内容简介:对开发人员有用的定律,理论,原则和模式。(Laws, Theories, Principles and Patterns that developers will find useful.)为了方便阅读,维基百科增加了中文链接!
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黑客定律
hacker-laws 的的中文翻译。
对开发人员有用的定律,理论,原则和模式。(Laws, Theories, Principles and Patterns that developers will find useful.)
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- 阿姆达尔定律 (Amdahl's Law)
- 布鲁克斯法则 (Brooks's Law)
- 康威定律 (Conway's Law)
- 侯世达定律 (Hofstadter's Law)
- 技术成熟度曲线 (The Hype Cycle & Amara's Law)
- 隐式接口定律 (Hyrum's Law)
- 摩尔定律 (Moore's Law)
- 帕金森定理 (Parkinson's Law)
- 普特定律 (Putt's Law)
- 复杂性守恒定律 (The Law of Conservation of Complexity)
- 漏洞抽象定律 (The Law of Leaky Abstractions)
- 帕金森琐碎定理 (The Law of Triviality)
- Unix 哲学 (The Unix Philosophy)
- Spotify 模型 (The Spotify Model)
- 沃德勒定律 (Wadler's Law)
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- 鲁棒性原则 (The Robustness Principle)
- 单一功能原则 (The Single Responsibility Principle)
- 开闭原则 (The Open/Closed Principle)
- 里氏替换原则 (The Liskov Substitution Principle)
- 接口隔离原则 (The Interface Segregation Principle)
- 依赖反转原则 (The Dependency Inversion Principle)
介绍
当人们谈论开发时,会聊到许多定律。 这个仓库收录了一些最常见的定律。
:exclamation:: 这个仓库包含对一些定律、原则以及模式的解释,但不 提倡 其中任何一个。 它们的应用始终存在着争论,并且很大程度上取决于你正在做什么。
定律
现在我们开始吧!
阿姆达尔定律 (Amdahl's Law)
阿姆达尔定律是一个显示计算任务 潜在加速 能力的公式。这种能力可以通过增加系统资源来实现,通常用于并行计算中。它可以预测增加处理器数量的实际好处,然而增加处理器数量会受到程序并行性的限制。
举例说明:如果程序由两部分组成,部分 A 必须由单个处理器执行,部分 B 可以并行运行。那么向执行程序的系统添加多个处理器只能获得有限的好处。它可以极大地提升部分 B 的运行速度,但部分 A 的运行速度将保持不变。
下图展示了运行速度的潜能:
(图片来源: By Daniels220 at English Wikipedia, Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported, https://en.wikipedia.org/wiki/File:AmdahlsLaw.svg )
可以看出,50% 并行化的程序仅仅受益于 10 个处理单元,而 95% 并行化的程序可以通过超过一千个处理单元显著提升速度。
随着摩尔定律减慢,以及单个处理器的速度增加缓慢,并行化是提高性能的关键。图形编程是一个极好的例子,现代着色器可以并行渲染单个像素或片段。这也是为什么现代显卡通常具有数千个处理核心(GPU 或着色器单元)的原因。
参见:
布鲁克斯法则 (Brooks's Law)
布鲁克斯是《人月神话》的作者。
软件开发后期,添加人力只会使项目开发得更慢。
