在前面的学习中,我们主要关注的是 RESTful API 的具体设计技巧和实践方法。这一部分我们将从更宏观的视角审视 RESTful 服务的设计范式,探讨更深层次的设计理念和架构思想。
范式是指导我们思考和设计的基本模式,它超越了具体的技术细节,关注的是如何组织系统、如何思考问题、如何做出决策。 这节课我们将深入探讨资源导向架构与领域驱动设计的结合、API 的生命周期管理、技术债务的识别与偿还等深层次话题,帮助你建立更加系统和深刻的设计思维。

资源导向架构(ROA)和领域驱动设计(DDD)是两种不同的设计范式,但它们可以相互补充,共同指导 RESTful 服务的设计。
资源导向架构关注的是如何将业务概念映射为 Web 上的资源,如何通过 HTTP 方法操作这些资源。这种架构风格强调资源的识别、表述和操作,将复杂的业务逻辑隐藏在资源操作的背后。REST 架构风格是资源导向架构的典型代表。
领域驱动设计关注的是如何理解和建模业务领域,如何通过领域模型来表达业务逻辑。DDD 强调与业务专家的协作,使用统一的语言来描述业务概念,通过领域模型来捕获业务规则和约束。
这两种范式可以很好地结合。领域模型提供了对业务领域的深刻理解,这种理解可以指导资源的识别和设计。资源导向架构提供了将领域模型暴露为 Web API 的方式,使得领域模型可以通过 HTTP 协议被外部系统访问。
将领域模型映射为 RESTful 资源是两种范式结合的关键。这种映射不是简单的 1:1 对应,而是需要仔细考虑业务语义和技术约束。
聚合根通常成为顶级资源。在 DDD 中,聚合根是外部访问聚合的唯一入口,这与 REST 中资源的概念非常契合。例如,订单聚合的聚合根是订单,订单应该成为 RESTful API 中的顶级资源,订单项作为订单的子资源。
值对象通常嵌入在实体的资源表述中。值对象没有独立的生命周期,它们总是属于某个实体。在 RESTful API 中,值对象通常不作为独立的资源,而是作为实体资源的一部分。例如,地址是用户的值对象,地址信息应该包含在用户资源的表述中,而不是作为独立的资源。
领域服务可以映射为特殊的资源或操作。领域服务通常表示一个操作或过程,而不是一个实体。在 RESTful API 中,领域服务可以映射为资源上的操作,或者映射为独立的"操作资源"。例如,支付服务可以映射为订单资源上的支付操作,或者映射为支付资源。
领域模型中的业务规则需要在 API 设计中得到体现,但表达方式需要符合 REST 的原则。
业务规则可以通过资源状态来表达。资源的状态反映了业务规则的结果,客户端通过查询资源状态来了解业务规则。例如,订单的状态(待支付、已支付、已发货等)反映了订单在业务流程中的位置,客户端可以通过查询订单状态来了解订单的当前情况。
业务规则可以通过操作的限制来表达。某些操作可能只在特定条件下允许,这种限制可以通过 API 的行为来表达。例如,只有待支付的订单才能被取消,尝试取消已支付的订单应该返回错误。这种限制不需要在 API 文档中详细说明,而是通过 API 的行为自然表达。
业务规则可以通过验证错误来表达。当客户端尝试违反业务规则时,API 应该返回清晰的错误信息,说明违反了哪个规则以及为什么。这种错误信息不仅帮助客户端理解问题,也传达了业务规则。
DDD 强调使用统一语言,即业务人员和技术人员使用相同的术语来描述业务概念。在 RESTful API 设计中,统一语言应该体现在资源的命名、字段的命名、错误消息等各个方面。
资源名称应该使用业务领域的术语。如果业务人员称某个概念为“订单”,API 中就应该使用“订单”而不是“交易”或“购买记录”。这种一致性使得 API 更容易被业务人员理解,也使得业务人员和技术人员之间的沟通更加顺畅。
字段名称也应该使用业务术语。如果业务人员称某个属性为“客户”,API 中就应该使用“客户”而不是“用户”或“购买者”。这种一致性减少了理解成本,避免了术语转换带来的误解。
错误消息应该使用业务语言。当业务规则被违反时,错误消息应该用业务人员能够理解的语言来描述问题,而不是使用技术术语。例如,"订单已支付,无法取消"比"状态转换不合法"更容易理解。
API 从设计到退役,经历多个生命周期阶段。理解这些阶段的特点和需求,有助于更好地管理 API。
