Laravel Actions与Laravel Pipeline的集成实践
2025-06-29 16:56:59作者:余洋婵Anita
概述
Laravel Actions是一个优雅的方式来组织Laravel应用中的业务逻辑,而Laravel Pipeline则是实现中间件模式处理请求的利器。本文将探讨如何将两者结合使用,实现更清晰、更模块化的代码结构。
核心概念解析
Laravel Actions
Laravel Actions提供了一种面向对象的方式来组织业务逻辑,将控制器、作业、监听器等职责封装为独立的操作类。每个操作类通常包含一个handle方法来执行核心逻辑。
Laravel Pipeline
Pipeline模式允许我们将复杂处理流程分解为一系列可复用的步骤,每个步骤都是一个"管道"(pipe),数据通过这些管道被逐步处理。Laravel内置的中间件系统就是基于Pipeline实现的。
集成方案
方法重命名方案
虽然Laravel Actions默认使用handle方法,但Pipeline也允许自定义处理方法名:
use Illuminate\Pipeline\Pipeline;
$result = app(Pipeline::class)
->via('execute') // 指定自定义方法名
->send($input)
->through([
FirstAction::class,
SecondAction::class,
])
->thenReturn();
保持默认方法名方案
如果希望保持使用handle方法,可以这样实现Action类:
class ProcessOrder implements Action
{
public function handle($order, Closure $next)
{
// 处理逻辑...
return $next($order);
}
}
然后在Pipeline中使用:
app(Pipeline::class)
->send($order)
->through([
ValidateOrder::class,
ProcessPayment::class,
ProcessOrder::class,
])
->then(function ($order) {
return $order;
});
最佳实践建议
-
一致性原则:项目中统一选择一种命名方案,要么全部使用
handle,要么全部使用自定义方法名。 -
职责分离:每个Action应该只负责一个具体的业务步骤,保持单一职责原则。
-
明确文档:在团队协作中,明确记录所采用的方法命名约定。
-
测试便利性:这种结构使得每个处理步骤都可以独立测试,提高了代码的可测试性。
实际应用场景
这种结合方式特别适合以下场景:
- 电子商务订单处理流程
- 用户注册验证流程
- 数据处理流水线
- 复杂业务审批流程
通过将Laravel Actions与Pipeline结合,开发者可以构建出既清晰又灵活的应用程序架构,同时保持代码的可维护性和可扩展性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
93
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
724
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
441
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
701
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19