需求背景
在大数据测试过程中,需要用到多种数据源,经常需要切换多个工具和网站;
并且数据源的配置比较分散,缺乏统一的数据源配置管理入口。因为需要一个统一的查询数据和管理配置的功能
需求分析
数据查询
- 执行查询时,需要知道数据源id和执行的Query(命令或者SQL)
- 记录每次查询,方便后续溯源;同时也要设置每种数据源慢查询阈值,发送告警信息
数据源配置管理
- 敏感信息需要加密(rsa不对称加密,不能使用哈希,因为后端还要解密得到明文)
- 每个项目数据隔离
- 权限控制(管理员才能CRUD配置)
设计分析
数据查询
- 执行查询时,不管什么数据源,大致上都会经过几个特定的步骤,读取配置,创建连接,校验query合法性,执行query,关闭连接, 序列化query result, 写query log,发通知
设计流程图
image-20211231111811826设计实现
根据设计分析得知,不管什么类型的数据查询,都会遵循固定的步骤;差别只是根据数据源来分别实现具体的步骤。
因此模板方法符合这种情况
抽象父类
父类UML
datasource_service抽象类父类定义
- 在模板方法中,在抽象父类定义一个公有方法,并且在里面按顺序调用对应的私有方法
具体就是定义execute
方法,依次调用_validate
_init_conn
_execute
__write_execute_log
_is_slow_query
这些私有方法
具体子类(MySQL)
子类UML
mysql_services_impl子类MySQL定义和实现
image-20211231143244476具体子类(Redis)
子类UML
redis_services_impl子类Redis定义和实现
image-20211231145151285View调用Service
- 根据数据源类型,实例化对应的service对象
- 调用service对象的execute方法
总结
-
模板方法核心思想:定义好骨架,子类实现具体细节;
-
通过使用模板方法,在需要扩展时,只需要实现另外的子类即可,不需要对原来的代码改动
-
注意点:父类中不需要被子类重写的方法,应该使用双下划线
__
网友评论