设计阶段是 API 生命周期的起点。在这个阶段,需要明确 API 的目标、范围、用户群体等。设计阶段的质量直接影响后续阶段的顺利程度。一个好的设计可以减少后续的修改和重构,一个糟糕的设计可能导致 API 的早期死亡。
开发阶段是将设计转化为实现的过程。在这个阶段,需要关注代码质量、测试覆盖率、文档完整性等。开发阶段应该遵循设计阶段的决策,如果发现设计有问题,应该及时反馈和调整。
发布阶段是 API 首次对外提供服务。这个阶段需要确保 API 的稳定性、性能、安全性等满足要求。发布前的充分测试和准备可以减少发布后的问题。
运营阶段是 API 的主要生命周期阶段。在这个阶段,API 被实际使用,需要持续监控、维护、优化。运营阶段可能持续很长时间,需要持续投入资源来维护 API 的质量。
演进阶段是 API 适应变化的过程。随着业务需求的变化,API 需要不断演进。演进需要平衡新需求和向后兼容性,确保 API 的持续可用性。
退役阶段是 API 生命周期的终点。当 API 不再需要时,应该有计划地退役。退役过程应该给用户足够的时间来迁移,避免突然停止服务导致的问题。
版本演进是 API 生命周期管理的重要组成部分。如何管理版本的演进,直接影响 API 的可用性和维护成本。
语义化版本控制为版本号赋予了语义。主版本号表示不兼容的变更,次版本号表示向后兼容的功能添加,修订版本号表示向后兼容的问题修复。这种版本控制方式使得客户端可以根据版本号判断兼容性,决定是否需要更新代码。
版本兼容性矩阵记录了不同版本之间的兼容性关系。这个矩阵可以帮助客户端了解哪些版本可以安全地升级,哪些版本需要修改代码。维护这个矩阵需要持续的工作,但对于大型 API 来说是非常有价值的。
版本迁移指南帮助客户端从旧版本迁移到新版本。迁移指南应该详细说明两个版本之间的差异,提供迁移步骤和示例代码。好的迁移指南可以大大减少客户端的迁移成本,提高迁移的成功率。
API 的生命周期管理需要持续监控和度量,以了解 API 的健康状况和使用情况。
使用量度量帮助了解 API 的使用模式。哪些端点使用最频繁,哪些端点很少使用,使用量随时间如何变化,这些信息可以帮助优化 API 的设计和资源分配。使用量度量还可以用于容量规划,预测未来的资源需求。
性能度量帮助识别性能问题。响应时间、吞吐量、错误率等指标应该被持续监控。当性能指标异常时,应该及时调查和解决。性能度量还可以用于评估优化的效果,验证优化是否达到了预期目标。
错误度量帮助识别系统性问题。错误率、错误类型、错误分布等指标可以帮助识别需要改进的地方。某些错误可能是系统性问题,需要从设计或实现层面解决,而不是简单地修复错误。
用户反馈是另一种重要的度量方式。用户对 API 的评价、使用中遇到的问题、改进建议等都是宝贵的反馈。定期收集和分析用户反馈,可以帮助持续改进 API。

技术债务是软件开发中的一个重要概念,指的是为了快速交付而采用的不够理想的实现方式,这些实现方式在将来需要"偿还"。
技术债务的产生有多种原因。时间压力是最常见的原因,为了满足截止日期,开发者可能选择快速但不完美的实现。知识不足也可能导致技术债务,开发者可能不知道更好的实现方式。需求变化也可能导致技术债务,最初的设计可能不再适合新的需求。
技术债务不是完全负面的。在某些情况下,承担技术债务是合理的决策。如果业务需求紧急,快速交付可能比完美的实现更重要。关键是要认识到技术债务的存在,并有计划地偿还。
技术债务有多种类型,不同类型的债务有不同的影响和偿还策略。
设计债务是指设计不够理想,可能影响系统的可扩展性、可维护性等。例如,资源粒度设计不当、API 结构不合理等。设计债务通常需要重构来解决,成本较高,但影响也较大。
代码债务是指代码质量不够高,可能影响代码的可读性、可维护性等。例如,代码重复、缺乏测试、注释不足等。代码债务可以通过代码重构、添加测试、改进注释等方式来偿还。
文档债务是指文档不完整或不准确,可能影响 API 的使用和维护。例如,缺少 API 文档、文档过时、示例不足等。文档债务可以通过更新文档、添加示例、改进文档结构等方式来偿还。
