，节点的执行结果影响链路推进，而后extensionProcess执行弱依赖的节点，执行失败并不影响主流程。这样我们对于业务逻辑的处理就变为了根据传参识别业务身份->执行对应流程->返回业务执行流程上下文context。而对于业务流程的处理，都只用在xml配置一下node，便可复用现有的逻辑。

更进一步地，对于ProcessModel以及NodeWrapper，我们应该怎么设计才能承载上述的功能实现？

3.2 流程节点的具体设计

3.2.1 节点设计

ProcessModel与NodeWrapper之间的关系如下

processModel内部其实就是一堆节点，是一种一对多的关系，将强依赖的主链路节点与弱依赖节点分开，如下

自然，节点执行的能力要交予节点自己，一个节点的内部参数如下

一个节点会有节点名称nodeName、真正的执行节点node、以及参数转换的nodeParametersMaping。每个参数的设计都有其特殊的考虑，首先是业务节点名称，这个参数有什么意义呢？其实是在业务执行的过程中，可能会有分支链路的出现，根据不同的结果，可能会跳过一些节点。此时便可以指定下一个执行节点的nodeName，实现节点跳转的功能。

对于ProcessNode来说，它才是严格意义上的执行节点。

processNode是一个接口，每个节点给予其具体实现。此处的入参是Map params，上文已经说到，节点处理是通过context传递的，但对于每个节点而言，并不需要所有context的所有参数。所以对于下一节点执行的时候，只需通过context取出需要的部分执行即可。这引发了下一个问题，如何设计一种通用的方法，去转换参数呢，这就是NodeParametersMaping所要做的。

这里contextToNode便是用于从context中取出某些参数，转换成节点入参的配置。nodeToContextMapping便是节点执行结果放进context的配置。那这里为什么是一个Map类型的数据呢，主要是因为节点执行可能成功可能失败，失败的结果也有很多，此处主要是根据不同的执行结果，取出相应的NodeToContextMaping，往context里填充数据。NodeToContextMaping如下

这里的processMethod便是用于指定下一个执行节点的，是执行下一个执行节点，还是跳转节点。nodeToContext便是将节点执行结果放进context的配置文件，不同的执行结果会有不同的配置。该配置也是事先在xml中配置实现的

以上述为例，当key=1时，说明发生错误，该节点processMethod是ERROR_NODE不需要向下执行。当key=1时，将执行结果中的terminalResult放入context中的terminalResult，并且processMethod是默认值，执行下一节点。

至此，关于节点的设计思路便结束了。通过这样的设计，节点执行的顺序、不同的分支逻辑都可以覆盖到了，并且对于新增业务逻辑，在xml中配置即可，不需要重新编排复杂的业务逻辑。此时又有一个问题，context和node间具体传递参数的逻辑是怎样实现的呢？

3.2.2 参数转换的实现

context是一个业务执行上下文，上下文类内中包含了所有执行过的节点结果，那是如何设计一个通用的转换方法，使得只需要在xml中配置参数转换map，就可以实现节点参数与context之间的参数转换的呢？以一个context中取参数转换node入参的case为例，一个contexToNode的定义如下

这里的配置的key：codeParseInfo.macauthIndex，表示的含义是从context中取值，相当于取出context.codeParseInfo.macauthIndex，而value：acauthIndex表示的含义是节点node的入参params的key。大概的含义是params.put(acauthIndex, context.codeParseInfo.macauthIndex)。具体的实现方式为

通过PropertyUtils.getProperty()方法，取出context.codeParseInfo.macauthIndex的值，再通过PropertyUtils.setProperty()方法，将值放入params当中。从而实现params.put(acauthIndex, context.codeParseInfo.macauthIndex)的作用。

3.3 业务身份的识别

通过如上的设计，便实现了一个组件化链路的设计。这里其实还有一个问题，每个业务流程都通过这种方式编排业务逻辑，那如何用一个通用的方法，识别出业务流程呢？这个问题其实与组件化链路的思想关系不大，每个业务都可以结合各自的业务特点去设计，这里简要介绍其中一种实现方案（不感兴趣可直接忽略）。

以生活中常见的码为例，对于码，匹配业务身份的思想其实就是根据码的特征与规则，预加载每种码的规则parseMatcher，根据传入的码值依次去匹配码的特征。

代码中的parseMatchers装有所有的待解析码的匹配规则，依次取出parseMatcher，判断当前传入的码值是否符合当前规则，若符合，则组装结果ParseMatchResult。parseMatchers的配置如下

通过对每种码的规则在xml中进行配置，解析码的时候依次去解析即可。这是parse解析码的业务类型，拓展到其余的业务类型，业务身份的模型关系如下

当有额外的业务类型出现时，需要用过入参去判断具体业务类型时，可根据其业务性质和特殊场景去额外定设计匹配逻辑，继承BizidentifyModel，额外的去设计匹配逻辑。

四、总结

组件化链路是一种解决节点间复用问题的设计思想，在老链路的基础上，提高了代码复用性、可维护性以及可拓展性。某种特定的方法并不是最重要的，最重要的还是提高代码复用性，解耦的思想。