(一) 应用分层

  1. 【推荐】图中默认上层依赖于下层,箭头关系表示可直接依赖,如:开放接口层可以依赖于Web层,也可以直接依赖于Service层,依此类推:
    • 开放接口层:可直接封装Service方法暴露成RPC接口;通过Web封装成http接口;网关控制层等。
    • 终端显示层:各个端的模板渲染并执行显示的层。当前主要是velocity渲染,JS渲染,JSP渲染,移动端展示等。
    • Web层:主要是对访问控制进行转发,各类基本参数校验,或者不复用的业务简单处理等。
    • Service层:相对具体的业务逻辑服务层。
    • Manager层:通用业务处理层,它有如下特征: 1) 对第三方平台封装的层,预处理返回结果及转化异常信息。 2) 对Service层通用能力的下沉,如缓存方案、中间件通用处理。 3) 与DAO层交互,对多个DAO的组合复用。
    • DAO层:数据访问层,与底层MySQL、Oracle、Hbase、OB等进行数据交互。
    • 外部接口或第三方平台:包括其它部门RPC开放接口,基础平台,其它公司的HTTP接口。
  2. 【参考】(分层异常处理规约)在DAO层,产生的异常类型有很多,无法用细粒度的异常进行catch,使用catch(Exception e)方式,并throw new DAOException(e),不需要打印日志,因为日志在Manager/Service层一定需要捕获并打印到日志文件中去,如果同台服务器再打日志,浪费性能和存储。在Service层出现异常时,必须记录出错日志到磁盘,尽可能带上参数信息,相当于保护案发现场。Manager层与Service同机部署,日志方式与DAO层处理一致,如果是单独部署,则采用与Service一致的处理方式。Web层绝不应该继续往上抛异常,因为已经处于顶层,如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染,那么就应该直接跳转到友好错误页面,尽量加上友好的错误提示信息。开放接口层要将异常处理成错误码和错误信息方式返回。
  3. 【参考】分层领域模型规约: • DO(Data Object):此对象与数据库表结构一一对应,通过DAO层向上传输数据源对象。 • DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,Service或Manager向外传输的对象。 • BO(Business Object):业务对象,可以由Service层输出的封装业务逻辑的对象。 • Query:数据查询对象,各层接收上层的查询请求。注意超过2个参数的查询封装,禁止使用Map类来传输。 • VO(View Object):显示层对象,通常是Web向模板渲染引擎层传输的对象。