这个定律表明,在许多情况下,试图通过增加人力来加速延期项目的交付,将会使项目交付得更晚。布鲁克斯也明白,这是一种过度简化。但一般的推理是,新资源的增加时间和通信开销,会使开发速度减慢。而且,许多任务是不可分的,比如更多的资源容易分配,这也意味着潜在的速度增加也更低。
谚语 九个女人不能在一个月内生一个孩子 与布鲁克斯法则同出一辙,特别是某些不可分割或者并行的工作。
参见:
康威定律 (Conway's Law)
系统的技术边界受制于组织的结构。改进组织时,通常会提到它。康威定律表明,如果一个组织被分散成许多小而无联系的单元,那么它开发的软件也是小而分散的。如果一个组织更多地垂直建立在特性或其服务周围,那么软件系统也会反映这一点。
参见:
侯世达定律 (Hofstadter's Law)
即使考虑到侯世达定律,它也总是比你预期的要长。
在估计需要多长时间开发时,你可能会听到此定律。软件开发似乎不言而喻,我们往往不能准确地估计需要多长时间才能完成。
技术成熟度曲线 (The Hype Cycle & Amara's Law)
我们倾向于过高估计技术在短期内的影响,并低估长期效应。
(罗伊·阿马拉)
技术成熟度曲线是 高德纳咨询公司 对技术最初兴起和发展的视觉展现。一图顶千言:
(图片来源: By Jeremykemp at English Wikipedia, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10547051 )
简而言之,这个周期表明,新技术及其潜在影响通常会引发一阵浪潮。团队快速使用这些新技术,有时会对结果感到失望。这可能是因为该技术还不够成熟,或者现实应用还没有完全实现。经过一段时间后,技术的能力提高了,使用它的实际机会会增加,最终团队也可以提高工作效率。罗伊·阿马拉简洁地总结了这一点:我们倾向于高估技术短期内的影响,并低估长期效应。
隐式接口定律 (Hyrum's Law)
API 有足够多的用户。 你在合同中的承诺并不重要: 你系统的所有可观察行为将取决于其他人。
(Hyrum Wright)
隐式接口定律表明,当你的 API 有足够多的用户时,API 的所有行为(即使那些未被定义为公共说明的一部分)最终都会被其他人所依赖。 一个简单的例子,例如 API 的响应时间这种非功能性因素。 一个更微妙的例子是:用户使用正则表达式判断错误信息的类型时,即使 API 的公共说明没有说明消息的内容,来指示用户错误的类型。一些用户可能会使用该消息,并且更改该消息。实际上会破坏 API 的使用。
参见:
摩尔定律 (Moore's Law)
集成电路中的晶体管数量大约每两年翻一番。
通常用于说明半导体和芯片技术提高的绝对速度。从 20 世纪 70 年代到 21 世纪后期,摩尔的预测被证明是高度准确的。 近年来,这种趋势略有变化,部分原因受到 量子隧穿效应 影响。然而,并行化计算的进步以及半导体技术和量子计算潜在的革命性变化,可能意味着摩尔定律在未来几十年内继续保持正确。
帕金森定理 (Parkinson's Law)
在工作能够完成的时限内,工作量会一直增加,直到所有可用时间都被填满为止。
基于官僚机构的研究背景,该定律被应用于软件开发中。该理论认为,团队在截止日期之前效率低下,然后在截止日期前赶紧完成工作,从而使实际截止日期变得随意。
将这个定理与相结合,则会获得更加悲观的观点:为了在规定时间内完成工作,工作将增多,花费比预期更长的时间。
参见:
普特定律 (Putt's Law)
技术由两类人主导,一类是纯粹的管理人员, 一类是纯粹的技术人员。
普特定律常常遵循普特推论:
每一个技术层次,假以时日,能力将逆转。
这些结论表明,由于各种选择标准和群体组织的趋势,技术组织的工作层面将有一些技术人员,以及一些不了解复杂性和挑战的管理人员。这种现象可能是由于或造成的。
但是,应该强调的是,诸如此类的定律是一种广泛的概括,可能适用于某些类型的组织,而不适用于其他组织。
参见:
复杂性守恒定律 (The Law of Conservation of Complexity)
该定律表明系统中存在着一定程度的复杂性,并且不能减少。
系统中的某些复杂性是 无意的 。这是由于结构不良,错误或者糟糕的建模造成的。可以减少以及消除无意的复杂性。然而,由于待解决问题固有的复杂性,某些复杂性是 内在的 。这种复杂性可以转移,但不能消除。
该定律有趣的一点是,即使简化整个系统,内在的复杂性也不会降低。它会 转移到用户 ,并且用户必须以更复杂的方式行事。
