在应用分层架构中，上层依赖下层是默认的设计原则，箭头关系表示直接依赖关系。例如，开放接口层可以直接依赖于web层，也可以直接依赖于service层。以下是对各个层的详细描述和异常处理、领域模型、二方库依赖、服务器规约等方面的规约：
应用分层架构：
开放接口层：
可以直接封装Service方法暴露成RPC接口。通过Web封装成接口。进行网关安全控制、流量控制等。
终端显示层：
负责各个端的模板渲染和执行显示。主要包括velocity渲染、JS渲染、JSP渲染和移动端展示等。
Web层：
主要负责访问控制的转发，各类基本参数校验，或不复用业务的简单处理。
Service层：
处理相对具体的业务逻辑。
Manager层：
通用业务处理层，具有以下特征：对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息。对Service层通用能力下沉，如缓存方案、中间件通用处理。与DAO层交互，对多个DAO的组合复用。
DAO层：
数据访问层，与底层MySQL、Oracle、HBase等进行数据交互。
外部接口或第三方平台：
包括其它部门的RPC开放接口、基础平台、其它企业的HTTP接口。
分层异常处理规约：
DAO层：
产生的异常类型繁多，无法用细粒度的异常进行捕获。使用catch(Exception e)方式，并throw new DAOException(e)。不需要打印日志，因为日志在Manager或Service层一定需要捕获并打印到日志文件中去。如果同台服务器再打印日志，会浪费性能和存储。
Service层：
出现异常时，必须记录出错日志到磁盘，尽可能带上参数信息，相当于保护案发现场。
Manager层：
如果Manager层与Service同机部署，日志方式与DAO层处理一致。如果是单独部署，采用与Service一致的处理方式。
Web层：
Web层绝对不允许继续往上抛异常，因为已经处于顶层。如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染，应该直接跳转到友好错误页面，加上用户容易理解的错误提示信息。
开放接口层：
要将异常处理成错误码和错误信息方式返回。
分层领域模型规约：
DO（Data Object）：
与数据库表结构一一对应，通过DAO层向上传输数据源对象。
DTO（Data Transfer Object）：
数据传输对象，Service或Manager向外传输的对象。
BO（Business Object）：
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51 查看详情 业务对象，由Service层输出的封装业务逻辑对象。
AO（Application Object）：
应用对象，在Web层与Service层之间抽象的复用对象模型，极为贴近展示层，复用度不高。
VO（View Object）：
显示层对象，通常是Web向模板渲染引擎层传输的对象。
Query：
数据查询对象，各层接收上层的查询请求。注意超过2个参数的查询封装，禁止使用Map类来传输。
二方库依赖规约：
定义GAV遵循以下规则：
GroupID格式：
com.[公司/BU].业务线[.子业务线]，最多4级子业务线可选。例如：com.taobao.jstorm, com.alibaba.dubbo.register。
ArtifactID格式：
产品线-模块名，语义不重复不遗漏，先到中央仓库查证一下。例如：dubbo-client, fastjson-api。
Version：
主版本号.次版本号.修订号。主版本号：产品方向更改，或大规模的API不兼容，或架构不兼容升级。次版本号：保持相对兼容性，增加主要功能特性，影响范围极小的API不兼容修改。修订号：保持完全兼容性，修复BUG，新增次要功能特性。注意起始版本号为：1.0.0，而不是0.0.1。正式发布的类库必须先去中央仓库进行查证，使版本号有延续性，正式版本号不允许覆盖升级。
线上应用依赖：
不要依赖SNAPSHOT版本，除了安全包以外。不依赖SNAPSHOT版本是保证应用发布的幂等性，同时也可以加快编译时的打包构建。
二方库的新增或升级：
保持除功能点之外的其它jar包不变。如果有改变，必须明确评估和验证，建议进行dependency:resolve前后信息比对。如果仲裁结果完全不一致，那么通过dependency:tree命令，找出差异点，进行排除jar包。
二方库的枚举类型：
二方库可以定义枚举类型，参数可以使用枚举类型，但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的POJO对象。
统一版本变量：
依赖于一个二方库群时，必须定义一个统一的版本变量，避免版本号不一致。例如，依赖springframework-core, -context, -beans都是同一个版本号，可以定义一个变量来保存版本${spring.version}，定义依赖的时候，引用该版本。
子项目依赖管理：
禁止在子项目的pom依赖中出现相同的GroupId，相同的ArtifactId，但是不同的Version。在本地调试时会使用各子项目指定的版本号，但是合并成一个war，只能有一个版本号出现在lib目录中，可能出现线下调试是正确的，发布到线上去出现故障问题。pom文件中的依赖声明放在语句块中，所有版本号仲裁放在语句块中。里只是声明版本，并不实现引入，需要子项目显式的声明依赖，version和scope都读取自父pom。所有声明在主pom的里的依赖都会自动导入，并默认被所有的子项目继承。
二方库配置项：
二方库不要有配置项，最低限度不要再增加配置项。为了避免应用二方库的依赖冲突问题，二方库发布者应当遵循以下原则：精简可控原则：移除一切不必要的API和依赖，只包含Service API，必要的领域模型对象，Utils类，常量，枚举等。如果依赖其它二方库，尽量是provided引入，让二方库使用者去依赖具体的版本号。无log的具体实现，只依赖日志框架。稳定可追溯原则：每个版本的变化应该被记录，二方库维护信息，源码位置，都需要能够方便查到。除非用户主动升级版本，否则公共二方库的行为不应该发生变化。
服务器规约：
高并发服务器TCP协议的time_wait时间：操作系统默认240秒后，才会关闭处于time_wait状态的连接。在高并发访问下，服务器端会因为处于time_wait的连接数太多，可能无法建立新的连接。所以需要在服务器上调小此等待值。在linux服务器上通过变更/etc/sysctl.conf文件去修改该缺省值。
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
服务器支持的最大文件句柄数(fd, File Descriptor)：
主流操作系统的设计是将TCP/UDP连接采用与文件一样的方式去管理，即一个连接对应于一个fd。主流的linux服务器默认支持的最大fd数量为1024，当并发连接数很大时很容易因为fd不足出现“open too many files”错误，导致新的连接无法建立。需要将linux服务器支持的最大句柄数调高数倍，与服务器内存数量相关。
JVM环境参数设置：
给JVM环境参数设置-XX: +HeapDumpOnOutOfMemoryError参数，使JVM遇到OOM场景时输出dump信息。OOM的发生是有概率的，甚至相隔数月才出现一例，出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助。在线上生产环境，JVM的Xms和Xmx设置一样大小的内存容量，避免在GC后调整堆大小带来的压力。
服务器重定向：
服务器内部重定向使用forward。服务器外部重定向地址使用URL拼装工具类来生成，否则会带来URL维护不一致问题和潜在的安全风险。
以上就是看完这篇项目设计规约！你应该就能构建良好的工程结构了的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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