• Golang 简洁架构实战


    文中项目代码位置:https://github.com/devYun/go-clean-architecture

    转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/640

    由于golang不像java一样有一个统一的编码模式,所以我们和其他团队一样,采用了 Go 面向包的设计和架构分层这篇文章介绍的一些理论,然后再结合以往的项目经验来进行分包:

    ├── cmd/
    │   └── main.go //启动函数
    ├── etc
    │   └── dev_conf.yaml              // 配置文件 
    ├── global
    │   └── global.go //全局变量引用,如数据库、kafka等
    ├── internal/
    │       └── service/
    │           └── xxx_service.go //业务逻辑处理类
    │           └── xxx_service_test.go 
    │       └── model/
    │           └── xxx_info.go//结构体
    │       └── api/
    │           └── xxx_api.go//路由对应的接口实现
    │       └── router/
    │           └── router.go//路由
    │       └── pkg/
    │           └── datetool//时间工具类
    │           └── jsontool//json 工具类
    

    其实上面的这个划分只是简单的将功能分了一下包,在项目实践的过程中还是有很多问题。比如:

    对于功能实现我是通过 function 的参数传递还是通过结构体的变量传递?

    使用一个数据库的全局变量引用传递是否安全?是否存在过度耦合?

    在代码实现过程中几乎全部都是依赖于实现,而不是依赖于接口,那么将MySQL切换为 MongDB 是不是要修改所有的实现?

    所以现在在我们工作中随着代码越来越多,代码中各种 init,function,struct,全局变量感觉也越来越乱。

    每个模块不独立,看似按逻辑分了模块,但没有明确的上下层关系,每个模块里可能都存在配置读取,外部服务调用,协议转换等。

    久而久之服务不同包函数之间的调用慢慢演变成网状结构,数据流的流向和逻辑的梳理变得越来越复杂,很难不看代码调用的情况下搞清楚数据流向。

    image-20211226215524784

    不过就像《重构》中所说:先让代码工作起来-如果代码不能工作,就不能产生价值;然后再试图将它变好-通过对代码进行重构,让我们自己和其他人更好地理解代码,并能按照需求不断地修改代码。

    所以我觉得是时候自我改变一下。

    The Clean Architecture

    在简洁架构里面对我们的项目提出了几点要求:

    1. 独立于框架。该架构不依赖于某些功能丰富的软件库的存在。这允许你把这些框架作为工具来使用,而不是把你的系统塞进它们有限的约束中。
    2. 可测试。业务规则可以在没有UI、数据库、Web服务器或任何其他外部元素的情况下被测试。
    3. 独立于用户界面。UI可以很容易地改变,而不用改变系统的其他部分。例如,一个Web UI可以被替换成一个控制台UI,而不改变业务规则。
    4. 独立于数据库。你可以把Oracle或SQL Server换成Mongo、BigTable、CouchDB或其他东西。你的业务规则不受数据库的约束。
    5. 独立于任何外部机构。事实上,你的业务规则根本不知道外部世界的任何情况。

    img

    上图中同心圆代表各种不同领域的软件。一般来说,越深入代表你的软件层次越高。外圆是战术实现机制,内圆的是战略核心策略。

    对于我们的项目来说,代码依赖应该由外向内,单向单层依赖,这种依赖包含代码名称,或类的函数,变量或任何其他命名软件实体。

    对于简洁架构来说分为了四层:

    • Entities:实体
    • Usecase:表达应用业务规则,对应的是应用层,它封装和实现系统的所有用例;
    • Interface Adapters:这一层的软件基本都是一些适配器,主要用于将用例和实体中的数据转换为外部系统如数据库或Web使用的数据;
    • Framework & Driver:最外面一圈通常是由一些框架和工具组成,如数据库Database, Web框架等;

    那么对于我的项目来说,也分为了四层:

    • models
    • repo
    • service
    • api

    代码分层

    models

    封装了各种实体类对象,与数据库交互的、与UI交互的等等,任何的实体类都应该放在这里。如:

    import "time"
    
    type Article struct {
    	ID        int64     `json:"id"`
    	Title     string    `json:"title"`
    	Content   string    `json:"content"`
    	UpdatedAt time.Time `json:"updated_at"`
    	CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
    }
    

    repo

    这里存放的是数据库操作类,数据库CRUD都在这里。需要注意的是,这里不包含任何的业务逻辑代码,很多同学喜欢将业务逻辑也放到这里。

    如果使用 ORM,那么这里放入的ORM操作相关的代码;如果使用微服务,那么这里放的是其他服务请求的代码;

