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Java Service 层为何避免返回 Result 对象？分层架构设计规范详解

发表于 13 小时前 | 查看: 0| 回复: 0

昨天在团队 Code Review 时，我发现同事阿城在 Service 层直接返回了 Result 对象。指出这个问题后，阿城有些不解，反问：“这样做有什么问题吗？”

于是一场技术讨论就此展开。

讨论之后，我发现这个看似简单的编码习惯问题，背后其实涉及分层架构、职责划分、代码复用等多个重要的设计模式理念。与其让这次讨论随风而去，不如整理成文，帮助更多遇到同样困惑的朋友理解其中的缘由。

知其然，更要知其所以然。耐心看完，相信你会有新的收获。

一张惊讶的卡通表情包

职责分离原则

在经典的 MVC 或后端分层架构中，Service 层和 Controller 层各有其明确的分工。Service 层专注于核心业务逻辑的处理，而 Controller 层则负责处理 HTTP 请求、参数校验，并将业务结果封装成特定的响应格式。

当我们将封装 Result 对象的任务下放到 Service 层时，就打破了这种职责边界。Service 层不再“纯粹”，它开始涉足本应由表现层处理的响应格式化工作，导致了业务逻辑与表现逻辑的耦合，降低了代码的清晰度和可维护性。

来看一个不推荐的写法示例：

@Service
public class UserService {
    public Result<User> getUserById(Long id) {
        User user = userMapper.selectById(id);
        if (user == null) {
            return Result.error(404, "用户不存在");
        }
        return Result.success(user);
    }
}

@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/user/{id}")
    public Result<User> getUser(@PathVariable Long id) {
        return userService.getUserById(id);
    }
}

上面的代码中，UserService 不仅负责从数据库获取用户信息，还直接决定了 API 的响应格式（包括状态码和消息）。如果将来需要统一调整所有接口的响应格式（例如将 success 字段名改为 ok），我们就需要修改所有返回 Result 的 Service 方法，牵一发而动全身。

相比之下，遵循职责分离的做法是将展示逻辑留给 Controller 层，让 Service 层保持业务逻辑的纯粹性：

@Service
public class UserService {
    public User getUserById(Long id) {
        User user = userMapper.selectById(id);
        if (user == null) {
            throw new BusinessException("用户不存在");
        }
        return user;
    }
}

@RestController
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/user/{id}")
    public Result<User> getUser(@PathVariable Long id) {
        User user = userService.getUserById(id);
        return Result.success(user);
    }
}

让每一层只做好自己分内的事，代码结构会清晰得多。

可复用性问题

当 Service 层返回 Result 时，会严重削弱方法在内部调用的可复用性。

假设我们有一个订单服务需要调用用户服务：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private UserService userService;

    public void createOrder(Long userId, OrderDTO orderDTO) {
        // 不推荐的方式：需要解包 Result
        Result<User> userResult = userService.getUserById(userId);
        if (!userResult.isSuccess()) {
            throw new BusinessException(userResult.getMessage());
        }
        User user = userResult.getData();

        // 后续业务逻辑
        validateUserStatus(user);
        // ...
    }
}

这种写法带来了两个明显的问题：

调用不直观：作为内部调用方，OrderService 关心的是 User 对象，而不是一个需要解包的 Result 容器。每次调用都得先检查状态，再提取数据，增加了不必要的认知负担。
逻辑冗余：业务服务间的调用本应简单直接，但这里却引入了对响应状态的判断，这些判断逻辑在多个调用点会重复出现。

如果是调用第三方外部服务，使用 Result 进行包装来统一处理网络超时、协议解析等不确定性是合理的。但在自身可控的、表示业务成功或失败的服务间调用中，使用异常机制会更加简洁和符合直觉。

如果 Service 返回的是纯粹的业务对象，代码就会变得干净利落：

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private UserService userService;

    public void createOrder(Long userId, OrderDTO orderDTO) {
        // 推荐的方式：直接获取业务对象
        User user = userService.getUserById(userId);

