企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)模式讀書(shū)筆記（一）
前年走馬觀花式的把這本書(shū)讀了一遍，加上當(dāng)時(shí)并沒(méi)有實(shí)際使用，所以時(shí)隔不到兩年，對(duì)本書(shū)中部分內(nèi)容的印象已經(jīng)有些模糊了。最近要用到這方面的知識(shí)，花點(diǎn)時(shí)間再讀一遍，順便記點(diǎn)筆記。
企業(yè)應(yīng)用的特點(diǎn)：需要持久化數(shù)據(jù)。存在大量數(shù)據(jù)。支持大量用戶并發(fā)訪問(wèn)。涉及大量操作數(shù)據(jù)的用戶界面。
關(guān)于性能的幾個(gè)概念：響應(yīng)時(shí)間。響應(yīng)性。等待時(shí)間。吞吐量。負(fù)載。負(fù)載敏感度。效率。可伸縮性。
關(guān)于模式：模式是“半生不熟品”，你需要自己加上最后一把火。所以同一個(gè)模式在不同的使用場(chǎng)合，看似相似，又各有不同。
本書(shū)第一章主題是分層。根據(jù)這些年的經(jīng)驗(yàn)和所學(xué)到的知識(shí)，竊以為設(shè)計(jì)的中心就是減小系統(tǒng)的復(fù)雜度，而減小系統(tǒng)復(fù)雜度的方法無(wú)非就是：分層、分治、抽象。作者把分層放在第一章，我覺(jué)得這是極為合理的。
三個(gè)基本層次：表現(xiàn)層。領(lǐng)域?qū)?。?shù)據(jù)源層。
后面兩層絕對(duì)不允許含有表現(xiàn)層的代碼，原因是界面是最容易變化的，設(shè)計(jì)的重要目標(biāo)就是把可變的東西隔離起來(lái)，讓它獨(dú)立變化。
如何判別表現(xiàn)層和領(lǐng)域?qū)邮峭耆蛛x的？好辦，重新實(shí)現(xiàn)一個(gè)風(fēng)格完全不同的表現(xiàn)層，比如把基于WEB的表現(xiàn)層，換成基于命令行的表現(xiàn)層。如果兩種表現(xiàn)層中幾乎沒(méi)有重復(fù)的代碼，那恭喜你，你的設(shè)計(jì)是表現(xiàn)層和領(lǐng)域?qū)油耆蛛x的。
如何讓表現(xiàn)層與領(lǐng)域?qū)臃蛛x？這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)問(wèn)老了，去看看MVS模型，去看看MFC的文檔視圖模型，去看看訂閱-發(fā)布設(shè)計(jì)模式，它們差不多是同一個(gè)東西。
如何判別領(lǐng)域?qū)雍蛿?shù)據(jù)源層是完全分離的？與判別表現(xiàn)層和領(lǐng)域?qū)拥姆椒?lèi)似，重新實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)源層，如果以前采用的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，現(xiàn)在換成XML試試，如果輕而易舉的就做到了，同樣恭喜你，領(lǐng)域?qū)雍蛿?shù)據(jù)源層是完全分離的。
領(lǐng)域?qū)硬渴鹪诜?wù)器還是在客戶端，看你具體的選擇了，不過(guò)最好是不要把它的一部分放在服務(wù)器上，另外一部分放在客戶端。如果真的這樣做，讓這兩部分盡量各自獨(dú)立，不要依賴關(guān)系太強(qiáng)。
Alan Knight說(shuō)，將部分領(lǐng)域邏輯混入表現(xiàn)層，到底是滑向地獄的第一步呢，還是只是少數(shù)純粹主義者才會(huì)抱怨的小問(wèn)題？作者說(shuō)，我們之所以擔(dān)心，正是因?yàn)檫@種做法兩者兼?zhèn)?。呵，回答得夠絕。
組織領(lǐng)域邏輯的三種模式：事務(wù)腳本。領(lǐng)域模型。表模塊。
我的理解是：
事務(wù)腳本就是傳統(tǒng)的面向過(guò)程的方法。以過(guò)程為中心，直觀的說(shuō)是以動(dòng)作為中心的。比如在超市收銀臺(tái)買(mǎi)單時(shí)的過(guò)程，可以描述為一系列的動(dòng)作：
錄入商品代碼。
計(jì)算總價(jià)值。
收款。
找零。
領(lǐng)域模型就是完全面對(duì)對(duì)象的方法。以對(duì)象為中心，直觀的說(shuō)是以物品為中心。如如上面的例子可以描述為：
創(chuàng)建一個(gè)帳單對(duì)象。
一一的創(chuàng)建商品對(duì)象，并加入帳單對(duì)象。
帳單對(duì)象提供一個(gè)買(mǎi)單的方法，輸入付款數(shù)，返回找零。
在這里，帳單和商品是對(duì)象，也是中心，動(dòng)作不過(guò)是這些對(duì)象的行為罷了。
表模型介于上述兩個(gè)模型之間，可以認(rèn)為它是基于對(duì)象的方法。初看有些像領(lǐng)域模型，對(duì)象的數(shù)據(jù)是集中在一起的，相關(guān)的操作也是集中在一起的。但是它并不存在繼承和多態(tài)性，常常不能直接使用策略等面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)模式。
選擇三種模式的標(biāo)準(zhǔn)是系統(tǒng)的復(fù)雜度和環(huán)境。簡(jiǎn)單的情況可以采用事務(wù)腳本，復(fù)雜的情況首選領(lǐng)域模型，開(kāi)發(fā)環(huán)境對(duì)記錄集支持得好，可以選擇表模塊。
但對(duì)于復(fù)雜度沒(méi)有量化的標(biāo)準(zhǔn)，通常只能根據(jù)開(kāi)發(fā)者的經(jīng)驗(yàn)判斷。作者開(kāi)玩笑說(shuō)，當(dāng)復(fù)雜度超過(guò)7.42時(shí)就選擇領(lǐng)域模型，但是你沒(méi)有辦法知道什么樣的復(fù)雜度是超過(guò)7.42的。
