设计模式的一些使用原则

之前把23种设计模式结合golang代码总结了一下，但这23种设计模式相当于武功招式，只掌握了武功招式没有内功心法是没办法发挥其作用，你只会盲目的去套用招式这往往会得到相反的效果，我们经常看到过度设计导致代码不但复杂而且性能低下。这一篇文章就总结一下为什么要使用23种设计模式。

用好设计模式首先要了解面向对象：

面向对象设计

封装（Encapsulation）

封装也叫作信息隐藏或者数据访问保护。类通过暴露有限的访问接口，授权外部仅能通过类提供的方式（或者叫函数）来访问内部信息或者数据。

封装也叫作信息隐藏或者数据访问保护。类通过暴露有限的访问接口，授权外部仅能通过类提供的方式来访问内部信息或者数据。它需要编程语言提供权限访问控制语法来支持，例如 Java 中的 private、protected、public 关键字。封装特性存在的意义，一方面是保护数据不被随意修改，提高代码的可维护性；另一方面是仅暴露有限的必要接口，提高类的易用性。

抽象（Abstraction）

抽象是从具体事物中提取共性，形成更高层次的概念。

计算机科学中的抽象是通过隐藏细节，简化复杂系统的设计和理解。

抽象讲的是如何隐藏方法的具体实现，让调用者只需要关心方法提供了哪些功能，并不需要知道这些功能是如何实现的。

封装主要讲如何隐藏信息、保护数据，那抽象就是讲如何隐藏方法的具体实现，让使用者只需要关心方法提供了哪些功能，不需要知道这些功能是如何实现的。抽象可以通过接口类或者抽象类来实现，但也并不需要特殊的语法机制来支持。抽象存在的意义，一方面是提高代码的可扩展性、维护性，修改实现不需要改变定义，减少代码的改动范围；另一方面，它也是处理复杂系统的有效手段，能有效地过滤掉不必要关注的信息。

继承（Inheritance）

继承是用来表示类之间的 is-a 关系，比如猫是一种哺乳动物。从继承关系上来讲，继承可以分为两种模式，单继承和多继承。单继承表示一个子类只继承一个父类，多继承表示一个子类可以继承多个父类，比如猫既是哺乳动物，又是爬行动物。

多态（Polymorphism）

多态是指，子类可以替换父类，在实际的代码运行过程中，调用子类的方法实现

多态是指子类可以替换父类，在实际的代码运行过程中，调用子类的方法实现。多态这种特性也需要编程语言提供特殊的语法机制来实现，比如继承、接口类、duck-typing。多态可以提高代码的扩展性和复用性，是很多设计模式、设计原则、编程技巧的代码实现基础。

基于接口而非实现编程

这个原则非常重要，是一种非常有效的提高代码质量的手段，在平时的开发中特别经常被用到

“接口”就是一组“协议”或者“约定”，是功能提供者提供给使用者的一个“功能列表”。

应用这条原则，可以将接口和实现相分离，封装不稳定的实现，暴露稳定的接口。上游系统面向接口而非实现编程，不依赖不稳定的实现细节，这样当实现发生变化的时候，上游系统的代码基本上不需要做改动，以此来降低耦合性，提高扩展性。

实际上，“基于接口而非实现编程”这条原则的另一个表述方式，是“基于抽象而非实现编程”。后者的表述方式其实更能体现这条原则的设计初衷。在软件开发中，最大的挑战之一就是需求的不断变化，这也是考验代码设计好坏的一个标准。越抽象、越顶层、越脱离具体某一实现的设计，越能提高代码的灵活性，越能应对未来的需求变化。好的代码设计，不仅能应对当下的需求，而且在将来需求发生变化的时候，仍然能够在不破坏原有代码设计的情况下灵活应对。而抽象就是提高代码扩展性、灵活性、可维护性最有效的手段之一。

如果在我们的业务场景中，某个功能只有一种实现方式，未来也不可能被其他实现方式替换，那我们就没有必要为其设计接口，也没有必要基于接口编程，直接使用实现类就可以了。除此之外，越是不稳定的系统，我们越是要在代码的扩展性、维护性上下功夫。相反，如果某个系统特别稳定，在开发完之后，基本上不需要做维护，那我们就没有必要为其扩展性，投入不必要的开发时间。

