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《软件设计之美》笔记

2020年06月03日

简介

软件设计学习的难度,不在于一招一式,而在于融会贯通。

算法对抗的是数据的规模,而软件设计对抗的是需求的规模

分离关注点

大多数系统设计的不够好,问题常常出在分解这步没做好。常见的分解问题就是分解粒度太大,把各种维度混淆在一起(比如技术维度和业务维度)。 举个例子,比如因为存储性能不够,又是批量又是缓存,代码写的很麻烦。但其实最根本的解决之道 是找一个性能较高的存储。

如何了解一个软件的设计?

了解设计三步走:模型 ==> 接口 ==> 实现。

  1. 模型,也可以称为抽象,是一个软件的核心部分,是这个系统与其它系统有所区别的关键,是我们理解整个软件设计最核心的部分。
  2. 接口,是通过怎样的方式将模型提供的能力暴露出去,是我们与这个软件交互的入口。
  3. 实现,就是软件提供的模型和接口在内部是如何实现的

我们肯定要先知道项目提供了哪些模型,模型又提供了怎样的能力。如果模型都还没有弄清楚,就贸然进入细节的讨论,你很难分清哪些东西是核心,是必须保留的,哪些东西是可以替换的。如果你清楚了解了模型,也就知道哪些内容在系统中是广泛适用的,哪些内容必须要隔离。

但如果只知道这些,你只是在了解别人设计的结果,这种程度并不足以支撑你后期对模型的维护。在一个项目中,常常会出现新人随意向模型中添加内容,修改实现,让模型变得难以维护的情况。造成这一现象的原因就在于他们对于模型的理解不到位。

我们都知道,任何模型都是为了解决问题而生的,所以,理解一个模型,需要了解在没有这个模型之前,问题是如何被解决的,这样,你才能知道新的模型究竟提供了怎样的提升。也就是说,理解一个模型的关键在于,要了解这个模型设计的来龙去脉,知道它是如何解决相应的问题。

程序设计语言

程序设计语言的发展就是一个“逐步远离计算机硬件,向着待解决的问题靠近”的过程。

程序库就是为了消除重复而出现的。而消除重复,也是软件设计的初衷

程序库最初只是为了消除重复。后来,逐渐有了标准库,然后有了大量的第三方库,进而发展出包管理器。程序设计语言的接口不只包含语法,还有程序库。而且,学习一种程序设计语言提供的模型时,不仅仅要看语法本身有什么,还要了解有语言特性的一些程序库。语法和程序库是在解决同一个问题,二者之间是相互促进的关系。一些经过大量实践验证过的程序库会变成语言的语法;如果语法不够好,新的程序库就会出现,新一轮的编程模型就开始孵化。比如synchronized ==> aqs ==> synchronized。

设计原则

软件设计是一门关注长期变化的学问。一个模块应该有且仅有一个变化的原因。一个模块最理想的状态是不改变,其次是少改变,它可以成为一个模块设计好坏的衡量标准。需求为什么会改变?因为有各种提出需求的人,不同的人提出的需求,其关注点是不同的

开闭原则:软件实体(类、模块、函数)应该对扩展开放,对修改封闭。不修改代码,那怎么实现新的需求呢?靠扩展。用更通俗的话来解释,就是新需求应该用新代码实现。开放封闭原则向我们描述的是一个结果,但是,这个结果的前提是要在软件内部留好扩展点,而这正是需要我们去设计的地方。因为每一个扩展点都是一个需要设计的模型。面向对象“封装”的要点是行为,数据只是实现细节,而很多人习惯性的写法是面向数据的,这也是导致很多人在设计上缺乏扩展性思考的一个重要原因。在真实的项目中,想要达到开放封闭原则的要求并不是一蹴而就的。“有变动再说”,但总的来说,我们每做一次这种模型构建,最核心的类就会朝着稳定的方向迈进一步。

依赖倒置原则(Dependency inversion principle,简称 DIP)

  1. 高层模块不应依赖于低层模块,二者应依赖于抽象。High-level modules should not depend on low-level modules. Both should depend on abstractions.
  2. 抽象不应依赖于细节,细节应依赖于抽象。Abstractions should not depend on details. Details (concrete implementations) should depend on abstractions.

