理解业务的思维框架:数据模型+规则+语义

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了理解业务的思维框架:数据模型+规则+语义相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

规则是流动的。 互联网的美妙,在于可以重构规则,从而革新现有的一切。

概述

中大型业务系统中,往往多种业务相互交叉,错综复杂,使得系统变得难以理解。一般的方法是,通过阅读工程代码来理解系统。但这种方法是有局限性的。因为工程代码,往往是系统设计实现与业务的混合体,并不完全一致地表达着业务本身:

  • 由于当时的技术和系统架构的限制,往往实现的并不是最优的业务视角,而是折衷过的;
  • 部分代码写得比较蹩脚,表达不准确,甚至有 BUG ,反而妨碍真正理解业务本身。

要真正理解业务,需要从业务本身上去理解,严格区分出“业务规则”与“系统设计与实现”这两个不同的层面。工程代码,可以作为重要的参考。

三要素

数据模型

数据模型指的是,需要哪些数据项,数据项之间的关联,如何有序地组织这些数据项。数据模型是软件整体设计的导航图。确定良好的数据模型,设计就成功了一大半。

比如交易的基本数据模型如下。通过这个模型,可以全局式地概览交易所涉及到的各种基本数据、各个基础模块,有一个整体而基本的把握。

针对具体业务,则可更容易地理解和分析。具体业务的数据模型,通常是基础数据模型再加上一些扩展性的数据集。
技术图片

如何提炼数据模型呢 ?

可以从工程代码里的各种 DO,DTO ,服务接口返回的数据对象入手。推敲每个字段的含义,将其进行归类。这时候,采用的是有选择性地阅读,阅读代码呈现的关键对象,而不是在荆棘丛生的代码中穿梭,弄的遍体鳞伤。


规则

规则指的是,数据项及流程要满足什么约束 ?为了什么目标而服务 ?

比如,为了构建线上交易,需要一个交易下单流程。定义交易下单流程:参数校验 -> 补全信息 -> 价格计算 -> 落库 -> 发送创建订单成功的消息。一个流程就是一条规则。

下单流程还可以扩展得更完整一些:进入店铺 -> 点击商详页 -> 跳转订单确认页 -> 提交订单 -> 支付 -> 跳转订单支付结果页。这个流程涉及更多的基础服务,比如店铺、商品、支付、优惠、物流、会员等。

还可以定义更完整的基本线上交易流程。下单 -> 支付 -> 待发货 -> 已发货 -> 已签收 -> 交易完成; 或者 下单 -> 支付 -> 待发货 -> 退款 -> 交易关闭。

除了流程,规则也指数据项之间的约束。 比如 价格、优惠之间的计算公式,退款校验,不支持的场景等。

关于规则最重要的一个观点是:规则是流动的。 不要拘泥于现有的规则。完全可以创建新的规则。 比如线上交易是一套规则,线下交易又是一套规则,基于社交的交易又是一套规则,将来 AI 普及之后,交易或许产生全新的规则。

如何提取规则呢? 也需要从代码中提取。

  • 流程。首先,析取最通用的流程作为基础;接着,再看有多出来的或剪裁的或者定制的。比如拼团订单,从已支付到待发货就多出来 待成团 到 已成团 的额外状态流转;比如虚拟商品,支付成功之后就立即变成已发货,不经过待发货。

  • 判断。从代码中的各种 if-else-throw 可以提取出来。

提取规则之后,要仔细思考,为什么要定义这样的规则,其背后的意图和目标是什么?


语义

构建了数据模型和规则之后,为了更好地扩展和发展系统的能力,需要对数据项及规则进行清晰无歧义的语义定义。有三类数据的语义要更加仔细:

  • 状态类语义。比如订单状态,通常涉及到业务的流转过程,需要考虑可扩展性;当新增新的业务状态时,能够容易地支持。
  • 金额类语义。比如应付金额和实付金额。如果缺乏清晰的语义,在多种业务交叉的情况下,金额类字段就可能有多种理解和取值,很容易导致资金的故障。而资金的故障通常是最严重的故障类别之一。
  • 标识类语义。标识类字段用于唯一标识一个实体。

通过“数据模型+规则+语义”,可以勾勒出一个业务系统里的基本业务图景。

项目实战

不下厨,永远学不会做菜。

通过“数据模型+规则+语义”,可以获得对业务的基本理解。不过这种理解往往是模糊不清晰的。通过项目实战,推敲具体的业务实现细节,更深入地理解和扩展现有数据模型、规则、语义的含义及缘由。

对于具体业务,也可以采用这种思维框架来分析。只不过,这些都是基于通用部分而扩展出来的“数据模型+规则+语义”。


小结

本文提出了理解业务的一种有效的思维框架:数据模型+规则+语义。通过“数据模型+规则+语义”,可以勾勒出一个业务系统里的基本业务图景。不局限于工程代码的实现,而是致力于从业务本身的数据、规则和语义去理解,更容易贴近业务真实的意图和目标。

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