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这篇文章主要讲解了“怎么让前端程序员没有后端也能完成项目”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么让前端程序员没有后端也能完成项目”吧!
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直接把 MySQL 暴露在公网给前端使用会有什么问题:
I/O 边界 => 性能考虑
批量获取多条数据
对数据进行 count / sum 等聚合
把聚合结果做提前计算,冗余字段
组织边界 => 安全考虑
产生的订单价格应该等于商品单价之和
出库单要创建,需要xxx领导签字单
数据权限校验,防止非法访问
校验业务规则
要做到 Backend as a "Database",就是回答以上问题如何解决。
Mysql / Postgresql 的权限太粗了。肯定是要在 Mysql / Postgresql 外边套一层去校验权限。这里有如下的挑战要解决
B 端权限需要非常细致,不仅仅要到行,甚至到格。权限可能是按职位授予,也可能是因为工单分配临时授予。
权限校验开销不能太大,如果拿来做 C 端业务,单据数量和用户数量都可能会非常大。要减少因为行级别权限引入的开销。所以要能按需打开不同的授权模式。
没有登录的用户需要登录,或者能够匿名浏览。如何方便给没有用户的访问做适当的提权。
非真实人类用户的访问,比如夜间的批处理,需要能够有机器人的账号
账号的初始化是如何描述的,谁来分配最初的那个管理员
如果有多个 Project,每个 Project 有自己的用户体系,不同的 User 表。这两个 Project 要互相访问,用什么 User 身份?
解决了以上问题,我们就获得了一个内建权限的“Database”,可以开放到公网给前端访问。实际拉数据的时候,用的是人类用户自己的身份。只要用户自己对要访问的数据表或者行有权限,就可以访问到,否则就访问不到。
写一个 Typescript 的类,然后把 Mysql 的表建好。和 Java Hibernate 一样
@Biz.profile('买家', 'read') @Biz.profile('店长', 'read', 'create', 'update', 'delete') @Biz.profile('管理员', 'read', 'create', 'update', 'delete') @Biz.authentic({ rowPolicy: 'public' }) @Biz.published export class RegionFreightTmpl extends Biz.ActiveRecord { @Biz.lookup public readonly freightTmpl: FreightTmpl; // 计费模式:按件(目前只有按件) public freightTmplType: string; public firstPrice: number; public firstAmount: number = 1; public additionalPrice: number; public additionalAmount: number = 1; public regions?: string; }
查询的时候直接用这个 class 来指代这张数据库表就可以了。
能够做好权限校验的前提是只暴露单表的简单查询。那么 count / sum / join 这些怎么处理? 难道是要发明一种 SQL 变种,然后搞 SQL 解析么?
一个简单的做法就是引入“视图表”的概念。把这些聚合查询都建模成一张虚拟的视图表。这样在查询的时候仍然是单表查询。
解决了 rpc 请求的时候如何表达复杂 query 的问题,避免了 sql over http
解决了权限校验难以确定目标是什么的问题
如果所有的聚合查询都要按需计算则会非常慢。经常我们需要一些按日期,按维度提前聚合好的中间结果。这个可以用物化视图表来表达
@(Biz.view`SELECT id, gender, age, city, SUM(OrderItem.cost) AS total FROM ${impactSet} JOIN ${User} on User.id = impactSet.userId LEFT JOIN ${Order} on User.id = Order.userId LEFT JOIN ${OrderItem} on Order.id = OrderItem.orderId`) @(impactSet`SELECT DISTINCT(Order.userId) AS userId FROM ${ Order }`) @(impactSet`SELECT DISTINCT(Order.userId) AS userId FROM ${ OrderItem } JOIN ${ Order } on Order.id = OrderItem.orderId`) @Biz.source(Starriness, { dataSource: 'clickhouse' }) export class UserWithTotal extends Biz.SqlView { public readonly id: string; public readonly userId: string; public readonly created_at: Date; public readonly total: number; }
物化视图的问题在于什么时候刷新。通过用 SQL 定义 impactSet,我们可以由 mysql binlog 触发物化在 clickhouse 中的物化视图表刷新。
物化视图的来源是业务数据。用户行为因为数据量比较大,不太适合直接插入到 mysql 中。把用户行为单独提供一张宽表来记录用户做过什么操作。写入可以是内存缓冲,或者经过 kafka 这样的队列缓冲。
宽表的列应该是按业务需求扩展的,如果业务上关心用户操作的订单id,或者商品id,则要加上这些字段。大概的 api 也类似 mixpanel 这些老牌分析厂商的上报接口。
物化视图在计算报表的时候可以 join 用户行为表和业务数据表来得出分析结果。
一次 rpc roundtrip 只能发一条查询太慢了。那支持一个数组,一次可以提交多条查询就好了。至于前端代码中怎么把多个组件的查询聚合到一个 rpc 中,这个就看前端的 data query 框架是怎么来弄了。无非就是全局搞个 buffer,在“合适的时候”刷一下这个 buffer,批量查一次。
细粒度的用户权限只能解决数据完全被一个用户拥有的问题。很多时候数据是协作数据,有多个 stakeholder,那么就必须经过协商好的规则去修改数据,而不是一个用户说了算。例如你可以决定今天的日记本里随便写啥,但是不能决定把今天晚饭的订单改成0。日记是你拥有的,但是订单是多个相关方都关心的。
解决业务规则校验后写入的问题就是存储过程了。前端同学肯定是希望用 javascript 来写存储过程。实际上就是所谓 FaaS 的云函数。本质上就是后端代码仍然有,只是换了一拨人来写。
如果业务规则比较简单,例如只是一个状态机的转换图,则可以用配置替代code。当然大部分时候,复杂的业务逻辑,上 javascript 是最直观的。
数据库表结构变更了肯定还是要写 SQL 来升级数据库的,标准做法没啥说的。
用 RPC 接口提供了一个类似 Database 的东西
把后端业务切分成了 User表/业务数据表/视图表/物化视图表/用户行为表/存储过程/DataMigration 等预设的概念,变得更规整
除了“需要经过业务规则校验之后写入”这个例外,其他的后端接口都不需要上通用编程语言,可以用配置或者SQL定义解决
这个解法既不是 GraphQL,也不是经典的 BFF
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