设计原则与思想：设计原则（上）

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Mon 2022.8.15 约 6056 字预计阅读 13 分钟

设计原则（上）

理论一：对于单一职责原则，如何判定某个类的职责是否够“单一”？

**SOLID 原则——单一职责原则、开闭原则、里式替换原则、接口隔离原则和依赖反转原则。**依次对应 SOLID 中的 S、O、L、I、D 这 5 个英文字母。

单一职责原则（SRP）

A class or module should have a single responsibility。

注意，这个原则描述的对象包含两个，一个是类（class），一个是模块（module）。

一个类只负责完成一个职责或者功能。也就是说，不要设计大而全的类，要设计粒度小、功能单一的类。换个角度来讲就是，一个类包含了两个或者两个以上业务不相干的功能，那我们就说它职责不够单一，应该将它拆分成多个功能更加单一、粒度更细的类。

不同的应用场景、不同阶段的需求背景下，对同一个类的职责是否单一的判定，可能都是不一样的。在某种应用场景或者当下的需求背景下，一个类的设计可能已经满足单一职责原则了，但如果换个应用场景或着在未来的某个需求背景下，可能就不满足了，需要继续拆分成粒度更细的类。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。

简单的判别标准：

类中的代码行数、函数或属性过多，会影响代码的可读性和可维护性，我们就需要考虑对类进行拆分；
类依赖的其他类过多，或者依赖类的其他类过多，不符合高内聚、低耦合的设计思想，我们就需要考虑对类进行拆分；
私有方法过多，我们就要考虑能否将私有方法独立到新的类中，设置为 public 方法，供更多的类使用，从而提高代码的复用性；
比较难给类起一个合适名字，很难用一个业务名词概括，或者只能用一些笼统的 Manager、Context 之类的词语来命名，这就说明类的职责定义得可能不够清晰；
类中大量的方法都是集中操作类中的某几个属性，比如，在 UserInfo 例子中，如果一半的方法都是在操作 address 信息，那就可以考虑将这几个属性和对应的方法拆分出来。

思考：类的职责是否设计得越单一越好？

单一职责原则通过避免设计大而全的类，避免将不相关的功能耦合在一起，来提高类的内聚性。同时，类职责单一，类依赖的和被依赖的其他类也会变少，减少了代码的耦合性，以此来实现代码的高内聚、低耦合。但是，如果拆分得过细，实际上会适得其反，反倒会降低内聚性，也会影响代码的可维护性。

理论二：如何做到“对扩展开放、修改关闭”？扩展和修改各指什么

开闭原则

software entities (modules, classes, functions, etc.) should be open for extension , but closed for modification。

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）。

回到这条原则的设计初衷：只要它没有破坏原有的代码的正常运行，没有破坏原有的单元测试，我们就可以说，这是一个合格的代码改动。

如何做到“对扩展开放、修改关闭”？

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。

很多设计原则、设计思想、设计模式，都是以提高代码的扩展性为最终目的的。特别是 23 种经典设计模式，大部分都是为了解决代码的扩展性问题而总结出来的，都是以开闭原则为指导原则的。最常用来提高代码扩展性的方法有：多态、依赖注入、基于接口而非实现编程，以及大部分的设计模式（比如，装饰、策略、模板、职责链、状态）。

比如，我们代码中通过 Kafka 来发送异步消息。对于这样一个功能的开发，我们要学会将其抽象成一组跟具体消息队列（Kafka）无关的异步消息接口。所有上层系统都依赖这组抽象的接口编程，并且通过依赖注入的方式来调用。当我们要替换新的消息队列的时候，比如将 Kafka 替换成 RocketMQ，可以很方便地拔掉老的消息队列实现，插入新的消息队列实现。具体代码如下所示：


