程序业务设计检查清单Checklist(全流程)

news/2025/10/27 14:37:53/文章来源:https://www.cnblogs.com/bcgbsh/p/19169043

核心目标:确保业务设计从需求到落地全链路规范,减少后期重构成本,保障系统可维护性与可扩展性。本清单适用于中小规模业务系统设计,复杂场景可结合领域驱动设计(DDD)进一步细化。

一、需求梳理阶段:对齐目标,明确边界

关键原则:需求需“可量化、无歧义、强关联业务目标”,避免“想当然”式设计。

检查维度 核心检查点 验证方式/标准
需求真实性 是否明确需求提出者及核心诉求? 有明确的需求来源(如业务方、用户调研),记录需求背景(如“解决线下对账效率低问题”)
是否区分“必要需求”和“锦上添花需求”? 通过MoSCoW法则标注:M(必须有)、S(应该有)、C(可以有)、W(暂不需要)
需求是否与业务目标强关联? 可对应到具体业务指标(如“提升订单转化率5%”“减少客服咨询量30%”)
需求清晰度 是否用“用户故事”或“场景描述”明确流程? 格式:“作为[角色],我需要[操作],以便[达成目标]”,无模糊表述(如避免“优化界面”)
是否明确输入/输出、异常场景? 梳理“正常流程+异常流程”(如“下单时库存不足如何处理”“支付超时如何回滚”)
是否完成需求评审,相关方无异议? 有评审记录,业务方、产品、开发、测试签字确认
边界界定 是否明确本业务与其他系统的交互边界? 绘制“系统交互图”,标注接口、数据流向(如“调用支付系统完成收款”)
是否排除“超出业务范围”的需求? 明确“不做什么”(如“本系统只负责订单创建,不负责物流跟踪”)

二、数据表设计阶段:规范结构,兼容变化

关键原则:满足第三范式(减少冗余),同时预留扩展空间,避免频繁改表。

检查维度 核心检查点 验证方式/标准
范式合规性 是否满足第一范式(字段不可再分)? 无“复合字段”(如“地址”不存“省+市+区”,需拆分为3个独立字段)
是否满足第二范式(消除部分依赖)? 非主键字段必须完全依赖主键(如“订单详情表”主键为“详情ID”,而非“订单号+商品ID”)
是否满足第三范式(消除传递依赖)? 非主键字段不依赖其他非主键字段(如“订单表”存“用户ID”,不直接存“用户名”,通过关联用户表获取)
基础规范 是否统一主键设计? 优先自增ID(如id bigint auto_increment)或UUID,不使用业务字段(如手机号、订单号)作为主键
是否包含“基础审计字段”? 必含create_time(创建时间)、update_time(更新时间),可选create_user_id、update_user_id
字段命名是否规范? 采用“下划线命名法”(如order_id),避免中文、拼音、特殊字符,字段含义清晰(如不用“name1”代指“收货人姓名”)
是否合理设置字段类型/长度? 避免“大字段滥用”(如用varchar(50)存手机号,不用text;用int存年龄,不用varchar)
扩展兼容性 是否预留扩展字段? 高频变化场景加1-2个通用字段(如ext1 varchar(255))或JSON字段(如extend_info json)
状态字段是否用枚举值? 用数字枚举(如order_status tinyint:1=待支付、2=已支付、3=已取消),而非文字(如“待支付”),并备注枚举含义
是否合理设计索引? 查询频繁字段(如user_id、order_status、create_time)加索引;避免过度索引(单表索引不超过5个)
关系设计 表间关系是否清晰(一对一/一对多/多对多)? 通过ER图可视化(如PowerDesigner绘制),多对多场景必须加中间表(如“商品-订单”中间表“order_product”)
是否避免“循环依赖”? 如A表存B表ID,B表不存A表ID,通过中间表或关联查询实现双向关联