利用组合（composition）、接口、委托（delegation）三个技术手段，形成可服用，可拓展代，低耦合代码

我们可以针对三个接口再定义三个实现类，它们分别是：实现了 fly() 方法的 FlyAbility 类、实现了 tweet() 方法的 TweetAbility 类、实现了 layEgg() 方法的 EggLayAbility 类。然后，通过组合和委托技术来消除代码重复。具体的代码实现如下所示：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
public interface Flyable {
  void fly()；
}
public class FlyAbility implements Flyable {
  @Override
  public void fly() { //... }
}
//省略Tweetable/TweetAbility/EggLayable/EggLayAbility

public class Ostrich implements Tweetable, EggLayable {//鸵鸟
  private TweetAbility tweetAbility = new TweetAbility(); //组合
  private EggLayAbility eggLayAbility = new EggLayAbility(); //组合
  //... 省略其他属性和方法...
  @Override
  public void tweet() {
    tweetAbility.tweet(); // 委托
  }
  @Override
  public void layEgg() {
    eggLayAbility.layEgg(); // 委托
  }
}

贫血和充血模型

MVC 三层架构中的 M 表示 Model，V 表示 View，C 表示 Controller。它将整个项目分为三层：展示层、逻辑层、数据层。MVC 三层开发架构是一个比较笼统的分层方式，落实到具体的开发层面，很多项目也并不会 100% 遵从 MVC 固定的分层方式，而是会根据具体的项目需求，做适当的调整。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
////////// Controller+VO(View Object) //////////
public class UserController {
  private UserService userService; //通过构造函数或者IOC框架注入
  
  public UserVo getUserById(Long userId) {
    UserBo userBo = userService.getUserById(userId);
    UserVo userVo = [...convert userBo to userVo...];
    return userVo;
  }
}

public class UserVo {//省略其他属性、get/set/construct方法
  private Long id;
  private String name;
  private String cellphone;
}

////////// Service+BO(Business Object) //////////
public class UserService {
  private UserRepository userRepository; //通过构造函数或者IOC框架注入
  
  public UserBo getUserById(Long userId) {
    UserEntity userEntity = userRepository.getUserById(userId);
    UserBo userBo = [...convert userEntity to userBo...];
    return userBo;
  }
}

public class UserBo {//省略其他属性、get/set/construct方法
  private Long id;
  private String name;
  private String cellphone;
}

////////// Repository+Entity //////////
public class UserRepository {
  public UserEntity getUserById(Long userId) { //... }
}

public class UserEntity {//省略其他属性、get/set/construct方法
  private Long id;
  private String name;
  private String cellphone;
}

我们平时开发 Web 后端项目的时候，基本上都是这么组织代码的。其中，UserEntity 和 UserRepository 组成了数据访问层，UserBo 和 UserService 组成了业务逻辑层，UserVo 和 UserController 在这里属于接口层。

从代码中，我们可以发现，UserBo 是一个纯粹的数据结构，只包含数据，不包含任何业务逻辑。业务逻辑集中在 UserService 中。我们通过 UserService 来操作 UserBo。换句话说，Service 层的数据和业务逻辑，被分割为 BO 和 Service 两个类中。像 UserBo 这样，只包含数据，不包含业务逻辑的类，就叫作贫血模型（Anemic Domain Model）。同理，UserEntity、UserVo 都是基于贫血模型设计的。这种贫血模型将数据与操作分离，破坏了面向对象的封装特性，是一种典型的面向过程的编程风格。

什么是充血模型

在贫血模型中，数据和业务逻辑被分割到不同的类中。充血模型（Rich Domain Model）正好相反，数据和对应的业务逻辑被封装到同一个类中。因此，这种充血模型满足面向对象的封装特性，是典型的面向对象编程风格。

什么是领域驱动设计

领域驱动设计，即 DDD，主要是用来指导并不新颖，早在 2004 年就被提出了，到现在已经有十几年的历史了。不过，它被大众熟知，还是基于另一个概念的兴起，那就是微服务。

实际上，基于充血模型的 DDD 开发模式实现的代码，也是按照 MVC 三层架构分层的。Controller 层还是负责暴露接口，Repository 层还是负责数据存取，Service 层负责核心业务逻辑。它跟基于贫血模型的传统开发模式的区别主要在 Service 层。

在基于贫血模型的传统开发模式中，Service 层包含 Service 类和 BO 类两部分，BO 是贫血模型，只包含数据，不包含具体的业务逻辑。业务逻辑集中在 Service 类中。在基于充血模型的 DDD 开发模式中，Service 层包含 Service 类和 Domain 类两部分。Domain 就相当于贫血模型中的 BO。不过，Domain 与 BO 的区别在于它是基于充血模型开发的，既包含数据，也包含业务逻辑。而 Service 类变得非常单薄。总结一下的话就是，基于贫血模型的传统的开发模式，重 Service 轻 BO；基于充血模型的 DDD 开发模式，轻 Service 重 Domain。

