# 设计原则指导思想
书写良好程序的总体思想都是为实现 高内聚低耦合 而服务的。
设计原则是指导思想,从思想上给我们指明程序设计的正确方向,是我们开发设计过程中应该尽力遵守的准则。
设计模式是实现手段,所以设计模式也需要遵守 设计原则,要达到的目标就是 高内聚低耦合
经典的设计原则包括 SOLID、KISS、YAGNI、DRY、LOD。
# Tips
- 设计模式要做的事就是解耦。
- 创建型模式是将创建和使用代码解耦。
- 结构型模式是将不同功能解耦。
- 行为型模式是将不同的行为解耦。
WARNING
遵守设计原则是好,但是过犹不及,在实际项目中我们不要刻板遵守,需要根据实际情况灵活运用。
# SRP 单一职责原则
定义:一个类只负责完成一个职责或功能,不要设计大而全的类,要设计粒度小,功能单一的类。单一职责原则是为了实现代码高内聚、低耦合,提高代码的复用性、可读性、可维护性。
如何判断类的职责是否单一?
类中的代码行数、函数或者属性过多。
类依赖的其他类过多,或者依赖类的其他类过多。
私有方法过多。
比较难起一个合适的名字。
类中大量的方法都是操作类中的某个属性。
评价一个类的职责是否足够单一,我们并没有一个非常明确的、可以量化的标准,可以说,这是件非常主观、仁者见仁智者见智的事情。实际上,在真正的软件开发中,我们也没必要过于未雨绸缪,过度设计。所以,我们可以先写一个粗粒度的类,满足业务需求。随着业务的发展,如果粗粒度的类越来越庞大,代码越来越多,这个时候,我们就可以将这个粗粒度的类,拆分成几个更细粒度的类。这就是所谓的持续重构
# OCP 开放封闭原则
定义:软件实体(模块、类、方法)应该对 扩展开放,对修改关闭。
这个描述比较简略,如果我们详细表述一下,那就是,添加一个新的功能应该是,在已有代码基础上扩展代码(新增模块、类、方法等),而非修改已有代码(修改模块、类、方法等)。
为了深入理解 OCP 原则,这里结合程序案列查看。
这是一段 API 接口监控告警的代码。其中,AlertRule 存储告警规则,可以自由设置。Notification 是告警通知类,支持邮件、短信、微信、手机等多种通知渠道。NotificationEmergencyLevel 表示通知的紧急程度,包括 SEVERE(严重)、URGENCY(紧急)、NORMAL(普通)、TRIVIAL(无关紧要),不同的紧急程度对应不同的发送渠道。
public class Alert {
private AlertRule rule;
private Notification notification;
public Alert(AlertRule rule, Notification notification) {
this.rule = rule;
this.notification = notification;
}
public void check(String api, long requestCount, long errorCount, long durationOfSeconds) {
long tps = requestCount / durationOfSeconds;
if (tps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTps()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
}
if (errorCount > rule.getMatchedRule(api).getMaxErrorCount()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
}
}
}
上面这段代码非常简单,业务逻辑主要集中在 check() 函数中。当接口的 TPS 超过某个预先设置的最大值时,以及当接口请求出错数大于某个最大允许值时,就会触发告警,通知接口的相关负责人或者团队。
现在,如果我们需要添加一个功能,当每秒钟接口超时请求个数,超过某个预先设置的最大阈值时,我们也要触发告警发送通知。这个时候,我们该如何改动代码呢?主要的改动有两处:第一处是修改 check() 函数的入参,添加一个新的统计数据 timeoutCount,表示超时接口请求数;第二处是在 check() 函数中添加新的告警逻辑。具体的代码改动如下所示:
public class Alert {
// ...省略AlertRule/Notification属性和构造函数...
// 改动一:添加参数timeoutCount
public void check(String api, long requestCount, long errorCount, long timeoutCount, long durationOfSeconds) {
long tps = requestCount / durationOfSeconds;
if (tps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTps()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
}
if (errorCount > rule.getMatchedRule(api).getMaxErrorCount()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
}
// 改动二:添加接口超时处理逻辑
long timeoutTps = timeoutCount / durationOfSeconds;
if (timeoutTps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTimeoutTps()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
}
}
}
这样的代码修改实际上存在挺多问题的。
我们对接口进行了修改,这就意味着调用这个接口的代码都要做相应的修改。
修改了 check() 函数,相应的单元测试都需要修改。
上面的代码改动是基于“修改”的方式来实现新功能的。如果我们遵循开闭原则,也就是“对扩展开放、对修改关闭”。那如何通过“扩展”的方式,来实现同样的功能呢?