        // 后续业务逻辑
        validateUserStatus(user);
        // ...
    }
}

异常处理机制

有些 Service 层在参数校验或业务规则不满足时，会直接返回 Result.fail(“xxx”)，例如：

public Result<Void> createOrder(Long userId, OrderDTO orderDTO) {
    if (userId == null) {
        return Result.fail(“用户ID不能为空");
    }
    // 后续业务逻辑
    return Result.success();
}

这种做法存在几个弊端：

重复的判空和错误处理：每个方法都需要写类似的校验代码，导致代码膨胀。
错误处理逻辑分散：错误信息散落在各个 Service 方法中，如果需要统一修改错误码格式或国际化，改动点会非常多。

更优雅的方式是通过抛出业务异常，并配合全局异常处理器来统一转换：

public void createOrder(Long userId, OrderDTO orderDTO) {
    if (userId == null) {
        throw new BusinessException(“用户ID不能为空");
    }
    // 后续业务逻辑
}

再通过 @RestControllerAdvice 统一捕获并转换为 Result：

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(BusinessException.class)
    public Result<Void> handleBusinessException(BusinessException e) {
        return Result.error(400, e.getMessage());
    }

    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public Result<Void> handleException(Exception e) {
        log.error(“系统异常”， e); // 这里可以方便地记录堆栈信息，便于排查问题
        return Result.error(500， “系统繁忙");
    }
}

这样做的好处非常明显：

减少重复代码：业务方法专注于核心逻辑，代码更加简洁。
集中管理错误响应：所有非正常流程的响应格式都在一个地方定义和维护，易于修改和扩展。
分离关注点：业务层只抛出异常，表示“发生了什么问题”；表现层决定“如何告诉调用者这个问题”。

测试便利性

Service 层返回业务对象而非 Result，能显著提升单元测试的便利性和可读性。

@SpringBootTest
public class UserServiceTest {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @Test
    public void testGetUserById() {
        // 推荐的方式：直接断言业务对象
        User user = userService.getUserById(1L);
        assertNotNull(user);
        assertEquals(“张三”， user.getName());
    }

    @Test
    public void testGetUserById_NotFound() {
        // 推荐的方式：断言抛出预期的业务异常
        assertThrows(BusinessException.class, () -> {
            userService.getUserById(999L);
        });
    }
}

测试代码直接验证业务逻辑的输入输出，意图清晰。如果 Service 返回 Result，测试代码就会变得冗余：

@Test
public void testGetUserById() {
    // 不推荐的方式：需要解包 Result
    Result<User> result = userService.getUserById(1L);
    assertTrue(result.isSuccess());
    assertNotNull(result.getData());
    assertEquals(“张三”， result.getData().getName());
}

测试者需要额外关注 Result 的结构（isSuccess, getData），这不是 Service 层单元测试应该关注的重点。测试应该直击核心——业务数据是否正确。

领域驱动设计角度

从领域驱动设计（DDD）的视角来看，Service 层通常属于应用服务层或领域服务层，它应该使用领域语言来表达业务逻辑和业务流程。

Result 是一个典型的基础设施层或接口层的概念，它代表的是 HTTP 协议的响应封装。让领域层的组件返回一个与 HTTP 协议强绑定的对象，无疑是让基础设施概念污染了领域层，破坏了分层架构的纯洁性。

例如，考虑一个转账业务，从领域角度应该这样设计：

@Service
public class TransferService {
    public TransferResult transfer(Long fromAccountId, Long toAccountId, BigDecimal amount) {
        Account fromAccount = accountRepository.findById(fromAccountId);
        Account toAccount = accountRepository.findById(toAccountId);

        fromAccount.deduct(amount);
        toAccount.deposit(amount);

        accountRepository.save(fromAccount);
        accountRepository.save(toAccount);

        return new TransferResult(fromAccount, toAccount, amount);
    }
}

这里的 TransferResult 是一个领域对象，它封装了本次转账业务的结果详情，具有明确的业务含义。它和通用的、只包含 code、msg、data 的 HTTP 响应 Result 有本质区别。这种做法更好地体现了领域模型的表达力。