在基于充血模型的 DDD 开发模式中，将业务逻辑移动到 Domain 中，Service 类变得很薄，但在我们的代码设计与实现中，并没有完全将 Service 类去掉，这是为什么？或者说，Service 类在这种情况下担当的职责是什么？哪些功能逻辑会放到 Service 类中？区别于 Domain 的职责，Service 类主要有下面这样几个职责。

1.Service 类负责与 Repository 交流。在我的设计与代码实现中，VirtualWalletService 类负责与 Repository 层打交道，调用 Respository 类的方法，获取数据库中的数据，转化成领域模型 VirtualWallet，然后由领域模型 VirtualWallet 来完成业务逻辑，最后调用 Repository 类的方法，将数据存回数据库。这里我再稍微解释一下，之所以让 VirtualWalletService 类与 Repository 打交道，而不是让领域模型 VirtualWallet 与 Repository 打交道，那是因为我们想保持领域模型的独立性，不与任何其他层的代码（Repository 层的代码）或开发框架（比如 Spring、MyBatis）耦合在一起，将流程性的代码逻辑（比如从 DB 中取数据、映射数据）与领域模型的业务逻辑解耦，让领域模型更加可复用。

2.Service 类负责跨领域模型的业务聚合功能。VirtualWalletService 类中的 transfer() 转账函数会涉及两个钱包的操作，因此这部分业务逻辑无法放到 VirtualWallet 类中，所以，我们暂且把转账业务放到 VirtualWalletService 类中了。当然，虽然功能演进，使得转账业务变得复杂起来之后，我们也可以将转账业务抽取出来，设计成一个独立的领域模型。

3.Service 类负责一些非功能性及与三方系统交互的工作。比如幂等、事务、发邮件、发消息、记录日志、调用其他系统的 RPC 接口等，都可以放到 Service 类中。

如何进行面向对象设计？

我们知道，面向对象分析的产出是详细的需求描述，那面向对象设计的产出就是类。在面向对象设计环节，我们将需求描述转化为具体的类的设计。我们把这一设计环节拆解细化一下，主要包含以下几个部分：

划分职责进而识别出有哪些类；

定义类及其属性和方法；

定义类与类之间的交互关系；

将类组装起来并提供执行入口。

划分职责进而识别出有哪些类

在面向对象有关书籍中经常讲到，类是现实世界中事物的一个建模。但是，并不是每个需求都能映射到现实世界，也并不是每个类都与现实世界中的事物一一对应。对于一些抽象的概念，我们是无法通过映射现实世界中的事物的方式来定义类的。

所以，大多数讲面向对象的书籍中，还会讲到另外一种识别类的方法，那就是把需求描述中的名词罗列出来，作为可能的候选类，然后再进行筛选。对于没有经验的初学者来说，这个方法比较简单、明确，可以直接照着做。

不过，我个人更喜欢另外一种方法，那就是根据需求描述，把其中涉及的功能点，一个一个罗列出来，然后再去看哪些功能点职责相近，操作同样的属性，是否应该归为同一个类。我们来看一下，针对鉴权这个例子，具体该如何来做。

面向对象分析的产出是详细的需求描述。面向对象设计的产出是类。在面向对象设计这一环节中，我们将需求描述转化为具体的类的设计。这个环节的工作可以拆分为下面四个部分。

  1. 划分职责进而识别出有哪些类根据需求描述，我们把其中涉及的功能点，一个一个罗列出来，然后再去看哪些功能点职责相近，操作同样的属性，可否归为同一个类。
  2. 定义类及其属性和方法我们识别出需求描述中的动词，作为候选的方法，再进一步过滤筛选出真正的方法，把功能点中涉及的名词，作为候选属性，然后同样再进行过滤筛选。
  3. 定义类与类之间的交互关系UML 统一建模语言中定义了六种类之间的关系。它们分别是：泛化、实现、关联、聚合、组合、依赖。我们从更加贴近编程的角度，对类与类之间的关系做了调整，保留四个关系：泛化、实现、组合、依赖。
  4. 将类组装起来并提供执行入口我们要将所有的类组装在一起，提供一个执行入口。这个入口可能是一个 main() 函数，也可能是一组给外部用的 API 接口。通过这个入口，我们能触发整个代码跑起来。

