服務化，是架構中很常見的分層解耦手段，但如果服務化不合理，將部分個性化業務下沉到了底層，耦合與瓶頸會更加嚴重。

場景還原

業務1，業務2，業務3，因為join導致數據庫實例耦合在了一起。

為了實現通用數據庫table-user的解耦，實施了服務化，將通用user數據的訪問抽象出了服務。

由于服務化不合理，會有很少很少的個性化業務邏輯，實現在底層的服務中，典型的偽代碼是：

switch(biz_type){
 case(1) : exec_logic1();
 case(2) : exec_logic2();
 case(3) : exec_logic3();
 default : exec_default();
}

為什么會引發耦合呢？

不妨設，業務1來了一個新的個性化需求，這個需求本來實現在業務1自己的代碼里是合理的，但工程師S想到，底層的通用服務里也有業務1的一小撮個性化代碼，評估后，發現實現在底層新的需求改動的代碼最小，時間最短，于是來找底層服務的負責人工程師B。

業務1工程師S：“有個小需求，幫個忙唄”

底層工程師B：“個性化實現在底層不合理”

業務1工程師S：“反正都有switch case的代碼了，再改一點也不麻煩，在我這邊實現特別復雜，要xxoo這么搞”

底層工程師B：“確實很復雜，那我來吧”

…

遺留了不合理的代碼，就會有第一次妥協，妥協了業務1，就會妥協業務2，隨著時間的推移，底層服務越來越復雜：

• 業務1，業務2，業務3的個性化代碼越來越多；
• 業務1，業務2，業務3的需求越來越多提給底層工程師；
• 底層工程師慢慢成了項目瓶頸，業務1，業務2，業務3的項目逐步delay，但逐步都怪到了底層工程師的頭上；

直到有一天，底層服務出了一個小bug，影響了業務1，業務2，業務3，歷史總是驚人的相似：

• 業務1的大boss在群里首先發飆：“技術都干啥了，怎么系統掛了”；
• 業務1的工程師S一臉無辜：“底層系統改造，工程師S的bug”；

額，然而，這個理由，好像在大boss那解釋不通…

底層服務工程師B一臉委屈：“...”。

明明需求是業務方的，為什么修改代碼的是我底層呢，業務代碼出了問題，為什么責怪的是我底層呢，每每心中罵娘，系統中很可能就存在耦合。

如何解耦呢？

業務代碼上浮，通用代碼下沉，服務化徹底。

解決方案并不復雜，分層架構中，每一層都有自己的職責，每一層都應該守住自己的底線。

啟示

(1) 討論技術方案時，不要總以：

• “放在你那邊做代碼少”
• “放在你那邊做時間短”

作為設計折衷的理由，而要多問：

• “怎么做合理”

(2) 盡量杜絕底層出現switch case(biz_type)走不同分支的代碼。

業務代碼上浮，通用代碼下沉，服務化徹底，只是一個很小的優化點，但對于底層服務解耦卻是非常的有效。

知其然，知其所以然。

思路比結論更重要。