关于设计原则:开闭原则OCP的理解与灵活应用

开闭准则可能是 SOLID 中 最难了解 、 最难把握 ，同时也是 最有用 的一条准则。

之所以说这条准则难了解，那是因为，“怎么的代码改变才被定义为‘扩大’？怎么的代码改变才被定义为‘批改’？怎么才算满足或违反‘开闭准则’？批改代码就肯定意味着违反‘开闭准则’吗？”等等这些问题，都比拟难了解。
之所以说这条准则难把握，那是因为，“如何做到‘对扩大凋谢、批改敞开’？如何在我的项目中灵便地利用‘开闭准则’，以防止在谋求扩展性的同时影响到代码的可读性？”等等这些问题，都比拟难把握。
之所以说这条准则最有用，那是因为，扩展性是代码品质最重要的衡量标准之一 。在 23 种经典设计模式中， 大部分设计模式都是为了解决代码的扩展性问题而存在的，次要听从的设计准则就是开闭准则。

开闭准则的英文全称是 Open Closed Principle（OCP）。它的英文形容是：software entities (modules, classes, functions, etc.) should be open for extension , but closed for modification。

用中文具体表述下就是：增加一个新的性能应该是，在已有代码根底上扩大代码（新增模块、类、办法等），而非批改已有代码（批改模块、类、办法等）。

咱们通过上面的例子来更好的了解“对扩大凋谢、对批改敞开”的含意。

这是一段 API 接口监控告警的代码。其中，

AlertRule 存储告警规定，能够自在设置。
Notification 是告警告诉类，反对邮件、短信、微信、手机等多种告诉渠道。
NotificationEmergencyLevel 示意告诉的紧急水平，包含 SEVERE（重大）、URGENCY（紧急）、NORMAL（一般）、TRIVIAL（无关紧要），不同的紧急水平对应不同的发送渠道。

public class Alert {
  private AlertRule rule;
  private Notification notification;

  public Alert(AlertRule rule, Notification notification) {
    this.rule = rule;
    this.notification = notification;
  }

  public void check(String api, long requestCount, long errorCount, long durationOfSeconds) {
    long tps = requestCount / durationOfSeconds;
    if (tps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTps()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
    if (errorCount > rule.getMatchedRule(api).getMaxErrorCount()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
  }
}

下面这段代码非常简单，业务逻辑次要集中在 check() 函数中。当接口的 TPS 超过某个事后设置的最大值时，以及当接口申请出错数大于某个最大允许值时，就会触发告警，告诉接口的相干负责人或者团队。

当初，如果咱们须要增加一个性能，当每秒钟接口超时申请个数，超过某个事后设置的最大阈值时，咱们也要触发告警发送告诉。这个时候，咱们该如何改变代码呢？次要的改变有两处：

第一处是批改 check() 函数的入参，增加一个新的统计数据 timeoutCount，示意超时接口申请数；
第二处是在 check() 函数中增加新的告警逻辑。

具体的代码改变如下所示：

public class Alert {
  // ... 省略 AlertRule/Notification 属性和构造函数...
  
  // 改变一：增加参数 timeoutCount
  public void check(String api, long requestCount, long errorCount, long timeoutCount, long durationOfSeconds) {
    long tps = requestCount / durationOfSeconds;
    if (tps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTps()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
    if (errorCount > rule.getMatchedRule(api).getMaxErrorCount()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
    // 改变二：增加接口超时解决逻辑
    long timeoutTps = timeoutCount / durationOfSeconds;
    if (timeoutTps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTimeoutTps()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
  }
}

这样的代码批改实际上存在挺多问题的：

一方面，咱们对 check() 函数入参进行了批改，这就意味着调用这个函数的代码都要做相应的批改。
另一方面，批改了 check() 函数，相应的单元测试都须要批改。

下面的代码改变是基于“批改”的形式来实现新性能的。如果咱们遵循开闭准则，也就是“对扩大凋谢、对批改敞开”。那如何通过“扩大”的形式，来实现同样的性能呢？

咱们先重构一下之前的 Alert 代码，让它的扩展性更好一些。重构的内容次要蕴含两局部：

第一局部是将 check() 函数的多个入参封装成 ApiStatInfo 类；
第二局部是引入 handler 的概念，将 if 判断逻辑扩散在各个 handler 中。

public class Alert {private List<AlertHandler> alertHandlers = new ArrayList<>();
  
  public void addAlertHandler(AlertHandler alertHandler) {this.alertHandlers.add(alertHandler);
  }