设计原则思想

SOLID 原则

SOLID 原则并非单纯的 1 个原则，而是由 5 个设计原则组成的，它们分别是：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。我们今天要学习的是 SOLID 原则中的第一个原则：单一职责原则。

单一职责原则

单一职责原则的英文是 Single Responsibility Principle，缩写为 SRP。这个原则的英文描述是这样的：A class or module should have a single responsibility。如果我们把它翻译成中文，那就是：一个类或者模块只负责完成一个职责（或者功能）。

这个原则描述的对象包含两个，一个是类（class），一个是模块（module）。关于这两个概念，在专栏中，有两种理解方式。一种理解是：把模块看作比类更加抽象的概念，类也可以看作模块。另一种理解是：把模块看作比类更加粗粒度的代码块，模块中包含多个类，多个类组成一个模块。

单一职责原则的定义描述非常简单，也不难理解。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。

一个类只负责完成一个职责或者功能。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足够单一

下面这几条判断原则，比起很主观地去思考类是否职责单一，要更有指导意义、更具有可执行性：

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。

一个凑活能用、比较宽泛的、可量化的标准，那就是一个类的代码行数最好不能超过 200 行，函数个数及属性个数都最好不要超过 10 个。

从另一个角度来看，当一个类的代码，读起来让你头大了，实现某个功能时不知道该用哪个函数了，想用哪个函数翻半天都找不到了，只用到一个小功能要引入整个类（类中包含很多无关此功能实现的函数）的时候，这就说明类的行数、函数、属性过多了

开闭原则，对扩展开放、修改关闭

开闭原则的英文全称是 Open Closed Principle，简写为 OCP。它的英文描述是：software entities (modules, classes, functions, etc.) should be open for extension , but closed for modification。我们把它翻译成中文就是：软件实体（模块、类、方法等）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）。

如何理解“对扩展开放、对修改关闭”？

添加一个新的功能，应该是通过在已有代码基础上扩展代码（新增模块、类、方法、属性等），而非修改已有代码（修改模块、类、方法、属性等）的方式来完成。关于定义，我们有两点要注意。第一点是，开闭原则并不是说完全杜绝修改，而是以最小的修改代码的代价来完成新功能的开发。第二点是，同样的代码改动，在粗代码粒度下，可能被认定为“修改”；在细代码粒度下，可能又被认定为“扩展”。

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）。

里式替换（LSP)

里式替换原则的英文翻译是：Liskov Substitution Principle，缩写为 LSP。这个原则最早是在 1986 年由 Barbara Liskov 提出，他是这么描述这条原则的：If S is a subtype of T, then objects of type T may be replaced with objects of type S, without breaking the program。

在 1996 年，Robert Martin 在他的 SOLID 原则中，重新描述了这个原则，英文原话是这样的：Functions that use pointers of references to base classes must be able to use objects of derived classes without knowing it。

我们综合两者的描述，将这条原则用中文描述出来，是这样的：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。

里式替换原则是用来指导，继承关系中子类该如何设计的一个原则。理解里式替换原则，最核心的就是理解“design by contract，按照协议来设计”这几个字。父类定义了函数的“约定”（或者叫协议），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“约定”。这里的约定包括：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。理解这个原则，我们还要弄明白里式替换原则跟多态的区别。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，用来指导继承关系中子类该如何设计，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及不破坏原有程序的正确性。

接口隔离原则

接口隔离原则的英文翻译是“ Interface Segregation Principle”，缩写为 ISP。Robert Martin 在 SOLID 原则中是这样定义它的：“Clients should not be forced to depend upon interfaces that they do not use。”直译成中文的话就是：客户端不应该被强迫依赖它不需要的接口。其中的“客户端”，可以理解为接口的调用者或者使用者。

实际上，“接口”这个名词可以用在很多场合中。生活中我们可以用它来指插座接口等。在软件开发中，我们既可以把它看作一组抽象的约定，也可以具体指系统与系统之间的 API 接口，还可以特指面向对象编程语言中的接口等。

如何理解“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。

接口隔离原则与单一职责原则的区别

单一职责原则针对的是模块、类、接口的设计。接口隔离原则相对于单一职责原则，一方面更侧重于接口的设计，另一方面它的思考角度也是不同的。接口隔离原则提供了一种判断接口的职责是否单一的标准：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。

控制反转（IOC）

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。

实现控制反转的方法有很多，除了刚才例子中所示的类似于模板设计模式的方法之外，还有马上要讲到的依赖注入等方法，所以，控制反转并不是一种具体的实现技巧，而是一个比较笼统的设计思想，一般用来指导框架层面的设计。

