硬核干货：一个核心系统 3 万多行代码的重构之旅

《硬核干货：一个核心系统3万多行代码的重构之旅》

一、引言：重构的必然性与挑战

在Java技术栈中，一个运行了5年的核心业务系统积累了3.2万行代码。随着业务需求迭代，系统逐渐暴露出架构耦合、性能瓶颈、测试覆盖率不足等问题。本文将详细记录从代码分析到重构落地的完整过程，涵盖技术决策、风险控制、团队协作等关键环节。

二、重构前系统诊断

1. 代码质量评估

通过SonarQube扫描发现：

• 重复代码占比12%
• 圈复杂度超过15的方法达47个
• 单元测试覆盖率仅38%
• 存在23个已知安全漏洞

2. 架构问题定位

原系统采用三层架构，但存在以下缺陷：

// 典型问题代码示例
public class OrderService {
    private OrderDao orderDao;
    private PaymentService paymentService;
    private InventoryService inventoryService;
    
    // 过度集中的业务逻辑
    public boolean processOrder(Order order) {
        // 验证逻辑
        // 库存检查
        // 支付处理
        // 状态更新
        // 通知发送
        // ... 共127行方法体
    }
}

Service层同时承担了业务规则、跨系统调用、事务管理等多重职责，违反了单一职责原则。

3. 性能瓶颈分析

压力测试显示：

• 订单处理接口QPS仅支持120
• 数据库连接池经常耗尽
• 缓存命中率不足40%

三、重构方案设计

1. 架构分层优化

采用DDD分层架构：

// 领域层示例
public interface OrderRepository {
    Order findById(Long id);
    void save(Order order);
}

// 应用层示例
@Service
public class OrderApplicationService {
    private final OrderRepository orderRepository;
    private final PaymentGateway paymentGateway;
    
    @Transactional
    public OrderPlaceResult placeOrder(OrderPlaceCommand command) {
        // 领域事件发布
        // 聚合根操作
        // 应用服务协调
    }
}

2. 代码解耦策略

（1）接口隔离原则应用

// 重构前
public interface UserService {
    void register(User user);
    void login(String username, String password);
    void updateProfile(UserProfile profile);
    List getUserOrders(Long userId);
}

// 重构后
public interface AuthService {
    AuthResult register(RegisterCommand command);
    AuthResult login(LoginCommand command);
}

public interface UserProfileService {
    void updateProfile(ProfileUpdateCommand command);
}

public interface UserOrderQueryService {
    Page queryOrders(Long userId, Pageable pageable);
}

（2）依赖注入优化

使用Spring构造器注入替代字段注入：

// 重构前
@Service
public class LegacyService {
    @Autowired
    private Repository repository; // 字段注入
}

// 重构后
@Service
public class RefactoredService {
    private final Repository repository;
    
    public RefactoredService(Repository repository) { // 构造器注入
        this.repository = repository;
    }
}

3. 数据库重构方案

（1）分库分表策略

采用ShardingSphere实现订单表水平分片：

// 分片配置示例
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order_$->{0..15}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.example.OrderTableShardingAlgorithm

（2）读写分离优化

// 主从配置
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds_master
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds_slave0,ds_slave1
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin

四、重构实施过程

1. 迭代式重构策略

采用"草莓酱"模式，每次提交保持系统可运行：

• 第一阶段：基础设施重构（2周）
• 第二阶段：核心领域重构（4周）
• 第三阶段：接口兼容改造（1周）
• 第四阶段：性能优化（持续）

2. 自动化测试保障

（1）测试金字塔构建

// 单元测试示例
@SpringBootTest
class OrderServiceTest {
    @Autowired
    private OrderApplicationService orderService;
    
    @Test
    void shouldPlaceOrderSuccessfully() {
        OrderPlaceCommand command = new OrderPlaceCommand(...);
        OrderPlaceResult result = orderService.placeOrder(command);
        assertThat(result.isSuccess()).isTrue();
    }
}

（2）契约测试实施

// Pact消费者测试
@Pact(provider = "PaymentService", consumer = "OrderService")
public Pact createPaymentPact(PactBuilder builder) {
    return builder
        .uponReceiving("payment request")
        .path("/api/payments")
        .method("POST")
        .body("{\"amount\":100,\"currency\":\"USD\"}")
        .willRespondWith()
        .status(200)
        .body("{\"status\":\"APPROVED\"}")
        .toPact();
}

3. 灰度发布策略

采用Nginx权重路由实现渐进式发布：

upstream order_service {
    server 10.0.0.1 weight=90; # 旧版本
    server 10.0.0.2 weight=10; # 新版本
}

五、重构后效果评估

1. 质量指标提升

• 代码重复率降至3%
• 单元测试覆盖率提升至82%
• SonarQube技术债务减少67%

2. 性能优化成果

• 订单处理QPS提升至850
• 平均响应时间从420ms降至120ms
• 数据库连接池使用率稳定在60%以下

3. 业务价值体现

• 新功能交付周期缩短40%
• 线上故障率下降75%
• 运维成本降低35%

六、经验总结与教训

1. 成功要素

• 管理层支持：获得6个月重构专项期
• 自动化保障：构建了完整的CI/CD流水线
• 渐进式策略：避免了大爆炸式重构风险

2. 踩过的坑

（1）数据库迁移陷阱

// 错误的数据迁移示例
@Transactional
public void migrateData() {
    List legacyOrders = legacyRepository.findAll();
    legacyOrders.forEach(order -> {
        Order newOrder = convert(order);
        orderRepository.save(newOrder); // 批量操作未分页导致内存溢出
    });
}

改进方案：采用分页查询+批量插入

（2）接口兼容问题

某次发布因未保留旧版API导致第三方系统故障，后续建立严格的

// 接口版本控制示例
@RestController
@RequestMapping("/api/v1")
public class OrderControllerV1 { ... }

@RestController
@RequestMapping("/api/v2")
public class OrderControllerV2 { ... }

七、未来演进方向

1. 技术债务管理

建立技术债务看板，持续监控：

// 技术债务指标监控
@Scheduled(fixedRate = 86400000)
public void generateTechDebtReport() {
    TechDebtReport report = sonarClient.getTechDebt();
    debtDashboard.update(report);
}

2. 云原生改造

规划Service Mesh实施路径：

# Istio配置示例
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: order-service
spec:
  hosts:
  - order-service
  http:
  - route:
    - destination:
        host: order-service
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: order-service
        subset: v2
      weight: 10

关键词：Java重构、代码质量、DDD架构、分库分表、测试策略、灰度发布、技术债务管理

简介：本文详细记录了一个3.2万行Java核心系统的重构全过程，从架构诊断、分层优化、数据库改造到自动化测试实施，通过迭代式策略实现系统质量与性能的显著提升，总结了可复用的重构方法论与避坑指南。