// 这一部分体现了抽象意识
public interface MessageQueue { //... }
public class KafkaMessageQueue implements MessageQueue { //... }
public class RocketMQMessageQueue implements MessageQueue {//...}

public interface MessageFromatter { //... }
public class JsonMessageFromatter implements MessageFromatter {//...}
public class ProtoBufMessageFromatter implements MessageFromatter {//...}

public class Demo {
  private MessageQueue msgQueue; // 基于接口而非实现编程
  public Demo(MessageQueue msgQueue) { // 依赖注入
    this.msgQueue = msgQueue;
  }
  
  // msgFormatter：多态、依赖注入
  public void sendNotification(Notification notification, MessageFormatter msgFormatter) {
    //...    
  }
}

理论三：里式替换（LSP）跟多态有何区别？哪些代码违背了LSP？

里氏替换原则

If S is a subtype of T, then objects of type T may be replaced with objects of type S, without breaking the program。

Functions that use pointers of references to base classes must be able to use objects of derived classes without knowing it。

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。

虽然从定义描述和代码实现上来看，多态和里式替换有点类似，但它们关注的角度是不一样的。多态是面向对象编程的一大特性，也是面向对象编程语言的一种语法。它是一种代码实现的思路。而里式替换是一种设计原则，是用来指导继承关系中子类该如何设计的，子类的设计要保证在替换父类的时候，不改变原有程序的逻辑以及不破坏原有程序的正确性。

哪些代码明显违背了 LSP？

Design By Contract

子类在设计的时候，要遵守父类的行为约定（或者叫协议）。父类定义了函数的行为约定，那子类可以改变函数的内部实现逻辑，但不能改变函数原有的行为约定。这里的行为约定包括：函数声明要实现的功能；对输入、输出、异常的约定；甚至包括注释中所罗列的任何特殊说明。实际上，定义中父类和子类之间的关系，也可以替换成接口和实现类之间的关系。

子类违背父类声明要实现的功能
子类违背父类对输入、输出、异常的约定
子类违背父类注释中所罗列的任何特殊说明

判断子类的设计实现是否违背里式替换原则，还有一个小窍门，那就是拿父类的单元测试去验证子类的代码。如果某些单元测试运行失败，就有可能说明，子类的设计实现没有完全地遵守父类的约定，子类有可能违背了里式替换原则。

理论四：接口隔离原则有哪三种应用？原则中的“接口”该如何理解？

接口隔离原则

Clients should not be forced to depend upon interfaces that they do not use。

把“接口”理解为一组 API 接口集合

例如，后台管理系统要实现删除用户的功能，希望用户系统提供一个删除用户的接口。

如果只是在 UserService 中新添加一个 deleteUserByCellphone() 或 deleteUserById() 接口则会造成安全隐患，因为删除用户是一个非常慎重的操作，我们只希望通过后台管理系统来执行，所以这个接口只限于给后台管理系统使用。如果我们把它放到 UserService 中，那所有使用到 UserService 的系统，都可以调用这个接口。不加限制地被其他业务系统调用，就有可能导致误删用户。

当然，最好的解决方案是从架构设计的层面，通过接口鉴权的方式来限制接口的调用。不过，如果暂时没有鉴权框架来支持，我们还可以从代码设计的层面，尽量避免接口被误用。我们参照接口隔离原则，调用者不应该强迫依赖它不需要的接口，将删除接口单独放到另外一个接口 RestrictedUserService 中，然后将 RestrictedUserService 只打包提供给后台管理系统来使用。具体的代码实现如下所示：

public interface UserService {
  boolean register(String cellphone, String password);
  boolean login(String cellphone, String password);
  UserInfo getUserInfoById(long id);
  UserInfo getUserInfoByCellphone(String cellphone);
}

public interface RestrictedUserService {
  boolean deleteUserByCellphone(String cellphone);
  boolean deleteUserById(long id);
}

public class UserServiceImpl implements UserService, RestrictedUserService {
  // ...省略实现代码...
}

在设计微服务或者类库接口的时候，如果部分接口只被部分调用者使用，那我们就需要将这部分接口隔离出来，单独给对应的调用者使用，而不是强迫其他调用者也依赖这部分不会被用到的接口。

