軟體系統垂直化設計與可維護性指標

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軟體系統的垂直化設計旨在提升模組化程度和可維護性，將功能元件劃分到不同模組或服務，釐清依賴關係並建立階層結構。然而，實務上常面臨缺乏強制力及模組間通訊複雜化的挑戰。透過模組化層級（ML）指標，可以評估系統垂直化程度，但需考量小型模組和套件結構混亂等情況，並使用修正公式和套件層級迴圈依賴指標進行調整。此外，程式碼規模和複雜度也是影響可維護性的關鍵因素，需監控程式碼行數、迴圈複雜度和縮排深度等指標。最後，結合版本控制系統的變更歷史資料，例如變更頻率、程式碼流失率和作者數量，可以更精準地識別需要重構的程式碼熱點，持續提升系統的可維護性。

軟體系統垂直化設計的重要性及其可維護性衡量指標

在現代軟體開發中，系統的可維護性是確保軟體長期成功的關鍵因素之一。一個設計良好的系統不僅需要具備良好的功能性，還需要在架構上具備足夠的彈性與可擴充套件性。本文將探討軟體系統的垂直化設計（Verticalization），並介紹如何透過特定的衡量指標來評估系統的可維護性。

系統垂直化設計的概念

系統垂直化設計是一種將功能元件（Functional Components）劃分到不同的模組或服務中的架構風格。這種設計方法強調元件之間的依賴關係應該是清晰且無迴圈的，並且在不同模組之間建立明確的階層結構。這種架構風格也被稱為「垂直分層」或「巨石系統中的微服務」（Microservices within a Monolith）。

垂直化設計的優點

  1. 清晰的依賴關係：元件之間的依賴關係是單向的，避免了迴圈依賴所帶來的維護困難。
  2. 模組化：功能元件被劃分到不同的模組中，每個模組負責特定的功能，便於管理和維護。
  3. 可擴充套件性：模組化的設計使得系統在未來更容易擴充套件新的功能或服務。

垂直化設計的挑戰

  1. 缺乏強制力：在實際開發中，開發團隊可能缺乏嚴格的規範來強制推行垂直化設計，導致模組邊界模糊，迴圈依賴出現。
  2. 模組間通訊：如果系統被設計為微服務架構，模組之間的通訊將變得更加複雜，需要考慮網路延遲和錯誤處理。

如何衡量系統的垂直化程度

要評估一個系統的垂直化程度，第一步是建立系統元件的依賴關係圖（Dependency Graph）。然而，如果系統中存在迴圈依賴，則需要先將這些迴圈依賴的元件合併為單一邏輯節點。

步驟1：建立依賴關係圖

假設我們有一個系統，其元件依賴關係如 Figure9-8 所示。節點 F、G 和 H 之間存在迴圈依賴，因此我們將它們合併為一個邏輯節點 FGH。這樣，系統的依賴關係圖就變成了三個層級。

步驟2：計算可維護性指標

在簡化後的依賴關係圖中，我們可以計算每個邏輯節點對系統可維護性的貢獻值（Contributing Value）。公式如下： [ c_i = size(i) \times \left(1 - \frac{inf(i)}{numberOfComponentsInHigherLevels}\right) ] 其中：

  • (size(i)) 是邏輯節點 (i) 中的元件數量。
  • (inf(i)) 是受邏輯節點 (i) 影響的元件數量。
  • (numberOfComponentsInHigherLevels) 是更高層級中的元件總數。

步驟3：計算可維護性層級（Maintainability Level, ML）

將所有邏輯節點的貢獻值 (c_i) 相加，並乘以100，即可得到系統的可維護性層級（ML）指標： [ ML_1 = 100 \times \sum_{i=1}^{k} c_i ] 其中 (k) 是邏輯節點的數量。

範例計算

假設節點 A 的 (c_A = 1 \times \left(1 - \frac{3}{8}\right) \approx 0.052)，將所有節點的 (c_i) 相加後，假設總和為 53，那麼對於一個有 12 個元件的系統，(ML_1 = \frac{53}{96} \approx 55%)。

