为什么要在MVC三层架构上再加一层Manager层？_service manager 分层

MVC三层架构

我们在刚刚成为程序员的时候，就会被前辈们 “教育” 说系统的设计要遵循 MVC（Model-View-Controller）架构。它将整体的系统分成了 Model（模型），View（视图）和 Controller（控制器）三个层次，也就是将用户视图和业务处理隔离开，并且通过控制器连接起来，很好地实现了表现和逻辑的解耦，是一种标准的软件分层架构。

MVC分层架构是架构上最简单的一种分层方式。为了遵循这种分层架构我们在构建项目时往往会建立这样三个目录：controller、service 和 dao，它们分别对应了表现层、逻辑层还有数据访问层。

每层的作用如下：

• Controller层：主要是对访问控制进行转发，各类基本参数校验，或者不复用的业务简单处理。
• Service层：主要是处理业务逻辑和事务
• Dao层：负责与底层数据库MySQL，Oracle等进行数据交互

可是随着我们的业务逻辑越来复杂，代码写的越来越多，这种简单的三层架构的问题也越来越明显。

MVC架构弊端

传统的MVC分层有以下几个很明显的问题：

1. Service层代码臃肿
2. Service层很容易出现大事务，事务嵌套，导致问题很多，而且极难排查
3. dao层参杂业务逻辑
4. dao层sql语句复杂，关联查询比较多

为了解决这个问题，我们参考《alibaba java开发手册》，在Service层之下再独立出一个通用业务处理层（Manager层）

在这个分层架构中主要增加了 Manager 层，它与 Service 层的关系是：Manager 层提供原子的服务接口，Service 层负责依据业务逻辑来编排原子接口。

Manager层的特征

在《alibaba java开发手册》中是这样描述Manager层的：

Manager 层：通用业务处理层，它有如下特征：

1. 对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息，适配上层接口；
2. 对 Service 层通用能力的下沉，如缓存方案、中间件通用处理；
3. 与 DAO 层交互，对多个 DAO 的组合复用。

在实际开发中我们可以这样使用Manager层

1. 复杂业务，service提供数据给Manager层，负责业务编排，然后把事务下沉到Manager层，Manager层不允许相互调用，不会出现事务嵌套。
2. 专注于不带业务sql语言，也可以在manager层进行通用业务的dao层封装。
3. 避免复杂的join查询，数据库压力比java大很多，所以要严格控制好sql，所以可以在manager层进行拆分，比如复杂查询。

当然对于简单的业务，可以不使用Manager层。

Manager层使用案例

这里我们举个例子说明一下Manager层的使用场景：

假设你有一个用户系统，他有一个获取用户信息的接口，它调用逻辑Service层的 getUser 方法，getUser方法又和 User DB 交互获取数据。如下图左边展示部分。

这时，产品提出一个需求，在 APP 中展示用户信息的时候，如果用户不存在，那么要自动给用户创建一个用户。同时，要做一个 HTML5 的页面，HTML5 页面要保留之前的逻辑，也就是不需要创建用户。

此时按照传统的三层架构，逻辑层的边界就变得不清晰，表现层也承担了一部分的业务逻辑，因为我们往往会在表现层Controller中增加业务逻辑处理，将获取用户和创建用户接口编排起来。

而添加Manager层以后，Manager 层提供创建用户和获取用户信息的接口，而 Service 层负责将这两个接口组装起来。这样就把原先散布在表现层的业务逻辑都统一到了 Service 层，每一层的边界就非常清晰了。

接下来我们看一段实际代码说明一下Service层与Manager层如何进行区分？

@Transactional(rollbackFor = Throwable.class)
public Result<String> upOrDown(Long departmentId, Long swapId) {
  // 验证 1
  DepartmentEntity departmentEntity = departmentDao.selectById(departmentId);
  if (departmentEntity == null) {
    return Result.error("部门xxx不存在");
  }
  // 验证 2
  DepartmentEntity swapEntity = departmentDao.selectById(swapId);
  if (swapEntity == null) {
    return Result.error("部门xxx不存在");
  }
  // 验证 3
  Long count = employeeDao.countByDepartmentId(departmentId);
  if (count != null && count > 0) {
    return Result.error("员工不存在");
  }
  // 操作数据库 4
  Long departmentSort = departmentEntity.getSort();
  departmentEntity.setSort(swapEntity.getSort());
  departmentDao.updateById(departmentEntity);
  swapEntity.setSort(departmentSort);
  departmentDao.updateById(swapEntity);
  return Result.OK("success");
}
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上面代码在我们在我们采用三层架构时经常会遇到，那么它有什么问题呢？

上面的代码是典型的长事务问题（类似的还有调用第三方接口），前三步都是使用 connection 进行验证操作，但是由于方法上有@Transactional 注解，所以这三个验证都是使用的同一个 connection。

若对于复杂业务、复杂的验证逻辑，会导致整个验证过程始终占用该 connection 连接，占用时间可能会很长，直至方法结束，connection 才会交还给数据库连接池。

对于复杂业务的不可预计的情况，长时间占用同一个 connection 连接不是好的事情，应该尽量缩短占用时间。

说明：对于@Transactional 注解，当 spring 遇到该注解时，会自动从数据库连接池中获取 connection，并开启事务然后绑定到 ThreadLocal 上，如果业务并没有进入到最终的 操作数据库环节，那么就没有必要获取连接并开启事务，应该直接将 connection 返回给数据库连接池，供其他使用。

所以我们在加入Manager层以后可以这样写：

DepartmentService.java
  
public Result<String> upOrDown(Long departmentId, Long swapId) {
  // 验证 1
  DepartmentEntity departmentEntity = departmentDao.selectById(departmentId);
  if (departmentEntity == null) {
    return Result.error("部门xxx不存在");
  }
  // 验证 2
  DepartmentEntity swapEntity = departmentDao.selectById(swapId);
  if (swapEntity == null) {
    return Result.error("部门xxx不存在");
  }
  // 验证 3
  Long count = employeeDao.countByDepartmentId(departmentId);
  if (count != null && count > 0) {
    return Result.error("员工不存在");
  }
  
  // 操作数据库 4
  departmentManager.upOrDown(departmentSort,swapEntity);

  return Result.OK("success");
}
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DepartmentManager.java
  
@Transactional(rollbackFor = Throwable.class)
public void upOrDown(DepartmentEntity departmentEntity ,DepartmentEntity swapEntity){
  Long departmentSort = departmentEntity.getSort();
  departmentEntity.setSort(swapEntity.getSort());
  departmentDao.updateById(departmentEntity);
  swapEntity.setSort(departmentSort);
  departmentDao.updateById(swapEntity);
}
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将数据在 service 层准备好，然后传递给 manager 层，由 manager 层添加 @Transactional事务注解进行数据库操作。

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