我们先重构一下之前的 Alert 代码,让它的扩展性更好一些。重构的内容主要包含两部分:
- 第一部分是将 check() 函数的多个入参封装成 ApiStatInfo 类;
- 第二部分是引入 handler 的概念,将 if 判断逻辑分散在各个 handler 中。
具体代码实现如下:
public class Alert {
private List<AlertHandler> alertHandlers = new ArrayList<>();
public void addAlertHandler(AlertHandler alertHandler) {
this.alertHandlers.add(alertHandler);
}
public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
for (AlertHandler handler : alertHandlers) {
handler.check(apiStatInfo);
}
}
}
public class ApiStatInfo {//省略constructor/getter/setter方法
private String api;
private long requestCount;
private long errorCount;
private long durationOfSeconds;
}
public abstract class AlertHandler {
protected AlertRule rule;
protected Notification notification;
public AlertHandler(AlertRule rule, Notification notification) {
this.rule = rule;
this.notification = notification;
}
public abstract void check(ApiStatInfo apiStatInfo);
}
public class TpsAlertHandler extends AlertHandler {
public TpsAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification) {
super(rule, notification);
}
@Override
public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
long tps = apiStatInfo.getRequestCount()/ apiStatInfo.getDurationOfSeconds();
if (tps > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxTps()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
}
}
}
public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {
public ErrorAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification){
super(rule, notification);
}
@Override
public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
if (apiStatInfo.getErrorCount() > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxErrorCount()) {
notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
}
}
}
上面的代码是对 Alert 的重构,我们再来看下,重构之后的 Alert 该如何使用呢?具体的使用代码我也写在这里了。
其中,ApplicationContext 是一个单例类,负责 Alert 的创建、组装(alertRule 和 notification 的依赖注入)、初始化(添加 handlers)工作。
public class ApplicationContext {
private AlertRule alertRule;
private Notification notification;
private Alert alert;
public void initializeBeans() {
alertRule = new AlertRule(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
notification = new Notification(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
alert = new Alert();
alert.addAlertHandler(new TpsAlertHandler(alertRule, notification));
alert.addAlertHandler(new ErrorAlertHandler(alertRule, notification));
}
public Alert getAlert() { return alert; }
// 饿汉式单例
private static final ApplicationContext instance = new ApplicationContext();
private ApplicationContext() {
instance.initializeBeans();
}
public static ApplicationContext getInstance() {
return instance;
}
}
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
ApiStatInfo apiStatInfo = new ApiStatInfo();
// ...省略设置apiStatInfo数据值的代码
ApplicationContext.getInstance().getAlert().check(apiStatInfo);
}
}
现在,我们再来看下,基于重构之后的代码,如果再添加上面讲到的那个新功能,每秒钟接口超时请求个数超过某个最大阈值就告警,我们又该如何改动代码呢?主要的改动有下面四处。
- 第一处改动是:在 ApiStatInfo 类中添加新的属性 timeoutCount。
- 第二处改动是:添加新的 TimeoutAlertHander 类。
- 第三处改动是:在 ApplicationContext 类的 initializeBeans() 方法中,往 alert 对象中注册新的 timeoutAlertHandler。
- 第四处改动是:在使用 Alert 类的时候,需要给 check() 函数的入参 apiStatInfo 对象设置 timeoutCount 的值。
改动后的代码:
public class Alert { // 代码未改动... }
public class ApiStatInfo {//省略constructor/getter/setter方法
private String api;
private long requestCount;
private long errorCount;
private long durationOfSeconds;
private long timeoutCount; // 改动一:添加新字段
}
public abstract class AlertHandler { //代码未改动... }
public class TpsAlertHandler extends AlertHandler {//代码未改动...}
public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {//代码未改动...}
// 改动二:添加新的handler
public class TimeoutAlertHandler extends AlertHandler {//省略代码...}
public class ApplicationContext {
private AlertRule alertRule;
private Notification notification;
private Alert alert;
public void initializeBeans() {
alertRule = new AlertRule(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
notification = new Notification(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
alert = new Alert();
alert.addAlertHandler(new TpsAlertHandler(alertRule, notification));
alert.addAlertHandler(new ErrorAlertHandler(alertRule, notification));
// 改动三:注册handler
alert.addAlertHandler(new TimeoutAlertHandler(alertRule, notification));
}
//...省略其他未改动代码...