改善可維護性指標

上述的 (ML_1) 指標並未考慮到迴圈依賴對可維護性的負面影響，特別是當迴圈依賴群組規模較大時。因此，我們引入了一個懲罰因子（Penalty）來調整 (c_i)： [ penalty_i = \begin{cases} \frac{5}{size(i)} & \text{if } size(i) > 5 \ 1 & \text{otherwise} \end{cases} ] 對於規模大於 5 的迴圈依賴群組，懲罰因子將降低其對 ML 指標的貢獻值。例如，對於一個包含 100 個節點的迴圈群組，其貢獻值將被降低到原來的 5%。

最終的可維護性層級指標 (ML_2) 為： [ ML_2 = 100 \times \sum_{i=1}^{k} c_i \times penalty_i ]

內容解密：
  1. 流程起始：流程開始於建立系統的依賴關係圖，這是評估系統可維護性的基礎。
  2. 迴圈依賴處理：對於存在迴圈依賴的元件，將它們合併為一個邏輯節點，以簡化分析。
  3. 貢獻值計算：計算每個邏輯節點對系統可維護性的貢獻值，反映其對系統的影響程度。
  4. 初步可維護性評估：將所有邏輯節點的貢獻值彙總，得到初步的可維護性層級指標。
  5. 懲罰因子的引入：對於大規模的迴圈依賴群組，引入懲罰因子以降低其對可維護性指標的貢獻，反映其負面影響。
  6. 最終評估結果：結合懲罰因子後，計算出最終的可維護性層級指標，作為評估系統可維護性的依據。

隨著軟體系統變得越來越複雜，如何進一步提升系統的可維護性將成為一個重要的研究方向。未來，可以考慮結合機器學習技術，自動化地分析和最佳化系統的依賴關係，從而更有效地提升系統的可維護性。

參考資料

  1. “Software Metrics: A Rigorous and Practical Approach” by Norman E. Fenton and James Bieman
  2. “Clean Architecture: A Craftsman’s Guide to Software Structure and Design” by Robert C. Martin

透過結合理論研究和實踐經驗，我們可以不斷改進軟體系統的可維護性指標和方法，為軟體開發團隊提供更有效的工具和指導。

軟體可維護性指標：模組化層級與複雜度分析

軟體系統的可維護性是軟體開發與維護中的關鍵因素。良好的系統設計不僅能提升開發效率，還能降低長期維護成本。模組化層級（Modularity Level, ML）是一種用於評估系統架構可維護性的實驗性指標，能有效衡量元件結構的優劣。

模組化層級指標的實際應用

模組化層級（ML）指標在實際應用中表現出良好的評估能力。對於設計良好的系統，ML指標通常能達到90以上的高分；而對於缺乏明確架構的系統，如Apache Cassandra，ML值可能僅在20多。

在實際客戶專案的測試過程中，研究人員發現了兩個需要調整的情況：

  1. 小模組的評估問題
    當模組包含少於100個元件時，ML指標往往會偏低。這是因為元件數量較少時，自然耦合度相對較高，但這不一定影響可維護性。

  2. 套件結構混亂的情況
    在一個Java專案中，儘管元件結構良好（ML指標高達90以上），但套件結構卻極度混亂，幾乎所有關鍵套件都處於同一個迴圈依賴群組中。這導致開發者難以定位類別，嚴重影響可維護性。

指標修正與最佳化

針對上述問題，研究人員提出了兩項改進措施：

1. 小模組的修正公式

對於元件數量少於100的模組，採用修正後的ML₃公式：

M L₃ = (100 - n + (n/100) * M L₂) 當 n < 100
M L₃ = M L₂ 當 n >= 100

其中( n )代表元件數量。透過這個公式，小型系統的ML值將會被適當調整。例如，當元件數量為40時，原始ML₂值為55%，經過修正後，ML₃將達到94.6%，更符合實際可維護性情況。

