软件开发必修课：你该知道的GRASP职责分配模式

2020 年 10 月 21 日 阿里技术

阿里妹导读：软件开发为什么需要职责驱动设计（RDD）？职责应该如何分配？如何结合架构模式在实际开发中实践落地？本文介绍一种通用的职责分配模式——GRASP，通过举例详解GRASP的几大原则，并分享两个实际运用的案例。

文末福利：免费领取开发者学习资料。

软件在本质上是复杂的，软件本身的复杂性在于除了要解决问题域，还要解决非功能性需求和软件域特有问题：安全性、可用性、可维护性、可扩展性、性能、一致性、容错性、稳定性、可重用性、幂等、兼容等等，软件开发者的任务就是制造“简单”的假象。如何组织复杂的系统？把复杂的事物分解到不同的层次中，层次代表了不同级别的抽象，一层构建于另一层之上，每一层都对上层屏蔽内部复杂度。

一为什么使用RDD？

在RDD中，我们认为“软件对象具有职责”，这个定义很符合人在社会群体中分工协作的方式，软件也是人编写的，所以根据职责思考设计的软件系统符合人的行为习惯，同时更易于理解和管理。在微服务架构中不同系统由不同的组织和人负责，把系统当作对象（人），系统提供的接口就是对象（人）的职责。

职责驱动设计的核心是考虑怎样给对象分配职责，其适用于大到系统、小到对象等任何规模的软件。职责分配的本质是分工，劳动分工是劳动生产率提高的主要原因。

熟练度的提高，专注于某个领域（降低复杂度）。

时间的节约，同一个人在不同工作来回切换需要耗费大量时间。

人工发明的机器和应用（特定领域的工具）。

二如何给对象(元素)分配职责？

分配职责应当从清晰的描述职责开始，对于软件领域对象来说，领域模型描述了领域对象的属性和关联，对应类的属性和引用，用例模型包含一系列的行为活动，对应类的方法。领域模型创建方式可参考《UML和模式应用》、UDD、DDD。

使用GRASP（General Responsibility Assignment Software Patterns）模式分配职责，GRASP是通用职责分配模式，是对一些基本的职责分配原则进行了命名和描述，共9种模式（一些GRASP原则是对其他原则和设计模式的归纳，设计模式有上百种，只是记住GoF 23种设计模式就已经很困难了，更别提还要记住每种模式的细节，因此需要对设计模式进行有效的归类。GRASP中的原则描述了模式的本质，除了有助加速设计模式学习之外，对发现现有设计存在的问题也更有效，这就是归纳的价值）。

当谈论低耦合、高内聚时，我们具体是在谈什么？问题不在于耦合度高、内聚性低，而是在于其产生的负面影响，负面影响往往是在发生变化时体现出来的，这些负面影响会影响到我们开发的效率、稳定性、可维护性、可扩展性、可复用性等等，整个GRASP的核心是如何防止变异（变化）。

在学习过程中发现GRASP缺少结构化的展示归纳结果，通过我自己的理解把开发中常用的GoF设计模式、面向对象设计原则、架构设计原则和GRASP进行关联：

注：这个图可能总结的还不够准确，正在逐步学习修改。

三 GRASP职责分配模式

1 防止变异

该模式基本等同于信息隐藏和开闭原则。如何做到在不修改原来功能的前提下对变化的部分进行扩展？识别不稳定因素是特别困难的，也决定了我们能否做出符合开闭原则的设计。

问题：如何设计对象、子系统和系统，使其内部的变化或不稳定性不会对其他元素产生不良影响。

解决方案：识别预计变化或不稳定之处，分配职责用以在这些变化之外创建稳定接口。

相关原则和模式：

GRASP：间接性、多态
GoF：大量模式
其他：接口、数据封装

2 低耦合、高内聚

耦合是对某元素与其他元素之间的连接、感知和依赖程度的度量，内聚是对元素职责的相关性和集中度的度量（这里的元素指类、系统、子系统等等），耦合和内聚是从不同角度看待问题，他们互相依赖的互相影响的（以下两点也可以反过来说）：