理解这个原则的关键在于理解“倒置”,它是相对于传统自上而下的解决问题然后组合的方式而言的。高层模块不依赖于低层模块,可以通过引入一个抽象,或者模型,将二者解耦开来。高层模块依赖于这个模型,而低层模块实现这个模型。

在 DIP 的指导下,具体类还是能少用就少用。但有一个问题,最终具体类我们还是要用的,毕竟代码要运行起来不能只依赖于接口。那具体类应该在哪用呢?在 Java 世界里,做这些组装工作的就是 DI 容器。

理解这些原则,关键的第一步还是分离关注点(PS:想起了公司的战略拆解会),把不同的内容区分开来。所有原则都是在讲,尽可能把变的部分和不变的部分分开,让不变的部分稳定下来。我们知道,模型是相对稳定的,实现细节则是容易变动的部分。所以,构建出一个稳定的模型层,对任何一个系统而言,都是至关重要的。

几乎每个人在初学设计的时候,都会有用力过猛的倾向。如何把握设计的度,是每个做设计的人需要耐心锤炼的。所以,行业里有人总结了一些实践原则,给了我们一些启发性的规则,帮助我们把握设计的度。KISS 原则,是“Keep it simple, stupid”的缩写,也就是保持简单、愚蠢的意思。它告诫我们,对于大多数系统而言,和变得复杂相比,保持简单能够让系统运行得更好。这种级别的原则听上去很有吸引力,但问题是,你并不能用它指导具体的工作。因为,怎么做叫保持简单,怎么做就叫复杂了呢?这个标准是没办法确定的。所以,有人基于自己的理解给出了一些稍微具体一点的原则,比如简单设计(Simple Design)原则:

  1. 通过所有测试;
  2. 消除重复;
  3. 表达出程序员的意图;PS:代码要说明做什么,而不是怎么做。
  4. 让类和方法的数量最小化。

没有良好的设计,代码就没有可测试的接口,根本没有办法测试,TDD 也就无从谈起。不懂设计,重构就只是简单的提取方法,改改名字,对代码的改进也是相当有限的。

设计模式

如果用数学来比喻的话,设计原则就像公理,它们是我们讨论各种问题的基础,而设计模式则是定理,它们是在特定场景下,对于经常发生的问题给出的一个可复用的解决方案。设计模式之所以能成为一个特定的解决方案,很大程度上是因为它是一种好的做法,符合软件设计原则,所以,设计原则其实是这些模式背后的东西。

学习设计模式,我们应该有一个更开阔的视角:要看到语言的局限,虽然设计模式本身并不局限于语言,但很多模式之所以出现,就是受到了语言本身的限制。比如,Visitor 模式主要是因为 C++、Java 之类的语言只支持单分发,也就是只能根据一个对象来决定调用哪个方法。而对于支持多分发的语言,Visitor 模式存在的意义就不大了。PS:比如golang有了channel,则观察者订阅者模式的意义就不大了。

Annotation 可以说是消灭设计模式的一个利器。语言本身的局限造成了一些设计模式的出现,这一点在 Java 上表现得尤其明显。随着 Java 自身的发展,随着 Java 世界的发展,有一些设计模式就越来越少的用到了。比如,Builder 模式通过 Lombok 这个库的一个 Annotation 就可以做到:

@Builder
class Student {
  private String name;
  private int age;
  ...
}

Decorator 模式也可以通过 Annotation 实现,比如,一种使用 Decorator 模式的典型场景,是实现事务,很多 Java 程序员熟悉的一种做法就是使用 Spring 的 Transactional

class Handler {
  @Transactional
  public void execute() {
    ...
  }
}

所以,我们学习设计模式除了学习标准写法的样子,还要知道,随着语言的不断发展,新的写法变成了什么样子

巩固

阻碍一个程序员写出好的程序库的原因,往往是没有找到一个好问题去解决。程序员不能只当一个问题的解决者,还应该经常抬头看路,做一个问题的发现者。

一个好的设计,应该找到一个最小的核心模型,所有其他的内容都是在这个核心模型上生长出来的,越小的模型越容易理解,相对地,也越容易保持稳定。比如设计一个http mock服务器,其核心模型为server.request("foo").response("bar"); 一方面表达出预期;另一方面给出返回的结果。

既然我们已经决定要改进了,就应该好好地把设计改进一下,而不只是把功能重新实现一遍。如何改进既有项目的设计?