2. 套件層級迴圈依賴的處理

為了進一步評估套件結構的合理性，引入了根據套件/名稱空間依賴的相對迴圈性（RCp）指標，並計算替代ML值（ML_alt）：

M L_alt = 100 * (1 - sumOfPackageCyclicity/np)

其中，sumOfPackageCyclicity代表套件層級的迴圈依賴總和，np為套件數量。

加權平均計算方法

在計算整體ML指標時，研究人員採用加權平均的方法，重點考慮較大模組的影響：

  1. 按照模組大小排序
  2. 累積計算加權平均，直到包含75%的元件或模組元件數達到100以上
  3. 小模組由於對整體可維護性影響較小，因此在計算中權重較低

工具支援與未來發展

目前，Sonargraph（包括免費的Sonargraph-Explorer版本）是唯一支援計算ML指標的工具。研究人員還提到了另一項有潛力的指標——解耦層級（Decoupling Level, DL），但由於部分演算法受專利保護，尚未能在工具中實作。

程式碼規模與複雜度指標

除了模組化指標外，程式碼規模和複雜度也是可維護性的重要評估維度。常見的規模指標包括：

  1. 程式碼行數（LoC）
    統計實際程式碼行數，不包含空行和註解行。建議單一檔案LoC不超過800行。

  2. 總行數（Total Lines）
    包含所有行數，包括空行和註解行。

  3. 註解行數
    統計註解行，但需排除檔案開頭的版權宣告等無關註解。

複雜度指標能有效預測程式碼的可讀性和可維護性。過於複雜的程式碼會顯著增加閱讀和維護的難度，因此設定複雜度閾值是保持程式碼可維護性的重要手段。

程式碼規模指標例項分析

// 計算檔案中的程式碼行數範例
public class CodeCounter {
    public static void main(String[] args) {
        // 讀取檔案內容
        File file = new File("Example.java");
        // 統計程式碼行數
        int loc = countLines(file);
        System.out.println("Lines of Code: " + loc);
    }

    /**
     * 統計檔案中的程式碼行數
     * #### 內容解密：
     * 1. 讀取檔案內容並逐行分析
     * 2. 過濾空行和註解行
     * 3. 傳回實際程式碼行數
     */
    public static int countLines(File file) {
        int count = 0;
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                line = line.trim();
                if (!line.isEmpty() && !line.startsWith("//")) {
                    count++;
                }
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return count;
    }
}

內容解密：

  1. 透過BufferedReader讀取檔案內容並逐行處理
  2. 使用trim()方法去除行首尾空白字元
  3. 過濾空行和以//開頭的註解行
  4. 統計有效程式碼行數

系統架構分析圖示

  graph LR
    A[系統架構分析] --> B[模組化層級評估]
    A --> C[套件結構分析]
    B --> D[元件依賴分析]
    C --> E[迴圈依賴檢測]
    D --> F[加權平均計算]
    E --> F
    F --> G[整體可維護性評估]

圖表翻譯：
此圖展示了系統架構分析的完整流程，包括模組化層級評估、套件結構分析、元件依賴分析以及迴圈依賴檢測，最終透過加權平均計算得出整體可維護性評估結果。

  1. 多維度指標結合
    結合多種評估指標（如ML、DL、RCp等），建立更全面的可維護性評估體系。

  2. 工具支援最佳化
    持續最佳化現有工具（如Sonargraph）的功能，開發更多自動化分析工具，提升評估效率。

  3. 實踐案例研究
    透過更多實際專案的驗證，不斷修正和最佳化評估指標，提升其準確性和實用性。

透過這些持續的改進，將能更有效地指導軟體開發實踐，提升系統的可維護性和長期價值。

軟體度量指標在維護性確保中的重要性

在軟體開發領域，保持程式碼的可維護性是至關重要的。隨著專案的不斷演進，程式碼的複雜度往往會增加，這使得維護工作變得更加困難。為了應對這種情況，開發者需要藉助各種軟體度量指標來評估和改善程式碼的品質。本文將探討幾種有用的度量指標，並分析如何利用它們來確保軟體的可維護性。

