标签：物理 开发人员 纯粹 配置 相对 情况 企业 否则 维度
最新互联网大厂面试真题、Java程序员面试策略（面试前的准备、面试中的技巧）请移步GitHub作为开发人员，你对复用这个概念一定不陌生。在开发过程中，我们把系统中通用的代码逻辑抽取出来，变成公共方法或公共类，然后在多个地方调用，这就是最简单的技术上的复用。
但一开始，我们不会过多地考虑复用，当一个新项目过来，我们会选择最直接的方式来实现，结果往往是欲速而不达，比如说：
好不容易搞定了一个项目，接着又有新的类似项目过来，我们又要从头再来；项目的代码是定制的，项目结束后，系统维护的噩梦刚刚开始。
如果项目缺乏沉淀，每个项目都是全新的开始，出现这些情况，一点都不意外。而要想解决这个问题，我们一开始就要考虑系统的复用性。
复用，它可以让我们站在巨人的肩膀上，基于现有的成果，快速落地一个新系统。
那么，我们在做架构设计时，如何实现系统的高可复用呢？
今天，我就针对复用这个话题，首先和你介绍一下，复用具体都有哪些形式；然后，我会针对最有价值的业务复用，带你了解如何划分服务的边界，让你能够在工作中，设计一个可以高度复用的系统。
复用有多种形式，它可以分为技术复用和业务复用两大类。技术复用包括代码复用和技术组件复用；业务复用包括业务实体复用、业务流程复用和产品复用。
从复用的程度来看，从高到低，我们可以依次划分为产品复用 > 业务流程复用 > 业务实体复用 > 组件复用 > 代码复用。
接下来，我就按照复用度从低到高，对这些复用方式进行一一分析，帮助你更好地理解架构的可复用性。
首先是代码级复用，这部分应该是你最熟悉的了。这里包括你自己打包的类库，第三方提供的 SDK，还有各种算法封装等。我们的代码可以直接调用它们，物理上也和我们的应用打包在一起，运行在同一个进程里。代码级复用是最低层次的复用，你可以把它当作你自己源代码的一部分。
再往上，是技术组件复用。这些组件有我们自己封装的，更多的是大量开源的中间件，比如Redis、MQ、Dubbo 等；组件也包括各种开发框架，比如 Spring Cloud。这些基础组件技术复杂度很高，它们的存在，极大地简化了我们的开发工作。
值得注意的是，代码级复用和技术组件复用都属于工具层面，它们的好处是在很多地方都可以用，但和业务场景隔得有点远，不直接对应业务功能，因此复用的价值相对比较低。
我们知道，系统最终是为业务而服务的，如果能够实现直接的业务复用，那系统开发的效率就更高。在前面的课程中，我们讨论架构的演进过程时，很多地方谈到了业务能力的复用，比如说，微服务强调单个业务实体的封装和复用，而中台进一步实现了企业级业务能力的复用。
所以接下来，我们就从比较简单的业务实体复用开始说起。
业务实体复用针对细分的业务领域，比如订单、商品、用户等领域。它对各个业务领域的数据和业务规则进行封装，将它变成上层应用系统可以直接使用的业务组件。
业务流程的复用针对的是业务场景，它可以把多个业务实体串起来，完成一个端到端的任务。比如说，下单流程需要访问会员、商品、订单、库存等多个业务，如果我们把这些调用逻辑封装为一个下单流程服务，那下单页面就可以调用这个流程服务来完成下单，而不需要去深入了解下单的具体过程。相比单个的业务实体复用，业务流程的复用程度更高，业务价值也更大。
最高层次的复用是对整个系统的复用，比如说一个 SaaS 系统（Software-as-a-Service），它在内部做了各种通用化设计，允许我们通过各种参数配置，得到我们想要的功能；或者说一个 PaaS（Platform-as-a-Service）平台，它会提供可编程的插件化支持，允许我们“嵌入”外部代码，实现想要的功能。
这种产品级的复用，它的复用程度无疑是最高的。这样的系统，在落地的时候，它无需核心的开发团队进行开发，只由外围的实施团队负责就可以了，这样，一个项目的上线就能简化为一次快速的实施，不但上线周期短，系统也更稳定。
当然，实现这样的复用，难度也是很大的，你既要对所在行业的业务有很全面的理解，又要有很强的抽象设计能力。这类系统中，比较典型的有 Salesforce 的 CRM 系统和 SAP 的ERP 系统。
现在，我们先对复用做个总结。从技术复用到业务复用，越往上，复用程度越高，复用产生的价值也越大，但实现起来也越复杂，它能复用的场景就越有限。在实际工作中，技术层面上的复用相对比较简单，我们对这部分的认知也最多，而且由于开源的普及，现在有丰富的中间件让我们选择，我们可以基于它们，逐步构建适合自己的技术体系。
但如果我们能进一步打造业务中间件，并在这个基础上，形成业务平台，这样，我们就能实现更高的业务级复用，可以更高效地支持系统的快速落地。
