一个 service 引用几十个 dao 如何优化？

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假设一个场景：删除用户，需要同时删除所有相关的用户数据，那 DeleteService 除了引用很多很多 dao 以外有没有更好的做法？

dao

引用

删除

service

28 条回复 • 2019-02-26 12:25:31 +08:00

Raymon111111

2019-02-25 15:20:17 +08:00

异步的做

smeraldo

2019-02-25 15:24:17 +08:00

发现不能编辑主题。。
不是性能的问题，是 DeleteService 的依赖太多了，感觉是 code smell

wfd0807

2019-02-25 15:41:42 +08:00

已经到 Dao 层面了，就不是 code smell 这么简单了
是不是 DB 层面用户数据结构过度设计？是不是业务过于集中？
总之，仅仅针对 DeleteService 无法彻底优化，顶多封装 component，隐藏 dao 的依赖(眼不见心不烦)

lovedebug

2019-02-25 15:42:33 +08:00

删除用户是比较少见的操作，我这一般都是一个 db procedure

jingxyy

2019-02-25 15:44:38 +08:00

使用消息队列解耦，删除用户生成一条消息扔到队列里，各相关系统订阅该事件完成各自逻辑，各相关系统控制各自对象的生命周期。

lihongjie0209

2019-02-25 15:52:05 +08:00

观察者模式，依赖一个 list<Ob>

interface Ob{

void onUserDelete(long userId);

}

lsongiu

2019-02-25 15:55:17 +08:00

消息队列+1

jorneyr

2019-02-25 15:57:33 +08:00

例如 MyBatis 里可以一次执行多条 SQL 语句

lihongjie0209

2019-02-25 15:58:08 +08:00

至于如何注册所有的观察者到 DeleteServer 也很简单，初始化的时候通过"ioc.getByType(Ob.class)" 手动初始化，只要是 iocbean 之内的对象都可以自动注册到 DeleteService

关于消息队列，我的意见的如果只是为了解耦，还是不要用的好，不然你 debug 的时候就很难受了，一个简单的系统没必要上这么重的组件

leon0903

2019-02-25 16:09:57 +08:00

@smeraldo 没出现性能问题我觉得不用去管他。。。。。

NoKey

2019-02-25 16:23:09 +08:00

现在还有这么实诚的删除用户数据？
凡事要删除的，在某张表里标记一个删除
正常手段查不到这个数据而已

ppwangs

2019-02-25 18:22:49 +08:00

存储过程

leeg810312

2019-02-25 19:38:16 +08:00 via Android

只有欧盟数据保护法要求用户申请删除时必须真删数据，其他情况不都是软删除吗？

smeraldo

2019-02-25 21:36:29 +08:00

@NoKey
@leeg810312
假设的场景, 不过就算是逻辑删除, 那也得操作几十张表啊😂

NoKey

2019-02-25 21:49:42 +08:00

@smeraldo 看具体实现，一般来说，我接触的，信息有消息通过一张表来体现，只要这张表表明信息无效，连带的其他表都不用查了

reeco

2019-02-25 21:56:04 +08:00 via Android

事件驱动去解耦

gejun123456

2019-02-25 22:03:18 +08:00

没啥问题，没必要优化

Allianzcortex

2019-02-25 22:03:36 +08:00

我也觉得 @NoKey 的做法好，判断的时候加一个 isActivate 就好

@jingxyy 感觉好像会更复杂...Web 系统很多时候本身并不会与 kafka 结合，加入后还要考虑 partition/HA。消息队列更适合大容量不严格要求精确处理的例子，比如日志，而用户删除账号行为是一个低频且要求严格处理的情况

HuHui

2019-02-26 00:10:41 +08:00 via Android

楼上这一波不就是典型的过度优化么

HuHui

2019-02-26 00:15:04 +08:00 via Android

@HuHui 简单的可以通过业务模块来调 service，而不是直接调各个 dao，这样也方便做其他控制，比如事务

jingxyy

2019-02-26 09:22:58 +08:00

@Allianzcortex
从业务的角度考虑，你说得没错，isActivate 确实是常用的一种模式。只不过使用消息队列也是一种常用的解耦手段，而且使用消息队列并不意味着一定要引入一套额外的系统，你完全可以参考其思路（类似于 reeco 说的事件驱动解耦）在应用内实现一套类似 django signal 的玩意，这样不但做到了代码解耦，也不影响操作的严格性，想上事务都可以。

laball

2019-02-26 09:34:12 +08:00

建议在 Service 和 Dao 之间加一层 Manager，将部分可重用的功能封装起来。
你这里可以封装多个 Manager，每个 Manager 管理一些关联性较强的信息，这样，Service 依赖几个 Manager 即可，每个 Manger 又依赖多个 Dao。这种设计，有点类似门面模式，将复杂的细节进封装，同时，也提高了代码复用度。

我见过有人一个 Service 依赖接近 20 个 Dao 的情况，代码确实不优雅，后期修改起来，有点密集恐惧症。

zhix

2019-02-26 09:58:22 +08:00

我同意 @reeco 的方法，使用事件驱动，DeleteService 只负责核心的删除操作，在操作完成之后发布一个事件 UserDeletedEvent，然后业务就结束了。

其他后续的删除操作委托给不同的类去完成，实现类监听 UserDeletedEvent 事件并完成后续的步骤。除此之外，UserDeletedEvent 可以包含 userId、userName 等数据供实现类获取上下文数据。

smeraldo

2019-02-26 10:05:28 +08:00

@laball 我现在是这么做的，目前来说还好，但总感觉迭代几次以后中间的 facade dao 也会膨胀，很难符合 srp

smeraldo

2019-02-26 10:18:27 +08:00

@zhix 嗯，理想情况下感觉这样做挺好。根据现在的实际情况，增加的复杂度可能没收益来的高