很多同学创建一个项目之后，就迫不及待的上手开写了。项目代码不像一些框架代码一样可以随意的去写，但一般都是采用MVC的模式进行开发。很悲催的是，Java中Web开发的这些目录名称，到现在还是一团乱麻，你需要自己去规划。

什么Controller、Service、Dao等，但其实这种划分方式弊端很多！ 本文将先介绍两种典型的分层结构，然后稍微借鉴一下DDD的思想，谈一下我在项目中常用的目录结构。本篇文章非常的实用，将探讨怎样做一个应对大型项目的目录划分。

清晰的目录结构，能够辅助其他同学轻而易举的了解项目的功能模块，在项目中保持整体一致的约定也是一个非常好的习惯。如果再加上一个扩展性，那目录划分就是重中之重。

有两种典型的分类方式，但也有很多细节。

1. 最简单的MVC

我们平常最熟悉的，就是MVC结构。这种结构很流行，写简单项目很方便，但是会产生严重的耦合问题、Service爆炸问题，数千、上万行的代码是家常便饭。

  1. Model（模型）表示应用程序核心（比如数据库记录字段）。
  2. View（视图）显示数据（数据库记录）。
  3. Controller（控制器）处理输入（写入数据库记录）。

在项目划分上，就类似下面的目录结构。

1.1 模型

domain是DDD中一个非常宽泛的概念。不过，我们平常就当作数据库对应的Java 类使用了（没什么错）。在实际操作中，它还可能有下面几种名字，在普通项目中区别不大，你最好在项目中保持相同的意义来避免歧义。

  • entity 这个意义比较明显，就是实体的意思，最常用。比如JPA的Entity注解
  • model模型的意思，一般用来在不同系统之间交互。但如果你的模型非常简单，直接用entity来表示也是可以的
  • domain 这个范围有点大，甚至会包含领域内service。如果你对DDD的概念不是很熟悉，那就玩上面几种

对于简单的项目，我通常在项目中使用entity来表示和数据库的交互。在JPA之类的ORM中，也是做相关处理的。比如javax.persistence.Entity注解。你要明白的是，Spring Data其实取了一个比较折衷的点，把很多东西揉在一起了。

1.2 Dao

dao层叫数据访问层,全称为data access object，属于一种比较底层，比较基础的操作。在一些其他框架中，还会叫别的名字。

  • mapper 这个一般是Mybaits之类的框架所生成的目录，通常是一些接口。
  • repository 仓库的意思，在jpa中经常用。

Dao应该满足最小封装原则，理论上只涉及一句SQL的执行。如果有多个数据的存取动作，需要封装在Service中，并用事务进行管理（虽然这么说，但repository在DDD中，是不和具体的数据库打交道的）。

1.3 service和controller

这个没什么好说的，基本上所有重要的逻辑都在这里完成。service用于逻辑处理，controller用于接口暴露。

2. 根据功能组织

大多数情况下，我们使用上面的这种划分模式，能够很好的完成工作。比如，所有的数据处理，都放在Dao层，所有的逻辑处理，都放在Service层。

这在小项目中相安无事，但如果项目中，有成百上千个Entity，这些目录中的文件就会爆炸，以至于最后无法维护。

另外一个问题就是，仅仅一个简单的功能，就可能分散在多个package下的多个文件中，大型项目维护变得困难。

我们有另外一个思路，就是根据功能进行分组。比如下面的截图。

我们把相似功能，放在modules下的单个文件夹中。如果这个功能模块比较大，我么可以在功能模块下，再进行分层设计。

比如上图，有一个商品服务，我们单独给它分配了一个目录空间goods，然后在里面又划分了dao、entity等目录；但对于Service喝Controller，我们简单的放在了外层，可以看到在模块内的分配是比较灵活的。

这么做的好处是显而易见的。功能变的非常的集中，各个package之间的内容互不影响。

3. 还是不够优雅

其实，即使我们这样划分了，项目仍然会面临很大的挑战（很多DDD的书籍，会大量讨论各层的交互）。

下面分享一个我在平常使用的分层模式，兼顾高内聚和第耦合，有着良好的扩展性。

  1. config，最外层的一些全局配置，比如web配置，消息队列配置等
  2. system，全局的工具和依赖功能，在DDD中叫做基础设施（但在非DDD实践的项目中名称太怪异了）
  3. auth，权限认证模块，比如JWT或者Spring Sercurity，这部分的设计要独立，以便后续抽离到Zuul之类的网关
  4. bc，在DDD中是限界上下文的意思（Bounded Context），我们也可以直接叫模块，这些模块有着严格的界限，可以根据请求量，拆分成相应的微服务。在上图，crm、images、order等等，都可以抽离成独立的微服务

我们再来看一下每个模块之内的结构。

和传统的MVC类似。不过，为了屏蔽变化，兼顾扩展性，我们增加了更多的内容。

  1. persitence，持久层，具体使用JPA还是Mybatis，这个是无关紧要的。我们的目标，就是尽量的弱化持久层的实现，将变化封装在Domain层中
  2. persitence/dao，具体的持久层接口，比如MyBatis的Mapper文件，或者JPA的Repository
  3. domain层，具体的业务层，你可以认为是一堆Getter、Setter的Bean。我们尽量会把大多数验证类和变化封装在这里（可以大体认为是DDD中的充血模型）
  4. controller，具体的Rest接口层。但不同的是，有很多不同的请求和返回，我们封装成了Request和Response，用来接受提交的数据，对返回数据进行瘦身等
  5. application，应对传统的service层，除了在application能够调用Dao，其他层是没有权利调用Dao的
  6. api，和application的功能是相同的。只不过，api的接口，指的是模块之间可以相互调用的接口。出了api暴露的这些接口，bc之间的类和接口，默认彼此是不可见的
  7. util，不通用的util，会放在模块内部，而不是抽离出公共的util

除了要解决目录方面的问题，我们还要把数据的流向给规划清楚。

一个上层的应用，是可以通过API接口直接调用下层服务的。比如，订单系统访问商品基础信息的数据；反之却不可以，比如商品基础信息模块访问订单系统的接口。

低层想要对高层的数据产生变化，就只能通过消息模块，将变更发布出去，其他的模块就可以订阅这些变化。

小结

综上所述，xjjdog认为，如果你的项目，可能会比较大，单纯的使用分层的package，并不是一个好的习惯。

你可能对这种后台管理类的项目驾轻就熟，有很多有用的模版，它们都是简单的MVC分层。这应付一些外包项目，干一些一锤子买卖的时活，或许没什么问题，但一旦是比较大的长期项目，这种分层的目录接口就显现出它的弊端。

这是因为：项目的短期风险，是工期问题；而长期风险，是扩展问题。随着访问量的增加，还有低耦合高内聚的需求增加，如何快速的应对需求，减少BUG，将会是制约项目发展的最主要因素。

原文链接：https://juejin.cn/post/6922001268164526094

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