内聚过低，相关功能分散在不同模块中，需要增加额外的耦合使这些功能聚合在一起，发生变更时影响多个模块。

内聚过高，不相关的功能聚集在一个模块中，耦合度高，发生变更时会产生意想不到的影响。

低耦合

耦合是对某元素与其他元素之间的连接、感知和依赖程度的度量。这里的元素指类、系统、子系统等等。

问题：怎样降低依赖性，减少变化带来的影响，提高重用性？

解决方案：分配职责，使耦合尽可能低。利用这一原则评估可选方案。

相关原则和模式：

GRASP：低耦合、高内聚。

通常接纳本来是基于专家模式所分配给领域类的职责。

所有GoF设计模式都是纯虚构，事实上所有其他设计模式也都是纯虚构。

举例：计算商品总数量。根据专家模式计算商品总数量的职责也应该是分配给Order，照这样分配下去商品相关的还会有：总重量、总体积、总XX，这时Order的职责就会越来越多也可能会产生额外的耦合，通过纯虚构对象把这些职责分配出去能够得到更好的设计。

通过虚构对象GoodsItems承担和商品聚合计算相关的职责。

延伸：经常发现代码中会使用Util、Handler、Service这样的虚构类，缺点是这些类通常是单例并共用的，这些虚构类的职责会越来越多（一个Util类2000行代码），创建和业务更相近的虚构对象才能便于理解和管理耦合关系。

6 控制器

解决方案：把职责分配给能代表以下选择之一的类：

代表整个“系统”、“根对象”、运行软件的设备或主要子系统，这些是外观控制器的所有变体。

代表用例场景，在该场景中发生系统事件。

相关原则和模式：

GRASP：防止变异
GoF：大量模式

订单退款时需要计算出用户退款金额和商户扣款金额，在没有新零售业务进来之前直接使用计算服务返回的数据结构，新零售进来后数据结构未统一，需要进行适配，实现多态后的代码扩展性很强。

在微服务架构中，比较复杂的多态问题通常会选择增加一层去解决，如：支付网关、交付网关。

8 间接性

计算机学科中的大多数问题都可以通过增加一层解决，如果不行再加一层。反过来大多数性能问题都可以通过去掉一层来解决。

问题：为了避免两个或多个事物之间直接耦合，应该如何分配职责？

解决方案：将职责分配给中介对象，使其作为其他构建或服务之间的媒介，以避免他们之间的直接耦合。

优点：实现了构件之间的低耦合。

相关原则和模式：

GRASP：防止变异、低耦合、大量间接性中介都是纯虚构
GoF：大量模式

注意：间接性通常用来支持防止变异。

四架构模式

除了职责分配原则，还需要一些架构模式帮助我们更好的落地。

1 分层架构

在分布式系统中系统是独立存在的，可以单独变更而不对其他系统产生影响，但是随着业务整体复杂度的提升也带来了一些负面影响：由于整体被分解成大量独立的系统，随着复杂度提升系统之间的依赖关系会变的错综复杂，某个系统的变更会影响其他系统，同时也会产生意想不到的问题，效率也随之下降。这时就需要重新对分布式系统的逻辑架构做设计，以解决系统间的不良耦合和内聚，从而提效。

分层架构是非常实用和常见的方式，TCP/IP、HTTP、操作系统等等都运用了分层，分层的本质很简单：通过分离关注点，达到高内聚；通过向下依赖、拒绝循环依赖、使用接口，达到低耦合。

分层架构也是存在缺点的：按照分层架构定义消息消费应该在基础设施层，但是消息消费是为了执行某个业务逻辑，这样就需要依赖应用层或领域层，如果真的这样写就会出现循环依赖问题。通过依赖倒置可以解决依赖问题。

