软件开发的难度无外乎两点,一是技术难,意思是说,代码量不一定多,但要解决的问题比较难,需要用到一些比较深的技术解决方案或者算法,不是靠“堆人”就能搞定的,比如自动驾驶、图像识别、高性能消息队列等;二是复杂度,意思是说,技术不难,但项目很庞大,业务复杂,代码量多,参与开发的人多,比如物流系统、财务系统等。第一点涉及细分专业的领域知识,跟我们专栏要讲的设计、编码无关,所以我们重点来讲第二点,如何应对软件开发的复杂度。
简单的“hello world”程序,谁都能写得出来。几千行的代码谁都能维护得了。但是,当代码超过几万行、十几万,甚至几十万行、上百万行的时候,软件的复杂度就会呈指数级增长。这种情况下,我们不仅仅要求程序运行得了,运行得正确,还要求代码看得懂、维护得了。实际上,复杂度不仅仅体现在代码本身,还体现在协作研发上,如何管理庞大的团队,来进行有条不紊地协作开发,也是一个很复杂的难题。
如何应对复杂软件开发?Unix开源项目就是一个值得学习的例子。
Unix从1969年诞生,一直演进至今,代码量有几百万行,如此庞大的项目开发,能够如此完美的协作开发,并且长期维护,保持足够的代码质量,这里面有很多成功的经验可以借鉴。所以,接下来,我们就以Unix开源项目的开发为引子,分三节课的时间,通过下面三个话题,详细地讲讲应对复杂软件开发的方法论。希望这些经验能为你所用,在今后面对复杂项目开发的时候,能让你有条不紊、有章可循地从容应对。
话不多说,让我们正式开始今天的学习吧!
在Unix、Linux系统中,有一句经典的话,“Everything is a file”,翻译成中文就是“一切皆文件”。这句话的意思就是,在Unix、Linux系统中,很多东西都被抽象成“文件”这样一个概念,比如Socket、驱动、硬盘、系统信息等。它们使用文件系统的路径作为统一的命名空间(namespace),使用统一的read、write标准函数来访问。
比如,我们要查看CPU的信息,在Linux系统中,我们只需要使用Vim、Gedit等编辑器或者cat命令,像打开其他文件一样,打开/proc/cpuinfo,就能查看到相应的信息。除此之外,我们还可以通过查看/proc/uptime文件,了解系统运行了多久,查看/proc/version了解系统的内核版本等。
实际上,“一切皆文件”就体现了封装和抽象的设计思想。
封装了不同类型设备的访问细节,抽象为统一的文件访问方式,更高层的代码就能基于统一的访问方式,来访问底层不同类型的设备。这样做的好处是,隔离底层设备访问的复杂性。统一的访问方式能够简化上层代码的编写,并且代码更容易复用。
除此之外,抽象和封装还能有效控制代码复杂性的蔓延,将复杂性封装在局部代码中,隔离实现的易变性,提供简单、统一的访问接口,让其他模块来使用,其他模块基于抽象的接口而非具体的实现编程,代码会更加稳定。
前面我们也提到,模块化是构建复杂系统的常用手段。
对于像Unix这样的复杂系统,没有人能掌控所有的细节。之所以我们能开发出如此复杂的系统,并且能维护得了,最主要的原因就是将系统划分成各个独立的模块,比如进程调度、进程通信、内存管理、虚拟文件系统、网络接口等模块。不同的模块之间通过接口来进行通信,模块之间耦合很小,每个小的团队聚焦于一个独立的高内聚模块来开发,最终像搭积木一样,将各个模块组装起来,构建成一个超级复杂的系统。
除此之外,Unix、Linux等大型系统之所以能做到几百、上千人有条不紊地协作开发,也归功于模块化做得好。不同的团队负责不同的模块开发,这样即便在不了解全部细节的情况下,管理者也能协调各个模块,让整个系统有效运转。
实际上,除了模块化之外,分层也是我们常用来架构复杂系统的方法。
我们常说,计算机领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决,这本身就体现了分层的重要性。比如,Unix系统也是基于分层开发的,它可以大致上分为三层,分别是内核、系统调用、应用层。每一层都对上层封装实现细节,暴露抽象的接口来调用。而且,任意一层都可以被重新实现,不会影响到其他层的代码。
面对复杂系统的开发,我们要善于应用分层技术,把容易复用、跟具体业务关系不大的代码,尽量下沉到下层,把容易变动、跟具体业务强相关的代码,尽量上移到上层。
刚刚我们讲了分层、模块化,那不同的层之间、不同的模块之间,是如何通信的呢?一般来讲都是通过接口调用。在设计模块(module)或者层(layer)要暴露的接口的时候,我们要学会隐藏实现,接口从命名到定义都要抽象一些,尽量少涉及具体的实现细节。
