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实践GoF的23种设计模式：SOLID原则( 四 )

生活百科抽象


那么，在编程语言中，我们用什么来表示“数据库”这一抽象呢？是接口！

实践GoF的23种设计模式：SOLID原则

文章插图
数据库最常见的几个操作就是CRUD，因此我们可以设计这么一个Db接口来表示“数据库”：
public interface Db {Record query(String tableName, Condition cond);void insert(String tableName, Record record);void update(String tableName, Record record);void delete(String tableName, Record record);}
这样，业务模块和数据库模块之间的依赖关系就变成如下图所示：
满足OCP的另一个关键点就是分离变化，只有先把变化点识别分离出来，我们才能对它进行抽象化 。下面以我们的分布式应用系统demo为例，解释如何实现变化点的分离和抽象 。
在demo中，监控系统主要负责对服务的 log进行ETL操作，也即涉及如下3个操作：1）从消息队列中获取日志数据；2）对数据进行加工；3）将加工后的数据存储在数据库上 。
我们把整一个日志数据的处理流程称为，那么我们可以这么实现：
public class Pipeline implements Plugin {private Mq mq;private Db db;...public void run() {while (!isClose.get()) {// 1、从消息队列中获取数据Message msg = mq.consume("monitor.topic");String accessLog = msg.payload();// 2、对数据进行清理操作，转换为json字符串对格式ObjectNode logJson = new ObjectNode(JsonNodeFactory.instance);logJson.put("content", accessLog);String data = http://www.kingceram.com/post/logJson.asText();// 3、存储到数据库上db.insert("logs_table", logId, data);}}...}
现在考虑新上线一个服务，但是这个服务不支持对接消息队列了，只支持传输数据，于是我们得在上新增一个来判断是否使用输入源：
public class Pipeline implements Plugin {...public void run() {while (!isClose.get()) {String accessLog;// 使用消息队列为消息来源if (inputType == InputType.MQ) {Message msg = mq.consume("monitor.topic");accessLog = msg.payload();}else {// 使用socket为消息来源Packet packet = socket.receive();accessLog = packet.payload().toString();}...}}}
过一段时间，有需求需要给 log打上一个时间戳，方便后续的日志分析，于是我们需要修改的数据加工逻辑：
public class Pipeline implements Plugin {...public void run() {while (!isClose.get()) {...// 对数据进行清理操作，转换为json字符串的格式ObjectNode logJson = new ObjectNode(JsonNodeFactory.instance);logJson.put("content", accessLog);// 新增一个时间戳字段logJson.put("timestamp", Instant.now().getEpochSecond());String data = http://www.kingceram.com/post/logJson.asText();...}}}
很快，又有一个需求，需要将加工后的数据存储到ES上，方便后续的日志检索，于是我们再次修改了的数据存储逻辑：
public class Pipeline implements Plugin {...public void run() {while (!isClose.get()) {...// 存储到ES上if (outputType == OutputType.DB) {db.insert("logs_table", logId, data);} else {// 存储到ES上es.store(logId, data)}}}}
在上述的例子中，每次新增需求都需要修改模块，明显违反了OCP 。下面，我们来对它进行优化，使它满足OCP 。
第一步是分离变化点，根据的业务处理逻辑，我们可以发现3个独立的变化点，数据的获取、加工和存储 。第二步，我们对这3个变化点进行抽象，设计出以下3个抽象接口：
// demo/src/main/java/com/yrunz/designpattern/monitor/input/InputPlugin.java// 数据获取抽象接口public interface InputPlugin extends Plugin {Event input();void setContext(Config.Context context);}// demo/src/main/java/com/yrunz/designpattern/monitor/filter/FilterPlugin.java// 数据加工抽象接口public interface FilterPlugin extends Plugin {Event filter(Event event);}// demo/src/main/java/com/yrunz/designpattern/monitor/output/OutputPlugin.java// 数据存储抽象接口public interface OutputPlugin extends Plugin {void output(Event event);void setContext(Config.Context context);}


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