测试债务是指测试覆盖率不足或测试质量不高,可能影响系统的可靠性。例如,缺少单元测试、集成测试不完整、性能测试不足等。测试债务可以通过添加测试、改进测试质量等方式来偿还。
识别和评估技术债务是偿还债务的第一步。只有了解债务的存在和影响,才能制定合理的偿还计划。
代码审查是识别技术债务的重要方式。通过代码审查,可以发现设计问题、代码质量问题、测试问题等。代码审查应该不仅关注功能实现,还应该关注代码质量和技术债务。
静态分析工具可以自动发现某些类型的技术债务。代码复杂度分析、重复代码检测、依赖分析等工具可以帮助识别潜在的问题。这些工具可以提供客观的度量,帮助评估技术债务的严重程度。
用户反馈也可以帮助识别技术债务。如果用户经常遇到某些问题,或者对某些功能不满意,这可能表明存在技术债务。用户反馈应该被认真对待,分析其中的技术债务因素。
评估技术债务需要考虑多个因素。债务的影响范围、偿还成本、业务优先级等因素都应该被考虑。影响大、成本低、优先级高的债务应该优先偿还。
技术债务的偿还需要策略和计划。盲目地偿还所有债务可能不现实,需要有选择地偿还。
增量偿还是一种常见的策略。不是一次性偿还所有债务,而是持续地、增量地偿还。每次代码变更时,可以顺便偿还相关的技术债务。这种方式可以将偿还成本分散到日常工作中,避免大规模的偿还工作。
专项偿还是指专门安排时间来处理技术债务。可以定期(如每个迭代)安排一定的时间来偿还技术债务。这种方式可以确保技术债务得到持续的关注和处理。
重构是偿还技术债务的重要手段。通过重构,可以改进设计、提高代码质量、改善可维护性。重构应该是有计划、有测试的,避免引入新的问题。
预防是减少技术债务的关键。通过代码审查、测试、文档等实践,可以减少技术债务的产生。预防技术债务比偿还技术债务更经济,应该被优先考虑。
架构不是一成不变的,而是需要随着业务和技术的发展而演进。演进式架构是一种支持持续演进的架构方法。
演进式架构的核心思想是延迟决策。不是在一开始就做出所有决策,而是根据实际需求逐步做出决策。这种延迟决策可以减少过度设计,使架构更加灵活。
演进式架构强调可测试性。架构应该支持快速验证决策的正确性,通过测试来验证架构是否满足需求。可测试性使得可以快速迭代,及时调整架构方向。
演进式架构关注架构的适应度函数。适应度函数定义了架构需要满足的约束和目标,如性能、可扩展性、可维护性等。通过持续监控适应度函数,可以评估架构的健康状况,指导架构的演进方向。
架构决策记录(ADR)是记录架构决策的文档,帮助团队理解和维护架构决策。
ADR 应该记录决策的上下文、考虑的选项、选择的方案、预期的后果等。这种记录使得未来的开发者可以理解为什么做出某个决策,避免重复讨论已经解决的问题。
ADR 应该被维护和更新。当决策的上下文发生变化时,可能需要重新评估决策。ADR 应该记录这些变化和新的决策,保持决策历史的完整性。
ADR 应该被团队共享。所有团队成员都应该能够访问和了解架构决策,这有助于保持团队对架构的理解一致。
技术选型是架构演进中的重要决策。选择合适的技术可以支持架构的演进,选择不合适的技术可能成为架构演进的障碍。
技术选型应该考虑多个因素。技术的成熟度、社区支持、学习曲线、与现有技术的兼容性、长期维护性等因素都应该被考虑。没有完美的技术,只有适合特定场景的技术。
技术选型应该考虑演进性。选择的技术应该能够支持未来的演进需求,不应该因为当前的需求而选择过于局限的技术。但也要避免过度前瞻,选择过于复杂或尚未成熟的技术。
技术选型应该考虑团队能力。选择团队熟悉的技术可以降低学习成本,提高开发效率。但如果现有技术确实不适合,也应该考虑引入新技术,通过培训等方式提升团队能力。
在实际设计中,不同的设计原则可能产生冲突。如何在冲突的原则之间做出权衡,是设计中的重要挑战。
简单性与功能性的冲突是常见的。简单的设计可能无法满足所有需求,功能丰富的设计可能过于复杂。需要在简单性和功能性之间找到平衡,提供足够的功能而不增加不必要的复杂性。
性能与可维护性的冲突也经常出现。为了性能优化,可能需要使用更复杂的实现方式,这可能影响可维护性。需要在性能和可维护性之间权衡,找到合适的平衡点。
灵活性与一致性的冲突也需要处理。灵活的设计可以适应各种需求,但可能缺乏一致性。一致的设计更容易理解和使用,但可能不够灵活。需要在灵活性和一致性之间权衡。
