API/SPI可扩展设计原则

本文深入解析了API(应用程序编程接口)和SPI(服务提供商接口)的概念及其相互关系,通过具体例子说明了如何利用SPI实现软件框架的扩展。

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写本篇主要是用来后面写一篇可扩展性软件设计打好基础(苦于找不到一篇关于API/SPI的好文章,只好自己写一个,欢迎指教)。
[b]概念:[/b]
[b]API:[/b]API(Application Programming Interface)表示应用程序编程接口
[b]SPI:[/b]SPI(Service Provider Interface)表示服务提供商接口
[b]API与SPI的关系[/b]
框架提供API及其实现,框架在实现过程中提供SPI回调机制。SPI是框架的扩展点。如果使用框架方要扩展框架,可以自己实现SPI并注入框架,于是框架使用方其实也是一个服务提供商。

SPI实现有两种方式,一种是第三方提供实现,另一种是应用自身自己提供实现
看一下API/SPI关系图1,第三方提供商实现了SPI,应用引入第三方提供商的第三方库
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0077/5688/f592a0b0-ea64-3de3-a65b-316093468684.bmp[/img]
[b]举例[/b]
java中JDBC是一个编程接口,而Driver是一个SPI,同时不同数据库厂商会提供Driver的实现。应用中要使用JDBC编程接口时需要引入第三方数据库厂商驱动包,第三方厂商提供的驱动包其实就是SPI的实现。

看一下API/SPI关系图1,应用自身为了扩展框架自己实现了SPI,直接在自己的应用包里实现SPI
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0077/5690/eab5fc67-6d5e-30c7-b79a-b2f9dd05dea5.bmp[/img]
[b]举例[/b]
我写了一个RenderAPI用来渲染vm模板, 渲染逻辑过程中会默认引入PullTool让vm中可以使用,如DateUtil,StringUtil等。应该可能想引入自己的业务PullTool,如MoneyTool等。于是我可以在RenderAPI接口的实现里,读取PullToolFacotry这个SPI,从这个SPI返回的PullTool加入到渲染引擎里。PullToolFacotry接口里就一个方法public Map<String PullTool> getPullTools();应用端可以写个类叫BusinessPullToolFactoryImpl实现PullToolFactory,把自己想要加入的PullTool返回即可。
[b]
框架如何发现SPI?[/b]
框架可以使用java提供的java.util.ServiceLoader类得到SPI的实现。
如ServiceLoader<PullToolFactory> pullToolFactorys = ServiceLoader.load(PullToolFactory.class);

[b]应用或第三方提供商如何注入SPI实现?[/b]
应用或第三方包在jar包的META-INF/services/目录里同时创建一个以服务接口命名的文件。该文件里就是实现该服务接口的具体实现类的完全限定名。而当框架调用ServiceLoader.load(PullToolFactory.class),就能通过该jar包META-INF/services/里的配置文件找到具体的实现类名,并装载实例化,完成SPI实现的注入。

[b]总结:[/b]
可以想象,使用SPI设计,框架可以很容易引入扩展点,同时应用要扩展框架逻辑也很容易实现。框架可扩展设计可以基于这个原则进行设计扩展点。
目 录1.引言41.1 文档目的41.2 系统概述42.系统架构设计42.1 网络架构42.2 软件架构分层43.硬件连接方案43.1 树莓派选型与配置43.2 传感器接口设计44.Web API 设计原则54.1 API 选型与规范54.2 API 认证与安全54.3 API 接口设计55.软件开发实现55.1 开发环境搭建55.2 传感器驱动实现55.3 Web API 客户端实现55.4 数据处理与缓存策略56.系统部署与运维56.1 树莓派系统部署56.2 服务监控与日志57.测试与验收67.1 单元测试与集成测试67.2 性能测试指标68.硬件连接图69.总结体会6树莓派连接传感器访问 Web API 实现数据采集技术文档1.引言1.1 文档目的阐述如何基于树莓派构建数据采集系统,通过 Web API 实现传感器数据的远程传输与管理。1.2 系统概述系统架构简图:树莓派 → 传感器 → 本地数据处理 → Web API → 云端 / 服务器端典型应用场景:环境监测、工业控制、智能家居等2.系统架构设2.1 网络架构树莓派与传感器的通信协议(I2C/SPI/UART)树莓派与 Web API 的通信方式(HTTP/HTTPS/MQTT)网络拓扑图(本地局域网 )2.2 软件架构分层硬件驱动层 → 数据采集层 → 数据处理层 → API 客户端层 → 数据持久层3.硬件连接方案3.1 树莓派选型与配置推荐型号(Raspberry Pi 4B 等)必要外设:电源、SD 卡、网络模块、GPIO 扩展板3.2 传感器接口设计数字传感器(DHT22、BH1750)连接传感器接口电路设计与保护措施4.Web API 设计原则4.1 API 选型与规范RESTful API vs GraphQLAPI 版本控制与文档规范(OpenAPI/Swagger)4.2 API 认证与安全API 密钥认证OAuth2.0/JWT 认证流程HTTPS 配置与 TLS 加密4.3 API 接口设计数据上传接口(POST /api/data)设备注册接口(POST /api/devices)配置获取接口(GET /api/config)5.软件开发实现5.1 开发环境搭建Raspbian 系统配置Python 开发环境(venv/pip)必要依赖库:5.2 传感器驱动实现5.3 Web API 客户端实现5.4 数据处理与缓存策略6.系统部署与运维6.1 树莓派系统部署系统镜像烧录与初始化自动启动服务配置(systemd)远程管理(SSH/VNC)6.2 服务监控与日志系统资源监控(CPU / 内存 / 磁盘)应用日志管理(rsyslog/ELK Stack)异常告警机制(邮件 / SMS)7.测试与验收7.1 单元测试与集成测试传感器数据采集测试API 接口测试(Postman/pytest)端到端测试7.2 性能测试指标数据采集频率上限API 响应时间(P95/P99)并发连接数8.硬件连接图传感器引脚映射表电源管理电路设计9.总结体会
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06-21
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