後端開發中的分層架構如何正確劃分業務邏輯和非業務邏輯？

後端分層架構：巧妙劃分業務邏輯與非業務邏輯

後端開發中，分層架構（例如，Controller、Service、DAO三層）至關重要。雖然分層原則清晰，但在實踐中，特別是Service層和DAO層間的界限，以及引入Manager層後的邏輯劃分，常常令人困惑。本文將探討如何有效區分業務邏輯和非業務邏輯。

業務邏輯與非業務邏輯的界定

業務邏輯直接關聯業務需求，用戶可感知；而非業務邏輯則為底層操作，與業務流程無關，例如數據庫操作細節或密碼加密。

以下是一些非業務邏輯示例：

1. 數據庫操作細節： UserManager.delete()和DepartmentManager.delete()可能同時刪除關聯表（例如userdeptmodel ）中的數據。這屬於非業務邏輯，因為它只涉及數據庫操作，而非業務流程本身。如果沒有Manager層，DAO層也可以處理這類操作，只要它與業務無關。

    class UserManager:
        def delete(self):
            userdao.delete()
            userdeptdao.delete()
   
    class DepartmentManager:
        def delete(self):
            departmentdao.delete()
            userdeptdao.delete()

2. 密碼加密：用戶無需了解密碼存儲細節，加鹽操作可放在DAO或Manager層。

    class UserDao:
        def make_password(self, passwd):
            return salt(passwd) # 假設salt函數用於密碼加鹽def save(self):
            passwd = self.make_password(passwd)
            self.passwd = passwd
            super().save() #假設super().save()是數據庫保存方法

3. DAO層方法命名： get_super_user這樣的方法名是否合適，取決於其是否涉及業務邏輯。如果super與業務無關，則可以使用；否則，應在Service層處理。

4. HTTP請求封裝：後端依賴的封裝，可以放在DAO層，而非Service層。

Python中實現類似Django filter的功能

在Django/Flask中，數據過濾相對容易。但在Python的三層架構中，需要考慮如何在DAO層處理請求參數。如果沒有Spring之類的依賴注入框架，則需手動傳遞參數。 Java中，Hibernate等ORM框架提供了強大的數據過濾和查詢功能。

數據實體與分層架構

數據實體用於數據持久化。在三層架構中，Controller、Service和DAO層並非嚴格一一對應。 Service層可能調用多個DAO完成一個業務操作，而一個DAO也可能被多個Service調用。

總之，正確區分業務邏輯和非業務邏輯是後端開發的關鍵，合理的分層架構能提升代碼可讀性和可維護性。

以上是後端開發中的分層架構如何正確劃分業務邏輯和非業務邏輯？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！