[[204958]]

定律-或稱法則，可以指導(dǎo)我們并讓我們在同伴的錯誤中學(xué)習。這篇文章中，我將介紹我每次設(shè)計或?qū)崿F(xiàn)軟件時出現(xiàn)在我腦海的五大定律。其中有些和開發(fā)有關(guān)，有些和系統(tǒng)組織有關(guān)。它們可以幫助你成為合格的軟件工程師。

墨菲定律

“凡是可能出錯，就一定出錯。”

這條定律來源于 Edward Murphy —— 一名航天工程師在 50 年代初對火箭測試失敗的回應(yīng)。這條定律給我們的啟示是永遠在系統(tǒng)關(guān)鍵地方使用防御性設(shè)計，因為系統(tǒng)某些地方總會出錯!

這條定律很容易引入軟件工程領(lǐng)域。當你將軟件暴露給終端用戶，他們會創(chuàng)造性地輸入一些出人意料的內(nèi)容，使系統(tǒng)宕機。所以你需要讓你的軟件足夠健壯，能夠檢測并警告非預(yù)期行為。

當你在機器上運行軟件時，任何地方都有可能發(fā)生問題 —— 從硬盤上的系統(tǒng)到數(shù)據(jù)中心的電力供應(yīng)。所以你必須確保你設(shè)計的架構(gòu)在每個層級都可以應(yīng)對故障。

我曾經(jīng)有機會領(lǐng)略過幾次墨菲定律。 舉個例子，我曾經(jīng)在一個批處理框架中使用字符串“null”來表示空值，我并不認為這有問題，直到有個名字叫“Null”的用戶提交了一個交易訂單，我們的報表流程中斷了幾個小時…… 還有一次，在另一個項目中。當所有東西都準備好部署到生產(chǎn)環(huán)境了，突然 Azure 基礎(chǔ)設(shè)施故障導(dǎo)致我們運行自動化腳本的服務(wù)器宕機了。

現(xiàn)實世界中的經(jīng)驗教訓(xùn)提醒著我生活的艱難 —— “凡事可能出錯，就一定出錯”。 所以，心中牢記墨菲定律，設(shè)計健壯的軟件。

Knuth 定律

“在(至少大部分)編程中，過早優(yōu)化是萬惡之源。”

這條定律是高德納(Donald Knuth) 的經(jīng)典語錄之一，它告誡我們不要過早優(yōu)化應(yīng)用程序中的代碼，直到必須優(yōu)化時再優(yōu)化。

[[204959]]

的確，簡單易讀的源碼可以滿足 99% 的性能需要，并能提高應(yīng)用的可維護性。最開始使用簡單的解決方案也讓后期性能出現(xiàn)問題時更容易迭代和改進。

垃圾自動回收的編程語言中，字符串的連接常常是過早優(yōu)化的例子。在 Java 或 C# 中，String 對象是不可變的，我們學(xué)會使用其他結(jié)構(gòu)動態(tài)創(chuàng)建字符串，比如 StringBuilder。但事實上直到你分析完個應(yīng)用程序前，你并不知道 String 對象創(chuàng)建了多少次并對性能的產(chǎn)生多大影響。所以首先編寫盡可能整潔的代碼，之后在必須的時候再優(yōu)化，往往這樣做更有意義。

然而，這條規(guī)則并不應(yīng)該阻止你去學(xué)習編程語言的性能權(quán)衡和正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。并且，正如所有其他性能問題，你在優(yōu)化前要測量開銷。

North 定律

“每一個決定都是一次權(quán)衡”

好吧，我承認這是取自 Dan North 的演講 Decisions,Decisions，它目前還不是公認的定律。 但這條語錄影響了我做的每個決定，所以我把它放在這。

[[204960]]

開發(fā)者日復(fù)一日的生活中，我們每天都做無數(shù)個大大小小的決定。從命名變量到自動化(手動)任務(wù)，再到定義平臺架構(gòu)。

這條語錄強調(diào)無論你做的選擇是什么，你總會放棄一個或多個選項

但這不是最重要的。 最重要的是理智地做出決定，了解其他選項，清楚你為什么不選擇它們。你要始終根據(jù)當前你掌握的信息來權(quán)衡并做出決定。

但是如果后來你了解到新的信息，并發(fā)現(xiàn)之前的決定是錯誤的，這也沒關(guān)系。關(guān)鍵是記清楚你為什么做出那個決定，重新評估新的選項之后再做出新的理智的決定。

