作 者 | 肖迪(墨诩)
导语：本文借着CRP-付款模块的改造，总结和抽象了一些老系统改造的方法。希望能对遇到类似问题的同学有所帮助。
前言
优酷CRP系统-内容采购版权管理系统，是个存在10年的老系统，技术框架上比较老旧；再加上”人来人往“，必然存在很多”不合理但是能跑“和”不敢改，所以ifelse“等等经典代码，一共81w行java代码，17w的jsp代码。我在今年全面接手CRP-财务部分，整体目标就是全面推进CRP财务的业财一体进程。而这些遗留的技术问题都是推进进程的挑战，所以CRP财务本财年的技术主题就是“老系统重构”。
根据以往的工作经验，面对这样的系统，大开大合的重构改版，带来的往往是更加灾难性的”业务不可用“；所以我们的策略，还是要秉着业务优先的原则，跟随业务新需求来逐步重构。但无论产品还是研发心中都要有同一张大图，我们最终要做成什么样子。然后根据大图划清各个业务模块的边界，在保证不会影响其他模块的运行的前提下，进行重构。
81w行java代码中，其实大部分都是废代码，比如：功能和服务还在但是没有人使用；数据都已经迁移到其他系统，下游也不在实际使用，但依赖还在；有很多job还在运行，但并没有实际的数据产出使用方。之前重构的时候跟组里同学开玩笑说“如果随机注释掉一个service中是所有方法实现，系统大概率还是work的”，虽然我们不会这样做，但可能是真的。对于这样的系统，重构的策略如果是重新梳理所有服务的使用情况，无疑是成本特别高的，roi很低。所以应该按需重构和迁移，并保证下游依赖方的不需要做任何改动。
本篇文章会以其中一个模块“付款”来作为示例，原因有二：
一、本财年付款的改版业务述求比较高，这个S的重构进程较其他模块更快一些；
二、想表达的主题更专注在代码重构方向。付款作为整个优酷运营中比较末端的商业行为，在系统上对于付款依赖的下游系统和模块较少。如果是写“合同迁移和改造”，会更偏架构重构和老系统、数据的迁移方案。
付款模块一共涉及大概3w行左右的代码，首先保证下游依赖的接口都不变，还在原有工程服务，并且将老代码迁移到新的工程下。是否迁移工程取决于与迁移的ROI，我们的老工程的前端是用jsp实现的，现在要做前后端分离，所以老代码迁移到新的工程下。
付款
重构的第一原则是以业务为中心，不要为了重构而重构。先来了解一下付款的业务和业务的痛点。
付款要解决的业务问题
付款主要解决俩个问题：1、0资损；2、流程效率
我通过MECE的从下而上的归纳整理后，审慎判断想法建议的“最小公倍数”的方法，对付款进行梳理，先了解一下付款在做一件什么事，以及如何完成目标？
给谁付：收款人是谁？是否有财务或者法务上的风险？以及需要验证对方提供的发票
为谁付：决定了付款的成本归属，归属到节目、部门或者财务口径的入账科目上
付多少钱：是否存在应收款和应付款可以互抵的情况？付款依据是什么？税费如何计算？
怎么付：通过什么方式支付，先票后款还是先款后票，是否支持预约付款？
能不能付：根据不同业务场景以及金额，流转到不同的审批人进行审批。
将这些要解决的业务问题向上抽象总结，付款要想做到
0资损：
信息校验：很多基础信息的校验，最基本的不能付错人
风险拦截：包括风险供应商拦截和风险金额的拦截
金额精准：依据合同、账单、项目等计算出应付金额，然后进行对抵和税费计算（如有）
金额依据状态一致：既然金额的精准决定了最多付多少钱，就要保证金额依据与付款单的状态一致性
提高流程效率：
自动凭证入账
多种付款方式的支持
快捷的流程审批
到这里应该可以看出来，付款不是一个复杂业务流程的模块，它的核心述求是“稳定”与“可扩展”。从这个季度的需求也可以验证这点。
付款的技术痛点
代码臃肿，扩展性低
付款有个特点，没有很复杂的业务流程，但是涉及到资金，在付款之前需要做很多的金额计算和风险校验。而且另外一个特点，付款作为一个工具性质的模块，会接入很多业务方。不同的业务，在金额计算、风险校验等流程上基本一致，但实际接入实现的时候，会有或多或少的差别（比如，付款金额的依据上，主客和OTT会有不同类型的账单）。可以看出付款这部分对于复用性、扩展性要求是比较高的。现在要接入OTT的付款，我们先来看一下如果继续在老代码上升级，会有哪些问题。
@Override @Transactional(rollbackFor = Exception.class,transactionManager = "transactionManager2") public Payment submitPayment(PaymentDto paymentDto, User user) { **只保留能说明问题的关键代码或者注释，省去前整个方法600行左右** ***payment对象初始化代码*** ...省去60行代码... Integer r = paymentDao.insertPayment(paymentDto);***payment付款依赖对象初始化代码*** //保存关联节目 playComponent.dealPaymentPlay(paymentDto.getId(), ListUtils.emptyIfNull(paymentDto.getPaymentPlayDtoList()), user);//保存文件appendixComponent.dealFile(paymentDto.getId(), ListUtils.emptyIfNull(paymentDto.getFileDtoList()), user);//保存账单paymentAssociatedBillComponent.dealBill(paymentDto.getId(), ListUtils.emptyIfNull(paymentDto.getBillDtoList()).stream().map(AssociatedBillDto::getBillId).collect(Collectors.toList()));//保存责任人和其他操作人comPermissionComponent.saveComPermission(paymentDto, "ALL");**第一步做金额和风险校验，为简单只保留注释，省去实现代码** //1.