  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {for (AlertHandler handler : alertHandlers) {handler.check(apiStatInfo);
    }
  }
}

public class ApiStatInfo {// 省略 constructor/getter/setter 办法
  private String api;
  private long requestCount;
  private long errorCount;
  private long durationOfSeconds;
}

public abstract class AlertHandler {
  protected AlertRule rule;
  protected Notification notification;
  public AlertHandler(AlertRule rule, Notification notification) {
    this.rule = rule;
    this.notification = notification;
  }
  public abstract void check(ApiStatInfo apiStatInfo);
}

public class TpsAlertHandler extends AlertHandler {public TpsAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification) {super(rule, notification);
  }

  @Override
  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {long tps = apiStatInfo.getRequestCount() / apiStatInfo.getDurationOfSeconds();
    if (tps > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxTps()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
  }
}

public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {public ErrorAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification){super(rule, notification);
  }

  @Override
  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {if (apiStatInfo.getErrorCount() > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxErrorCount()) {notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
  }
}

下面的代码是对 Alert 的重构，咱们再来看下，重构之后的 Alert 该如何应用呢？具体的应用代码我也写在这里了。其中，ApplicationContext 是一个单例类，负责 Alert 的创立、组装（alertRule 和 notification 的依赖注入）、初始化（增加 handlers）工作。

public class ApplicationContext {
  private AlertRule alertRule;
  private Notification notification;
  private Alert alert;
  
  public void initializeBeans() {alertRule = new AlertRule(/*. 省略参数.*/); // 省略一些初始化代码
    notification = new Notification(/*. 省略参数.*/); // 省略一些初始化代码
    alert = new Alert();
    alert.addAlertHandler(new TpsAlertHandler(alertRule, notification));
    alert.addAlertHandler(new ErrorAlertHandler(alertRule, notification));
  }
  public Alert getAlert() { return alert;}

  // 饿汉式单例
  private static final ApplicationContext instance = new ApplicationContext();
  private ApplicationContext() {initializeBeans();
  }
  public static ApplicationContext getInstance() {return instance;}
}

public class Demo {public static void main(String[] args) {ApiStatInfo apiStatInfo = new ApiStatInfo();
    // ... 省略设置 apiStatInfo 数据值的代码
    ApplicationContext.getInstance().getAlert().check(apiStatInfo);
  }
}

基于重构之后的代码，如果再增加下面讲到的那个新性能，每秒钟接口超时申请个数超过某个最大阈值就告警，咱们又该如何改变代码呢？次要的改变有上面到处。

第一处改变是：在 ApiStatInfo 类中增加新的属性 timeoutCount。
第二处改变是：增加新的 TimeoutAlertHander 类。
第三处改变是：在 ApplicationContext 类的 initializeBeans() 办法中，往 alert 对象中注册新的 timeoutAlertHandler。
第四处改变是：在应用 Alert 类的时候，须要给 check() 函数的入参 apiStatInfo 对象设置 timeoutCount 的值。

public class Alert {// 代码未改变...}
public class ApiStatInfo {// 省略 constructor/getter/setter 办法
  private String api;
  private long requestCount;
  private long errorCount;
  private long durationOfSeconds;
  private long timeoutCount; // 改变一：增加新字段
}
public abstract class AlertHandler {// 代码未改变...}
public class TpsAlertHandler extends AlertHandler {// 代码未改变...}
public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {// 代码未改变...}
// 改变二：增加新的 handler
public class TimeoutAlertHandler extends AlertHandler {// 省略代码...}

public class ApplicationContext {
  private AlertRule alertRule;
  private Notification notification;
  private Alert alert;
  
  public void initializeBeans() {alertRule = new AlertRule(/*. 省略参数.*/); // 省略一些初始化代码
    notification = new Notification(/*. 省略参数.*/); // 省略一些初始化代码
    alert = new Alert();
    alert.addAlertHandler(new TpsAlertHandler(alertRule, notification));
    alert.addAlertHandler(new ErrorAlertHandler(alertRule, notification));
    // 改变三：注册 handler
    alert.addAlertHandler(new TimeoutAlertHandler(alertRule, notification));
  }
  //... 省略其余未改变代码...
}

public class Demo {public static void main(String[] args) {ApiStatInfo apiStatInfo = new ApiStatInfo();
    // ... 省略 apiStatInfo 的 set 字段代码
    apiStatInfo.setTimeoutCount(289); // 改变四：设置 tiemoutCount 值
    ApplicationContext.getInstance().getAlert().check(apiStatInfo);
}