设计决策应该考虑上下文。同一个原则在不同上下文中可能有不同的优先级,同一个决策在不同上下文中可能有不同的合理性。
业务上下文影响设计决策。对于业务关键的系统,可靠性可能比性能更重要。对于高并发的系统,性能可能是首要考虑。理解业务上下文,可以帮助做出更合适的决策。
技术上下文也影响设计决策。团队的技术能力、现有的技术栈、可用的资源等都会影响技术选型和设计决策。在技术上下文中做出决策,可以确保决策的可行性。
时间上下文同样重要。在项目初期,可能更关注快速交付,可以承担一些技术债务。在项目稳定期,可能更关注质量和可维护性,应该偿还技术债务。理解时间上下文,可以帮助做出更合适的决策。
设计不是一次性的工作,而是需要持续反思和调整的过程。
定期回顾设计决策,评估决策的效果。决策是否达到了预期目标,是否产生了意外的后果,是否需要调整。这种回顾可以帮助持续改进设计。
收集反馈,了解设计的实际效果。用户反馈、性能数据、错误日志等都是了解设计效果的重要信息。基于反馈调整设计,可以使设计更加符合实际需求。
保持学习,关注新的设计理念和实践。技术和方法在不断演进,新的设计理念和实践可能提供更好的解决方案。保持学习,可以帮助持续改进设计能力。

团队结构影响 API 的设计方式。不同的团队结构可能导致不同的设计决策。
集中式团队可能更容易保持设计的一致性。所有 API 由同一个团队设计,可以确保统一的风格和标准。但集中式团队可能成为瓶颈,影响开发速度。
分布式团队可能需要更多的协调。不同团队设计的 API 可能风格不一致,需要更多的协调工作。但分布式团队可以并行工作,提高开发速度。
跨功能团队可以更好地理解业务需求。团队成员包括产品、设计、开发、测试等不同角色,可以从多个角度考虑 API 设计。这种多样性可以产生更好的设计。
组织文化也影响 API 设计。不同的文化价值观可能导致不同的设计偏好。
重视创新的文化可能更愿意尝试新的设计理念和技术。这种文化可能产生创新的设计,但也可能承担更多的风险。
重视稳定的文化可能更倾向于使用成熟的设计模式和技术。这种文化可能产生更稳定的设计,但也可能缺乏创新。
重视协作的文化可能更关注 API 的易用性和开发者体验。这种文化可能产生更友好的 API,吸引更多开发者使用。
建立良好的设计文化可以提升整个组织的 API 设计能力。
设计评审是建立设计文化的重要方式。通过设计评审,可以分享设计经验,提升设计质量,建立设计标准。设计评审应该是一个学习的过程,而不是批评的过程。
设计分享可以帮助传播好的设计实践。定期分享设计案例、设计经验、设计工具等,可以帮助团队成员学习和提升。设计分享应该鼓励参与,营造学习氛围。
设计奖励可以激励好的设计。认可和奖励好的设计,可以鼓励团队成员关注设计质量,提升设计水平。设计奖励应该公平公正,避免过度竞争。
新兴技术可能影响 RESTful API 的设计和实现方式。GraphQL 等查询语言提供了不同的 API 范式。虽然 REST 仍然是主流,但 GraphQL 等技术的兴起表明,API 设计仍在演进。理解这些新技术的特点和适用场景,可以帮助做出更好的设计决策。
gRPC 等高性能协议在某些场景下可能替代 REST。对于性能要求极高的场景,gRPC 等二进制协议可能更合适。但 REST 的通用性和易用性仍然是其优势。
Serverless 架构改变了 API 的实现和部署方式。Serverless 架构使得 API 的实现更加简单,部署更加灵活。这种架构可能影响 API 的设计方式,如更关注无状态设计、更关注冷启动性能等。
API 设计不仅仅是技术问题,更是需要综合考虑业务、技术、组织、文化等多个因素的复杂问题。理解这些深层次的范式和文化因素,可以帮助你设计出更加符合实际需求的 API。
本节课我们一起从更大的视角审视了 RESTful 服务的设计,在探讨资源导向架构与领域驱动设计如何结合、API 生命周期管理、技术债务的处理以及架构的演进等话题中,希望让你能透过表象,理解那些真正影响 API 设计深度的关键因素。
API 设计其实远不只是技术堆砌,它背后还涉及设计原则的权衡、组织文化的影响以及未来趋势的把握。下一部分我们会进入更具体的技术生态,带你了解主流的开发框架、标准语言和工具集。