軟體系統的可測試性是確保程式碼品質的關鍵，它與系統的模組化、內聚性和耦合度息息相關。進化式設計和架構允許系統隨著需求變化而調整，良好的關注點分離和抽象化則簡化了測試流程。自動化測試比手動測試更有效率，也更容易融入持續交付流程。程式碼的模組化設計、鬆散耦合和清晰的關注點分離，都有助於提高可測試性。儲存函式庫模式的應用，可以有效地分離資料存取邏輯和業務邏輯，進一步提升程式碼的可測試性。持續交付的核心目標是確保軟體隨時處於可釋出狀態，佈署Pipeline則自動化了釋出流程，並對軟體的可釋出性進行評估。理想的佈署Pipeline涵蓋從程式碼提交到可釋出結果的整個過程，確保每次程式碼變更都能被可靠地評估和佈署。
設計與架構的可測試性：開發高品質系統的關鍵
在軟體開發的過程中，系統的可維護性、可變更性、可理解性和可測試性是評估系統品質的重要指標。這些特質的具備與否，往往取決於系統的設計與架構是否能夠有效地分離不同模組之間的耦合度。如果能夠在設計初期就考慮到這些因素，那麼系統將更容易被理解、修改和測試。
以進化式設計與架構為基礎
採用進化式設計與架構的方式進行開發，意味著隨著我們對系統的理解加深，能夠更輕鬆地調整系統以適應新的需求。例如，如果發現系統使用圖形資料函式庫會比關聯式資料函式庫更有效率，那麼只要在前期將核心領域邏輯與持久化問題適當分離，就可以相對容易地進行這樣的變更。
這樣的系統展現了良好的關注點分離（Separation of Concerns）、模組化（Modularity）、內聚性（Cohesion）和抽象化（Abstraction）。我們可以想像，將一個由關聯式資料函式庫支援的儲存函式庫替換為圖形資料函式庫儲存函式庫，將會是一個相對容易的過程。
可測試性：開發高品質系統的關鍵
那麼，如何在我們建立的系統中融入這些品質屬性呢？傳統的答案是「這取決於具體情況」。這取決於開發團隊或個人的技能、經驗和投入程度。
-
技能與經驗的重要性：缺乏必要的技能或經驗，即使再努力，也難以創造出高品質的結果。缺乏經驗，即使具備某些方面的技能，也可能會錯過一些想法或更細微的方面，例如抽象的洩漏（leakiness of abstractions）或不同型別的耦合，這些都可能損害複雜系統的開發。
-
測試的必要性：要知道軟體是否正常運作，就需要進行測試，以驗證系統是否按照預期運作。更重要的是，需要有自由地、安全地和自信地變更系統的能力。如果寫程式碼或系統時不進行測試，那麼應該重新考慮這種做法。「只寫不測」（Write-only development）永遠無法為任何超出簡單、一次性程式碼的專案產生高品質的結果。
自動化測試的優勢
如果需要測試，那麼唯一的爭論就是：手動測試還是自動化測試？手動測試速度慢、效率低、成本高且不可靠；而自動化測試則是更高效的方法，並且往往能帶來更高的品質。那麼，如何讓程式碼的測試變得盡可能容易？什麼因素會使程式碼具有可測試性？
要測試系統中的某個部分，需要能夠存取該系統的相關部分。這些元件應該處於明確定義的狀態，以便進行評估。接著，觸發系統的某些行為，然後捕捉系統的回應，以評估它們是否符合預期。
可測試程式碼的特質
- 模組化：系統應該是模組化的，這樣會比非模組化的系統更容易測試。
- 內聚性與鬆散耦合：軟體應該是內聚的，並且與其他模組鬆散耦合，這樣也更容易測試。
- 關注點分離：良好的關注點分離使我們能夠專注於感興趣的行為，而不是一堆積複雜的行為。
- 抽象化：如果測試與被測試的程式碼之間有一定的解耦，那麼程式碼的變更就不會強制要求變更測試。這意味著最具可測試性的程式碼也是抽象良好的，並且對測試隱藏了實作細節。
以可測試性為導向的設計
如果希望設計出可測試的程式碼，最簡單和最好的方法就是使用測試來引導程式碼的設計。如果將可測試性視為一種有價值的架構屬性，並在開發和設計過程中組織工作以始終保持系統的可測試性，那麼就會提高設計的品質。
設計範例：使用儲存函式庫模式提高可測試性
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List
class UserRepository(ABC):
@abstractmethod
def get_users(self) -> List[User]:
pass
@abstractmethod
def save_user(self, user: User) -> None:
pass
class SQLUserRepository(UserRepository):
def __init__(self, db_session):
self.db_session = db_session
def get_users(self) -> List[User]:
return self.db_session.query(User).all()
def save_user(self, user: User) -> None:
self.db_session.add(user)
self.db_session.commit()
class InMemoryUserRepository(UserRepository):
def __init__(self):
self.users = []
def get_users(self) -> List[User]:
return self.users
def save_user(self, user: User) -> None:
self.users.append(user)
#### 內容解密：
此範例展示瞭如何使用儲存函式庫模式（Repository Pattern）來提高程式碼的可測試性。`UserRepository` 是一個抽象基礎類別，定義了存取使用者資料的介面。`SQLUserRepository` 是其具體實作之一，使用 SQL 資料函式庫來儲存和檢索使用者資料。`InMemoryUserRepository` 是另一個實作，用於測試目的，在記憶體中儲存使用者資料。
透過這種設計，我們可以輕鬆地在不同儲存機制之間切換，同時保持業務邏輯的獨立性和可測試性。
儲存函式庫模式結構
classDiagram
class UserRepository {
<<abstract>>
+get_users() List~User~
+save_user(user: User)
}
class SQLUserRepository {
-db_session
+get_users() List~User~
+save_user(user: User)
}
class InMemoryUserRepository {
-users: List~User~
+get_users() List~User~
+save_user(user: User)
}
UserRepository <<|-- SQLUserRepository
UserRepository <<|-- InMemoryUserRepository
圖表翻譯： 此圖示展示了儲存函式庫模式的類別結構。UserRepository 是一個抽象類別，定義了存取使用者資料的介面。SQLUserRepository 和 InMemoryUserRepository 是其具體實作，分別使用 SQL 資料函式庫和記憶體儲存使用者資料。
總結來說，透過設計可測試的系統，我們能夠放大開發人員的才能，創造出體現五大屬性的高品質系統。這種做法賦予了我們隨著時間推移修改系統的自由，使系統能夠根據需求進行調整。
提升系統的可佈署性：擴充套件開發規模
測試性是我們用來推動更有效的工程流程的工具之一，它能幫助我們建立更好的系統架構。測試性在不同的規模下都發揮著作用，但還有另一種工具在系統層面上運作：可佈署性。
持續交付與佈署Pipeline
我最密切相關的軟體開發方法是持續交付。在持續交付中，我們努力確保軟體始終處於可釋出的狀態。這是由一種稱為佈署Pipeline的機制來決定的。佈署Pipeline自動化了我們的大部分釋出流程，並對軟體的可釋出性進行了明確的評估。如果佈署Pipeline透過了所有的評估，那麼根據定義，軟體是安全的，可以釋出。所有決定軟體可釋出性的因素都在佈署Pipeline的範圍內。
佈署Pipeline的範圍
如果佈署Pipeline定義了可釋出性，那麼它的範圍就是「從提交到可釋出的結果」。如果一個釋出候選版本成功透過了Pipeline，那麼它就適合釋出，不需要再做額外的工作。如果在Pipeline結束時，你還需要更廣泛地測試這些元件或子系統與其他部分，那麼你的Pipeline就無法確定「可釋出性」。
要實作高品質，你需要對系統進行明確的評估。這意味著要精確地檢視那些如果成功就會被佈署到生產環境中的變更。此外，為了提高這些評估的可靠性，你需要增加它們的確定性。因此，你的目標是評估那些將要進入生產環境的程式碼，並確保這些程式碼的行為盡可能具有確定性。如果你能做到這一點，那麼你所做的任何測試都會在每次執行該版本的程式碼時產生相同的結果。
程式碼範例：佈署Pipeline的實作
public class DeploymentPipeline {
public boolean runPipeline(CodeCommit commit) {
// 執行單元測試
if (!runUnitTests(commit)) {
return false;
}
// 執行整合測試