比如,Unix系统提供的open()文件操作函数,底层实现非常复杂,涉及权限控制、并发控制、物理存储,但我们用起来却非常简单。除此之外,因为open()函数基于抽象而非具体的实现来定义,所以我们在改动open()函数的底层实现的时候,并不需要改动依赖它的上层代码。
高内聚、松耦合是一个比较通用的设计思想,内聚性好、耦合少的代码,能让我们在修改或者阅读代码的时候,聚集到在一个小范围的模块或者类中,不需要了解太多其他模块或类的代码,让我们的焦点不至于太发散,也就降低了阅读和修改代码的难度。而且,因为依赖关系简单,耦合小,修改代码不会牵一发而动全身,代码改动比较集中,引入bug的风险也就减少了很多。
实际上,刚刚讲到的很多方法,比如封装、抽象、分层、模块化、基于接口通信,都能有效地实现代码的高内聚、松耦合。反过来,代码的高内聚、松耦合,也就意味着,抽象、封装做到比较到位、代码结构清晰、分层和模块化合理、依赖关系简单,那代码整体的质量就不会太差。即便某个具体的类或者模块设计得不怎么合理,代码质量不怎么高,影响的范围也是非常有限的。我们可以聚焦于这个模块或者类做相应的小型重构。而相对于代码结构的调整,这种改动范围比较集中的小型重构的难度就小多了。
越是复杂项目,越要在前期设计上多花点时间。提前思考项目中未来可能会有哪些功能需要扩展,提前预留好扩展点,以便在未来需求变更的时候,在不改动代码整体结构的情况下,轻松地添加新功能。
做到代码可扩展,需要代码满足开闭原则。特别是像Unix这样的开源项目,有n多人参与开发,任何人都可以提交代码到代码库中。代码满足开闭原则,基于扩展而非修改来添加新功能,最小化、集中化代码改动,避免新代码影响到老代码,降低引入bug的风险。
除了满足开闭原则,做到代码可扩展,我们前面也提到很多方法,比如封装和抽象,基于接口编程等。识别出代码可变部分和不可变部分,将可变部分封装起来,隔离变化,提供抽象化的不可变接口,供上层系统使用。当具体的实现发生变化的时候,我们只需要基于相同的抽象接口,扩展一个新的实现,替换掉老的实现即可,上游系统的代码几乎不需要修改。
简单清晰、可读性好,是任何大型软件开发要遵循的首要原则。只要可读性好,即便扩展性不好,顶多就是多花点时间、多改动几行代码的事情。但是,如果可读性不好,连看都看不懂,那就不是多花时间可以解决得了的了。如果你对现有代码的逻辑似懂非懂,抱着尝试的心态去修改代码,引入bug的可能性就会很大。
不管是自己还是团队,在参与大型项目开发的时候,要尽量避免过度设计、过早优化,在扩展性和可读性有冲突的时候,或者在两者之间权衡,模棱两可的时候,应该选择遵循KISS原则,首选可读性。
《Unix编程艺术》一书中提到一个Unix的经典设计原则,叫“最小惊奇原则”,英文是“The Least Surprise Principle”。实际上,这个原则等同于“遵守开发规范”,意思是,在做设计或者编码的时候要遵守统一的开发规范,避免反直觉的设计。实际上,关于这一点,我们在前面的编码规范部分也讲到过。
遵从统一的编码规范,所有的代码都像一个人写出来的,能有效地减少阅读干扰。在大型软件开发中,参与开发的人员很多,如果每个人都按照自己的编码习惯来写代码,那整个项目的代码风格就会千奇百怪,这个类是这种编码风格,另一个类又是另外一种风格。在阅读的时候,我们要不停地切换去适应不同的编码风格,可读性就变差了。所以,对于大型项目的开发来说,我们要特别重视遵守统一的开发规范。
好了,今天的内容到此就讲完了。我们一块来总结回顾一下,你需要重点掌握的内容。
今天,我们主要从设计原则和思想的角度,也可以说是从设计开发的角度,来学习如何应对复杂软件开发。我总计了7点我认为比较重要的。这7点前面我们都详细讲过,如果你对哪块理解得不够清楚,可以回过头去再看下。这7点分别是:
当然,这7点之间并不是相互独立的,有几点是互相支持的,比如“高内聚、松耦合”与抽象封装、分层模块化、基于接口通信。有几点是互相冲突的, 比如KISS原则与为扩展而设计,这都需要我们根据实际情况去权衡。
从设计原则和思想的角度来看,你觉得哪些原则或思想在大型软件开发中最能发挥作用,最能有效地应对代码的复杂性?
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