一种优秀的分层架构设计-COLA

拆解COLA框架 COLA 是 Clean Object-Oriented and Layered Architecture的缩写,代表“整洁面向对象分层架构”。由阿里大佬张建飞所提出的一种基于DDD和代码整洁理论所诞生的实践理论框架,详细内容可阅读《程序员的底层思维》和相关git代码去了解。 阅读详情

COLA架构设计

COLA架构核心职责就是定义良好的应用结构,提供最佳应用架构的最佳实践。通过不断探索,我们发现良好的分层结构,良好的包结构定义,可以帮助我们治理混乱不堪的业务应用系统。

COLA 的分层是一种经过改良的三层架构,主要是将传统的业务逻辑层拆分为应用层、领域层和基础设施层。

  • 展示层(Presentation Layer):负责以 Rest 的风格接收 Web 请求,然后将请求路由给 Application 层执行,并返回视图模型(View Model),其载体通常是数据传输对象(Data Transfer Object, DTO);

  • 应用层(Application Layer):主要负责获取输入、组装上下文、做输入校验、调用领域层做业务处理,当需要时发送消息通知。当然,层次是开放的,若有需要,应用层也可以直接访问基础设施层;

  • 领域层(Domain Layer):主要封装了核心业务逻辑, 并通过领域服务(Domaini Service)和领域对象(Entities)的函数对外部提供业务逻辑的计算和处理;

  • 基础设施层(Infrastructure Layer):主要包含数据访问通道(Tunnel)、Config 和 Comon。这里Tunnel这个概念对所有的数据来源进行抽象,数据来源可以是数据库(MySQL/NoSQL)、搜索引擎、文件系统,也可以是SOA服务等;Config 负责应用的配置;Common是通用的工具类;

规范设计

COLA制定了一系列的规范,包括组件(Module)结构、包(Package)结构、命名等。

组件规范

COLA规定一个应用至少要有3个组件:应用层、领域层和基础设施层。如果不是严格的前后端分离,也可以加入展示层的组件,但这是可选的。组件的依赖关系如下:

一次说全COLA应用架构 1,原版COLA 4.0:应用架构的最佳实践_cola实战_程序员万万的博客-优快云博客2,不知道什么的版本COLA 架构_mob649e815da088的技术博客_51CTO博客3,另外一种不知道什么的版本COLA架构 入门-阿里云开发者社区关于定义确实各说各的,我们可以忽略,只要关注一个本质就好了,那就是大家都提到的分层简单来说,就是专一职责,专业的Layer做专业的事儿,解耦,避免臃肿。给 COLA 做减法:应用架构中的“弯弯绕设计”-阿里云开发者社区没有最佳,只有适合。如无必要,勿增实体! 阅读详情

相关推荐

领域驱动新实践:COLA框架全解析——架构设计与实战案例解析

定义订单支付事件java代码解读复制代码} }Order定义Order类,继承并实现支付逻辑:java代码解读复制代码} }定义接口:java代码解读复制代码定义类,处理订单支付逻辑并持久化:java代码解读复制代码} }定义和处理订单支付事件:java代码解读复制代码} }java代码解读复制代码} }定义和接口及其实现:java代码解读复制代码java代码解读复制代码。

2401_89221445的博客 2659

DDD开源COLA应用架构-实现分离业务逻辑和技术细节

COLA(Clean Object-oriented & Layered Architecture)架构是阿里团队自主研发的应用架构,目前已经开源( https://github.com/alibaba/COLA )。 在COLA的设计中,充分汲取了经典架构的优秀思想。除此之外,阿里补充了规范设计和扩展设计,并且使用Archetype的方式,将架构固化下来,以便可以快速地在开发中使用。 分层设计(Layered Architecture) COLA的分层是一种改良了的.

