1、前言
在日常的后端开发中，尤其是在遵循经典三层架构（Controller-Service-Mapper/DAO）的项目里，常常会写出这样的代码：
java
// IMyService.java
public interface IMyService {
MyObject findById(Long id);
}
// MyServiceImpl.java
@Service
public class MyServiceImpl implements IMyService {
@Autowired
private MyMapper myMapper;
@Override
public MyObject findById(Long id) {
return myMapper.findById(id);
}
}这个Service方法什么也没做，只是把Mapper的方法又调用了一遍，那为什么不能在需要数据的地方直接注入MyMapper来调用呢？
答案是：即使业务逻辑简单到只是一次转发，坚持通过Service层进行封装也绝对不是多此一举。 这背后蕴含着保证系统长期健康、可维护和可扩展的关键设计原则。
2、分层架构原则
分层架构的核心原则是：每一层应该只与它的直接相邻层进行交互。
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Controller 应该只调用 Service。
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Service 可以调用 Mapper，也可以调用其他的 Service。
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Mapper 只负责数据库操作。
不能跨业务领域的横向调用 ，会破坏了分层的清晰性。在分层架构中，每一层都有其明确的职责边界。Service层位于Controller（表示层）和Mapper（数据访问层）之间，它的核心职责是封装和编排业务逻辑。
分层架构有四大核心优势如下：
1. 封装与抽象- 隐藏了内部的复杂性
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原则: 调用者（如Controller或其他Service）只应关心"做什么"（What），而不应关心"怎么做"（How）。
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实践 : Service层对外暴露的是稳定的业务接口。调用者只需要知道"我可以通过IUserService的findById方法得到一个用户"，而完全不需要关心这个用户数据是从MySQL、Redis缓存、还是一个外部微服务中获取的。数据的真实来源和获取方式，被Service这个"守门人"完美地隐藏了起来。
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收益: 这种隔离性带来了极大的灵活性。如果未来我们决定为用户查询增加一层缓存，我们只需修改UserServiceImpl的内部实现，所有调用方无需任何改动，就能享受到性能提升。
2. 维护点的集中化
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原则: 业务规则和逻辑应该被集中管理，避免散落在系统的各个角落。
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实践 : 简单的业务总会变得复杂。 今天，findById只是一个简单的数据库查询。明天，需求可能会演变为：
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"查询用户时，需要同时加载他的角色信息。"
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"查询一个被软删除的用户时，应抛出UserNotFoundException。"
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"每次查询用户时，都需要记录一次审计日志。"
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收益: 如果所有对用户数据的操作都必须通过UserService，那么我们只需要在findById这一个地方添加新逻辑，所有调用者就能自动、一致地应用新规则。反之，如果允许直接访问数据层，那么每个调用点都可能需要重复实现这些逻辑，造成"代码泥潭"。
3. 事务控制的边界
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原则: 一个业务操作，无论涉及多少步数据库读写，都应该是一个原子性的、不可分割的单元。
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实践: Spring等主流框架的声明式事务（@Transactional）通常是应用在Service层的方法上的。一个Service方法天然地代表了一个完整的业务场景。将所有数据访问操作都置于Service方法的"保护"之下，使得事务的边界变得清晰、可控且符合业务语义。
4. 一致的编程模型
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原则: 跨领域（或称"限界上下文"）的交互应该遵循统一、可预测的规范。
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实践: 在一个复杂的系统中，一个业务流程（如"创建订单"）可能需要调用多个不同领域的服务（用户服务、商品服务、库存服务）。坚持"Service调用Service"的原则，为整个团队提供了一个清晰的编程范式。开发者在需要用户数据时，会自然地去寻找并注入IUserService，而不是去思考"我能不能直接用它的UserMapper？"。
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收益: 这种一致性极大地提升了代码的可读性、可预测性和团队协作的效率。
3、结论
Service层那些看似"多此一举"的简单转发，实际上是在为系统的未来铺路。它是在构建一个个健壮、独立的"管道井"，为未来所有可能出现的复杂性预留了一个稳定、统一、易于维护的扩展点。
在软件工程中，我们追求的不仅是让代码在今天能够工作，更是要让它在明天、在不断变化的需求中，依然保持清晰、健壮和优雅。为此，坚持良好的分层架构原则，即使是在最简单的场景下，也是值得的。