覆盖一切的六大模式
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完整词汇
每一次数据转换都属于以下 六种模式 之一：
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| Leaf | 单一事物。没有子步骤。原子操作。 |
| Sequencer | 先这个，再那个。输出成为输入。 |
| Fork‑Join | 这些一起，然后合并。独立操作的合并。 |
| Condition | 哪条路径？根据值进行路由。 |
| Iteration | 同一件事，多次执行。对集合进行转换。 |
| Aspects | 包装它。在操作周围添加重试、超时、日志等。 |
就是这么简单。六种模式。它们 覆盖所有情况——不是“多数情况”，也不是“常见场景”。你将来编写的每一段请求处理逻辑，都属于这六种模式中的一种，或是它们的组合。
这些并非某人发明的设计模式；它们是 数据流动的根本方式：
- 转换值 – Leaf
- 链式依赖转换 – Sequencer
- 组合独立转换 – Fork‑Join
- 在转换之间做选择 – Condition
- 对多个值应用转换 – Iteration
- 增强转换 – Aspects
没有第七种选项。数据要么被转换、链式、组合、分支、迭代，要么被包装。这就是所有可能性的完整集合。
为什么学习这六种模式就能掌握一切
并不是因为某个特定框架很全面，而是因为现实本身受到限制。
同样的六种模式如何描述每个业务流程
想想你所在领域的任何工作流：
| Pattern | Business‑process example（业务流程示例） |
|---|---|
| Leaf | “验证电子邮件格式” – 一个原子检查 |
| Sequencer | “先验证身份，然后检查权限，最后授予访问权限” – 依赖链 |
| Fork‑Join | “获取用户资料、账户余额和最近交易，然后构建仪表盘” – 独立的数据收集 |
| Condition | “如果是高级用户，应用折扣；否则使用标准定价” – 路由 |
| Iteration | “对购物车中的每件商品计算税额” – 集合处理 |
| Aspects | “记录每一次支付尝试” – 横切关注点 |
业务流程和代码模式使用相同的词汇。这并非巧合；两者都在描述信息的流动和转换。业务逻辑就是数据转换——我们只是用了不同的说法。
精确度的提升
| Vague wording（模糊表述） | Precise pattern‑based wording（精确的基于模式的表述） |
|---|---|
| “获取用户的所有信息并展示” | Fork‑Join: 并行获取个人资料、偏好设置和历史记录，然后合并为仪表盘视图 |
当开发者问 “这些操作能并行运行吗？” 时，实际上是在问 “这些步骤是否相互依赖结果？”
当业务方说 “先验证，然后处理，最后通知” —— 那就是一个 Sequencer，可以直接映射到代码。
| Business phrase（业务用语） | Pattern | Typical code construct（典型代码结构） |
|---|---|---|
| “检查是否 …” | Leaf | 单一校验 |
| “先 … 然后 … 再然后 …” | Sequencer | .flatMap() 链 |
| “获取 X、Y、Z，然后 …” | Fork‑Join | Promise.all() |
| “如果 … 否则 …” | Condition | 三元运算符 / switch |
| “对每个 …” | Iteration | .map() / 循环 |
| “始终记录 / 重试 / 超时 …” | Aspects | 包装函数 |
没有翻译层，没有阻抗不匹配。相同的六个概念，只是词汇不同而已。
使用模式发现缺口
当你使用这些模式对业务流程建模时，缺失的部分会变得显而易见。
| 模式 | 典型缺口问题 |
|---|---|
| Leaf / Validation | 我们如何知道此请求是有效的？ 在你的领域中，什么因素使电子邮件/电话/金额有效？ |
| Sequencer | 执行步骤 2需要步骤 1的哪些信息？ 如果步骤 2失败，步骤 3还能进行吗？ |
| Fork‑Join | 这些操作之间是否相互依赖？ 我们能在获取个人资料的同时获取订单吗？ 如果一个成功而另一个失败，我们该怎么办？ |
| Condition | 是什么决定我们走哪条路径？ 这些路径是否互斥？ 是否有默认路径？ |
| Iteration | 我们是处理所有项目还是在第一次失败时停止？ 顺序重要吗？ 项目能否独立处理（并行）？ |
| Aspects | 失败后是否重试？重试多少次？ 是否有超时时间？ 需要记录/测量哪些内容？ |
如果没有定义必需的答案，你就要提出问题。这些模式会自动生成正确的问题。
正向流程
- 业务方描述一个流程。
- 你识别出其中的模式。
- 你实现代码。
逆向流程（常被低估）
- 你在描述中看到这些模式。
- 你注意到缺失的部分。
- 你提出澄清性问题。
- 业务方细化流程。
- 实现变得更简洁、更健壮。
以模式思考的开发者会成为流程顾问：他们不仅仅实现所被告知的内容，而是通过将隐含的假设显式化来改进它。
“你说先做 A，然后是 B，再是 C。但 B 并不使用 A 的输出。A 和 B 能否同时进行？那会更快。”
“你说要验证请求。我们到底在验证什么？电子邮件格式？电子邮件是否存在？用户是否激活？每项都是单独的检查。”
“你说要处理错误。是哪种错误？网络超时？数据无效？用户未找到？每种可能需要不同的处理方式。”
这些模式强迫精确。模糊的需求在你必须将其归入六个框之一时会变得具体。
当开发者和业务共享此词汇
- 需求讨论变成技术设计会议。
- 缺口在对话过程中显现，而不是在实现时。
- 代码结构映射业务流程（因为它们是同一件事）。
- 业务逻辑的变化直接映射为代码中的变更请求。
TL;DR
- 只有六种基本的数据流模式： Leaf, Sequencer, Fork‑Join, Condition, Iteration, Aspects。
- 你写的任何代码或描述的任何业务工作流，都可以归入其中一种（或其组合）。
- 学习并使用这六种模式，就能在开发者和利益相关者之间建立完整的共享语言，消除歧义，使设计和实现都大幅更精确。
直接将流程图映射到代码更改
- 新成员能够更快地理解业务和代码。
- 六种模式。完整覆盖。共享语言。内置差距检测。
这就是为什么基于模式的思考不仅仅是一种编码技术。它是一种沟通框架，使隐含的变为显式，模糊的变为精确。
讽刺的是？ 你会花一个小时来提出正确的问题。实际编码只需 30 秒。结果发现，“编码技术”主要是关于 不编码。
属于 Java 后端编码技术——一种编写可预测、可测试后端代码的方法论。
前文：请求处理的底层流程