Сергей Тарасов - Дефрагментация мозга. Софтостроение изнутри

В противоположность этому, мир программных технологий основан на математических и лингвистических моделях и подчинён законам ведения бизнеса. Крупные капиталовложения, сделанные в существующие средства разработки, инфраструктуру и обучение пользователей, должны окупаться независимо от значения синуса в военное время, релятивистских поправок и элементной базы ЭВМ. Вывод: радикальных изменений в софтостроительной сфере ожидать не следует, ситуация находится под чутким контролем крупных корпораций и развивается эволюционно.

Тем не менее в софтостроении, даже кустарном и далёком от индустриализации, технологии составляют основу. О них мы и поговорим.

Для развития аппаратной части определяющими являются физические законы, а основой индустриализации в производстве «железа» стали проектирование и сборка устройств из стандартизованных компонентов.

Конечно, в софтостроении тоже имеются относительно стандартные подсистемы: операционные среды, базы данных, веб-серверы, программируемые терминалы и тому подобное. Однако их масштаб соответствует не компоненту в устройстве, а достаточно сложной аппаратной подсистеме вроде маршрутизатора или сервера.

Возможность собирать изделия из «кубиков» стала предметом зависти софтостроителей, вылившейся в итоге в компонентный подход к разработке. Панацеи, разумеется, не получилось, несмотря на серьёзный вклад технологии в повторное использование «кубиков», оказавшихся скорее серыми ящиками с малопонятной начинкой. Но появился целый рынок, где писатели компонентов предлагают свои изделия «компонентокидателям» – это жаргонное слово возникло в среде наиболее массового применения компонентов, где их выбирают на палитре мышкой и, протаскивая, кидают [17]на разрабатываемую экранную форму.

Для аппаратуры используется модель конечного автомата. Во-первых, она обеспечивает полноту тестирования. Во-вторых, компонент работает с заданной тактовой частотой, то есть обеспечивает на выходе сигнал за определённый интервал времени. В-третьих, внешних характеристик (состояний) у микросхемы примерно два в степени количества «ножек» , что на порядки меньше, чем у программных «кубиков». В-четвёртых, высокая степень стандартизации даёт возможность заменить компоненты одного производителя на другие, избежав сколько-нибудь значительных модификаций проекта.

В софтостроении использовать конечно-автоматную модель для программного компонента можно при двух основных условиях:

• Программисту не забыли объяснить эту теорию ещё в вузе (см. выше про «Круговорот»).

• Количество состояний обозримо: они, как и переходы, достаточно легко определяются и формализуются.

Второй пункт более важен. На практике количество состояний даже несложного модуля запредельно велико, поэтому программист использует их объединения в группы и применяет различные эвристики для обеспечения желаемого результата на выходе при заданном входе.

Возьмём относительно простой пример: компонент, конвертирующий сумму из одной валюты в другую.

Из элементов стандартизации точно присутствуют коды валют по ISO 4217 [18]и, частично, список служб, к которым компонент может обращаться (см., например, каталог служб Financial API ). Интерфейс самого компонента не стандартизован, для возможной его замены в будущем без последующей структурной перекройки вашего приложения потребуется обернуть компонент в адаптер (привет, шаблоны!). Это поможет избежать реструктуризации при замене, но не гарантирует работоспособность на том же входном наборе.

Теперь оценим количество состояний, которые необходимо охватить для полноты модульного тестирования, раз уж мы следуем логике разработки «железа». ISO 4217 даёт список из 164 валют. Предположим, что наши входные данные:

• имеют только два знака после запятой;

• значения положительные;

• максимальная величина – 1 миллион;

• дата конвертации всегда текущая;

• мы используем только 10 валют из 164.

Несложный комбинаторный подсчёт показывает, что даже такой сильно урезанный входной набор характеризуется количеством размещений из 10 по 2, помноженным на 100 миллионов входных значений (1 миллион с шагом 0,01):

10 2 × 100 000 000 = 10 000 000 000.

То есть для обеспечения полноты тестирования нашего входного набора потребуется 10 миллиардов проверок! Сравните, например, с микросхемой дешифратора, преобразующего входное 4-разрядное двоичное значение в сигнал на одном из 16 выходов. Входных наборов будет всего 16, а таблица истинности состоит из 16 2= 256 значений.

На практике программист применит допустимую эвристику и будет тестировать, например, только несколько значений (один миллион, ноль, случайная величина из диапазона) для нескольких типовых конвертаций из 100 возможных, дополнительно проверяя допустимую точность значений на входе. При этом формальный показатель покрытия модульными тестами по-прежнему будет 100 %…

Но это ещё не всё. Микросхема работает с заданной тактовой частотой. Если, например, частота равна 1 МГц, то подав на вход набор значений, вы гарантированно через одну микросекунду получите результат на выходе.

Если же вы подадите набор значений на вход нашего компонента, то время отклика будет неопределённым. Может быть, программа отработает за секунду.

Может быть, зависнет навечно, если не предусмотрен тайм-аут. А если несколько параллельных запросов?

Поэтому вдобавок к модульному тесту необходимо программировать тест производительности (нагрузочный), который тем не менее не гарантирует время отклика, а только позволяет определить его ожидаемое значение при некоторых условиях.

Таким образом, собрав из кучи микросхем устройство, мы уверены, что оно будет работать:

• согласно таблицам истинности;

• с заданной тактовой частотой.

Собрав же из компонентов программу, мы можем только:

• приблизительно и с некоторой вероятностью оценивать время отклика на выходе;

• в большинстве случаев ограничиться выборочным тестированием, забыв о полноте.

Если вам говорят: «Пришло время собранных из кубиков программ», будьте в курсе ограничений технологии. Очень уж далеки программные компоненты от электронных кубиков.

Любая программа, даже созданная визуально, имеет в своей основе исходный код на каком-либо языке программирования.

Безысходное программирование – это программирование без «исходников». То есть мы пишем свой код, не имея исходных текстов используемой подпрограммы, класса, компонента и т. п.

Когда необходимо обеспечить гарантированную работу приложения, включающего в себя сторонние библиотеки или компоненты, то, не имея доступа к их исходному коду, вы остаётесь один на один с «чёрным ящиком». Даже покрыв их тестами, близкими к параноидальным, вы не сможете понять всю внутреннюю логику работы и предусмотреть адекватную реакцию системы на нестандартные ситуации. Поэтому программирование без исходников в таком сценарии превращается в настоящую безысходность и безнадёгу.