接口适配的灵活性

当 Service 层返回纯粹的业务对象时，Controller 层或其他的接口适配层可以根据不同协议的需求，灵活地封装响应格式。

@RestController
@RequestMapping(“/api")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;

    // 1. REST接口返回统一的 Result 包装
    @GetMapping(“/user/{id}")
    public Result<User> getUser(@PathVariable Long id) {
        User user = userService.getUserById(id);
        return Result.success(user);
    }

    // 2. GraphQL接口直接返回领域对象
    @QueryMapping
    public User user(@Argument Long id) {
        return userService.getUserById(id);
    }

    // 3. 内部RPC接口返回自定义的DTO
    @DubboService
    public class UserRpcServiceImpl implements UserRpcService {
        public UserDTO getUserById(Long id) {
            User user = userService.getUserById(id);
            return convertToDTO(user); // 转换为RPC专用DTO
        }
    }
}

同一个 getUserById 服务方法，可以被 REST、GraphQL、RPC 等多种接口复用，每种接口都能按照自己的协议规范来组织最终响应。如果 Service 层强制返回 Result，那么在对接 GraphQL 或某些要求特定格式的 RPC 协议时，就会显得格格不入，需要额外的转换或拆包，失去了架构上的灵活性。

事务边界清晰

在 Spring Boot 等框架中，Service 层通常是声明式事务的边界。当 Service 方法返回业务对象时，事务的语义非常清晰。

@Service
public class OrderService {
    @Transactional
    public Order createOrder(OrderDTO orderDTO) {
        Order order = new Order();
        // 设置订单属性
        orderMapper.insert(order);

        // 扣减库存（假设 inventoryService.deduct 内部会抛异常）
        inventoryService.deduct(orderDTO.getProductId(), orderDTO.getQuantity());

        return order;
    }
}

@Transactional 注解确保了事务性：方法正常执行完毕并返回 Order 对象时，事务提交；如果中途任何一步（例如 deduct 失败）抛出运行时异常，事务则回滚。成功与失败的路径和事务行为一目了然。

如果 Service 返回 Result，事务的边界就会变得模糊，甚至可能引发数据不一致：

public Result<Order> createOrder(OrderDTO orderDTO) {
    Order order = new Order();
    // 设置订单属性
    orderMapper.insert(order);

    // 假设库存服务也返回 Result
    Result<Void> inventoryResult = inventoryService.deduct(orderDTO.getProductId(), orderDTO.getQuantity());
    if (!inventoryResult.isSuccess()) {
        return Result.fail(“库存不足”); // 注意：订单记录已插入，但事务并未回滚！
    }
    return Result.success(order);
}

在上面的反例中，当库存不足时，方法返回了 Result.fail，但数据库事务并不会因此自动回滚。这导致了“订单已创建”但“库存未扣减”的数据不一致状态。为了避免这个问题，你不得不在返回 Result.fail 之前，手动抛出异常来触发回滚，这使代码逻辑变得复杂且容易遗漏。

总结

禁止 Service 层返回 Result 对象，不是一个死板的教条，而是基于一系列软件设计原则（如单一职责、关注点分离）和工程实践（可维护性、可测试性、灵活性）的综合考量。它旨在构建一个层次清晰、职责分明、易于扩展和维护的应用程序架构。

当然，任何规范都有其上下文。在某些非常简单的项目、特定的 RPC 框架约定或团队共识下，可能会有不同的选择。但了解这些设计背后的“为什么”，能帮助我们在面对具体场景时，做出更合理的技术决策，写出更优雅的代码。

希望这次从一次 Code Review 引发的讨论，能给你带来一些启发。如果你有更多关于Java分层架构的想法或实践，欢迎在云栈社区与我们交流探讨。

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