漏洞抽象定律 (The Law of Leaky Abstractions)
在某种程度上,所有非平凡的抽象都是漏洞。
(乔尔斯·波尔斯基)
该定律指出,通常用于简化复杂系统的抽象,某些情况下将在底层系统爆出漏洞,这使得抽象表现为意外的方式。
例如加载文件并读取其内容。文件系统 API 是较低级别内核系统的抽象,它们本身是与磁盘(或 SSD 的闪存)上的数据更改相关的物理过程抽象。在大多数情况下,处理文件(如二进制数据流)的抽象将起作用。但是,对于磁盘驱动器,顺序读取数据将比随机访问快得多(由于页面错误的开销增加)。但对于 SSD 驱动器,此开销不会出现。需要理解基础细节来处理这种情况(例如,数据库索引文件的良好结构可以减少随机访问的开销),开发人员需要合理的抽象,来处理不同的细节。
当引入的抽象更多时,上面的例子会变得更复杂。Linux 操作系统允许通过网络访问文件,但在本地表示为普通文件。如果存在网络故障,这种抽象将有漏洞。如果开发人员将这些文件视为普通文件,而不考虑它们可能会受到网络延迟和故障的影响,那么解决方案就会出错。
描述该定律的文章表明,过度依赖抽象,加上对底层过程的理解不足,实际上使得问题在某些情况下更加复杂。
参见:
真实的例子:
- Photoshop 启动缓慢 :我过去遇到过一个问题,就是 Photoshop 启动缓慢,有时需要几分钟。问题好像是 Photoshop 启动时,会读取当前默认打印机的一些信息。但是,如果该打印机实际上是一台网络打印机,则可能需要很长的时间。将网络打印机与本地打印机当作同样的抽象,导致连接不良的情况下出现问题。
帕金森琐碎定理 (The Law of Triviality)
该定理显示,群体将给予更多的时间和注意力来处理琐碎的问题,而不是用来处理严肃而实质性的问题。
常见的虚构例子是委员会批准核电站的计划,他们大部分时间都在讨论自行车棚的结构,而不是电厂本身等更为重要的设计。如果没有大量的专业知识或者准备,很难给非常大的复杂主题讨论提供宝贵的意见。但是,人们希望看到更多意见。因此,倾向于将过多的时间集中在小细节上,这很容易推理,但不被看重。
上面的虚构例子导致使用 Bike Shedding 这个词,作为在琐碎细节上浪费时间的表达。
Unix 哲学 (The Unix Philosophy)
Unix 哲学指软件组件应该很小,并专注于做一件特定的事情。将小而简单以及定义良好的单元组合在一起,而不是使用大而复杂的多用途程序,可以更轻松地构建系统。
像 微服务架构 这种现代实践可以认为是这种哲学的应用,其中服务很小,集中于做一件特定的事情,由简单的构建块组成复杂的行为。
Spotify 模型 (The Spotify Model)
Spotify 模型是团队和组织结构的一种方法,已被 Spotify 实验室推广开来。在此模型中,团队围绕功能而非技术进行组织。
Spotify 模型还普及了部落、行会以及章节的概念,这些是其组织结构的其他组成部分。
沃德勒定律 (Wadler's Law)
任何语言设计中,讨论下面列表中某个要素所花费的总时间与其位置成正比。
- 语义 (Semantics)
- 语法 (Syntax)
- 词法 (Lexical syntax)
- 注释语法 (Lexical syntax of comments)
(简而言之,在语义上花费一个小时,就要在注释语法上花费八个小时)。
与类似, 沃德勒定律指出,在设计语言时,与这些特征的重要性相比,花在语言结构上的时间过多。
参见:
原则
原则通常是与设计相关的准则。
鲁棒性原则 (The Robustness Principle)
在自己所做的事情上要保守, 在接受别人的事情上要自由。
通常应用于服务器应用程序开发中,该原则指出,你发送给其他人的内容应尽可能最小且符合要求,并且处理不符合要求的输入。
该原则的目标是构建稳健的系统。如果可以理解意图,它们可以处理不良的输入。但是,接受错误格式的输入可能存在安全隐患,特别是此类的输入未经过充分测试。
SOLID
这是一个缩写,指的是:
- S:单一功能原则 (The Single Responsibility Principle)
- O:开闭原则 (The Open/Closed Principle)
- L:里氏替换原则 (The Liskov Substitution Principle)