重復(fù)一遍

“每一個決定都是一次權(quán)衡”

所以，做出選擇并對所有選項心知肚明。

Conway 定律

“系統(tǒng)設(shè)計的架構(gòu)受限于生產(chǎn)設(shè)計，反映出公司組織的溝通架構(gòu)”

在 60 年代，一位名叫 Melvin Conway 的工程師注意到公司組織結(jié)構(gòu)影響到他們開發(fā)的系統(tǒng)的設(shè)計。他用一篇論文描述了這個觀點，并命名為“Conway 定律”。

這條定律很適用于軟件開發(fā)領(lǐng)域，甚至體現(xiàn)到代碼層面上。交付軟件組件的各個團隊組織結(jié)構(gòu)直接影響到組件的設(shè)計。

舉個例子，一個集中式的開發(fā)者團隊會開發(fā)出各組件耦合的整體應(yīng)用。另一方面，分布式的團隊會開發(fā)出單獨的(微)服務(wù)，每一部分關(guān)注點分離清晰。

這些設(shè)計沒有好壞之分，但它們都是受到團隊溝通方式的影響。在全球有大量獨立開發(fā)者的開源項目，通常是模塊化和可重用庫，這就是很有說服力的例子。

如今，將大的集成應(yīng)用解耦成微服務(wù)已成趨勢。這很棒，因為這可以加速交付使用項目。但你也應(yīng)該牢記 Conway定律，在公司組織構(gòu)建中投入與技術(shù)開發(fā)同樣多的工作。

瑣碎定律(帕金森瑣碎定律)

“組織成員投入大量精力到瑣碎的事情上。”

這條定律論點是在會議中花費的時間與事情的價值成反比。的確是這樣，人們更愿意把注意力和觀點放在他們熟悉的事物上，而不是復(fù)雜的問題上。

[[204961]]

帕金森給出一個例子，一場會議中，成員們討論兩件事：為公司建核反應(yīng)堆和為員工建車棚。建反應(yīng)堆是一件巨大而復(fù)雜的任務(wù)，沒有人能完全掌控全局。他們完全信賴流程和系統(tǒng)專家，并很快接受了項目。

另一邊，建車棚是一般人都可以做的，每個人都可以對顏色有意見。事實上，每個會議成員都會表達自己的意見，使得建車棚的決議所花費的時間遠遠超過建反應(yīng)堆的。

這條定律在軟件行業(yè)十分出名，這個故事隨后也被稱為車棚效應(yīng)

舉個例子，開發(fā)者會花費更多時間到討論正確縮進或函數(shù)命名，而不是討論類的職責或應(yīng)用架構(gòu)。這是因為每個人都能認知幾個字符的變動，但項目架構(gòu)的變動則需要巨大的認知負載

你能注意到的車棚效應(yīng)的另一個例子是 Scrum 演示。不要誤會我，我喜歡演示，我認為這是一個很好的機會來面對用戶并獲得對應(yīng)用程序的反饋。但通常 Scrum 演示過程中的討論會轉(zhuǎn)向瑣碎問題，而不是審視全局。這些討論也很重要，但你應(yīng)該注意權(quán)衡更重要更復(fù)雜的問題。

一旦你了解這種規(guī)律，你將在會議和交流中發(fā)覺這種行為。 我并不是讓你在每次討論中避免“小”問題，提高你的意識可以幫助你關(guān)注真正的問題，并為這些會議做好準備。

結(jié)論

這五條定律只是我們行業(yè)中總結(jié)出的教訓(xùn)中一些例子。隨著軟件開發(fā)經(jīng)驗的增長，我們將會學(xué)會更多。 盡管其中某些定律現(xiàn)在看起來是常識，我始終堅信了解這些原則可以幫助你識別這些模式并做出反應(yīng)。