后端開發中如何區分業務邏輯和非業務邏輯，并合理進行分層設計？

后端分層架構：業務邏輯與非業務邏輯的清晰界限

后端開發中，常見的controller、service和dao三層架構并非總是足夠清晰。本文探討如何在service和dao層，甚至引入manager層后，有效區分業務邏輯與非業務邏輯，從而構建更合理的分層設計。

業務邏輯與非業務邏輯的界定

業務邏輯直接關聯業務需求，而非業務邏輯則負責底層操作，例如數據訪問、數據校驗等。兩者界限模糊常常導致代碼混亂。

1. 數據操作的封裝: 例如，UserManager.delete() 和 DepartmentManager.delete() 可能同時處理 UserDeptModel 的關聯刪除。這屬于非業務邏輯，因為它關注數據一致性而非業務流程本身。 代碼示例：

    class UserManager:      def delete(self, user_id):          self.user_dao.delete(user_id)          self.user_dept_dao.delete_by_user_id(user_id)   class DepartmentManager:      def delete(self, dept_id):          self.dept_dao.delete(dept_id)          self.user_dept_dao.delete_by_dept_id(dept_id)

2. 數據安全處理: 密碼加鹽等操作通常在dao或manager層執行，因為這是數據保護機制，而非業務邏輯。 代碼示例 (python with hypothetical salt function):

    class UserDao:      def save(self, user):          user.password = self.salt(user.password)          # ... save user to database ...       def salt(self, password):          # ... password salting logic ...          return salted_password

3. DAO層方法命名規范: DAO層方法名應避免包含業務含義。例如，get_super_user() 不如 get_user_by_type(“super”) 清晰。

4. 外部服務調用封裝: 如果后端依賴外部服務，應在DAO層封裝這些調用，而非service層，因為這屬于數據訪問，而非業務邏輯。

模擬django Filter功能

在Python中，如果沒有依賴注入框架，模擬Django filter需要在DAO層處理請求參數，并逐層傳遞。 Java的spring框架則簡化了這一過程。

數據實體與分層關系

Controller、service和dao并非一一對應。其職責如下：

1. Controller: 系統入口，接收和處理請求，保持輕量級。
2. Service: 核心業務邏輯處理層，相對復雜。
3. DAO: 數據訪問層，只負責數據交互，不包含業務邏輯。

例如，“創建用戶”業務：Service層執行“檢查用戶名是否重復”和“創建用戶”；DAO層提供“根據用戶名查詢用戶”和“保存用戶”方法。

通過清晰區分業務邏輯和非業務邏輯，并遵循合理的分層設計，可以提高代碼的可維護性和可擴展性。