GoFrame 工程开发设计-工程目录设计

框架的工程设计没有采用复杂的设计思路，而是采用了务实、稳健和成熟的工程设计，以快速解决业务痛点、降低开发维护成本为第一考量。

一、工程目录结构

​GoFrame​业务项目基本目录结构如下（以​Single Repo​为例）：

/
├── api
├── internal
│   ├── cmd
│   ├── consts
│   ├── controller
│   ├── model
│   │   └── entity
│   └── service
│       └── internal
│           ├── dao
│           └── do
├── manifest
├── resource
├── utility
├── go.mod
└── main.go 

工程目录采用了通用化的设计，实际项目中可以根据项目需要适当增减模板给定的目录。例如，没有i18n及template需求的场景，直接删除对应目录即可。

业务接口 - api

业务接口包含两部分：接口定义（​api​）+接口实现（​controller​）。

​api​包的职责类似于三层架构设计中的UI表示层，负责接收并响应客户端的输入与输出，包括对输入参数的过滤、转换、校验，对输出数据结构的维护，并调用 ​service实现业务逻辑处理。

逻辑封装 - service

​service​包的职责类似于三层架构设计中的​BLL​业务逻辑层，负责具体业务逻辑的实现以及封装。

数据访问 - dao

​dao​包的职责类似于三层架构中的​DAL​数据访问层，数据访问层负责所有的数据访问收口。

结构模型 - model

​model​包的职责类似于三层架构中的​Model​模型定义层。模型定义代码层中仅包含全局公开的数据结构定义，往往不包含方法定义。

这里需要注意的是，这里的​model​不仅负责维护数据实体对象（​entity​）结构定义，也包括所有的输入/输出数据结构定义，被​api/dao/service​共同引用。这样做的好处除了可以统一管理公开的数据结构定义，也可以充分对同一业务领域的数据结构进行复用，减少代码冗余。

三层架构设计与框架代码分层映射关系

二、请求分层流转

cmd

​cmd​层负责引导程序启动，显著的工作是初始化逻辑、注册路由对象、启动​server​监听、阻塞运行程序直至​server​退出。

api

上层​server​服务接收客户端请求，转换为​api​中定义的​Req​接收对象、执行请求参数到​Req​对象属性的类型转换、执行​Req​对象中绑定的基础校验并转交​Req​请求对象给​controller​层。

controller

​controller​层负责接收​Req​请求对象后做一些业务逻辑校验，随后调用一个或多个​service​实现业务逻辑，将执行结构封装为约定的​Res​数据结构对象返回。

model

​model​层中管理了所有的业务模型，​service​资源的​Input/Output​输入输出数据结构都由​model​层来维护。

service

​service​层的业务逻辑需要通过调用​dao​来实现数据的操作，调用​dao​时需要传递​do​数据结构对象，用于传递查询条件、输入数据。​dao​执行完毕后通过​Entity​数据模型将数据结果返回给​service​层。

dao

​dao​层通过框架的​ORM​抽象层组件与底层真实的数据库交互。

三、常见问题解答

框架是否支持常见的MVC开发模式

当然！

作为一款模块化设计的基础开发框架，​GoFrame​不会局限代码设计模式，并且框架提供了非常强大的模板引擎核心组件，可快速用于​MVC​模式中常见的模板渲染开发。相比较​MVC​开发模式，在复杂业务场景中，我们更推荐使大家用三层架构设计模式。

如何清晰界定和管理service和controller的分层职责

​controller​层处理​Req/Res​外部接口请求。负责接收、校验请求参数，并调用一个或多个 ​service​来实现业务逻辑处理，根据返回数据结构组装数据再返回。

​service​层处理​Input/Output​内部方法调用。负责内部可复用的业务逻辑封装，封装的方法粒度往往比较细。

因此， 禁止从​controller​层直接透传​Req​对象给​service​，也禁止​service​直接返回​Res​数据结构对象，因为​service​服务的主体与​controller​完全不同。当您错误地使用​service​方法处理特定的​Req​对象的时候，该方法也就与对于的外部接口耦合，仅为外部接口服务，难以复用。这种场景下​service​替代了​controller​的作用，造成了本末倒置。

如何清晰界定和管理service和dao的分层职责

这是一个很经典的问题。

痛点：

• 常见的，开发者把数据相关的业务逻辑实现封装到了​dao​代码层中，而​service​代码层只是简单的​dao​调用，这么做的话会使得原本负责维护数据的​dao​层代码越来越繁重，反而业务逻辑​service​层代码显得比较轻。开发者存在困惑，我写的业务逻辑代码到底应该放到​dao​还是​service​中？
• 业务逻辑其实绝大部分时候都是对数据的CURD处理，这样做会使得几乎所有的业务逻辑会逐步沉淀在​dao​层中，业务逻辑的改变其实会频繁对​dao​层的代码产生修改。例如：数据查询在初期的时候可能只是简单的逻辑，目前代码放到​dao​好像也没问题，但是查询需求增加或变化变得复杂之后，那么必定会继续维护修改原有的​dao​代码，同时​service​代码也可能同时做更新。原本仅限于​service​层的业务逻辑代码职责与​dao​层代码职责模糊不清、耦合较重，原本只需要修改​service​代码的需求变成了同时修改​service+dao​，使得项目中后期的开发维护成本大大增加。

建议：

• 我们的建议。​dao​层的代码应该尽量保证通用性，并且大部分场景下不需要增加额外方法，只需要使用一些通用的链式操作方法拼凑即可满足。业务逻辑、包括看似只是简单的数据操作的逻辑都应当封装到​service​中，​service​中包含多个业务模块，每个模块独自管理自己的​dao​对象，​service​与​service​之间通过相互调用方法来实现数据通信而不是随意去调用其他​service​模块的​dao​对象。