Java job interview:项目开发小组成员网站数据访问层设计

在前面简单描述了下服务层，SOA面向服务架构，架构设计-业务逻辑层，以及一些面面向设计原则理解和软件架构设计箴言。这篇博客我们将继续进入我们的下一层：数据访问层。无论你用的是什么开发模式或者是业务模式，到最后最必须具有持久化机制，持久化到持久化介质，并能对数据进行读取和写入CRUD。这就是数据访问层。你可能是利用xml等文件格式磁盘存储，常用的关系数据库存储，或者NoSql(not only sql)的内存存储或文档存储等等存储介质。而这里我只关心关系数据库存储。
数据层需要提供的职责有：
CRUD服务。作为唯一可以与存储介质交互的中间层出现，负责业务对象的增加，修改，删除，加载。
查询服务。这不同于CRUD中的R（read），read倾向于的单个对象，元组。而这里的查询针对复杂查询，比如一个国内电商的客户为四川的订单。这里会涉及仓储层。所谓仓储模式指的是一个提供业务对象查询的类，他隐藏了数据查询的解析步骤，封装sql解析逻辑。
事务管理。这里所说的是业务事务，在一个应用系统中每次请求都会产生多次的多数据对象的新增，修改，删除操作。如果我们每次都依次代开数据库连接，准备数据包，操作数据库，关闭数据连接。这些将会给我们带来很多不必要的性能开销。数据库管理员经常会要求“尽量少的与数据库交互”，这也必须成为我们的开发原则。更好的操作是我们在内存中建立一个和数据仓库，维护变化的对象，在业务操作完成一次性提交到数据存储介质，提供业务事务。业务事务有个很好听的名字工作单元（UOW），在微软给我们提供的DataSet，orm框架都回必须存在业务事务。

并发处理。UOW应避免业务数据连接的多次提交打开而出现，但在内存离线操作，这就可能导致数据一致性问题。在多用户的环境，对数据并发处理需要制定一个策略。一般我们会采用乐观并发处理：用户可以任意的离线修改，在修改更新时候检查对象是否被修改，如果被修改者本次更新失败。简单的说就是防止丢失修改。防止丢失修改，我们可以采用where 加上一系列原值，或者加上修改时间戳或者版本号标记。同时还有许多其他的并发解决模式，但乐观并发锁用到更普遍。
数据上下文：整和所有职责。在数据访问层概念职责都会有一个共同的暴露给外部的接口。我们需要一个高层次的组件，来同一提供对数据存储介质的访问操作。，同一访问数据库CRUD，事务，并发服务的高层次类，叫做数据上下文（Context）。EF中的ObjectContext，NHibernate的session，linq to sql 的DataContext等等。

数据访问层的一些概念（这里不会是全部，仅一些个人觉得重要的概念）：
1：数据映射器：将内存中修改的对象提交至存储介质，则需要要映射逻辑来完成，数据映射器就是就是一个实现将某种类型的业务对象持久化的类（数据映射器模式定义如《P of EAA》）。
2：仓储层（Repository）：在上面提到：所谓仓储模式指的是一个提供业务对象查询的类，他隐藏了数据查询的解析步骤，封装sql解析逻辑。在面向对象的世界里我们用对象进行查询，返回结果为对象集。这里的查询可能是从数据库，或者来至缓存，这取决你的策略，你仓储层的实现。
3:工作单元（UOW）：Martin Fowler《P of EAA》定义：工作单元记录在业务事务过程中对数据库有影响的所有变化。操作结束后，作为一种结果，工作单元了解所有需要对数据库做的改变。在上面第3点业务事务讲的差不多，这里不是累述。
4：标示映射（Identity Map）：其作用在于：便于跟踪业务对象，调用者在一个业务事务中使用的是同一个实例，而不是每次执行产生一个新的对象。表示映射为一个散列表存储（散列具有快速定位O(1)）。类似于缓存的实现方式，保证了在同一个业务事务数据上下文引用修改同一个业务对象。但绝不同于缓存。从持续时间来说，标示映射生命周期为业务事务内。实现上等同于数据上下文期。但比起缓存来说其周期太短，根本不能对性能有多大的改善。缓存更重要的命中率，而标示映射保证同一数据上下文采用修改同一个业务对象的引用。
5：乐观并发锁：在上面也曾提到，其保证离线操作数据的对数据一致性的冲突解决方法。首先乐观在于允许离线操作，容忍冲突，防止数据丢失修改，可利用原读取数据值得where条件或者时间戳，版本号解决。
6：延时加载：对象并不是一次性加载完成，而是按照需求多次加载数据，到用时加载。业务对象太多关联，数据量太多余庞大，而我们每次业务事务需要操作的对象都只会是部分，不需要太多的数据对象。同事业务对象中还存在循环引用，这样不适于对象整体的一次性加载。延时加载提供了优化，意图在“尽可能的少加载，并按需加载，只加载需要的数据部分”。

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