把“接口”理解为单个 API 接口或函数

把接口理解为单个接口或函数。那接口隔离原则就可以理解为：函数的设计要功能单一，不要将多个不同的功能逻辑在一个函数中实现。

接口隔离原则相对于单一职责原则，一方面它更侧重于接口的设计，另一方面它的思考的角度不同。它提供了一种判断接口是否职责单一的标准：通过调用者如何使用接口来间接地判定。如果调用者只使用部分接口或接口的部分功能，那接口的设计就不够职责单一。

把“接口”理解为 OOP 中的接口概念

假设我们的项目中用到了三个外部系统：Redis、MySQL、Kafka。每个系统都对应一系列配置信息，比如地址、端口、访问超时时间等。为了在内存中存储这些配置信息，供项目中的其他模块来使用，我们分别设计实现了三个 Configuration 类：RedisConfig、MysqlConfig、KafkaConfig。为了能够更好的监控程序运行，我们可以在项目中开发一个内嵌的 SimpleHttpServer，输出项目的配置信息到一个固定的 HTTP 地址，比如：http://127.0.0.1:2389/config 。我们只需要在浏览器中输入这个地址，就可以显示出系统的配置信息。不过，出于某些原因，我们只想暴露 MySQL 和 Redis 的配置信息，不想暴露 Kafka 的配置信息，为了实现该功能，有如下两种设计思路：

设计了两个功能非常单一的接口：Updater 和 Viewer。ScheduledUpdater 只依赖 Updater 这个跟热更新相关的接口，不需要被强迫去依赖不需要的 Viewer 接口，满足接口隔离原则。同理，SimpleHttpServer 只依赖跟查看信息相关的 Viewer 接口，不依赖不需要的 Updater 接口，也满足接口隔离原则。
不设计 Updater 和 Viewer 两个小接口，而是设计一个大而全的 Config 接口，让 RedisConfig、KafkaConfig、MysqlConfig 都实现这个 Config 接口，并且将原来传递给 ScheduledUpdater 的 Updater 和传递给 SimpleHttpServer 的 Viewer，都替换为 Config

首先，第一种设计思路更加灵活、易扩展、易复用。因为 Updater、Viewer 职责更加单一，单一就意味了通用、复用性好。比如，我们现在又有一个新的需求，开发一个 Metrics 性能统计模块，并且希望将 Metrics 也通过 SimpleHttpServer 显示在网页上，以方便查看。这个时候，尽管 Metrics 跟 RedisConfig 等没有任何关系，但我们仍然可以让 Metrics 类实现非常通用的 Viewer 接口，复用 SimpleHttpServer 的代码实现。

其次，第二种设计思路在代码实现上做了一些无用功。因为 Config 接口中包含两类不相关的接口，一类是 update()，一类是 output() 和 outputInPlainText()。理论上，KafkaConfig 只需要实现 update() 接口，并不需要实现 output() 相关的接口。同理，MysqlConfig 只需要实现 output() 相关接口，并需要实现 update() 接口。但第二种设计思路要求 RedisConfig、KafkaConfig、MySqlConfig 必须同时实现 Config 的所有接口函数（update、output、outputInPlainText）。除此之外，如果我们要往 Config 中继续添加一个新的接口，那所有的实现类都要改动。相反，如果我们的接口粒度比较小，那涉及改动的类就比较少。

理论五：控制反转、依赖反转、依赖注入，这三者有何区别和联系？

控制反转（IOC）

非控制反转代码（所有的流程都由程序员来控制）：

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.");
    }
  }
}

控制反转代码：

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。

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。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。

依赖注入（DI）

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。

public class Notification {
  private MessageSender messageSender;
  
  public Notification(MessageSender messageSender) {
    this.messageSender = messageSender;
  }
  
  public void sendMessage(String cellphone, String message) {
    this.messageSender.send(cellphone, message);
  }
}

public interface MessageSender {
  void send(String cellphone, String message);
}