}
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
ApiStatInfo apiStatInfo = new ApiStatInfo();
// ...省略apiStatInfo的set字段代码
apiStatInfo.setTimeoutCount(289); // 改动四:设置tiemoutCount值
ApplicationContext.getInstance().getAlert().check(apiStatInfo);
}
重构之后的代码更加灵活和易扩展。如果我们要想添加新的告警逻辑,只需要基于扩展的方式创建新的 handler 类即可,不需要改动原来的 check() 函数的逻辑。而且,我们只需要为新的 handler 类添加单元测试,老的单元测试都不会失败,也不用修改。
TIP
我们要时刻具备扩展意识、抽象意识、封装意识。在写代码的时候,我们要多花点时间思考一下,这段代码未来可能有哪些需求变更,如何设计代码结构,事先留好扩展点,以便在未来需求变更的时候,在不改动代码整体结构、做到最小代码改动的情况下,将新的代码灵活地插入到扩展点上。
# LSP 里式替换原则
定义:子类对象(object of subtype/derived class)能够替换程序(program)中父类对象(object of base/parent class)出现的任何地方,并且保证原来程序的逻辑行为(behavior)不变及正确性不被破坏。
# 几个违反里式替换原则的例子
子类违背父类要实现的功能
父类中提供的 sortOrdersByAmount() 订单排序函数,是按照金额从小到大来给订单排序的,而子类重写这个 sortOrdersByAmount() 订单排序函数之后,是按照创建日期来给订单排序的。那子类的设计就违背里式替换原则。
子类违背父类对输入、输出、异常的约定
在父类中,某个函数约定:运行出错的时候返回 null;获取数据为空的时候返回空集合(empty collection)。而子类重载函数之后,实现变了,运行出错返回异常(exception),获取不到数据返回 null。那子类的设计就违背里式替换原则。在父类中,某个函数约定,输入数据可以是任意整数,但子类实现的时候,只允许输入数据是正整数,负数就抛出,也就是说,子类对输入的数据的校验比父类更加严格,那子类的设计就违背了里式替换原则。在父类中,某个函数约定,只会抛出 ArgumentNullException 异常,那子类的设计实现中只允许抛出 ArgumentNullException 异常,任何其他异常的抛出,都会导致子类违背里式替换原则。
# ICP 接口隔离原则
理解接口隔离原则的重点是理解其中的接口二字。这里有三种不同的理解。
如果把“接口”理解为一组接口集合,可以是某个微服务的接口,也可以是某个类库的接口等。如果部分接口只被部分调用者使用,我们就需要将这部分接口隔离出来,单独给这部分调用者使用,而不强迫其他调用者也依赖这部分不会被用到的接口。
如果把“接口”理解为单个 API 接口或函数,部分调用者只需要函数中的部分功能,那我们就需要把函数拆分成粒度更细的多个函数,让调用者只依赖它需要的那个细粒度函数。
如果把“接口”理解为 OOP 中的接口,也可以理解为面向对象编程语言中的接口语法。那接口的设计要尽量单一,不要让接口的实现类和调用者,依赖不需要的接口函数。
# DIP 依赖倒置原则
高层模块不要依赖低层模块。高层模块和低层模块应该通过抽象来互相依赖。除此之外,不要依赖具体实现细节,具体实现细节依赖抽象。
程序要依赖于抽象接口,不要依赖于具体实现。简单的说就是要求对抽象进行编程,不要对实现进行编程,这样就降低了客户与实现模块间的耦合。
理解依赖倒置原则,结合 Spring 的 IOC 和 DI 会更好理解一些。
# IOC 控制翻转
public class UserServiceTest {
public static boolean doTest() {
// ...