三、代码分层阶段:高内聚低耦合,易维护易调试

关键原则:每层职责单一,依赖关系清晰(上层依赖下层,不反向依赖),符合行业主流架构规范。

检查维度 核心检查点 验证方式/标准
分层架构合规性 是否采用经典分层(以Java为例)? 实体层(Entity)→ 数据访问层(DAO/Mapper)→ 业务层(Service)→ 表现层(Controller),无跨层调用(如Controller直接调用DAO)
各层职责是否单一? Controller:仅接收请求、参数校验、返回结果;Service:仅处理业务逻辑;DAO:仅操作数据库;Entity:仅定义数据结构
是否使用“DTO/VO”隔离数据传输? 前端交互用VO(视图对象),服务间调用用DTO(数据传输对象),不直接暴露Entity给外部
是否避免“业务逻辑冗余”? 重复逻辑抽为工具类(Util)或公共Service,不复制粘贴(如“日期格式化”统一封装为DateUtil)
编码规范 命名是否统一规范? 类名:帕斯卡命名法(如OrderService);方法名/变量名:驼峰命名法(如createOrder);常量:全大写+下划线(如ORDER_STATUS_PAID)
是否处理异常场景? 用统一异常处理器(如@RestControllerAdvice),避免try-catch嵌套;自定义业务异常(如OrderNotFoundException),不直接抛RuntimeException
是否添加必要注释? 类注释:说明功能、作者、创建时间;方法注释:说明入参、出参、异常场景;复杂逻辑加行内注释
是否遵循“开闭原则”? 新增功能通过“接口+实现类”扩展(如PayService接口,实现WechatPayService、AlipayService),不修改原有代码
依赖管理 是否避免“循环依赖”? 通过“依赖注入”(如Spring @Autowired),不手动new对象;若出现循环依赖,用@Lazy或拆分为第三方服务
是否控制第三方依赖数量? 仅引入必要依赖,避免“依赖膨胀”(如用JDK原生工具类,不重复引入第三方工具包)

四、拓展规划阶段:预留空间,平滑升级

关键原则:提前预判业务增长(如数据量、用户量、功能扩展),设计时预留扩展点,避免“重构式升级”。

检查维度 核心检查点 验证方式/标准
功能拓展 是否采用“模块化设计”? 按业务域拆分模块(如订单模块、商品模块、支付模块),模块间通过接口通信,可独立部署(如未来拆分微服务)
接口是否预留扩展参数? API设计时加“扩展参数”(如extendParams Map<String, Object>),新增功能不修改接口结构
是否支持“插件化/配置化”? 高频变化的规则(如优惠策略、风控规则)通过配置文件或数据库存储,不硬编码(如“满减规则”存于rule表,动态读取)
性能拓展 是否预留“分库分表”能力? 主键设计支持分片(如用雪花算法生成分布式ID,避免自增ID分表冲突);大表(如订单表)按“用户ID哈希”或“时间范围”规划分表规则
是否支持“读写分离”? 数据访问层支持路由配置(如MyBatis-Plus读写分离插件),主库写、从库读,未来可新增从库扩容
是否考虑“缓存优化”? 热点数据(如商品详情、用户信息)预留缓存接口(如Redis缓存),避免直接查库;设计缓存失效策略(如TTL过期+主动更新)
兼容与迁移 API是否做版本控制? 接口路径加版本号(如/api/v1/order),升级时发布v2版本,老版本兼容运行,逐步灰度切换
是否预留“数据迁移”方案? 设计数据表时考虑未来迁移成本(如字段类型兼容、索引可平滑删除);复杂迁移需编写脚本并测试

五、通用检查项(全流程适用)

  • 文档完整性:是否输出配套文档?(需求文档、ER图、架构图、接口文档、编码规范文档)

  • 评审机制:各阶段是否经过评审?(需求评审、设计评审、代码评审),有评审记录和问题整改跟踪

  • 测试覆盖:是否考虑测试场景?(单元测试覆盖核心业务逻辑,集成测试覆盖系统交互,压力测试验证性能)

  • 安全合规:是否符合安全要求?(敏感数据加密存储,接口防SQL注入、防XSS攻击,权限控制细化到接口/数据级)

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