《程序员修炼之道》3

1. 解耦与得墨忒耳法则
   核心思想：通过减少模块间依赖提升代码灵活性。

得墨忒耳法则（LoD）：对象仅能调用自身、直接组件、传入参数或创建对象的方法。例如，a.b.Method()违反法则，应封装为a.Method()，避免链式依赖导致耦合爆炸158。

实践意义：降低维护成本，避免“简单修改引发连锁反应”18。

代价：需编写大量包装方法，可能增加性能开销，需权衡灵活性与效率15。

2. 元数据驱动设计
   定义：元数据是“关于数据的数据”，用于描述配置和业务规则。

优势：

将易变细节（如界面文本、算法参数）移出代码，通过配置文件或数据库管理158。

支持动态调整，无需重新编译即可定制系统行为18。

应用场景：商业逻辑频繁变化的场景（如政策调整）58。

3. 时间耦合与并发设计
   时间耦合问题：线性思维导致代码依赖时序，限制灵活性。

解决方案：

并发设计：分析工作流，识别可并行执行的任务，如使用异步消息队列解耦顺序依赖18。

黑板系统：模块通过共享数据空间（如JavaSpaces）匿名交互，实现完全解耦，减少接口爆炸问题18。

4. 模型与视图分离
   MVC模式：分离数据模型（Model）、视图（View）、控制器（Controller）。

核心：模型不依赖具体视图实现，通过观察者模式（发布/订阅）通知状态变化18。

非GUI场景：例如业务逻辑与日志输出的分离18。

1. 避免“巧合编程”
   问题：代码因偶然条件运行正常，但缺乏稳定性。

应对策略：

深思熟虑编程：明确需求边界，测试核心假设（如输入合法性）267。

防御性编程：假设外部输入不可信，验证边界条件67。

2. 算法速率与复杂度
   O()表示法：评估算法性能，优先选择低阶复杂度（如O(n)优于O(n²)）。

权衡实践：理论最优未必实际最快，需结合数据规模与场景（如快速排序平均O(n log n)，但最差O(n²))27。

3. 重构与测试驱动开发（TDD）
   重构时机：重复代码、非正交设计、需求变更或性能瓶颈267。

TDD流程：先编写测试用例，再实现功能，确保代码可测性与正确性26。

4. 代码可测试性
   单元测试原则：模块在隔离环境下测试，覆盖正常与异常路径。

实践：将测试代码与功能代码同步维护，避免“一次性测试”267

1. 需求陷阱与用户期望
   需求陷阱：避免盲目接受模糊需求，需主动引导用户明确目标。

关键问题清单：需求级别、范围、前置条件、成功/失败处理逻辑346。

2. 曳光弹开发与原型设计
   曳光弹策略：快速构建核心功能链路，验证架构可行性，逐步迭代完善46。

原型作用：针对高风险领域（如性能、集成）构建可抛弃原型，降低试错成本68。

3. 估算与资源管理
   估算方法：分阶段拆解需求，评估时间、数据库负载等资源。

单位选择：短期任务按“天”估算，长期项目按“月”或“年”346。

4. 团队正交性与协作
   正交团队分工：按功能而非角色分配任务，减少职责重叠。

破窗理论：团队需共同维护代码质量，避免因个别“破窗”引发整体腐化346。

5. 文档与代码内嵌知识
   DRY原则延伸：文档应避免重复代码逻辑，注释需解释“为什么”而非“怎么做”367。