校验重复提交 ...省去5行代码... //2.提交前校验 ...省去20行代码... //3.校验账单金额&&所属公司 ...省去5行代码... //4.校验娱乐宝账号 ...省去1行代码... //5.校验付款条件 checkPayCondition(payment);//6.校验节目金额if (paymentComponent.needPaymentToPlay(payment.getType())) { checkPaymentSubject(payment);} **校验过程中混入payment对象初始化代码** CrpContract contract = crpContractDao.getContractById(payment.getContractId());Integer operationFlow = contract.getOperationFlow();payment.setContractOperationFlow(operationFlow);//7.校验本次申请金额是否超过预期....省去40行代码... //8.仅版权采购合同支持预约付款 if (){ throw new RuntimeException("仅版权采购合同支持预约付款！");}//8.校验预约付款不能选择先款后票if (){ throw new RuntimeException("预约付款仅支持先收票后付款！");} //9.版权采购&&收款账户国家为CN&&签约币种为RMB 才可以使用预约付款 ...省去10行代码... **payment对象初始化代码** payment.setApplyDate(new Date());...省去40行代码... **多了一次没有必要的数据库update** paymentDao.updatePayment(payment);**payment对象初始化代码** String actualApplyWorkNo = payment.getActualApplyWorkNo();...省去10行代码... paymentDao.updatePayment(payment);//异步提交审批流BpmsDto bpmsDto = new BpmsDto();...省去10行代码... return payment;}private xxx(){}
比较典型的“流水账”代码，最直观会导致的问题就是维护困难，比如想查一个字段不正确的bug，最差情况要通读600+代码（还有部分private方法）。在升级的时候，最容易想到的办法就是继续盖楼（比如代码中调用了俩次 paymentDao.updatePayment(payment)，应该就是盖楼的时候，代码复制多了），从而使“泥丸”越滚越大。
第二个问题，扩展性不好。比如接入OTT的时候，账单的数据库表和开放平台的不一致。按照原有的方式，最简单的就是在保存账单的时候用ifelse判断一下，如果是ott的付款单，则保存到ottPaymentAssociatedBill中；或者变化特别大的话，干脆ctrl+c -> ctrl+v ，复制一下类改名叫OttPaymentService，又多了一个600+的大方法，显然不妥。
解决方案：从上而下的业务流程拆解
所以我们需要对付款的保存提交进行重构，先根据金字塔原理，将付款流程分解为一个有层级结构的金字塔结构。从上而下的进行拆解：
按照这个结构来重新组织代码结构：
付款保存Command ：PaymentSaveCmdExe
@Servicepublic class PaymentSaveCmdExe { @Autowired SubmitContextInitPhase initPhase; @Autowired SaveValidatePhase validatePhase; @Autowired SaveProcessPhase processPhase; @Transactional(rollbackFor = Exception.class,transactionManager = "transactionManager2") public PaymentSubmitContext execute(PaymentSubmitCmd cmd){ PaymentSubmitContext context = init(cmd); validate(context); process(context); return context; } private void process(PaymentSubmitContext context) { processPhase.process(context); } private void validate(PaymentSubmitContext context) { validatePhase.validate(context); } private PaymentSubmitContext init(PaymentSubmitCmd cmd) { return initPhase.init(cmd); }}