- I:接口隔离原则 (The Interface Segregation Principle)
- D:依赖反转原则 (The Dependency Inversion Principle)
这些是Object-Oriented Programming的关键原则。诸如此类的设计原则能够帮助开发人员构建更易于维护的系统。
单一功能原则 (The Single Responsibility Principle)
每个模块或者类只应该有一项功能。
的第一个原则。这个原则表明模块或者类只应该做一件事。实际上,这意味着对程序功能的单个小更改,应该只需要更改一个组件。例如,更改密码验证复杂性的方式应该只需要更改程序的一部分。
理论上讲,这使代码更健壮,更容易更改。知道正在更改的组件只有一个功能,这意味着测试更改更容易。使用前面的例子,更改密码复杂性组件应该只影响与密码复杂性相关的功能。变更具有许多功能的组件可能要困难得多。
参见:
- Object-Orientated Programming
开闭原则 (The Open/Closed Principle)
实体应开放扩展并关闭修改。
的第二个原则。这个原则指出实体(可以是类、模块、函数等)应该能够使它们的行为易于扩展,但是它们的扩展行为不应该被修改。
举一个假设的例子,想象一个能够将 Markdown 转换为 HTML 的模块。如果可以扩展模块,而不修改内部模块来处理新的 markdown 特征,而无需修改内部模块,则可以认为是开放扩展。如果用户不能修改模块以处理现有的 Markdown 特征,那么它被认为是关闭修改。
这个原则与面向对象编程紧密相关,让我们可以设计对象以便于扩展,但是可以避免以意想不到的方式改变其现有对象的行为。
参见:
- Object-Orientated Programming
里氏替换原则 (The Liskov Substitution Principle)
可以在不破坏系统的情况下,用子类型替换类型。
的第三个原则。该原则指出,如果组件依赖于类型,那么它应该能够使用该类型的子类型,而不会导致系统失败或者必须知道该子类型的详细信息。
举个例子,假设我们有一个方法,读取 XML 文档。如果该方法使用基类型 file ,则从 file 派生的任何内容,都能用在该方法中。 如果 file 支持反向查找,并且 xml 解析器使用该函数,但是派生类型 network file 尝试反向查找时失败,则 network file 将违反该原则。
该原则与面向对象编程特别有关,必须仔细建模类型、层次结构,以避免混淆系统用户。
参见:
- Object-Orientated Programming
接口隔离原则 (The Interface Segregation Principle)
不应强制任何客户端依赖于它不使用的方法。
的第四个原则。该原则指出组件的消费者不应该依赖于它实际上不使用的组件函数。
举一个例子,假设我们有一个方法,读取 XML 文档。它只需要读取文件中的字节,向前移动或向后移动。如果由于文件结构不相关(例如更新文件安全性的权限模型),需要更新此方法,则该原则已失效。文件最好实现 可查询流 接口,并让 XML 读取器使用该接口。
该原则与面向对象编程紧密相关,其中接口,层次结构和抽象类型用于不同组件的minimise the coupling。是一种通过消除显式接口来强制执行该原则的方法。
参见:
依赖反转原则 (The Dependency Inversion Principle)
高级模块不应该依赖于低级实现。
的第五个原则。该原则指出,更高级别的协调组件不应该知道其依赖项的详细信息。
举个例子,假设我们有一个从网站读取元数据的程序。我们假设主要组件必须知道下载网页内容的组件,以及可以读取元数据的组件。如果我们考虑依赖反转,主要组件将仅依赖于可以获取字节数据的抽象组件,然后是一个能够从字节流中读取元数据的抽象组件。主要组件不需要了解 TCP、IP、HTTP、HTML 等。
这个原则很复杂,因为它似乎可以反转系统的预期依赖性(因此得名)。实践中,这也意味着,单独的编排组件必须确保抽象类型的正确实现被使用(例如在前面的例子中,必须提供元数据读取器组件、HTTP 文件下载功能和 HTML 元标签读取器)。然后,这涉及诸如和之类的模式。
参见:
TODO
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