依赖注入（DI）

依赖注入跟控制反转恰恰相反，它是一种具体的编码技巧。依赖注入的英文翻译是 Dependency Injection

那到底什么是依赖注入呢？我们用一句话来概括就是：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。

通过依赖注入的方式来将依赖的类对象传递进来，这样就提高了代码的扩展性，我们可以灵活地替换依赖的类。这一点在我们之前讲“开闭原则”的时候也提到过。

依赖反转原则（DIP）

依赖反转原则。依赖反转原则的英文翻译是 Dependency Inversion Principle，缩写为 DIP。中文翻译有时候也叫依赖倒置原则。

为了追本溯源，我先给出这条原则最原汁原味的英文描述：

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.

我们将它翻译成中文，大概意思就是：高层模块（high-level modules）不要依赖低层模块（low-level）。高层模块和低层模块应该通过抽象（abstractions）来互相依赖。除此之外，抽象（abstractions）不要依赖具体实现细节（details），具体实现细节（details）依赖抽象（abstractions）。

所谓高层模块和低层模块的划分，简单来说就是，在调用链上，调用者属于高层，被调用者属于低层。在平时的业务代码开发中，高层模块依赖底层模块是没有任何问题的。实际上，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。

KISS 原则

如何理解“KISS 原则”？

KISS 原则的英文描述有好几个版本，比如下面这几个。Keep It Simple and Stupid.Keep It Short and Simple.Keep It Simple and Straightforward.不过，仔细看你就会发现，它们要表达的意思其实差不多，翻译成中文就是：尽量保持简单。

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。

YAGNI 原则

YAGNI 原则的英文全称是：You Ain’t Gonna Need It。直译就是：你不会需要它。这条原则也算是万金油了。当用在软件开发中的时候，它的意思是：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。

DRY 原则（Don’t Repeat Yourself）

代码复用性（Code Reusability）

代码的复用性是评判代码质量的一个非常重要的标准

代码复用表示一种行为：我们在开发新功能的时候，尽量复用已经存在的代码。代码的可复用性表示一段代码可被复用的特性或能力：我们在编写代码的时候，让代码尽量可复用。DRY 原则是一条原则：不要写重复的代码。从定义描述上，它们好像有点类似，但深究起来，三者的区别还是蛮大的

首先，“不重复”并不代表“可复用”。在一个项目代码中，可能不存在任何重复的代码，但也并不表示里面有可复用的代码，不重复和可复用完全是两个概念。所以，从这个角度来说，DRY 原则跟代码的可复用性讲的是两回事。

其次，“复用”和“可复用性”关注角度不同。代码“可复用性”是从代码开发者的角度来讲的，“复用”是从代码使用者的角度来讲的。比如，A 同事编写了一个 UrlUtils 类，代码的“可复用性”很好。B 同事在开发新功能的时候，直接“复用”A 同事编写的 UrlUtils 类。

尽管复用、可复用性、DRY 原则这三者从理解上有所区别，但实际上要达到的目的都是类似的，都是为了减少代码量，提高代码的可读性、可维护性。除此之外，复用已经经过测试的老代码，bug 会比从零重新开发要少。

怎么提高代码复用性？

  • 减少代码耦合

对于高度耦合的代码，当我们希望复用其中的一个功能，想把这个功能的代码抽取出来成为一个独立的模块、类或者函数的时候，往往会发现牵一发而动全身。移动一点代码，就要牵连到很多其他相关的代码。所以，高度耦合的代码会影响到代码的复用性，我们要尽量减少代码耦合。

  • 满足单一职责原则

我们前面讲过，如果职责不够单一，模块、类设计得大而全，那依赖它的代码或者它依赖的代码就会比较多，进而增加了代码的耦合。根据上一点，也就会影响到代码的复用性。相反，越细粒度的代码，代码的通用性会越好，越容易被复用。

  • 模块化

这里的“模块”，不单单指一组类构成的模块，还可以理解为单个类、函数。我们要善于将功能独立的代码，封装成模块。独立的模块就像一块一块的积木，更加容易复用，可以直接拿来搭建更加复杂的系统。

  • 业务与非业务逻辑分离

越是跟业务无关的代码越是容易复用，越是针对特定业务的代码越难复用。所以，为了复用跟业务无关的代码，我们将业务和非业务逻辑代码分离，抽取成一些通用的框架、类库、组件等。