}
public static void main(String[] args) {//这部分逻辑可以放到框架中
if (doTest()) {
System.out.println("Test succeed.");
} else {
System.out.println("Test failed.");
}
}
}
在上面的代码中,所有的流程都由程序员来控制。
如果我们抽象出一个下面这样一个框架,我们再来看,如何利用框架来实现同样的功能。具体的代码实现如下所示:
public abstract class TestCase {
public void run() {
if (doTest()) {
System.out.println("Test succeed.");
} else {
System.out.println("Test failed.");
}
}
public abstract boolean doTest();
}
public class JunitApplication {
private static final List<TestCase> testCases = new ArrayList<>();
public static void register(TestCase testCase) {
testCases.add(testCase);
}
public static final void main(String[] args) {
for (TestCase case: testCases) {
case.run();
}
}
把这个简化版本的测试框架引入到工程中之后,我们只需要在框架预留的扩展点,也就是 TestCase 类中的 doTest() 抽象函数中,填充具体的测试代码就可以实现之前的功能了,完全不需要写负责执行流程的 main() 函数了。
具体的代码如下所示:
public class UserServiceTest extends TestCase {
@Override
public boolean doTest() {
// ...
}
}
// 注册操作还可以通过配置的方式来实现,不需要程序员显示调用register()
JunitApplication.register(new UserServiceTest();
刚刚举的这个例子,就是典型的通过框架来实现“控制反转”的例子。框架提供了一个可扩展的代码骨架,用来组装对象、管理整个执行流程。程序员利用框架进行开发的时候,只需要往预留的扩展点上,添加跟自己业务相关的代码,就可以利用框架来驱动整个程序流程的执行。
TIP
这里的控制指的是对程序执行流程的控制,而反转指的是在没有使用框架之前,程序员自己控制整个程序的执行。在使用框架之后,整个程序的执行流程可以通过框架来控制。流程的控制权从程序员反转到了框架。
# DI 依赖注入
不通过 new() 的方式在类内部创建依赖类对象,而是将依赖的类对象在外部创建好之后,通过构造函数、函数参数等方式传递(或注入)给类使用。
# 依赖注入框架
我们通过依赖注入框架提供的扩展点,简单配置一下所有需要的类及其类与类之间依赖关系,就可以实现由框架来自动创建对象、管理对象的生命周期、依赖注入等原本需要程序员来做的事情。
# Kiss 原则
尽量保持简单原则。
如何写出满足 KISS 原则的代码?
- 不要使用同事可能不懂的技术来实现代码。比如前面例子中的正则表达式,还有一些编程语言中过于高级的语法等。
- 不要重复造轮子,要善于使用已经有的工具类库。经验证明,自己去实现这些类库,出 bug 的概率会更高,维护的成本也比较高。
- 不要过度优化。不要过度使用一些奇技淫巧(比如,位运算代替算术运算、复杂的条件语句代替 if-else、使用一些过于底层的函数等)来优化代码,牺牲代码的可读性。
WARNING
实际上,代码是否足够简单是一个挺主观的评判。同样的代码,有的人觉得简单,有的人觉得不够简单。而往往自己编写的代码,自己都会觉得够简单。所以,评判代码是否简单,还有一个很有效的间接方法,那就是 code review。如果在 code review 的时候,同事对你的代码有很多疑问,那就说明你的代码有可能不够“简单”,需要优化啦。
# YANG
不要去设计当前用不到的功能;不要去编写当前用不到的代码。实际上,这条原则的核心思想就是:不要做过度设计。
我们的系统暂时只用 Redis 存储配置信息,以后可能会用到 ZooKeeper。根据 YAGNI 原则,在未用到 ZooKeeper 之前,我们没必要提前编写这部分代码。当然,这并不是说我们就不需要考虑代码的扩展性。我们还是要预留好扩展点,等到需要的时候,再去实现 ZooKeeper 存储配置信息这部分代码。
# DRY 原则
不要写重复的代码。
提高代码复用性的一些方法
- 减少代码耦合
- 满足单一职责原则
- 模块化业务与非业务逻辑分离
- 通用代码下沉
- 继承、多态、抽象、封装
- 应用模板等设计模式
# LOD 迪米特原则
也叫最小知识原则。
不该有直接依赖关系的类之间,不要有依赖;有依赖关系的类之间,尽量只依赖必要的接口。迪米特法则是希望减少类之间的耦合,让类越独立越好。每个类都应该少了解系统的其他部分。一旦发生变化,需要了解这一变化的类就会比较少。
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