软件开发的难度无外乎两点，一是技术难，意思是说，代码量不一定多，但要解决的问题比较难，需要用到一些比较深的技术解决方案或者算法，不是靠“堆人”就能搞定的，比如自动驾驶、图像识别、高性能消息队列等；二是复杂度，意思是说，技术不难，但项目很庞大，业务复杂，代码量多，参与开发的人多，比如物流系统、财务系统等。第一点涉及细分专业的领域知识，跟我们专栏要讲的设计、编码无关，所以我们重点来讲第二点，如何应对软件开发的复杂度。
简单的“hello world”程序，谁都能写得出来。几千行的代码谁都能维护得了。但是，当代码超过几万行、十几万，甚至几十万行、上百万行的时候，软件的复杂度就会呈指数级增长。这种情况下，我们不仅仅要求程序运行得了，运行得正确，还要求代码看得懂、维护得了。实际上，复杂度不仅仅体现在代码本身，还体现在协作研发上，如何管理庞大的团队，来进行有条不紊地协作开发，也是一个很复杂的难题。
如何应对复杂软件开发？Unix 开源项目就是一个值得学习的例子。
Unix 从 1969 年诞生，一直演进至今，代码量有几百万行，如此庞大的项目开发，能够如此完美的协作开发，并且长期维护，保持足够的代码质量，这里面有很多成功的经验可以借鉴。所以，接下来，我们就以 Unix 开源项目的开发为引子，分三节课的时间，通过下面三个话题，详细地讲讲应对复杂软件开发的方法论。希望这些经验能为你所用，在今后面对复杂项目开发的时候，能让你有条不紊、有章可循地从容应对。
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从设计原则和思想的角度来看，如何应对庞大而复杂的项目开发？
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从研发管理和开发技巧的角度来看，如何应对庞大而复杂的项目开发？
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聚焦在 Code Review 上来看，如何通过 Code Reviwe 保持项目的代码质量？
话不多说，让我们正式开始今天的学习吧！
封装与抽象
在 Unix、Linux 系统中，有一句经典的话，“Everything is a file”，翻译成中文就是“一切皆文件”。这句话的意思就是，在 Unix、Linux 系统中，很多东西都被抽象成“文件”这样一个概念，比如 Socket、驱动、硬盘、系统信息等。它们使用文件系统的路径作为统一的命名空间（namespace），使用统一的 read、write 标准函数来访问。
比如，我们要查看 CPU 的信息，在 Linux 系统中，我们只需要使用 Vim、Gedit 等编辑器或者 cat 命令，像打开其他文件一样，打开 /proc/cpuinfo，就能查看到相应的信息。除此之外，我们还可以通过查看 /proc/uptime 文件，了解系统运行了多久，查看 /proc/version 了解系统的内核版本等。
实际上，“一切皆文件”就体现了封装和抽象的设计思想。
封装了不同类型设备的访问细节，抽象为统一的文件访问方式，更高层的代码就能基于统一的访问方式，来访问底层不同类型的设备。这样做的好处是，隔离底层设备访问的复杂性。统一的访问方式能够简化上层代码的编写，并且代码更容易复用。
除此之外，抽象和封装还能有效控制代码复杂性的蔓延，将复杂性封装在局部代码中，隔离实现的易变性，提供简单、统一的访问接口，让其他模块来使用，其他模块基于抽象的接口而非具体的实现编程，代码会更加稳定。
分层与模块化
前面我们也提到，模块化是构建复杂系统的常用手段。
对于像 Unix 这样的复杂系统，没有人能掌控所有的细节。之所以我们能开发出如此复杂的系统，并且能维护得了，最主要的原因就是将系统划分成各个独立的模块，比如进程调度、进程通信、内存管理、虚拟文件系统、网络接口等模块。不同的模块之间通过接口来进行通信，模块之间耦合很小，每个小的团队聚焦于一个独立的高内聚模块来开发，最终像搭积木一样，将各个模块组装起来，构建成一个超级复杂的系统。
除此之外，Unix、Linux 等大型系统之所以能做到几百、上千人有条不紊地协作开发，也归功于模块化做得好。不同的团队负责不同的模块开发，这样即便在不了解全部细节的情况下，管理者也能协调各个模块，让整个系统有效运转。
实际上，除了模块化之外，分层也是我们常用来架构复杂系统的方法。
我们常说，计算机领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决，这本身就体现了分层的重要性。比如，Unix 系统也是基于分层开发的，它可以大致上分为三层，分别是内核、系统调用、应用层。每一层都对上层封装实现细节，暴露抽象的接口来调用。而且，任意一层都可以被重新实现，不会影响到其他层的代码。
面对复杂系统的开发，我们要善于应用分层技术，把容易复用、跟具体业务关系不大的代码，尽量下沉到下层，把容易变动、跟具体业务强相关的代码，尽量上移到上层。
基于接口通信
刚刚我们讲了分层、模块化，那不同的层之间、不同的模块之间，是如何通信的呢？一般来讲都是通过接口调用。在设计模块（module）或者层（layer）要暴露的接口的时候，我们要学会隐藏实现，接口从命名到定义都要抽象一些，尽量少涉及具体的实现细节。