  • 通用代码下沉

从分层的角度来看，越底层的代码越通用、会被越多的模块调用，越应该设计得足够可复用。一般情况下，在代码分层之后，为了避免交叉调用导致调用关系混乱，我们只允许上层代码调用下层代码及同层代码之间的调用，杜绝下层代码调用上层代码。所以，通用的代码我们尽量下沉到更下层。

  • 继承、多态、抽象、封装

在讲面向对象特性的时候，我们讲到，利用继承，可以将公共的代码抽取到父类，子类复用父类的属性和方法。利用多态，我们可以动态地替换一段代码的部分逻辑，让这段代码可复用。除此之外，抽象和封装，从更加广义的层面、而非狭义的面向对象特性的层面来理解的话，越抽象、越不依赖具体的实现，越容易复用。代码封装成模块，隐藏可变的细节、暴露不变的接口，就越容易复用

  • 应用模板等设计模式

一些设计模式，也能提高代码的复用性。比如，模板模式利用了多态来实现，可以灵活地替换其中的部分代码，整个流程模板代码可复用。关于应用设计模式提高代码复用性这一部分，我们留在后面慢慢来讲解。

除了刚刚我们讲到的几点，还有一些跟编程语言相关的特性，也能提高代码的复用性，比如泛型编程等。实际上，除了上面讲到的这些方法之外，复用意识也非常重要。在写代码的时候，我们要多去思考一下，这个部分代码是否可以抽取出来，作为一个独立的模块、类或者函数供多处使用。在设计每个模块、类、函数的时候，要像设计一个外部 API 那样，去思考它的复用性。

迪米特法则（LOD）

何为“高内聚、松耦合”

“高内聚、松耦合”是一个非常重要的设计思想，能够有效地提高代码的可读性和可维护性，缩小功能改动导致的代码改动范围。实际上，在前面的章节中，我们已经多次提到过这个设计思想。很多设计原则都以实现代码的“高内聚、松耦合”为目的，比如单一职责原则、基于接口而非实现编程等。

实际上，“高内聚、松耦合”是一个比较通用的设计思想，可以用来指导不同粒度代码的设计与开发，比如系统、模块、类，甚至是函数，也可以应用到不同的开发场景中，比如微服务、框架、组件、类库等。为了方便我讲解，接下来我以“类”作为这个设计思想的应用对象来展开讲解，其他应用场景你可以自行类比。

在这个设计思想中，“高内聚”用来指导类本身的设计，“松耦合”用来指导类与类之间依赖关系的设计。不过，这两者并非完全独立不相干。高内聚有助于松耦合，松耦合又需要高内聚的支持。

那到底什么是“高内聚”呢？

所谓高内聚，就是指相近的功能应该放到同一个类中，不相近的功能不要放到同一个类中。相近的功能往往会被同时修改，放到同一个类中，修改会比较集中，代码容易维护。实际上，我们前面讲过的单一职责原则是实现代码高内聚非常有效的设计原则。

什么是“松耦合”？

所谓松耦合是说，在代码中，类与类之间的依赖关系简单清晰。即使两个类有依赖关系，一个类的代码改动不会或者很少导致依赖类的代码改动。实际上，我们前面讲的依赖注入、接口隔离、基于接口而非实现编程，以及今天讲的迪米特法则，都是为了实现代码的松耦合。

“迪米特法则”理论描述

迪米特法则的英文翻译是：Law of Demeter，缩写是 LOD。单从这个名字上来看，我们完全猜不出这个原则讲的是什么。不过，它还有另外一个更加达意的名字，叫作最小知识原则，英文翻译为：The Least Knowledge Principle。

关于这个设计原则，我们先来看一下它最原汁原味的英文定义：

Each unit should have only limited knowledge about other units: only units “closely” related to the current unit. Or: Each unit should only talk to its friends; Don’t talk to strangers.

我们把它直译成中文，就是下面这个样子：

每个模块（unit）只应该了解那些与它关系密切的模块（units: only units “closely” related to the current unit）的有限知识（knowledge）。或者说，每个模块只和自己的朋友“说话”（talk），不和陌生人“说话”（talk）

我们之前讲过，大部分设计原则和思想都非常抽象，有各种各样的解读，要想灵活地应用到实际的开发中，需要有实战经验的积累。迪米特法则也不例外。所以，我结合我自己的理解和经验，对刚刚的定义重新描述一下。注意，为了统一讲解，我把定义描述中的“模块”替换成了“类”。

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（也就是定义中的“有限知识”）。

不该有直接依赖关系的类之间，不要有依赖