付款提交Command ：PaymentSubmitCmdExe
@Servicepublic class PaymentSubmitCmdExe { @Autowired SubmitContextInitPhase initPhase; @Autowired SubmitValidatePhase validatePhase; @Qualifier("submitProcessPhase") @Autowired SubmitProcessPhase processPhase; @Autowired PaymentSaveCmdExe saveCmdExe; @Transactional(rollbackFor = Exception.class,transactionManager = "transactionManager2") public Payment execute(PaymentSubmitCmd cmd){ PaymentSubmitContext context = saveCmdExe.execute(cmd); validate(context); process(context); return context.getPayment(); } private void process(PaymentSubmitContext context) { processPhase.process(context); } private void validate(PaymentSubmitContext context) { validatePhase.validate(context); }}
这样我们就把程序入口的逻辑写清楚，然后再去拆解phase中的不同步骤，以submitValidatePhase为例：
public class SubmitValidatePhase { public void validate(PaymentSubmitContext context){ /** validate */ //重复提交校验 duplicateSubmissionValidate(context); //基础信息校验 baseInfoValidate(context); //关联账单校验 paymentAssociatedBillValidate(context); //付款条件校验 paymentConditionValidate(context); //关联节目校验 paymentAssociatedPlayValidate(context); //款项类型校验 paymentTypePermissionValidate(context); //预约付款校验 appointmentPayValidate(context); //其他校验用于扩展 otherVaidate(context); } protected void appointmentPayValidate(PaymentSubmitContext context) {...} protected void paymentAssociatedBillValidate(PaymentSubmitContext context) {...}}
整个结构按照金字塔结构来编写，每个类都是对应业务步骤上，运维成本会大幅度下降。
按照这个结构来进行扩展，接入OTT付款的话，只需加个入口Command,和有业务差别的Phase继承原有Phase，并重写差异的方法即可。
@Servicepublic class BorrowingDeductionPaymentSubmitCmdExe extends PaymentSubmitCmdExe { @Autowired SubmitContextInitPhase initPhase; @Autowired SubmitValidatePhase validatePhase; @Qualifier("borrowingDeductionSubmitProcessPhase") @Autowired SubmitProcessPhase processPhase;}
@Service@Slf4jpublic class BorrowingDeductionSubmitProcessPhase extends SubmitProcessPhase { @Autowired BpmsEventPublisher eventPublisher; @Override @Transactional(rollbackFor = Exception.class,transactionManager = "transactionManager2") public void process(PaymentSubmitContext context) { super.process(context); } @Override public void startBpms(PaymentSubmitContext context) { //异步提交审批流 BpmsDto bpmsDto = new BpmsDto(); bpmsDto.setPaymentId(context.getPayment().getId()); bpmsDto.setProcessType(PaymentBpmsEnum.OTT_PAYMENT_COMMON_APPROVAL.getValue()); bpmsDto.setWorkNo(context.getPayment().getApplyWorkNo()); BpmsEvent event = new BpmsEvent(bpmsDto); eventPublisher.publishEvent(event); }}
