バックエンド開発におけるビジネスロジックと非ビジネスロジックを区別し、合理的な階層化されたデザインを実行する方法は？

バックエンドの階層アーキテクチャ：ビジネスロジックと非ビジネスロジックの明確な境界

バックエンド開発では、コントローラー、サービス、DAOの一般的な3層アーキテクチャが常に十分に明確ではありません。この記事では、サービスとDAOレイヤーのビジネスロジックと非ビジネスロジックを効果的に区別する方法について説明し、マネージャーレイヤーを導入しても、より合理的なレイヤーデザインを構築するために、マネージャーレイヤーを導入する方法について説明します。

ビジネスロジックと非ビジネスロジックの定義

ビジネスロジックはビジネス要件を直接関連付けますが、ビジネスロジックはデータアクセス、データ検証などの基礎となる操作に責任を負いません。2つの間のぼやけた境界は、しばしばコードの混乱につながります。

1. データ操作のカプセル化：たとえば、 UserManager.delete()およびDepartmentManager.delete() UserDeptModelの関連する削除を同時に処理できます。これは、ビジネスプロセス自体ではなくデータの一貫性に焦点を当てているため、非ビジネスロジックです。コード例：

    クラスのusermanager：
        def delete（self、user_id）：
            self.user_dao.delete（user_id）
            self.user_dept_dao.delete_by_user_id（user_id）
   
    クラスの部門マネージャー：
        def delete（self、dept_id）：
            self.dept_dao.delete（dept_id）
            self.user_dept_dao.delete_by_dept_id（dept_id）

2. データセキュリティ処理：パスワード塩分およびその他の操作は、通常、ビジネスロジックではなくデータ保護メカニズムであるため、DAOまたはマネージャーレイヤーで通常実行されます。コード例（仮想salt関数を備えたPython）：

    クラスuserdao：
        def save（self、user）：
            user.password = self.salt（user.password）
            ＃...ユーザーをデータベースに保存...
   
        DEF SALT（自己、パスワード）：
            ＃...パスワードの塩漬けロジック...
            Salted_pa​​sswordを返します

3. DAOレイヤーメソッド命名仕様： DAOレイヤーメソッド名は、ビジネスの意味を含めることを避ける必要があります。たとえば、 get_super_user() get_user_by_type("super")ほど明確ではありません。

4. 外部サービスコールカプセル化：バックエンドが外部サービスに依存している場合、これらの呼び出しはサービスレイヤーではなくDAOレイヤーでカプセル化する必要があります。これは、ビジネスロジックではなくデータアクセスであるためです。

Djangoフィルター機能をシミュレートします

Pythonでは、依存関係噴射フレームワークがない場合、Djangoフィルターをock笑するには、DAOレイヤーでリクエストパラメーターを処理し、レイヤーごとにそれらを渡す必要があります。 Javaのスプリングフレームワークは、このプロセスを簡素化します。

データエンティティと階層関係

コントローラー、サービス、およびDAOは、1つずつ対応しません。彼らの責任は次のとおりです。

1. コントローラー：システムの入力、受信、およびプロセスリクエストを軽量に保ちます。
2. サービス：コアビジネスロジック処理層は比較的複雑です。
3. DAO：データアクセスレイヤーはデータの相互作用のみを担当し、ビジネスロジックは含まれません。

たとえば、「ユーザーの作成」ビジネス：サービスレイヤーは「ユーザー名が複製されているかどうかを確認します」と「ユーザーの作成」を実行します。 DAOレイヤーは、「ユーザー名に基づいてクエリユーザー」と「ユーザーの保存」メソッドを提供します。

ビジネスロジックを非ビジネスロジックと明確に区​​別し、合理的な階層化された設計に従って、コードの保守性とスケーラビリティを改善することができます。

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