系统模块划分设计的思考
系统模块划分设计的思考
前言
首先明确一下，这里所说的系统模块划分，是针对client，service，common这样的技术划分，而不是针对具体业务的模块划分。避免由于歧义，造成你的时间浪费。
直接原因
公司内部某技术团队，在引用我们系统的client包时，启动失败。
失败原因是由于client下有一个cache相关的依赖，其注入失败导致的。
然后，就发出了这样一个疑问：我只是希望使用一个hsf接口，为什么还要引入诸如缓存，web处理工具等不相关的东西。
这也就自然地引出了前辈对我的一句教导：对外的client需要尽可能地轻便。
很明显，我们原有的client太重了，包含了对外的RPC接口，相关模型（如xxxDTO），工具包等等。
可能有人就要提出，直接RPC+模型一个包，其它内容一个包不就OK了嘛？
问题真的就这么简单嘛？
根本原因
其实出现上述问题，是因为在系统设计之初，并没有深入思考client包的定位，以及日后可能遇到的情况。
这也就导致了今天这样的局面，所幸目前的外部引用并不多，更多是内部引用。及时调整，推广新的依赖，与相关规范为时不晚。
常见模块拆分
先说说我以前的模块拆分。最早的拆分是每个业务模块主要拆分为：
- xxx-service：具体业务实现模块。
- xxx-client：对外提供的RPC接口模块。
- xxx-common：对外的工具，以及模型。
这种拆分方式，是我早期从一份微服务教程中看到的。优点是简单明了，调用方可选择性地选择需要的模块引入。
至于一些通用的组件，如统一返回格式（如ServerResponse，RtObject），则放在了最早的核心（功能核心，但内容很少）模块上。
后来，认为这样并不合适，不应该将通用组件放在一个业务模块上。所以建立了一个base模块，用来将通用的组件，如工具，统一返回格式等都放入其中。
另外，将每个服务都有的xxx-common模块给取消了。将其中的模型，放入了xxx-client，毕竟是外部调用需要的。将其中的工具，根据需要进行拆分：
- base：多个服务都会使用的。
- xxx-service：只有这个服务本身使用
- xxx-client：有限的服务使用，并且往往是服务提供方和服务调用方都要使用。但是往往这种情况，大多是由于接口设计存在问题导致的。所以多为过渡方案。
上述这个方案，也就是我在负责某物联网项目时采用的最终模块划分方式。
在当时的业务下，该方案的优点是模块清晰，较为简洁，并且尽可能满足了迪米特原则（可以参考《阿里Java开发手册相关实践》）。缺点则是需要一定的技术水平，对组件的功能域认识清晰。并且需要有一定的设计思考与能力（如上述工具拆分的第三点-xxx-client，明白为什么这是设计缺陷导致，并能够解决）。
新的问题
那么，既然上述的方案挺不错的，为什么不复用到现在的项目呢？
因为业务变了，导致应用场景变了。而这也带来了新的问题，新的考虑角度。
原先的物联网业务规模并不大，所以依赖也较为简单，也并不需要进行依赖的封装等，所以针对主要是client的内/外这一维度考虑的。
但是现有的业务场景，由于规模较大，模块依赖层级较多，导致上层模块引入过多的依赖。如有一个缓存模块，依赖tair-starter（一个封装的key-value的存储），然后日志模块依赖该缓存模块（进行性能优化），紧接着日志模块作为一个通用模块，被放入了common模块中。依赖链路如下：
调用方 -> common模块 -> 日志模块 -> 缓存模块 -> tair-starter依赖
但是有的调用方表示，根本就不需要日志模块，却引入了tair-starter这一重依赖（starter作为封装，都比较重），甚至由于tair-starter的内部依赖与自身原有依赖冲突，得去排查依赖，进行exclude。
但是同时，也有的调用方，系统通过rich客户端，达到性能优化等目标。
所以，现有的业务场景除了需要考虑client的内/外这一维度，还需要考虑client的pool/rich这一维度。
可能有的小伙伴，看到这里有点晕乎乎的，这两个维度考量的核心在哪里？
内/外，考虑的是按照内外这条线，尽量将client设计得简洁，避免给调用方引入无用依赖。
而pool/rich，考虑的是性能，用户的使用成本（是否开箱即用）等。
最终解决方案
最终的解决方案是对外提供3+n
- xxx-client（1个）：所有外部系统引用都需要的内容，如统一返回格式等。
- xxx-yyy-client（n个）：对具体业务依赖的引用，进行了二次拆分。如xxx-order-client（这里是用订单提花那你一下，大家理解意思就OK）。
- xxx-pool-client（1个）：系统引用所需要的基本依赖，如Lindorm的依赖等。
- xxx-rich-client（1个）：系统引用所需要的依赖与对应starter，如一些自定义的自动装载starter（不需要用户进行配置）。
这个方案，换个思路，理解也简单。
我们提供相关的能力，具体如何选择，交给调用方决定。
其实，讨论中还提到了BOM方案（通过DependentManagement进行jar包版本管理）。不过分析后，我们认为BOM方案更适合那些依赖集比较稳定的client，如一些中间件。而我们目前的业务系统，还在快速发展，所以并不适用。
总结
简单来说，直接从用户需求考虑（这里的用户就是调用方）：
- 外部依赖：
- 额外引入的依赖尽可能地少，最好只引入二方依赖（我们提供的jar），不引入第三方依赖。
- 引入的二方依赖不“夹带”私货（如二方jar引入了一堆大第三方依赖）。
- 自动配置：
- 可以傻瓜式使用。如引入对应的starter依赖，就可以自动装配对应默认配置。
- 也可以自定义配置。用户可以在自定义配置，并不用引入无效的配置（因为starter经常引入不需要的依赖）。
- 性能：
- 可以通过starter，提供一定的封装，保证一定的性能（如接口缓存，请求合并等）。
- 可以自定义实现基础功能。因为有些人并不放心功能封装（虽然只是少数，但是稳定性前辈提出的）。
补充
这里补充一点，我对讨论中一个问题的回答，这里提一下。
有人提到工具类，应该如何划分。因为有的工具类，是不依赖于服务状态的，如CookieUtil进行Cookie处理。有的工具类，是依赖于服务状态的，如RedisUtil包含RedisPool状态，直连Redis，处理Redis请求与响应。
其实这里有两个细节：
- 工具应该按照上面的方式进行划分为两种。单一模块系统，不依赖服务状态的工具往往置于util包，依赖服务状态的工具往往置于common包中。这里还有一个明显的区分点：前者的方法可以设为static，而后者并不能（因为依赖于new出来的状态）。
- 依赖于状态的工具类，其实是一种拆分不完全的体现。如RedisUtil，可以拆分为连接状态管理的RedisPool与请求响应处理的RedisUitl。两者的组合方式有很多，取决于使用者的需要，以后有机会写一篇相关的博客。不过，我希望大家记住 面向接口编程的原则。
愿与诸君共进步。
