Go语言学习路线 - 5.基础篇:从一个web项目来谈Go语言的技能点

2021年5月23日 237点热度 0人点赞 0条评论

从一个Web项目开始

经过了 入门篇 的学习,大家已经初步了解Go语言的语法,也能写常见的代码了。接下来,我们就从一个Web项目入手,看看一些常见的技能与知识吧。

我们先简单地聊一下这个Web项目的背景:我们要做的是一个简单的web系统 ,有前端同学负责界面的开发,后端不会考虑高并发等复杂情况。

我们先从一个Web请求出发,看看会涉及到哪些模块。

前端的请求生命周期

用户在web界面上点击了一个按钮,就由前端发起了一个请求。那这个请求的生命周期是怎么样的呢?

通常情况下,后端的工作是解析前端的数据,处理对应的业务逻辑,返回操作结果

这里,离不开三层概念:

  • API层:解析来自前端的数据,转化成go的数据结构
  • Service层:包含业务逻辑,是这个请求具体要做的事情
  • Dao层:数据持久化,也就是更新到数据库等,保证不丢失

不同框架有不同的命名方式,但我个人建议只关注这三层即可。

当然,这三层逻辑并不绝对,会因为项目特点有所调整,但整体的分层思路是不会变化的。我认为,如果你能真正地理解web的分层,对项目的框架就能掌握得很棒了。

接下来,我们自顶向下逐层聊聊。

第一层:API层

通常来说,API层只做三件事:

  1. 根据路由规则,调用具体的处理函数 ,常见的RESTful就是由URL+Method的作为路由规则;
  2. 解析文本或二进制数据到Go结构体,常见的是用json反序列化;
  3. 调用下一层Service的函数

抛开第三点暂且不谈,前两者比较容易理解,大家可以使用标准库里的net/httpencoding/json来完成。具体的代码我就不写了,网上示例非常多。

那么,API层这么简单,有什么学问嘛?这里,我建议大家看看两个开源库:

  • Gin
  • Mux

看看上面的示例,对比一下原生的net/http库写出来的代码,是否感觉可读性大大提高?没错,API层关键点之一的就是可读性

不过Gin相对于Mux非常重量级,学习起来成本很大;而Mux虽然可读性提高,但在解析http body数据这块效果不佳,还是需要逐个手写结构体。

所以,在我看来,这两个都并不是最佳方案,我非常建议有条件的项目能够直接引入 RPC级别的解决方案,例如gRPC。这块我会拿具体项目、花好几讲来好好说说。

在开发的过程中,我对API层的开发会重点关注这几点:

  • 可读性:可以快速地根据命名了解功能,如RESTful
  • 高度复用:如引入mux 中的各种 middleware,比如 防止panic 、用户认证 、日志打印等
  • 尽量薄:不做或少做业务逻辑处理,复杂处理都丢到service层
  • 文档化:将接口的相关参数通过文档给到前端或第三方,尽量做到自动化或半自动化

我再强调一下API层的重要性:API层是程序最关键的入口和出口,能很好地追踪到数据的前后变化情况。 一个优秀的API层实现,不仅能让我们少写很多重复性代码,也能大幅度地降低我们排查问题的效率。

第二层:Service层

Service层可以理解为服务层,是整个项目中最复杂、也是代码比重往往是最多的。它是一个项目最核心的业务价值所在。

Service是最灵活、也是最考验设计能力的,虽说没有一套固定的模式,但还是会有一定的套路

我分享一下个人的三个见解:

  1. 单元测试覆盖率要尽量高,这是一个高频迭代与重构的模块,也是最容易出现问题的部分;
  2. 深入实践 面向对象与DDD ,最锻炼工程师抽象、解耦等能力的模块;
  3. 选择合适的 设计模式 可大幅度地提升研发效率;

再提一句,请跃跃欲试的各位冷静一下,Service层是和业务一起成长的,前期没必要过度设计。我们把重点放在单元测试的编写上即可,适当地选用一些库来提高效率,如开源的stretchr/testify,内部的reflect等。

第三层:Dao层

Dao层常被理解为数据持久化层,但我们可以将它进行一定的延伸:将RPC调用也当做Dao层(不妨认为将数据持久化到了另一个服务),来适配微服务架构的场景。

严格意义上,RPC调用和普通的Dao差异有不少,但为了收敛话题,我们暂且不细分。

今天,我们不关注分布式场景下的各种数据问题,也不考虑各种存储中间件的特点,而是聚焦于一个问题:如何将内存中的对象持久化到数据库中。在编程领域,这部分的工具被称为ORM

以Go语言对接MySQL为例,最常见的为gorm,它能很便捷地将一个Go语言中的结构体,映射到MySQL数据库某个表中的一行数据。

请自行对比一下,用go官方的sql库写增删改查,与用gorm写增删改查的工作量差异。

关于Dao层,我认为有部分的实践是比较通用的:

  1. 选用官方或社区高频使用的库,避免后期出现功能缺失或性能瓶颈的问题;
  2. 灵活性比易用性更重要,通过一层浅封装,往往能更适配项目,达到更棒的易用性;
  3. 关注数据库的原理、而不是ORM工具的实现方式,数据库的原理是长期的积累,对技术选型和排查故障很有帮助。

至于不同的数据库ORM有不同的最佳实践,一一列举的工作量太大,我会在工程化的过程中选择性地讲解。

串联三层

到这里,我们对这三层有了初步的了解,可以总结为两边薄(API、Dao),中间厚(Service) 。

这里的实践需要大家不断打磨,比如说:

  • API与Dao会随着个人编程能力的提升,不断地总结出更好的编程实践;
  • 做性能优化时,优先考虑Dao,其次考虑API,这两部分的提效是最明显的;
  • 排查问题时,先分析API的出入口,再分析Dao的出入口,实在解决不了再去看Service(此时已经是严重的业务逻辑问题了);

到最后,相信大家对这三层认知会进一步提升:

  • API:服务对外的门面,通过一个接口定义就能了解大致实现原理;
  • Service:复杂的业务逻辑,非该服务的核心成员无需关注,而核心成员须重点维护;
  • Dao:无论是调用ORM还是SDK,都视为一种工具集,是一个技术人员沉淀通用能力的重点。

CRUD程序员

很多程序员都戏称自己是一个只会CRUD的码农。让我们换个视角,看看CRUD背后有没有一些的技术点。

  • API层:遵循RESTful的原则,提高可读性(最好能在一行代码中看到,如mux
    • 将操作(CRUD)对应到HTTP的Method
    • 将资源对象对应到HTTP的URL
  • Service层:
    • 对于只是简单的修改,Service不用做复杂处理,透传到Dao层即可
    • 如果涉及到多个表的修改,进行事务处理(如mysql的transaction)
    • 在Dao层出现错误时,适当封装错误信息,提高可读性
  • Dao层:
    • 选择并熟练运用ORM,快速实现基本的CRUD
    • 对复杂的ORM进行一层浅封装,方便Service层的调用

经过一段时间的磨练,CRUD的工作能大大提效,我们就能抽出更多的时间去学习其余技能了。

结束语

Web项目是我们日常开发最常见的项目类型,也是很多面试考察点的基点。

我建议大家从分层着手,明确各层职责,关注API与Dao层的提效工作,做好Service层的质量保障,更好地掌控全局。而在具体的开源库的使用过程中,选对比会用更重要,集中在API与Dao层

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公众号: golangcoding

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这个人很懒,什么都没留下

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