而在实现业务组件化和平台化的过程中，首要的问题就是基础服务边界的划分。边界划分决定了服务的粒度和职责，在实际工作中，也是非常困扰我们和有争议的地方。
接下来，我就针对基础服务边界的划分，和你分享我自己在项目开发的过程中，总结的一些实用的原则和做法。
服务边界划分要解决“我是谁”的问题，它实现了服务和周边环境的清晰切割。
我们都知道，服务包含了业务数据和业务规则，并提供接口给外部访问，其中，接口是服务的对外视图，它封装了服务的业务数据和规则。
所以从边界划分的角度来看，我们就是要确定哪些数据属于这个服务，哪些接口功能由这个服务提供。这里，我总结了 3 个基础服务边界划分的原则，供你设计时做参考。
你在划分服务的边界时，需要确保服务内部数据的完整性。
举个例子，一个商品服务的数据模型，不仅要有商品基本信息，比如商品名称、价格、分类、图片、描述等；还需要包含商品的扩展信息，如商品的各种属性、商品标签等；最后还要包含各种复杂商品类型的定义，比如组合商品、套餐商品、多规格商品等。
另外，你还要保证服务功能的完整性。对于服务使用者来说，他们是以业务的角度看服务，而不是纯粹的数据角度。比如一个套餐商品，在服务内部，它是多个单品的复杂组合，但从服务调用者的角度来看，它就是一个商品。
那现在问题来了，对于套餐的价格，商品服务是给出一个最终价格呢？还是给出各个单品的价格，然后让调用方自己算最终价格呢？我们知道，套餐的价格不是各个单品价格累加的结果，它包含了一定的优惠，如果它的价格由服务调用方来算，这会导致商品的部分业务规则游离于服务外面，破坏了商品服务的功能完整性。
在实践中，有些服务只是存储基础数据，然后提供简单的增删改查功能，这样一来，服务只是一个简单的 DAO，变成了数据访问通道。这样的服务，它的价值就很有限，也容易被服务调用方质疑。因此，我们要尽可能在服务内部封装完整的业务规则，对外提供完整的业务语义，最大程度地简化服务的使用。
所以，当你在划分服务边界时，要保证服务数据完整、功能全面，这样才能支撑一个完整的业务领域。
也就是说，服务的数据和职责要一致，谁拥有信息，谁就负责提供相应的功能。
服务内部的业务逻辑要尽量依赖内部数据，而不是接口输入的数据，否则会造成数据和业务规则的脱节（一个在外面，一个在里面），如果服务对外部的依赖性很强，就无法提供稳定的能力了。
很多时候，我们对一个功能到底划分到哪个服务，有很大的争议。这时，我们可以结合这个功能所依赖的数据来判断，如果功能所需要的大部分数据都存储在 A 服务里，那当然由 A服务来提供接口比较合适，这样接口输入的数据比较少，不但简化了服务对外部的依赖，同时也降低了接口调用的成本。
给你举个例子，在订单小票上，我们经常能看到一些优惠信息，比如说商品原价是多少，其中因为满减优惠了多少，因为商品特价减免了多少。这个优惠计算的结果是订单的一部分，毫无疑问，它需要保存在订单服务里。
但这个订单的优惠计算过程，却不是由订单服务来负责，而是由独立的促销服务负责的。因为优惠计算所需要的优惠规则是在促销服务里定义的，促销服务可以在内部拿到所有的优惠规则，然后完成整个优惠计算。
否则，如果是由订单服务负责优惠计算，订单服务的调用者就需要在接口中提供完整的促销规则，不但调用成本高，而且外部促销规则的改变会影响订单服务的内部实现。
所以在这里，促销服务负责促销规则的维护，以及对应的优惠计算功能；订单服务负责优惠结果数据落地，以及后续的查询功能。这样，每个服务存储的数据和对外提供的功能是一致的。
既然是基础服务，它们就处于调用链的底层，服务之间不会有任何的调用关系，也就是说基础服务相互之间是正交的。比如说会员服务和商品服务，它们代表不同维度的基础业务域，彼此之间不会有调用关系。
正交还有另外一种情况：服务之间有数据的依赖关系，但没有接口的调用关系。
比如说，订单明细里包含商品 ID 信息，但订单服务内部不会调用商品服务来获取商品详情。如果页面需要展示订单的商品详情，针对这个具体的业务场景，我们可以在上层的聚合服务里，通过聚合订单服务和商品服务来实现。
可复用是架构设计的一个重要目标，今天我们对复用进行了梳理，包括复用有哪些形式，以及它们有哪些价值，相信你现在对复用已经有了一个整体的认识。业务上的复用比纯粹的技术复用有更高的价值，我们要尽量往这个方向上靠。
在实践中，落地基础服务是实现业务复用的有效方式，而基础服务边界的划分，它有科学的成分，但更多的是一种艺术，这里我提供了几个实用的划分原则，你可以在工作中结合实际情况，灵活地运用它们。
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