    service

    这里是业务逻辑层,所有的业务过程处理代码都应该放在这里。这一层会决定是请求 repo 层的什么代码,是操作数据库还是调用其他服务;所有的业务数据计算也应该放在这里;这里接受的入参应该是controller传入的。

    api

    这里是接收外部请求的代码,如:gin对应的handler、gRPC、其他REST API 框架接入层等等。

    面向接口编程

    除了 models 层,层与层之间应该通过接口交互,而不是实现。如果要用 service 调用 repo 层,那么应该调用 repo 的接口。那么修改底层实现的时候我们上层的基类不需要变更,只需要更换一下底层实现即可。

    例如我们想要将所有文章查询出来,那么可以在 repo 提供这样的接口:

    package repo
    
    import (
    	"context"
    	"my-clean-rchitecture/models"
    	"time"
    )
    
    // IArticleRepo represent the article's repository contract
    type IArticleRepo interface {
    	Fetch(ctx context.Context, createdDate time.Time, num int) (res []models.Article, err error)
    }
    
    

    这个接口的实现类就可以根据需求变更,比如说当我们想要 mysql 来作为存储查询,那么只需要提供一个这样的基类:

    type mysqlArticleRepository struct {
    	DB *gorm.DB
    }
    
    // NewMysqlArticleRepository will create an object that represent the article.Repository interface
    func NewMysqlArticleRepository(DB *gorm.DB) IArticleRepo {
    	return &mysqlArticleRepository{DB}
    }
    
    func (m *mysqlArticleRepository) Fetch(ctx context.Context, createdDate time.Time,
    	num int) (res []models.Article, err error) {
    
    	err = m.DB.WithContext(ctx).Model(&models.Article{}).
    		Select("id,title,content, updated_at, created_at").
    		Where("created_at > ?", createdDate).Limit(num).Find(&res).Error
    	return
    }
    

    如果改天想要换成 MongoDB 来实现我们的存储,那么只需要定义一个结构体实现 IArticleRepo 接口即可。

    那么在 service 层实现的时候就可以按照我们的需求来将对应的 repo 实现注入即可,从而不需要改动 service 层的实现:

    type articleService struct {
    	articleRepo repo.IArticleRepo
    }
    
    // NewArticleService will create new an articleUsecase object representation of domain.ArticleUsecase interface
    func NewArticleService(a repo.IArticleRepo) IArticleService {
    	return &articleService{
    		articleRepo: a,
    	}
    }
    
    // Fetch
    func (a *articleService) Fetch(ctx context.Context, createdDate time.Time, num int) (res []models.Article, err error) {
    	if num == 0 {
    		num = 10
    	}
    	res, err = a.articleRepo.Fetch(ctx, createdDate, num)
    	if err != nil {
    		return nil, err
    	}
    	return
    }
    

    依赖注入 DI

    依赖注入,英文名dependency injection,简称 DI 。DI 以前在java工程里面经常遇到,但是在 go 里面很多人都说不需要,但是我觉得在大型软件开发过程中还是有必要的,否则只能通过全局变量或者方法参数来进行传递。

    至于具体什么是 DI,简单来说就是被依赖的模块,在创建模块时,被注入到(即当作参数传入)模块的里面。想要更加深入的了解什么是 DI 这里再推荐一下 Dependency injection Inversion of Control Containers and the Dependency Injection pattern 这两篇文章。

    如果不用 DI 主要有两大不方便的地方,一个是底层类的修改需要修改上层类,在大型软件开发过程中基类是很多的,一条链路改下来动辄要修改几十个文件;另一方面就是就是层与层之间单元测试不太方便。

    因为采用了依赖注入,在初始化的过程中就不可避免的会写大量的new,比如我们的项目中需要这样:

    package main
    
    import (
    	"my-clean-rchitecture/api"
    	"my-clean-rchitecture/api/handlers"
    	"my-clean-rchitecture/app"
    	"my-clean-rchitecture/repo"
    	"my-clean-rchitecture/service"
    )
    
    func main() { 
    	// 初始化db
    	db := app.InitDB() 
    	//初始化 repo
    	repository := repo.NewMysqlArticleRepository(db)
    	//初始化service
    	articleService := service.NewArticleService(repository)
    	//初始化api
    	handler := handlers.NewArticleHandler(articleService)
    	//初始化router
    	router := api.NewRouter(handler)
    	//初始化gin
    	engine := app.NewGinEngine()
    	//初始化server
    	server := app.NewServer(engine, router)
    	//启动
    	server.Start()
    }
    