(二) 二方库依赖

  1. 【强制】定义GAV遵从以下规则: 1) GroupID格式:com.{公司/BU }.业务线 [.子业务线],最多4级。 说明:{公司/BU} 例如:alibaba/taobao/tmall/aliexpress等BU一级;子业务线可选。 正例:com.taobao.jstorm 或 com.alibaba.dubbo.register 2) ArtifactID格式:产品线名-模块名。语义不重复不遗漏,先到中央仓库去查证一下。 正例:dubbo-client / fastjson-api / jstorm-tool 3) Version:详细规定参考下方。
  2. 【强制】二方库版本号命名方式:主版本号.次版本号.修订号 1)主版本号:产品方向改变,或者大规模API不兼容,或者架构不兼容升级。 2) 次版本号:保持相对兼容性,增加主要功能特性,影响范围极小的API不兼容修改。 3) 修订号:保持完全兼容性,修复BUG、新增次要功能特性等。 说明:注意起始版本号必须为:1.0.0,而不是0.0.1。
    反例:仓库内某二方库版本号从1.0.0.0开始,一直默默“升级”成1.0.0.64,完全失去版本的语义信息。
  3. 【强制】线上应用不要依赖SNAPSHOT版本(安全包除外);正式发布的类库必须先去中央仓库进行查证,使RELEASE版本号有延续性,且版本号不允许覆盖升级。 说明:不依赖SNAPSHOT版本是保证应用发布的幂等性。另外,也可以加快编译时的打包构建。 4. 【强制】二方库的新增或升级,保持除功能点之外的其它jar包仲裁结果不变。如果有改变,必须明确评估和验证。 说明:在升级时,进行dependency:resolve前后信息比对,如果仲裁结果完全不一致,那么通过dependency:tree命令,找出差异点,进行排除jar包。
  4. 【强制】二方库里可以定义枚举类型,参数可以使用枚举类型,但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的POJO对象。
  5. 【强制】依赖于一个二方库群时,必须定义一个统一的版本变量,避免版本号不一致。 说明:依赖springframework-core,-context,-beans,它们都是同一个版本,可以定义一个变量来保存版本:${spring.version},定义依赖的时候,引用该版本。
  6. 【强制】禁止在子项目的pom依赖中出现相同的GroupId,相同的ArtifactId,但是不同的Version。 说明:在本地调试时会使用各子项目指定的版本号,但是合并成一个war,只能有一个版本号出现在最后的lib目录中。曾经出现过线下调试是正确的,发布到线上却出故障的先例。
  7. 【推荐】底层基础技术框架、核心数据管理平台、或近硬件端系统谨慎引入第三方实现。
  8. 【推荐】所有pom文件中的依赖声明放在语句块中,所有版本仲裁放在语句块中。 说明:里只是声明版本,并不实现引入,因此子项目需要显式的声明依赖,version和scope都读取自父pom。而所有声明在主pom的里的依赖都会自动引入,并默认被所有的子项目继承。
  9. 【推荐】二方库不要有配置项,最低限度不要再增加配置项。
  10. 【推荐】不要使用不稳定的工具包或者Utils类。 说明:不稳定指的是提供方无法做到向下兼容,在编译阶段正常,但在运行时产生异常,因此,尽量使用业界稳定的二方工具包。
  11. 【参考】为避免应用二方库的依赖冲突问题,二方库发布者应当遵循以下原则: 1)精简可控原则。移除一切不必要的API和依赖,只包含 Service API、必要的领域模型对象、Utils类、常量、枚举等。如果依赖其它二方库,尽量是provided引入,让二方库使用者去依赖具体版本号;无log具体实现,只依赖日志框架。 2)稳定可追溯原则。每个版本的变化应该被记录,二方库由谁维护,源码在哪里,都需要能方便查到。除非用户主动升级版本,否则公共二方库的行为不应该发生变化。

(三) 服务器

  1. 【推荐】高并发服务器建议调小TCP协议的time_wait超时时间。 说明:操作系统默认240秒后,才会关闭处于time_wait状态的连接,在高并发访问下,服务器端会因为处于time_wait的连接数太多,可能无法建立新的连接,所以需要在服务器上调小此等待值。 正例:在linux服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf文件去修改该缺省值(秒): net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
  2. 【推荐】调大服务器所支持的最大文件句柄数(File Descriptor,简写为fd)。 说明:主流操作系统的设计是将TCP/UDP连接采用与文件一样的方式去管理,即一个连接对应于一个fd。主流的linux服务器默认所支持最大fd数量为1024,当并发连接数很大时很容易因为fd不足而出现“open
    Java 开发手册
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    too many files”错误,导致新的连接无法建立。建议将linux服务器所支持的最大句柄数调高数倍(与服务器的内存数量相关)。 3. 【推荐】给JVM环境参数设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数,让JVM碰到OOM场景时输出dump信息。 说明:OOM的发生是有概率的,甚至相隔数月才出现一例,出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助。
  3. 【推荐】在线上生产环境,JVM的Xms和Xmx设置一样大小的内存容量,避免在GC 后调整堆大小带来的压力。
  4. 【参考】服务器内部重定向必须使用forward;外部重定向地址必须使用URL Broker生成,否则因线上采用HTTPS协议而导致浏览器提示“不安全“。此外,还会带来URL维护不一致的问题。