陳述數量（Number of Statements）

陳述數量是衡量函式或方法大小的一個重要指標。簡單來說，它統計了一個函式或方法中的陳述數量。保持函式或方法的簡潔對於程式碼的可讀性和可維護性至關重要。因此，限制陳述數量有助於維持程式碼的清晰度。建議每函式/方法的陳述數量不超過100。

內容解密：

  1. 陳述數量的重要性：過多的陳述會使函式或方法變得複雜，難以理解和維護。
  2. 閾值的設定：將陳述數量控制在100以內，可以有效保持程式碼的可讀性。
  3. 實踐建議：定期審查程式碼，將過長的函式或方法重構為更小、更專注的單元。

迴圈複雜度（Cyclomatic Complexity）

迴圈複雜度是由Thomas McCabe於1976年提出的指標，用於計算透過一個方法或函式的不同可能執行路徑數量。這一指標也代表了達到100%測試覆寫率所需的最低測試案例數量。原始定義根據流程圖中的節點和邊數，但簡化計算方法是從1開始，然後為每個迴圈陳述或條件陳述新增1。對於switch陳述，則新增case的數量。高迴圈複雜度值通常與高度複雜和難以閱讀的函式或方法相關。研究表明，當迴圈複雜度超過24時，錯誤率會迅速增加。建議將閾值設為15，以保持安全。

內容解密：

  1. 迴圈複雜度的定義：衡量程式碼的複雜度，反映可能的執行路徑數量。
  2. 計算方法：從1開始，為每個迴圈或條件陳述增加1，對於switch陳述，則根據case數量增加。
  3. 重要性：高迴圈複雜度與高錯誤率相關，應保持在建議閾值內。
  4. 實踐建議：定期檢查迴圈複雜度，對於複雜的方法進行重構。

縮排負債（Indentation Debt）

縮排負債是衡量程式碼複雜度的另一個有效指標，關注函式或方法中的最大縮排層級。縮排層級越深，方法越複雜。這一指標對於發現複雜程式碼非常有效。也可以透過加權平均值將其匯總到類別或原始檔案層級。建議最大縮排層級不超過4。

內容解密：

  1. 縮排負債的概念：透過最大縮排層級評估程式碼複雜度。
  2. 重要性：深層縮排表明程式碼可能存在複雜邏輯，需要重構。
  3. 實踐建議：保持最大縮排層級在4以內，簡化複雜方法。

變更歷史度量（Change History Metrics）

變更歷史度量提供了對程式碼變更的深入瞭解，有助於識別需要重構的熱點區域。主要包括變更頻率（Change Frequency）、程式碼流失率（Code Churn）以及作者數量（Number of Authors）等指標。

變更頻率

變更頻率指標（如過去30天內的變更次數）有助於識別軟體設計中的不穩定因素。

程式碼流失率

程式碼流失率指標衡量在給定時間內對檔案進行的修改規模，可以進一步計算出程式碼流失率，以評估檔案被修改的頻繁程度。

作者數量

作者數量指標顯示在給定時間內對檔案進行修改的不同開發者數量，有助於發現知識壟斷的情況。

內容解密：

  1. 變更歷史度量的價值：提供程式碼變更的詳細資訊，幫助識別重構候選區域。
  2. 變更頻率的重要性：頻繁的變更可能指示設計問題。
  3. 程式碼流失率的意義：衡量變更的規模，進一步評估設計穩定性。
  4. 作者數量的重要性：單一作者可能意味著知識壟斷，增加專案風險。

利用版本控制度量指標進行重構

大多數專案都會遭受某種形式的結構侵蝕。透過版本控制度量指標，可以有效地識別需要重構的熱點區域。變更頻率、程式碼流失率和作者數量等指標為評估程式碼健康度提供了寶貴的參考。

內容解密：

  1. 版本控制的重要性：提供變更歷史的寶貴資訊。
  2. 識別熱點區域：透過變更頻率、程式碼流失率和作者數量等指標，發現需要重構的區域。
  3. 實踐建議：定期分析版本控制資料，識別並重構熱點區域。
玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。