比如，Unix 系统提供的 open() 文件操作函数，底层实现非常复杂，涉及权限控制、并发控制、物理存储，但我们用起来却非常简单。除此之外，因为 open() 函数基于抽象而非具体的实现来定义，所以我们在改动 open() 函数的底层实现的时候，并不需要改动依赖它的上层代码。
高内聚、松耦合
高内聚、松耦合是一个比较通用的设计思想，内聚性好、耦合少的代码，能让我们在修改或者阅读代码的时候，聚集到在一个小范围的模块或者类中，不需要了解太多其他模块或类的代码，让我们的焦点不至于太发散，也就降低了阅读和修改代码的难度。而且，因为依赖关系简单，耦合小，修改代码不会牵一发而动全身，代码改动比较集中，引入 bug 的风险也就减少了很多。
实际上，刚刚讲到的很多方法，比如封装、抽象、分层、模块化、基于接口通信，都能有效地实现代码的高内聚、松耦合。反过来，代码的高内聚、松耦合，也就意味着，抽象、封装做到比较到位、代码结构清晰、分层和模块化合理、依赖关系简单，那代码整体的质量就不会太差。即便某个具体的类或者模块设计得不怎么合理，代码质量不怎么高，影响的范围也是非常有限的。我们可以聚焦于这个模块或者类做相应的小型重构。而相对于代码结构的调整，这种改动范围比较集中的小型重构的难度就小多了。
为扩展而设计
越是复杂项目，越要在前期设计上多花点时间。提前思考项目中未来可能会有哪些功能需要扩展，提前预留好扩展点，以便在未来需求变更的时候，在不改动代码整体结构的情况下，轻松地添加新功能。
做到代码可扩展，需要代码满足开闭原则。特别是像 Unix 这样的开源项目，有 n 多人参与开发，任何人都可以提交代码到代码库中。代码满足开闭原则，基于扩展而非修改来添加新功能，最小化、集中化代码改动，避免新代码影响到老代码，降低引入 bug 的风险。
除了满足开闭原则，做到代码可扩展，我们前面也提到很多方法，比如封装和抽象，基于接口编程等。识别出代码可变部分和不可变部分，将可变部分封装起来，隔离变化，提供抽象化的不可变接口，供上层系统使用。当具体的实现发生变化的时候，我们只需要基于相同的抽象接口，扩展一个新的实现，替换掉老的实现即可，上游系统的代码几乎不需要修改。
KISS 首要原则
简单清晰、可读性好，是任何大型软件开发要遵循的首要原则。只要可读性好，即便扩展性不好，顶多就是多花点时间、多改动几行代码的事情。但是，如果可读性不好，连看都看不懂，那就不是多花时间可以解决得了的了。如果你对现有代码的逻辑似懂非懂，抱着尝试的心态去修改代码，引入 bug 的可能性就会很大。
不管是自己还是团队，在参与大型项目开发的时候，要尽量避免过度设计、过早优化，在扩展性和可读性有冲突的时候，或者在两者之间权衡，模棱两可的时候，应该选择遵循 KISS 原则，首选可读性。
最小惊奇原则
《Unix 编程艺术》一书中提到一个 Unix 的经典设计原则，叫“最小惊奇原则”，英文是“The Least Surprise Priciple”。实际上，这个原则等同于“遵守开发规范”，意思是，在做设计或者编码的时候要遵守统一的开发规范，避免反直觉的设计。实际上，关于这一点，我们在前面的编码规范部分也讲到过。
遵从统一的编码规范，所有的代码都像一个人写出来的，能有效地减少阅读干扰。在大型软件开发中，参与开发的人员很多，如果每个人都按照自己的编码习惯来写代码，那整个项目的代码风格就会千奇百怪，这个类是这种编码风格，另一个类又是另外一种风格。在阅读的时候，我们要不停地切换去适应不同的编码风格，可读性就变差了。所以，对于大型项目的开发来说，我们要特别重视遵守统一的开发规范。
重点回顾
好了，今天的内容到此就讲完了。我们一块来总结回顾一下，你需要重点掌握的内容。
今天，我们主要从设计原则和思想的角度，也可以说是从设计开发的角度，来学习如何应对复杂软件开发。我总计了 7 点我认为比较重要的。这 7 点前面我们都详细讲过，如果你对哪块理解得不够清楚，可以回过头去再看下。这 7 点分别是：
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封装与抽象
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分层与模块化
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基于接口通信
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高内聚、松耦合
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为扩展而设计
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KISS 首要原则
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最小惊奇原则
当然，这 7 点之间并不是相互独立的，有几点是互相支持的，比如“高内聚、松耦合”与抽象封装、分层模块化、基于接口通信。有几点是互相冲突的， 比如 KISS 原则与为扩展而设计，这都需要我们根据实际情况去权衡。
课堂讨论
从设计原则和思想的角度来看，你觉得哪些原则或思想在大型软件开发中最能发挥作用，最能有效地应对代码的复杂性？
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