逻辑不收敛、复用性低
在所有的业务系统中，实体状态的维护一定是特别重要的一环，付款更甚。由于涉及到往外付钱，所以付款单的状态，以及付款依据的状态（比如说账单是否已付款），都可能会影响到我们是否会重复付款、少付（少付合作方会投诉甚至有法律风险）。
在MVC的架构中，service层是可以引用dao层的，这种方式很灵活，比如在合同的service中，也可以做付款表的状态更新。但这同时也会产生问题，如果我想修改付款单的状态更新逻辑或者加减状态枚举值，我需要找到所有service方法中对于付款单状态的操作，很容易漏掉。甚至我碰见过更夸张的，同一张表的更新sql写在了俩个Mapper中，状态的更新逻辑修改后，漏掉了一个Mapper的sql修改，恰好调用的入口是接mq消息来更新状态，所以发生了非常“诡异”的状态异常。
其实不只是“状态”，任何实体属性都会有一样的问题，导致这个问题的原因就是实体修改逻辑不收敛。有没有一种规范或者架构能帮助开发者避免这个问题。
解决方案：架构隔离、能力下沉
大家应该都听说过“六边形架构”或者“COLA框架”，具体的概念我就不在这里详述了，我也只是借这着cola的图来解释一下我们重构是要遵循的准则。在App层将executor分为query和command，我们上一节已经通过从上而下的方法将command的结构搭建起来。那接下来我们要遵守的准则是：Command的实现不能穿透Domain层来直接调用dao，而是把所有的逻辑都收敛到domain和domainService里，由domain层来通过依赖反转的方式来操作数据库。而为了应对复杂的查询（如列表分页查询等场景），Query是可以直接访问Infrastructure层调用dao中的select***方法的。为了遵守这个准则，我们可以通过maven的多module的依赖关系来实现，或者直接通过组内约定，通过建package来保证都是可以的。
将逻辑都收敛到domain中无疑是可以增强复用性的，不用再多说；通过实体操作内聚的办法来收敛之后，还有另一个好处，就是代码看起来会更具备业务表达能力。下面代码是收款的时候写的代码↓↓↓↓↓↓
//domainService@Servicepublic class CashCollectionReceiptService { @Autowired private CashCollectionReceiptRepository receiptRepository; @Autowired private IContractGateway contractGateway; /** * 确认回款 */ public void confirmCollection(CashCollectionReceipt receipt){ isCollectionBills(receipt.getBillList()); receipt.canConfirm(); receiptRepository.confirm(receipt); } } //App层Command执行@Componentpublic class CollectionConfirmCmdExe { List
billList = billGateway.findByIdList(dto.getBillIdList()); AbstractReceiptAmountProcessor amountProcess = new OttCollectionReceiptAmountProcessor(); CashCollectionReceipt receipt = CashCollectionReceipt.builder() .billList(billList) .totalAmount(dto.getTotalAmount()) .receiptAmountProcessor(amountProcess) .build(); receiptService.confirmCollection(receipt); }
懂行的一定能看出来我马上要提到DDD了，是的！DDD的整个使用过程是要先通过事件风暴或者use case出发，抽象出用到的实体以及他们之间的关系，然后来进行领域划分。但我们这是在重构老系统，如果我们完全按照DDD的方式来重构，那就回到了最开始我们担心的问题，推倒重来只会带来更灾难的“业务不可用”。所以在重构老系统的时候，我们应该怎么使用DDD？
我特别同意COLA作者张建飞大佬的观点，不要为了DDD而DDD。
COLA可以称其为分层框架但并也不是DDD框架，Domain层使用全部或者部分DDD标准都是可以的，只要Coworker拉通统一即可。DDD只是一个规范标准，是手段不是目标，不管通过什么样的方式，只要能保证能力都是内聚可复用就可以。
在重构的时候，我们面临的状况是已经有大量的逻辑代码，我并不提倡把service中所有方法全部梳理，然后将这些方法全部复制粘贴到重新定义的domain或者domainService中，这样会增加重构的风险和测试成本，ROI很低。我们只需合并同类项，将出现的重复代码，作为通用能力下沉到domain层。
指导下沉有两个关键指标：代码的复用性和内聚性。