2 六(多)边形架构（洋葱圈架构）

六边形架构(Hexagonal Architecture)，又称为端口和适配器架构风格，其中的“六”具体数字没有特殊的含义，仅仅表示一个“量级”的意思，六边形的定义只是方便更加形象的理解。

六边形架构提倡用一种新的视角来看待整个系统，该架构中存在两个区域：“外部区域”和“内部区域”。在外部区域中不同的客户均可以提交输入（网络请求、定时脚本、消息消费等），而内部区域则是处理具体逻辑的地方。

图源：https://www.jianshu.com/p/d3e8b9ac097b

五案例

案例1：Jpa替换为Mybatis

@Componentpublic class CloseOrderService {    @Autowired(required = false)    @Qualifier("rstOrderTransactionManager")    JpaTransactionManager tm;        public void invalid_order(Long orderId, Long userId, Short processGroup)        throws UserException, SystemException, UnknownException {        //其他逻辑。。。省略                // 开启事务        DefaultTransactionDefinition def = new DefaultTransactionDefinition();        TransactionStatus ts = tm.getTransaction(def);
        try {            order = orderDAO.get(orderId);            order.setStatusCode(toStatus);            order.setUpdatedAt(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));            orderDAO.save(order);            //提交事务            tm.commit(ts);        } catch (Exception e) {            if (!ts.isCompleted()) {                //回滚                tm.rollback(ts);            }            if (e instanceof SatisfiedStateException) {                return;            }            throw e;        }    }    @Transactional(transactionManager = "rstOrderTransactionManager", rollbackFor = Exception.class)    public void invalidOrder(){    }}
@Componentpublic interface OrderDAO extends JpaRepository<OrderPO, Long> {    @Query(value = "sql语句", nativeQuery = true)    Long generateGlobalOrderId(@Param("userId") Long userId,                                @Param("restaurantId") Long restaurantId,                                @Param("seqName") String seqName);}

变化带来的影响：如果不出意外对Jpa的使用方式不会产生变更，意味着其相对稳定，所以在当前阶段来看以上耦合是正常的也不会产生负面影响。但是在以下场景会让我们对高耦合有很明显的体感：大家觉得Jpa不好用，想替换为Mybatis该怎么做？代码中直接使用了继承JpaRepository的OrderDAO做数据操作，由于Jpa和Mybatis的写法不同，所以需要把使用到OrderDAO的地方都做替换：

调用OrderDAO的类（70多个类）都需要替换为新的dao。

使用JpaTransactionManager.getTransaction()的位置需要替换为MyBatis的TransactionManager。

使用@Transactional(transactionManager = "rstOrderTransactionManager")的位置需要改为编写事务提交和回滚的代码块儿，便于做灰度。

以上改动的位置需要增加开关做灰度。

结论：由于变更涉及到70多个类，同时事务管理器获取方式也需要修改，其带来的影响还是挺大的，不满足“低耦合”原则，可以使用“多态”原则重新设计。

案例2：订单对应的支付单应该由谁来创建？

拿饿了么交易系统举例，当前创建支付单的职责是由bos服务承担（面向app的一个后端服务）的，接下我们进行分析。

支付单创建分为两种场景：

创建订单和支付单是在一次操作中完成。

用户回到订单列表页点击“去支付”时创建支付单。

支付单创建依赖：

订单号
支付金额
支付类型
一堆支付系统分配的用于识别业务的参数

注1：如果饿了么只会有外卖一种交易业务，当前的设计还是很稳定的，不会出现太大变化。所以识别变化点才能更好的评判当前系统设计是否合理，如：饿了么将升级为本地生活服务公司，根据公司战略多少能看出我们将来不只外卖业务存在，还会有很多和本地生活相关的交易业务，这些业务会有自己的展示层（app、h5、web）同时对应会有类似bos的服务，如果有10个业务方，在支付场景就需要去对接10次，而由order做就只需要一次（支付作为工具已经比较稳定，不会有太大变化）。