重构之后的代码更加灵便和易扩大。如果咱们要想增加新的告警逻辑，只须要基于扩大的形式创立新的 handler 类即可，不须要改变原来的 check() 函数的逻辑 。而且，咱们 只须要为新的 handler 类增加单元测试，老的单元测试都不会失败，也不必批改。

看了下面重构之后的代码，你可能还会有疑难：在增加新的告警逻辑的时候，只管改变二（增加新的 handler 类）是基于扩大而非批改的形式来实现的，但改变一、三、四貌似不是基于扩大而是基于批改的形式来实现的，那改变一、三、四不就违反了开闭准则吗？

实际上，咱们不仅往 ApiStatInfo 类中增加了属性，还增加了对应的 getter/setter 办法。那这个问题就转化为：给类中增加新的属性和办法，算作“批改”还是“扩大”？

咱们再一块回顾一下开闭准则的定义：软件实体（模块、类、办法等）应该“对扩大凋谢、对批改敞开”。从定义中，咱们能够看出，开闭准则能够利用在不同粒度的代码中 ，能够是模块，也能够类，还能够是办法（及其属性）。 同样一个代码改变，在粗代码粒度下，被认定为“批改”，在细代码粒度下，又能够被认定为“扩大”。比方，改变一，增加属性和办法相当于批改类，在类这个层面，这个代码改变能够被认定为“批改”；但这个代码改变并没有批改已有的属性和办法，在办法（及其属性）这一层面，它又能够被认定为“扩大”。

实际上，咱们也没必要纠结某个代码改变是“批改”还是“扩大”，更没必要太纠结它是否违反“开闭准则”。咱们回到这条准则的设计初衷：只有它没有毁坏原有的代码的失常运行，没有毁坏原有的单元测试，咱们就能够说，这是一个合格的代码改变。

这两处改变都是在办法外部进行的，不论从哪个层面（模块、类、办法）来讲，都不能算是“扩大”，而是地地道道的“批改”。不过，有些批改是在劫难逃的，是能够被承受的。为什么这么说呢？我来解释一下。

在重构之后的 Alert 代码中，咱们的 外围逻辑集中在 Alert 类及其各个 handler 中 ，当咱们在增加新的告警逻辑的时候，Alert 类齐全不须要批改，而只须要扩大一个新 handler 类。 如果咱们把 Alert 类及各个 handler 类合起来看作一个“模块”，那模块自身在增加新的性能的时候，齐全满足开闭准则。

而且，咱们要意识到，增加一个新性能，不可能任何模块、类、办法的代码都不“批改”，这个是做不到的。类须要创立、组装、并且做一些初始化操作，能力构建成可运行的的程序，这部分代码的批改是在劫难逃的。咱们要做的是 尽量让批改操作更集中、更少、更下层，尽量让最外围、最简单的那局部逻辑代码满足开闭准则。

在刚刚的例子中，咱们通过 引入一组 handler 的形式 来实现反对开闭准则。如果你没有太多简单代码的设计和开发教训，你可能会有这样的疑难：这样的代码设计思路我怎么想不到呢？你是怎么想到的呢？

这次要依附的是理论知识和实战经验，这些须要缓缓学习和积攒。然而对于如何做到“对扩大凋谢、批改敞开”，也有一些指导思想和具体的方法论能够参考。

要时刻具备扩大意识、形象意识、封装意识 。这些“潜意识”可能 比任何开发技巧都重要。
在写代码的时候后，咱们要多花点工夫 往前多思考一下 ，这段代码将来可能有哪些需要变更、如何设计代码构造， 当时留好扩大点.
在辨认出代码可变局部和不可变局部之后，咱们要 将可变局部封装起来，隔离变动，提供抽象化的不可变接口，给下层零碎应用。当具体的实现发生变化的时候，咱们只须要基于雷同的形象接口，扩大一个新的实现，替换掉老的实现即可，上游零碎的代码简直不须要批改。