复用性是告诉我们When（什么时候该下沉了），即有重复代码的时候。内聚性是告诉我们How（要下沉到哪里），功能有没有内聚到恰当的实体上，有没有放到合适的层次上（因为Domain层的能力也是有两个层次的，一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度，另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用）。
按照这个原则在重构付款代码，截止目前为止（重构没有完全完成），也只有俩个方法下沉到了Domain中。而其他的实体也并没有放到聚合根里，比如说付款关联账单等，还是使用之前的实现方式，所有的方法都收敛在各自的service类中，比如：PaymentAssociatedBillComponent。
Payment{ ***省略属性定义*** public BigDecimal getPaymentAmountRmb() { return BigDecimals.multiply(paymentAmount, expectExchangeRate); } /** * 综合付款状态 * @return */ public void initUnionStatusEnum(){...} }
审批流技术框架太老
前言介绍过CRP是一个存在了10年的老系统，系统的工作流审批框架用的不是集团的bpms，而是Activity5（2010年发布，怎么说呢，比我工作年限还要长😂）。由于activity只管流程编排，几乎所有的动作实现都要使用者做开发，再加上“前任”们没有做抽象和解耦，审批逻辑和业务逻辑全都耦合在同一个类中。带大家近距离感受一下历代“继承人”的绝望。
一个service中4000行代码，641个if else判断；你以为这就完了？同样的类还有10+个，刚举的例子只是bottom。
解决方案：复用轮子，用好设计模式
复用已有的服务，重构后，审批流迁移到了集团的bpms，并且对动作和回调做了进一步的服务封装。审批流只需要在bpms里配置，并在数据库中注册一下，异步提交，而回调只需要通过hsfprovider的方式部署，加上注册的服务版本即可。
//异步提交审批流publishEvent protected void startBpms(PaymentSubmitContext context) { //异步提交审批流 BpmsDto bpmsDto = new BpmsDto(); bpmsDto.setPaymentId(context.getPayment().getId()); bpmsDto.setProcessType(PaymentBpmsEnum.PAYMENT_COMMON_APPROVAL.getValue()); bpmsDto.setWorkNo(context.getPayment().getApplyWorkNo()); BpmsEvent event = new BpmsEvent(bpmsDto); eventPublisher.publishEvent(event); } //BpmsEventListener @Override public Result
submitBpms(BpmsDto bpmsDto) { try { Payment payment = paymentDao.getPaymentById(bpmsDto.getPaymentId()); if (payment == null) { return Result.valueOfERROR("付款不存在"); } String billId = billHelper.submitApproval(payment, bpmsDto.getWorkNo(), bpmsDto.getProcessType()); return Result.valueOfOK(billId); } catch (Exception e) { log.error("submitBpms_error e={}", e); } return Result.valueOfERROR("error"); }
@HSFProvider(serviceInterface = BillCallBackService.class, serviceVersion = "CRP_PAYMENT_BILL_CALL_BACK_1.0.0")public class PaymentBillCallBackServiceImpl implements BillCallBackService { @Override public Result
callBackCommit(String billId, String bizId) {...} /** * 审批不同意 */ @Override public Result
callBackDisagree(String billId, String bizId) {...} /** * 审批同意 */ @Override public Result
callBackAgree(String billId, String bizId) {...} /** * 审批流终止 */ @Override public Result
callBackRecall(String billId, String bizId) {...} @Override public Result
callBackCancel(String billId, String bizId) {... } @Override public Map
getProcessInitData(String billId, String bizId) {...}