    

    那么对于这么一段代码,我们有没有办法不用自己写呢?这里我们就可以借助框架的力量来生成我们的注入代码。

    在 go 里面 DI 的工具相对来说没有 java 这么方便,技术框架一般主要有:wire、dig、fx 等。由于wire是使用代码生成来进行注入,性能会比较高,并且它是 google 推出的 DI 框架,所以我们这里使用 wire 进行注入。

    wire的要求很简单,新建一个wire.go文件(文件名可以随意),创建我们的初始化函数。比如,我们要创建并初始化一个server对象,我们就可以这样:

    //+build wireinject
    
    package main
    
    import (
    	"github.com/google/wire"
    	"my-clean-rchitecture/api"
    	"my-clean-rchitecture/api/handlers"
    	"my-clean-rchitecture/app"
    	"my-clean-rchitecture/repo"
    	"my-clean-rchitecture/service"
    )
    
    func InitServer() *app.Server {
    	wire.Build(
    		app.InitDB,
    		repo.NewMysqlArticleRepository,
    		service.NewArticleService,
    		handlers.NewArticleHandler,
    		api.NewRouter,
    		app.NewServer,
    		app.NewGinEngine)
    	return &app.Server{}
    }
    

    需要注意的是,第一行的注解:+build wireinject,表示这是一个注入器。

    在函数中,我们调用wire.Build()将创建 Server 所依赖的类型的构造器传进去。写完wire.go文件之后执行wire命令,就会自动生成一个wire_gen.go文件。

    // Code generated by Wire. DO NOT EDIT.
    
    //go:generate go run github.com/google/wire/cmd/wire
    //+build !wireinject
    
    package main
    
    import (
    	"my-clean-rchitecture/api"
    	"my-clean-rchitecture/api/handlers"
    	"my-clean-rchitecture/app"
    	"my-clean-rchitecture/repo"
    	"my-clean-rchitecture/service"
    )
    
    // Injectors from wire.go:
    
    func InitServer() *app.Server {
    	engine := app.NewGinEngine()
    	db := app.InitDB()
    	iArticleRepo := repo.NewMysqlArticleRepository(db)
    	iArticleService := service.NewArticleService(iArticleRepo)
    	articleHandler := handlers.NewArticleHandler(iArticleService)
    	router := api.NewRouter(articleHandler)
    	server := app.NewServer(engine, router)
    	return server
    }
    

    可以看到wire自动帮我们生成了InitServer方法,此方法中依次初始化了所有要初始化的基类。之后在我们的main函数中就只需调用这个InitServer即可。

    func main() {
    	server := InitServer()
    	server.Start()
    }
    

    测试

    在上面我们定义好了每一层应该做什么,那么对于每一层我们应该都是可单独测试的,即使另外一层不存在。

    • models 层:这一层就很简单了,由于没有依赖任何其他代码,所以可以直接用go 的单测框架直接测试即可;
    • repo 层:对于这一层来说,由于我们使用了 mysql 数据库,那么我们需要 mock mysql,这样即使不用连mysql 也可以正常测试,我这里使用 github.com/DATA-DOG/go-sqlmock 这个库来 mock 我们的数据库;
    • service 层:因为 service 层依赖了 repo 层,因为它们之间是通过接口来关联,所以我这里使用 github.com/golang/mock/gomock 来 mock repo 层;
    • api 层:这一层依赖 service 层,并且它们之间是通过接口来关联,所以这里也可以使用 gomock 来 mock service 层。不过这里稍微麻烦了一点,因为我们接入层用的是 gin,所以还需要在单测的时候模拟发送请求;

    由于我们是通过 github.com/golang/mock/gomock 来进行 mock ,所以需要执行一下代码生成,生成的mock 代码我们放入到 mock 包中:

    mockgen -destination .\mock\repo_mock.go -source .\repo\repo.go -package mock
    
    mockgen -destination .\mock\service_mock.go -source .\service\service.go -package mock
    