在泛滥的设计准则、思维、模式中，最罕用来进步代码扩展性的办法有：

多态
依赖注入
基于接口而非实现编程
以及大部分的设计模式（比方，装璜、策略、模板、职责链、状态等）

实际上，多态、依赖注入、基于接口而非实现编程，以及后面提到的形象意识，说的都是同一种设计思路，只是从不同的角度、不同的层面来论述而已。这也体现了“很多设计准则、思维、模式都是相通的”这一思维。

通过一个例子来解释一下，如何利用这几个设计思维或准则来实现“对扩大凋谢、对批改敞开”。

比方，咱们代码中 通过 Kafka 来发送异步音讯 。对于这样一个性能的开发，咱们要学会将其 形象成一组跟具体音讯队列（Kafka）无关的异步音讯接口 。所有 下层零碎都依赖这组形象的接口编程，并且通过依赖注入的形式来调用。当咱们要替换新的音讯队列的时候，比方将 Kafka 替换成 RocketMQ，能够很不便地拔掉老的音讯队列实现，插入新的音讯队列实现。具体代码如下所示：

// 这一部分体现了形象意识
public interface MessageQueue {//...}
public class KafkaMessageQueue implements MessageQueue {//...}
public class RocketMQMessageQueue implements MessageQueue {//...}

public interface MessageFormatter {//...}
public class JsonMessageFormatter  implements MessageFormatter  {//...}
public class ProtoBufMessageFormatter  implements MessageFormatter {//...}

public class Demo {
  private MessageQueue msgQueue; // 基于接口而非实现编程
  public Demo(MessageQueue msgQueue) { // 依赖注入
    this.msgQueue = msgQueue;
  }
  
  // msgFormatter：多态、依赖注入
  public void sendNotification(Notification notification, MessageFormatter msgFormatter) {//...}
}

后面咱们提到，写出反对“对扩大凋谢、对批改敞开”的代码的要害是预留扩大点。那问题是 如何能力辨认出所有可能的扩大点呢？

如果你开发的是一个 业务导向的零碎，比方金融零碎、电商零碎、物流零碎等，要想辨认出尽可能多的扩大点，就要对业务有足够的理解，可能晓得当下以及将来可能要反对的业务需要。
如果你开发的是跟 业务无关的、通用的、偏底层的零碎，比方，框架、组件、类库，你须要理解“它们会被如何应用？今后你打算增加哪些性能？使用者将来会有哪些更多的性能需要？”等问题。

不过，有一句话说得好，“惟一不变的只有变动自身”。即使咱们对业务、对系统有足够的理解，那也不可能辨认出所有的扩大点，即使你能辨认出所有的扩大点，为这些中央都预留扩大点，这样做的老本也是不可承受的。咱们没必要为一些边远的、不肯定产生的需要去提前买单，做适度设计。

最正当的做法是:

对于一些比拟确定的、短期内可能就会扩大，或者需要改变对代码构造影响比拟大的状况，或者实现老本不高的扩大点，在编写代码的时候之后，咱们就能够当时做些扩展性设计。
但对于一些不确定将来是否要反对的需要，或者实现起来比较复杂的扩大点，咱们能够等到有需要驱动的时候，再通过重构代码的形式来反对扩大的需要。

而且，开闭准则也并不是收费的。有些状况下，代码的扩展性会跟可读性相冲突 。比方，咱们之前举的 Alert 告警的例子。为了更好地反对扩展性，咱们对代码进行了重构，重构之后的代码要比之前的代码简单很多，了解起来也更加有难度。 很多时候，咱们都须要在扩展性和可读性之间做衡量。在某些场景下，代码的扩展性很重要，咱们就能够适当地就义一些代码的可读性；在另一些场景下，代码的可读性更加重要，那咱们就适当地就义一些代码的可扩展性。

《设计模式之美》极客工夫

关于设计原则:开闭原则OCP的理解与灵活应用

如何了解“对扩大凋谢、对批改敞开”？

初始示例

改良示例

批改代码就意味着违反开闭准则吗？

剖析改变一：往 ApiStatInfo 类中增加新的属性 timeoutCount。

剖析改变三和改变四

如何做到“对扩大凋谢、批改敞开”？

指导思想

具体方法论

示例

如何在我的项目中灵便利用开闭准则？

参考资料

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关于设计原则:开闭原则OCP的理解与灵活应用

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批改代码就意味着违反开闭准则吗？

剖析改变一：往 ApiStatInfo 类中增加新的属性 timeoutCount。

剖析改变三和改变四

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示例

如何在我的项目中灵便利用开闭准则？

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