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构建基于 FastAPI 的三层架构:多服务协同处理复杂端点

聖光之護

聖光之護

发布时间:2025-08-28 18:05:01

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来源于php中文网

原创

构建基于 fastapi 的三层架构:多服务协同处理复杂端点

在 FastAPI 中实现三层架构,特别是处理需要多个服务协同的复杂端点时,如何有效地组织代码至关重要。本文将深入探讨两种方案,并提供选择合适方案的指导,以实现更好的可维护性和可扩展性。

三层架构概述

三层架构是一种常见的软件设计模式,它将应用程序分为三个逻辑层:

  • 表示层(Presentation Layer): 负责用户交互,例如 FastAPI 中的端点定义。
  • 应用层(Application Layer): 处理业务逻辑,协调不同服务。
  • 数据层(Data Layer): 负责数据存储和访问,通常由各种服务提供。

在处理复杂端点时,我们需要仔细考虑如何在这些层之间分配职责,以确保代码的清晰性和可维护性。

方案一:应用层直接调用多个服务

这种方案将多个服务的调用逻辑放在应用层(即 FastAPI 端点定义处)。例如,对于 get_transaction 端点,应用层将直接调用 userService、productService 和 saleService 来获取所需的数据,然后将这些数据组合成 transactionDto 对象并返回。

示例代码:

from fastapi import FastAPI, Depends
from typing import Dict

app = FastAPI()

# 假设的 Service 定义
class UserService:
    def get_user(self, user_id: int) -> Dict:
        # 模拟数据库查询
        return {"user_id": user_id, "name": "Example User"}

class ProductService:
    def get_product(self, product_id: int) -> Dict:
        # 模拟数据库查询
        return {"product_id": product_id, "name": "Example Product"}

class SaleService:
    def get_sale(self, sale_id: int) -> Dict:
        # 模拟数据库查询
        return {"sale_id": sale_id, "amount": 100}

# 依赖注入
def get_user_service():
    return UserService()

def get_product_service():
    return ProductService()

def get_sale_service():
    return SaleService()

# 端点定义
@app.get("/transactions/{transaction_id}")
async def get_transaction(
    transaction_id: int,
    user_service: UserService = Depends(get_user_service),
    product_service: ProductService = Depends(get_product_service),
    sale_service: SaleService = Depends(get_sale_service),
):
    user = user_service.get_user(1)
    product = product_service.get_product(1)
    sale = sale_service.get_sale(transaction_id)

    transaction = {
        "transaction_id": transaction_id,
        "user": user,
        "product": product,
        "sale": sale,
    }

    return transaction

优点:

  • 简单直接,易于理解和实现。
  • 避免了服务之间的循环依赖。

缺点:

  • 应用层承担了过多的业务逻辑,可能导致代码臃肿。
  • 如果多个端点都需要相同的数据聚合逻辑,则会存在代码重复。

方案二:创建专门的聚合服务

这种方案创建一个专门的 transactionService 来聚合来自其他服务的数据。transactionService 将调用 userService、productService 和 saleService,并将它们的数据组合成 transaction 对象,然后将该对象返回给应用层。

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示例代码:

from fastapi import FastAPI, Depends
from typing import Dict

app = FastAPI()

# 假设的 Service 定义
class UserService:
    def get_user(self, user_id: int) -> Dict:
        # 模拟数据库查询
        return {"user_id": user_id, "name": "Example User"}

class ProductService:
    def get_product(self, product_id: int) -> Dict:
        # 模拟数据库查询
        return {"product_id": product_id, "name": "Example Product"}

class SaleService:
    def get_sale(self, sale_id: int) -> Dict:
        # 模拟数据库查询
        return {"sale_id": sale_id, "amount": 100}

class TransactionService:
    def __init__(self, user_service: UserService, product_service: ProductService, sale_service: SaleService):
        self.user_service = user_service
        self.product_service = product_service
        self.sale_service = sale_service

    def get_transaction(self, transaction_id: int) -> Dict:
        user = self.user_service.get_user(1)
        product = self.product_service.get_product(1)
        sale = self.sale_service.get_sale(transaction_id)

        transaction = {
            "transaction_id": transaction_id,
            "user": user,
            "product": product,
            "sale": sale,
        }
        return transaction

# 依赖注入
def get_user_service():
    return UserService()

def get_product_service():
    return ProductService()

def get_sale_service():
    return SaleService()

def get_transaction_service(
    user_service: UserService = Depends(get_user_service),
    product_service: ProductService = Depends(get_product_service),
    sale_service: SaleService = Depends(get_sale_service),
):
    return TransactionService(user_service, product_service, sale_service)

# 端点定义
@app.get("/transactions/{transaction_id}")
async def get_transaction(
    transaction_id: int,
    transaction_service: TransactionService = Depends(get_transaction_service),
):
    transaction = transaction_service.get_transaction(transaction_id)
    return transaction

优点:

  • 将数据聚合逻辑集中在一个地方,避免了代码重复。
  • 降低了应用层的复杂性,使其更专注于处理请求和响应。
  • 可以更容易地对数据聚合逻辑进行测试和维护。

缺点:

  • 增加了服务的数量,可能增加部署和管理的复杂性。
  • 服务之间的调用可能导致性能瓶颈。

如何选择合适的方案

选择哪种方案取决于具体的应用场景和需求。以下是一些考虑因素:

  • 数据聚合逻辑的复杂性: 如果数据聚合逻辑非常复杂,建议使用方案二,创建一个专门的聚合服务。
  • 代码重复: 如果多个端点都需要相同的数据聚合逻辑,建议使用方案二,以避免代码重复。
  • 性能: 如果服务之间的调用可能导致性能瓶颈,需要仔细评估方案二的性能影响。
  • 服务身份: 考虑服务是否有自己的存储和身份。如果服务有自己的存储和身份,那么它可能更适合作为一个独立的 RESTful 服务。如果没有,它可能更适合作为 BFF (Backend For Frontend) 或聚合服务。

总结:

两种方案都有其优缺点,选择哪种方案取决于具体的应用场景和需求。在选择方案时,需要仔细评估各种因素,并权衡其优缺点,以选择最适合的方案。重要的是保持代码的清晰性和可维护性,并确保应用程序的性能和可扩展性。

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