    上面这两个命令会通过接口帮我自动生成 mock 函数。

    repo 层测试

    在项目中,由于我们用了 gorm 来作为我们的 orm库,所以我们需要使用 github.com/DATA-DOG/go-sqlmock 结合 gorm 来进行 mock:

    func getSqlMock() (mock sqlmock.Sqlmock, gormDB *gorm.DB) {
    	//创建sqlmock
    	var err error
    	var db *sql.DB
    	db, mock, err = sqlmock.New(sqlmock.QueryMatcherOption(sqlmock.QueryMatcherEqual))
    	if err != nil {
    		panic(err)
    	}
    	//结合gorm、sqlmock
    	gormDB, err = gorm.Open(mysql.New(mysql.Config{
    		SkipInitializeWithVersion: true,
    		Conn:                      db,
    	}), &gorm.Config{})
    	if nil != err {
    		log.Fatalf("Init DB with sqlmock failed, err %v", err)
    	}
    	return
    }
    
    func Test_mysqlArticleRepository_Fetch(t *testing.T) {
    	createAt := time.Now()
    	updateAt := time.Now()
    	//id,title,content, updated_at, created_at
    	var articles = []models.Article{
    		{1, "test1", "content", updateAt, createAt},
    		{2, "test2", "content2", updateAt, createAt},
    	}
    
    	limit := 2
    	mock, db := getSqlMock()
    
    	mock.ExpectQuery("SELECT id,title,content, updated_at, created_at FROM `articles` WHERE created_at > ? LIMIT 2").
    		WithArgs(createAt).
    		WillReturnRows(sqlmock.NewRows([]string{"id", "title", "content", "updated_at", "created_at"}).
    			AddRow(articles[0].ID, articles[0].Title, articles[0].Content, articles[0].UpdatedAt, articles[0].CreatedAt).
    			AddRow(articles[1].ID, articles[1].Title, articles[1].Content, articles[1].UpdatedAt, articles[1].CreatedAt))
    
    	repository := NewMysqlArticleRepository(db)
    	result, err := repository.Fetch(context.TODO(), createAt, limit)
    
    	assert.Nil(t, err)
    	assert.Equal(t, articles, result)
    }
    

    service 层测试

    这里主要就是用我们 gomock 生成的代码来 mock repo 层:

    func Test_articleService_Fetch(t *testing.T) {
    	ctl := gomock.NewController(t)
    	defer ctl.Finish()
    	now := time.Now()
    	mockRepo := mock.NewMockIArticleRepo(ctl)
    
    	gomock.InOrder(
    		mockRepo.EXPECT().Fetch(context.TODO(), now, 10).Return(nil, nil),
    	)
    	
    	service := NewArticleService(mockRepo)
    
    	fetch, _ := service.Fetch(context.TODO(), now, 10)
    	fmt.Println(fetch)
    }
    

    api 层测试

    对于这一层,我们不仅要 mock service 层,还需要发送 httptest 来模拟请求发送:

    func TestArticleHandler_FetchArticle(t *testing.T) {
    
    	ctl := gomock.NewController(t)
    	defer ctl.Finish()
    	createAt, _ := time.Parse("2006-01-02", "2021-12-26")
    	mockService := mock.NewMockIArticleService(ctl)
    
    	gomock.InOrder(
    		mockService.EXPECT().Fetch(gomock.Any(), createAt, 10).Return(nil, nil),
    	)
    
    	article := NewArticleHandler(mockService)
    
    	gin.SetMode(gin.TestMode)
    
    	// Setup your router, just like you did in your main function, and
    	// register your routes
    	r := gin.Default()
    	r.GET("/articles", article.FetchArticle)
    
    	req, err := http.NewRequest(http.MethodGet, "/articles?num=10&create_date=2021-12-26", nil)
    	if err != nil {
    		t.Fatalf("Couldn't create request: %v\n", err)
    	}
    
    	w := httptest.NewRecorder()
    	// Perform the request
    	r.ServeHTTP(w, req)
    
    	// Check to see if the response was what you expected
    	if w.Code != http.StatusOK {
    		t.Fatalf("Expected to get status %d but instead got %d\n", http.StatusOK, w.Code)
    	}
    }
    

    总结

    以上就是我对 golang 的项目中发现问题的一点点总结与思考,思考的先不管对不对,总归是解决了我们当下的一些问题。不过,项目总归是需要不断重构完善的,所以下次有问题的时候下次再改呗。

    对于我上面的总结和描述感觉有不对的地方,请随时指出来一起讨论。

    项目代码位置:https://github.com/devYun/go-clean-architecture

    Reference

    https://blog.cleancoder.com/uncle-bob/2012/08/13/the-clean-architecture.html

    https://github.com/bxcodec/go-clean-arch

    https://medium.com/hackernoon/golang-clean-archithecture-efd6d7c43047

    https://farer.org/2021/04/21/go-dependency-injection-wire/

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