// 短信发送类
public class SmsSender implements MessageSender {
  @Override
  public void send(String cellphone, String message) {
    //....
  }
}

// 站内信发送类
public class InboxSender implements MessageSender {
  @Override
  public void send(String cellphone, String message) {
    //....
  }
}

//使用Notification
MessageSender messageSender = new SmsSender();
Notification notification = new Notification(messageSender);

可以看到上述代码并没有将依赖类（SMSSender）的对象在类内创建，而是通过在类外创建的依赖类对象通过构造函数传入实现依赖注入。

依赖注入框架

在采用依赖注入实现的 Notification 类中，虽然我们不需要用类似 hard code 的方式，在类内部通过 new 来创建 MessageSender 对象，但是，这个创建对象、组装（或注入）对象的工作仅仅是被移动到了更上层代码而已，还是需要我们程序员自己来实现。但是，在实际的软件开发中，一些项目可能会涉及几十、上百、甚至几百个类，类对象的创建和依赖注入会变得非常复杂。如果这部分工作都是靠程序员自己写代码来完成，容易出错且开发成本也比较高。而对象创建和依赖注入的工作，本身跟具体的业务无关，我们完全可以抽象成框架来自动完成。

现成的依赖注入框架有很多，比如 Google Guice、Java Spring、Pico Container、Butterfly Container 等。不过，如果你熟悉 Java Spring 框架，你可能会说，Spring 框架自己声称是控制反转容器（Inversion Of Control Container），但是Spring的控制反转也是通过依赖注入的方式实现的。

依赖反转原则（DIP）

High-level modules shouldn’t depend on low-level modules. Both modules should depend on abstractions. In addition, abstractions shouldn’t depend on details. Details depend on abstractions.

高层模块不依赖低层模块，它们共同依赖同一个抽象。抽象不要依赖具体实现细节，具体实现细节依赖抽象。

这条原则主要还是用来指导框架层面的设计，跟前面讲到的控制反转类似。我们拿 Tomcat 这个 Servlet 容器作为例子来解释一下。

Tomcat 是运行 Java Web 应用程序的容器。我们编写的 Web 应用程序代码只需要部署在 Tomcat 容器下，便可以被 Tomcat 容器调用执行。按照之前的划分原则，Tomcat 就是高层模块，我们编写的 Web 应用程序代码就是低层模块。**Tomcat 和应用程序代码之间并没有直接的依赖关系，两者都依赖同一个“抽象”，也就是 Servlet 规范。**Servlet 规范不依赖具体的 Tomcat 容器和应用程序的实现细节，而 Tomcat 容器和应用程序依赖 Servlet 规范。

“基于接口而非实现编程”跟“依赖注入”

依赖注入是一种具体编码技巧，其主要目的有两点：

将依赖关系建立的位置，从类的内部向上移动到类的入口（构造函数，或非构造函数的其他方法的参数），或者放到框架层面来支持（框架支持依赖关系的配置，对象创建，管理对象声明周期——根据对象被引用的记数实现）。
通过改变依赖关系建立的位置，将创建被依赖对象的任务移动到类的外部，从而简化了类的作者的负担：一方面是创建对象的负担，另一方面是管理依赖的负担

“基于接口而非实现编程“是一种编程原则，通过接口引入中间层，实现依赖关系的解耦。这是一个非常宽泛的原则，可以细化为多项原则，比如接口隔离原则（强调接口的功能单一特性，即通过分解支持功能的灵活细粒度扩展），里氏替换原则（强调接口的行为一致性，保证接口上层代码逻辑的简单性），开闭原则（强调接口的抽象特性，即通过多态特性实现功能的扩展）。用一句话来概括：“基于接口而非实现编程”是让依赖变弱，而“依赖注入”是让依赖转移，两者相互补充，可以方便的结合起来使用。

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