  1. 我们要找到改进的目标,也就是一个系统本来应有的面貌。如果有机会从头设计这个系统,它应该是什么样子呢?这就是为什么我们前面要学习那么多设计一个系统的知识,否则,没有一个设计知识的沉淀,所谓的“重新设计”,因为思维的惯性实在是太大了,弄不好就会回到原来的老路上。
  2. 接下来,我们要做的是,对比新旧设计,找到一条改进路径。对于不同的项目,选择的路径可能是不同的,有人会选择关键路径上的关键模块进行改进,也有人会选择影响较小的模块先进行探索,无论是哪种方案都是可以的。一个关键点就在于,动作要小。永远不要指望一个真实的项目停下来,一步到位地进行改进。

扩展系统

《系统性能调优必知必会》AKF 立方体在《The Art of Scalability》一书中被首次提出,旨在提供一个系统化的扩展思路。AKF 把系统扩展分为以下三个维度:

  1. X 轴:直接水平复制应用进程来扩展系统。X 轴扩展系统时实施成本最低,只需要将程序复制到不同的服务器上运行,再用下游的负载均衡分配流量即可。X 轴只能应用在无状态进程上,故无法解决数据增长引入的性能瓶颈。
  2. Y 轴:将功能拆分出来扩展系统。Y 轴扩展系统时实施成本最高,通常涉及到部分代码的重构,但它通过拆分功能,使系统中的组件分工更细,因此可以解决数据增长带来的性能压力,也可以提升系统的总体效率。比如关系数据库的读写分离、表字段的垂直拆分,或者引入缓存
  3. Z 轴:基于用户信息扩展系统。Z 轴扩展系统时实施成本也比较高,但它基于用户信息拆分数据后,可以在解决数据增长问题的同时,基于地理位置就近提供服务,进而大幅度降低请求的时延,比如常见的 CDN 就是这么提升用户体验的。但 Z 轴扩展系统后,一旦发生路由规则的变动导致数据迁移时,运维成本就会比较高。
扩展维度 以负载均衡组件为例
X轴 三/四层负载均衡
Kubernetes Service 等
Y轴 七层负载均衡
nginx 等,将不同的url 路由到不同的server
Z轴 七层负载均衡
nginx 等,根据请求中的uid cookie/session 等信息做路由

七层负载均衡是分布式系统提升性能的必备工具。除了基于各种路由策略分发流量,提高性能及可用性(如宕机迁移)外,负载均衡还需要完成上、下游协议间的适配、转换。例如考虑到信息安全,跑在公网上的外部协议常基于 TLS/SSL 协议,而在效率优先的企业内网中,一般不会使用大幅降低性能的 TLS 协议,因此负载均衡需要拥有卸载或者装载 TLS 层的能力。

体会

开发层面讨论微服务的更多是框架、治理、性能等,但是从完整的软件工程来看我们严重缺失分析、设计能力,这也是我们现在的工程师普遍缺乏的技术。我们经常会发现一旦你想重构点东西是多么的艰难,就是因为在初期构造这栋建筑的时候严重缺失了通盘的分析、设计,最终导致这个建筑慢慢僵化最后人见人怕,因为他逐渐变成一个怪物。

依赖方先ready,然后我们紧接着进行测试、发布吗。如果是业务、架构合理的情况下,这种场景最大的问题就是我们的项目容易被依赖方牵制,这会带来很多问题,比如,研发人员需要切换出来做其他事情,branch 一直挂着,不知道哪天突然来找你说可以对接了,也许这已经过去一个月或者更久,这种方式一旦养成习惯性研发流程就很容易产生线上 BUG 。

“最简单的需求分析,是将需求抽象成函数,比如findMax(),findMin()。好的需求分析,是将需求抽象成参数,比如findData(int sortIndex)”