if (!runIntegrationTests(commit)) {
return false;
}
// 佈署到生產環境
deployToProduction(commit);
return true;
}
private boolean runUnitTests(CodeCommit commit) {
// 執行單元測試的邏輯
return true; // 假設測試透過
}
private boolean runIntegrationTests(CodeCommit commit) {
// 執行整合測試的邏輯
return true; // 假設測試透過
}
private void deployToProduction(CodeCommit commit) {
// 佈署到生產環境的邏輯
}
}
內容解密：
上述程式碼展示了一個簡單的佈署Pipeline實作。DeploymentPipeline 類別負責執行一系列測試和佈署操作。runPipeline 方法接收一個 CodeCommit 物件作為引數，並依序執行單元測試和整合測試。如果所有測試都透過，則將程式碼佈署到生產環境。這個範例展示瞭如何透過程式碼實作佈署Pipeline的自動化，從而確保軟體的可釋出性。
佈署Pipeline的範圍限制
佈署Pipeline的範圍應該是獨立可佈署的軟體單元。這可以是一個獨立的微服務或整個企業系統，但可佈署性是評估的唯一明確範圍。
使用模組化成熟度指數改善架構
Carola Lilienthal博士
在過去的20年中，大量的時間和金錢投入到了使用現代程式語言（如Java、C#、PHP等）實作的軟體系統中。在開發專案中，重點往往放在功能的快速實作上，而不是軟體架構的品質。這種做法導致了技術債的不斷積累——不必要的複雜性使得維護成本增加。如今，這些系統被稱為遺留系統，因為它們的維護和擴充套件變得昂貴、繁瑣且不穩定。
技術債
技術債這個術語是由Ward Cunningham在1992年提出的：「當有意識或無意識地做出錯誤或次優的技術決策時，就會產生技術債。這些錯誤或次優的決策會在稍後導致額外的工作。」
技術債的形成與影響
graph LR
A[技術決策] -->|錯誤或次優|> B(技術債)
B --> C(維護成本增加)
B --> D(系統複雜性提高)
C --> E(系統難以擴充套件)
D --> E
圖表翻譯： 此圖示展示了技術債的形成過程和其對系統的影響。錯誤或次優的技術決策會導致技術債的產生，進而增加維護成本並提高系統的複雜性，最終使得系統難以擴充套件。
模組化成熟度指數（MMI）
本章討論如何使用模組化成熟度指數（MMI）來衡量軟體系統中的技術債數量。程式碼函式庫或IT環境中不同應用程式的MMI為管理和團隊提供了一個指導方針，用於決定哪些軟體系統需要重構，哪些應該被替換，哪些不需要擔心。目標是找出應該解決哪些技術債，以便使架構變得可持續，維護成本降低。
MMI的計算方法
def calculate_mmi(modularity_metrics):
# 計算模組化成熟度指數的邏輯
cohesion = modularity_metrics['cohesion']
coupling = modularity_metrics['coupling']
mmi = (cohesion + (1 - coupling)) / 2
return mmi
# 示例資料
modularity_metrics = {
'cohesion': 0.8,
'coupling': 0.2
}
mmi = calculate_mmi(modularity_metrics)
print(f"MMI: {mmi}")
內容解密：
上述程式碼展示瞭如何計算模組化成熟度指數（MMI）。calculate_mmi 函式接收一個包含模組化指標的字典作為引數，並計算MMI。MMI是透過結合內聚性和耦合性來計算的，內聚性越高、耦合性越低，MMI就越高，表示系統的模組化程度越好。
軟體系統中的技術債：成因、影響與解決方案
軟體開發過程中，技術債（Technical Debt）是一個常見且重要的問題。技術債的概念最初由Ward Cunningham在1992年提出，用於描述因短期決策或妥協而導致的長期維護成本增加的情況。本文將探討技術債的成因、影響以及如何透過架構審查和模組化成熟度指標（Modularity Maturity Index, MMI）來評估和解決技術債問題。
技術債的成因
技術債的產生通常是由於在軟體開發初期或維護過程中，為了滿足短期需求或趕進度而採取了不理想的設計或實作方案。這些方案可能包括複雜的程式碼結構、不一致的模組設計或不合理的依賴關係等。隨著時間的推移，這些問題會累積並導致維護成本的增加。