这样，整个审批流的流转全部有审批单据服务封装，做到了很好的解耦；与业务状态相关action代码都写在回调中，但付款的审批流程特别长，而且对应了很多业务操作，这是600+个ifelse判断的主要来源。这个时候可以使用工厂+策略模式干掉ifelse判断。
//审批流执行抽象策略类public abstract class BpmsAbstractExecutor { public abstract void execute();}//财务审批@Service("finaceExecutor")public class FinanceExecutor extends BpmsAbstractExecutor { @Override public void execute() {...}}//税务审批@Service("taxExecutor")public class TaxExecutor extends BpmsAbstractExecutor { @Override public void execute() {...}}
//用枚举类注册服务的策略实现类public enum BpmsExecutorEnum { FINANCE("finace", "finaceExecutor", "财务审批"), TAX("tax", "taxExecutor", "税务审批"); private final String key; private final String executorName; private final String desc; BpmsExecutorEnum(String key, String executorName, String desc) { this.executorName = executorName; this.key = key; this.desc = desc; }***省略getter***}
//工厂模式直接调用策略实现类@Servicepublic class BpmsExecutorFactory { private static final Map
executorNames = new ConcurrentHashMap(); static { BpmsExecutorEnum[] executorEnums = BpmsExecutorEnum.values(); for (BpmsExecutorEnum executorEnum : executorEnums) { executorNames.put(executorEnum.getKey()), executorEnum.getExecutorName()); } } @Autowired private Map
executorMap; public void execute(String groupNameEn) { String executorName = executorNames.get(groupNameEn); if (StringUtils.isEmpty(executorName)) { return; } BpmsAbstractExecutor executor = executorMap.get(executorName); if (Objects.isNull(executor)) { return; } executor.execute(); }}
策略+工厂模式比较适用于审批操作的业务处理特别多，并且业务复杂的情况，正好适用于解决4000+行代码，600+ifelse判断的老代码重构。如果只是简单的逻辑重构、ifelse没有很多的话，在service类中extract几个private方法就好了，毕竟策略+工厂模式会引入额外的类和入口，使用不当也会增加程序复杂度。
这样，通过老技术框架的迁移、服务封装+设计模式进行了重构，4000+行代码其实还在，只不过现在已经拆分到各自单一职责的模块中，而找到他们的入口文件只有不到200行，这样就可以做到清晰可维护了。
如何保证改动的质量问题
有人问到了这个问题，简单整理了一下方案
付款这个功能，如果出现质量问题很有可能会产生资损。为了拆解这个问题还是从业务出发，付款中有俩个非常重要的风险因素，只要卡住这俩个点就不会出大问题，
1.付款单 | 付款凭据 的金额和状态是否正确；
2.下游依赖是否符合预期；
解决方案如下：
1.规则校验这边是用“资损平台”进行规则配置，可以通过接口、sql和binlog变动来做编排，用来监控重点1
2.冒烟卡口主要用在对下游提供服务的hsf服务上，用来监控重点2
3.单测：单元测试在之前“流水账代码”阶段比较难做单测，尤其迭代多了之后，ifelse膨胀，mock工作量巨大；现在改成分层架构+DDD，只把单测用在核心业务逻辑上，mock会更简单也更有效。目前单测也只用在新业务上，整体覆盖率还很低很低。
结尾
这个财年借着CRP-付款模块的改造，总结和抽象了一些老系统改造的方法。重构第一原则是以业务为中心，找到各自业务的痛点与特点，才会有针对性有效的方法。对于付款的问题，1、代码臃肿扩展性低：通过从上而下的流程拆解来解决；2、逻辑不收敛复用性低：通过架构隔离与能力下沉来解决；3、技术框架老旧：通过复用轮子和设计模式的使用来解决。希望能对遇到类似问题的同学有所帮助。
最后的最后，CRP业务包含了合同、结算、财务三大业务，我只是负责其中一块，81w行代码重构不是靠我一个人；复用的审批流封装的服务也是上一任“继承人”留下的特别棒的抽象服务，起这个标题也只是希望大家能关注到多提意见和建议。老系统问题的形成是个历史积累的过程，而后续重构的人最重要的是要有好的心态以及“业务枷锁”下的极致技术追求。