分享开发、架构设计、容器、云原生、大数据、人工智能等等 2677

使用电荷放大器处理压电加速度计输出

电阻器 R p模拟传感器的绝缘电阻,为产生的电荷创建泄漏路径。在此图中,顶部波形显示传感器产生的电荷,而底部波形显示电荷放大器的输出。这需要具有大输入阻抗的放大级,以防止产生的电荷通过与传感元件并联的放大器的输入阻抗泄漏。换句话说,电荷放大器补偿传感器产生的电荷 q p ,反馈电容器 C F中具有相反极性的等量电荷。因此,任何与传感器并联的绝缘电阻,如电缆的绝缘电阻或传感器的漏电电阻Rp,都不能流过电流。漂移是指电荷放大器输出在一段时间内发生的变化,而不是由被测物理参数的变化(我们讨论的加速度)引起的。

weixin_45260069的博客 3900

用Cursor+Node.js零代码搭建健康数据仪表盘:从数据录入到可视化全流程

本文详细介绍了如何利用Cursor AI编程助手和Node.js,无需手动编写代码,即可构建个人健康数据仪表盘的全流程。通过自然语言指令,实现从数据录入、存储到动态图表可视化的完整系统,展示了AI驱动开发在降低技术门槛、提升开发效率方面的强大能力。

gitlab7runner的博客 698

AI Agent Harness Engineering 开发效率工具:Prompt工程、调试与监控平台

随着AI Agent技术从原型探索走向企业级落地,开发者普遍面临Prompt迭代无版本管控、Agent执行黑盒无法定位错误、上线后无监控导致故障频发、多团队协作效率低下四大核心痛点,据2024年LLMOps行业报告显示,没有配套工具链的Agent开发团队平均迭代周期是有工具链团队的6倍,线上故障率高达23%,平均资源浪费超过60%。

小白菜的博客 423

Proteus8.0仿真应用设计(九十一)基于STM32CubeMX、STM32F103C8T6 、FREERTOS、MCP41010(SPI接口)的8位数字电位器应用设计仿真

MCP41010是一款SPI接口的8位数字电位器。

zhusl6688的博客 558

YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加HAttention(HAT)超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发,超分辨率检测)

本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制,混合注意力变换器(HAT)的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要,而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制,有效地整合了全局的像素信息,从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行),但是效果挺好的也是10月份最新的成果非常适合添加到大家自己的论文中。⭐⭐⭐⭐⭐(最新的改进机制)

Snu77的博客 1万+

Python 爬虫实战:爬取电商平台商品信息(价格 / 销量 / 评价)

摘要:本文详细介绍基于Python的电商商品信息爬取技术方案,以京东商品详情页为例,对比分析静态(BeautifulSoup)和动态(Selenium)两种爬取方式的实现逻辑。静态爬取适合获取基础信息,而动态爬取可解决JS渲染数据的获取问题。文章包含完整的代码实现、反爬规避策略及数据存储方案,涵盖商品名称、价格、销量、评价等核心数据提取。同时强调爬虫的合规使用,提供扩展方向建议,为电商数据采集提供实用技术参考。

2503_91057718的博客 2021

YOLOv11旋转目标检测详解:从原理到实战的全面指南

本文介绍了YOLOv11旋转目标检测技术的核心概念、架构设计与应用场景。传统目标检测使用水平边界框(AABB)存在背景噪声大、定位精度低等问题,而旋转边界框(OBB)通过引入角度参数显著提升了检测精度,在遥感、OCR、工业质检等领域具有独特优势。YOLOv11-OBB采用改进的多尺度检测层、CSPDarknet53骨干网络和双通道角度输出机制,在保持实时性的同时实现精确的旋转目标检测。实验表明,该方法在DOTA数据集上达到81.3%的mAP,相比传统方法提升显著,特别适合处理具有旋转特性或高宽比悬殊的目标。

本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地,涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署,兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用,内容兼顾理论与工程实践,为开发者提供系统干货,助力高效提升技术能力。 299

把 ABAP 开发对象装进 XML 行李箱:SAPlink 安装、插件、升级与协作迁移全指南

SAPlink是一款用于在SAP NetWeaver系统间导入导出ABAP对象的工具,特别适合临时协作、系统孤岛等场景。它通过XML文件(Slinkee和Nugget两种格式)传输开发对象,支持插件扩展多种对象类型。安装时需注意版本兼容性、权限和激活流程,使用时要区分覆盖选项的风险。相比正式运输系统,SAPlink更适用于快速共享、原型交付等非生产场景,但需配合命名规范和协作策略确保可维护性。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 151

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

上一篇: Flutter 快速入门0-环境配置
下一篇: 什么是“算力网络”?
云开发者联盟
博客等级 码龄5年 546粉丝 93原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值