實作債（Implementation Debt）
實作債是指原始碼中存在的不良設計或實作問題，例如過長的方法、空的catch區塊等。這些問題可以透過各種工具進行自動化檢測，並且應該在日常開發工作中逐步解決。
設計與架構債（Design and Architecture Debt）
設計與架構債則是指類別、套件、子系統、層次和模組之間的設計和依賴關係不一致或過於複雜，且不符合預期的架構。這類別債務無法簡單地透過計數或測量來確定，需要進行深入的架構審查。
技術債的影響
技術債的存在會導致軟體系統的維護和變更變得更加困難和昂貴。如果不及時處理，技術債會不斷累積，最終導致軟體系統的維護成本呈指數級增長。
圖4-1：技術債的成因和影響
graph LR
A[初始低技術債] -->|擴充系統|> B[技術債增加]
B -->|定期架構改善|> C[保持低技術債]
B -->|未改善|> D[技術債累積]
D -->|維護困難|> E[變更成本增加]
C -->|穩定維護成本|> F[系統可持續發展]
圖表翻譯： 此圖示展示了技術債的成因和影響。初始階段，系統具有低技術債；隨著系統擴充，技術債可能增加；透過定期架構改善，可以保持低技術債，確保系統的可持續發展；反之，若未進行改善，技術債將累積，導致維護困難和變更成本增加。
如何解決技術債
解決技術債主要有兩種途徑：重構（Refactoring）和替換（Replacing）。
重構
重構是指從內到外改善現有系統的設計和實作，以提高開發速度和系統穩定性。這是一個逐步進行的過程，需要將系統逐步還原到低技術債的狀態。
替換
替換是指用另一個具有較少技術債的軟體系統來取代現有的系統。這種方法通常是在現有系統的技術債過高，重構變得不切實際時才會被考慮。
使用模組化成熟度指標（MMI）評估技術債
為了評估軟體系統中的技術債，我們開發了模組化成熟度指標（MMI）。MMI根據認知科學的原理，將軟體系統的架構與人類大腦處理複雜結構的能力相聯絡。透過評估軟體系統的模組化、層次結構和模式一致性，可以確定其技術債的程度。
MMI的原理
認知科學研究表明，人類大腦在處理複雜結構時，會採用分塊（Chunking）、建立層次結構（Building Hierarchies）和建立模式（Building Schemata）等機制。軟體系統的良好架構應該符合這些原理，從而提高系統的可維護性和可擴充套件性。
應用MMI評估技術債
透過應用MMI，我們可以對不同軟體系統的技術債進行統一的評估和比較。這有助於軟體開發團隊和管理者瞭解系統的技術債狀況，並制定相應的改進計劃。
程式碼範例：技術債檢測工具
import re
def detect_code_smells(code):
# 檢測過長的方法
long_method_pattern = re.compile(r'def\s+\w+\s*\(\s*\):\s*\n(?:\s*#.*\n)*(\s*(?:if|for|while).*\n)+', re.MULTILINE)
long_methods = long_method_pattern.findall(code)
# 檢測空的catch區塊
empty_catch_pattern = re.compile(r'except\s*:\s*\n\s*pass', re.MULTILINE)
empty_catches = empty_catch_pattern.findall(code)
return long_methods, empty_catches
# 使用範例
code = """
def long_method():
# 複雜的邏輯
pass
try:
# 可能會丟擲異常的程式碼
except:
pass
"""
long_methods, empty_catches = detect_code_smells(code)
print("過長的方法：", long_methods)
print("空的catch區塊：", empty_catches)
內容解密：
此程式碼範例展示了一個簡單的技術債檢測工具，用於檢測原始碼中的不良設計或實作問題，例如過長的方法和空的catch區塊。透過正規表示式匹配，可以找出程式碼中可能存在的問題區域。
detect_code_smells函式接受一段程式碼作為輸入，傳回檢測到的過長的方法和空的catch區塊。- 使用正規表示式來匹配過長的方法和空的catch區塊。
- 在使用範例中，我們展示瞭如何使用
detect_code_smells函式來檢測給定的程式碼片段。
透過這樣的工具，可以幫助開發團隊識別和解決技術債，提高軟體系統的品質和可維護性。
