Эрик Реймонд - Искусство программирования для Unix

Чем дальше проводится декомпозиция модулей, тем меньше становятся блоки и более важными определения API-интерфейсов, Сокращается глобальная сложность и, как следствие, уязвимость относительно ошибок. С 70-х годов прошлого века общепринятым правилом (описанном в статьях, подобных [61]) стало проектирование программных систем в виде иерархий вложенных модулей, с сохранением минимального размера модулей на каждом уровне.

Возможно, однако, что подобное разбиение на модули будет слишком строгим и приведет к появлению очень маленьких модулей. Доказано [33], что при построении диаграммы плотности дефектов относительно размера модуля, кривая становится U-образной, а ее лучи направлены вверх (см. рис. 4.1). Очень большие и очень малые модули обычно служат причиной возникновения гораздо большего количества ошибок, чем модули среднего размера. Другим способом рассмотрения тех же данных является построение диаграммы количества строк кода в модуле относительно общего количества ошибок. Кривая в таком случае подобна логарифмической кривой до зоны "наилучшего восприятия", где она сглаживается (соответственно с минимумом кривой плотности дефектов), и после которой она направляется вверх (как квадрат числа, соответствующего количеству строк кода, т.е. наблюдается то, что, согласно закону Брукса [40] Закон Брукса гласит, что подключение к запаздывающему проекту новых программистов еще больше замедляет работу, В более широком смысле рост затрат и количества ошибок можно выразить квадратом числа, соответствующего количеству программистов, которые были задействованы в проекте. , можно интуитивно ожидать для всей кривой).

Рис. 4.1. Качественная диаграмма количества и плотности дефектов относительно размера модуля

Этот неожиданный рост количества ошибок при малых размерах модулей устойчиво наблюдается в широком диапазоне систем, реализованных на различных языках программирования. Хаттон (Hatton) предложил модель, связывающую данную нелинейную зависимость с объемом краткосрочной человеческой памяти [41] Согласно модели Хаттона, небольшие различия в максимальном размере элемента кода, который программист может держать в краткосрочной памяти, непосредственно влияют на эффективность работы программиста. . Другая интерпретация данной нелинейной зависимости состоит в том, что при малых размерах элемента модуля возрастающая сложность интерфейсов становится доминирующим фактором. Трудно читать код, поскольку необходимо понять все еще до того, как станет возможным понять что-либо. В главе 7 рассматриваются более сложные формы разделения программ. В них также сложность интерфейсных протоколов начинает доминировать на фоне общей сложности системы по мере уменьшения размеров процессов

В нематематических понятиях эмпирические результаты Хаттона предполагают точку наилучшего восприятия между 200 и 400 логических строк кода, где сведена к минимуму возможная плотность дефектов, а все остальные факторы (такие как профессионализм программиста) равны. Размер не зависит от используемого языка программирования. Это замечание весьма усиливает приводимый в данной книге совет о программировании с использованием наиболее мощных из доступных языков и инструментов. Не следует однако принимать данные числа слишком буквально. Методы подсчета строк кода в значительной степени различаются в зависимости от того, как аналитик определяет логическую строку, а также от других условий (например, от того, отбрасываются ли комментарии). Сам Хаттон в качестве приближенного подсчета советует использовать двукратное преобразование между логическими и физическими строками, рекомендуя оптимальный диапазон в 400–800 физических строк кода.

Код не является единственным объектом, который имеет оптимальный размер своего элемента. Языки программирования и API-интерфейсы (например, библиотечных или системных вызовов) сталкиваются с теми же ограничениями человеческого восприятия, которые создают U-образную кривую Хаттона.

Следовательно, Unix-программисты научились весьма тщательно продумывать при проектировании API-интерфейсов, наборов команд, протоколов и других способов повышения эффективности два другие свойства: компактность и ортогональность .

Компактность — свойство, которое позволяет конструкции "поместиться" в памяти человека. Для того чтобы проверить компактность, можно использовать хороший практический тест: необходимо определить, нуждается ли обычно опытный пользователь в руководстве для работы с данной программой. Если нет, то конструкция (или, по крайней мере, ее подмножество, которое охватывает обычное использование) является компактной.

Компактные программные средства обладают всеми достоинствами удобных физических инструментов. Их приятно использовать, они не препятствуют работе, позволяют повысить продуктивность.

Компактность не является синонимом "слабости". Конструкция может обладать большой мощностью и гибкостью, оставаясь при этом компактной, если она построена на абстракциях, которые просты в осмыслении и хорошо взаимосвязаны. Компактность также не эквивалентна "простоте обучения". Некоторые компактные конструкции являются весьма сложными для понимания до тех пор, пока пользователь не овладеет сложной основополагающей концептуальной моделью настолько, что его мировоззрение изменится, благодаря чему компактность станет для него простой. Для многих классическим примером такой конструкции является язык Lisp.

Компактный не означает также "малый". Если четко спроектированная система является предсказуемой и "очевидной" для опытного пользователя, то она может иметь довольно много частей.

Очень немногие программные конструкции являются компактными в абсолютном смысле, однако многие являются компактными в более широком смысле. Они имеют компактный рабочий набор, подмножество возможностей, подходящее

для решения 80-ти или более процентов тех задач, для которых их обычно используют опытные пользователи. На практике для таких конструкций обычно требуется справочная карта или памятка, но не руководство. Подобные конструкции называются полукомпактными в противоположность строго компактным конструкциям.

Данная идея, возможно, лучше иллюстрируется с помощью примеров. API системных вызовов Unix является полукомпактным, однако стандартная библиотека С некомпактна в любом смысле. Тогда как Unix-программисты в своей памяти без затруднений содержат подмножество системных вызовов, достаточное для большей части прикладного программирования (операции с файловой системой, сигналы и управление процессами), библиотека С в современных Unix-системах включает в себя много сотен входных точек, например, математические функции, которые "не поместятся" в памяти одного программиста.