高内聚、低耦合、SOA 和测试驱动。

软件工程：

随着软件工程的不断膨胀，功能的扩展变得愈发困难，因为增加一点点小功能而导致的 Regression 可能会越来越多，同时，因为项目越来越大，参与的人越来越多，代码的结构化、模块化便成了高质量产品非常重要的特性之一。

高内聚和低耦合，其实是好的模块化编程必须具备的两项特点，高内聚，我的理解模块独立完成特定，不重复实现其他模块已经实现过的逻辑，而低耦合，即模块与模块之间的直接连接要尽量低下，耦合性高，会导致牵一发而动全身，将导致未来的代码维护和功能扩展愈发艰难。

最简单的模块化即现在 Web 开发的 MVC 架构，数据库的建模部分由 Model 完成，页面展示由 Views 完成，而之间的协调和逻辑关系由 Controller 完成，以一个 Product 项目的创建为例，它会在创建时同时创建好另外两个字段的默认值 - Version 和 Component，当 Views 接收到用户的输入后，然后将它传递给 Controller，Controller 将会判断输入的合法性并同时创建好另外两个字段的类，再通过调用 Models 提供的方法将这三个类在数据库中持久化下来。

这需要在开发前定一套统一的 API，这样各个模块才能无障碍地随意调用。

那么这样的好处在哪里？其实是非常明显的，页面显示部分不用关注数据库会提供什么养的类型，而数据库也不用关注用户会提供什么格式的数据，都会因为中间 Controller 的调度和转化被统一起来，进而达到程序的模块化，以及开发人员的专职化。

以我自身经验为例，如果要和前端配合同时完成一套功能，我们会约定好我给他什么样的 Ajax method，参数是什么，返回的是什么样的格式，这样我们两个能够同时编写不同的代码，但到功能完成之时，将两个代码放在一起，直接就能运行起来。

SOA：

那么程序与程序之间的整合，使之同时完成一项功能如何才能做到？

传统的方法有提供 RPC 接口，轮询数据库或者文件系统，但是问题在哪里？

• XML-RPC 同样会出现错误，而且缺乏 Error handler
• 数据库和文件系统的轮询有很高的风险，首先轮询文件系统就以为着这个目录里的文件要小心放置了，因为不小心就会被程序轮询到，而因为轮询造成的数据库损坏的可能性更加难以纠正。
• 很低的内聚性，很高的耦合性，为了同步两个程序间的数据，可能得克隆一份对方程序里的数据结构和逻辑方法，一旦任何一方的数据结构或逻辑改变，将导致同步失败。
• 不实时，因为轮询总是有时间间隔的，轮询频繁会导致系统负载加重，轮询频率低了又容易等待时间过长。

那么程序之间的整合如何才能更好地做到，这就需要将 SOA 的思想引入进来了，SOA - Service Orient Architechture，面向服务的架构，程序与程序之间不再是程序，而是一个个的服务，这个服务可以通过 RPC 来实现对自身方法的调用，但是还有很重要的一点，是要将自身正在做的事情告诉别的程序。

下图是 Nitrate 项目目前的结构，其实我觉得它是模块化开发的一个典范了。

Nitrate 是标准的 MVC 架构，我来解释一下它的工作流，除了基本的 Web UI 界面和 XML-RPC 界面外，我们还提供了 Global signal processor（后简称 GSP）用于监听所有 Models 的信号，目前信号有三种 - Initial，对应于数据库的 SELECT 语句，Create 对应于数据库的 Insert 语句，Update 对应于数据库的 Update 语句，所有被注册的 Models 一旦发生以上动作将会出发对应的信号，然后 GSP 将信号推入 Plugin support（后简称PS），由它以线程方式将 Signal，Models 和触发消息的 Model Instance 交由 Plugin 处理。

这里我将 Plugin 分为了两类：

一类是 Special plugin，用于整合一些特殊的程序，这些程序不带有消息队列支持，它是以传统工具整合方式工作的，接受到信号后会根据已经定义好的参数判断信号是否符合条件，如符合则通过该 Special 程序提供的 RPC 接口将 TCMS 中的改动同步进该程序中，事实上该方法危险性较高，而且需要将对方的数据库表格和参数定义在插件里。

第二类是 Messaging queue plugin，这是我最偏好的方法，目前支持的 Messaging queue（以后简称 MQ）是 QPID，它将 Models 的 Signal 转译成 MQ 的数据格式，然后直接推入 MQ，然后别的需要 Nitrate 数据的程序可以提供第三方的一个 Sync middleware，作为两个程序间的桥梁对数据进行选择性的同步，这样的好处是逻辑不用重复实现，双方共享的数据之需要存在 Sync middleware 程序中即可，不影响双方逻辑和数据库结构。而 Nitrate 本身也提供了 TCMS Messenging listener 用于监听 MQ 内的 message，例如如果 Bugzilla 新创建了一个 Product，Nitrate 将很快便能监听到并在数据库中创建一份相同的 Product 供用户使用，全程自动化，智能化，无人干预。

“能听能说”的程序才能较好地整合到其它程序中，“听” 提供了 XML-RPC 接口，别的程序可以通过它更改 Nitrate 中的数据，“说”提供了 MQ 的支持，别的程序可以监听 Nitrate 中数据的变化，并以此为依据对自身数据进行添加、更改，而且不用存储对方数据表，不用了解对方的业务逻辑，只需要写好中间的 Sync middleware 即可，好处多多，其乐无穷。

测试驱动

在之前的 Scrum 培训总结中，我说到了 CI（Continuous Integration）是 Scrum 所要求必备的，那么为什么单元测试如此重要？

下面的图可以充分说明这点：

尽管手工测试可以降低编码时间，但这也仅仅是在项目非常非常小，而且没有后期维护成本的情况下。从上图可以看出，在第一个迭代的时候，开发如果和测试的时间是一样长，这或许可以生产出一个高质量的产品，但是到第二个迭代的时候，开发人员仅仅向软件中加入了很少的 Feature，但是测试却不能减少他们的工作量，依然要进行一遍完整的测试，而且还要检查是否有因为新加入的 Feature 导致的 Regression，到第三个迭代的时候开发的时间更加少，到第五个迭代后开发已经完全没用了，尽管测试占用的时间比例很大，但是依然无法保证测试完成，产品推到生产环境下会发现问题多多，开发人员就成了救火队员，下个迭代可能要用整个迭代的时间，去修上个迭代造成的 Bug，软件将停滞不前。

那么针对不同类型的语言和软件类型，有什么 Unit Testing 的方式呢？

这要从语言的类型和特点说起了。

* HTML，CSS - 前段，结构远远大于逻辑的语言。因为浏览器的兼容性问题，它是最难进行自动化测试的语言，但是依然是有办法的，可以使用类似 Dogtail 类的自动UI点击程序，判断 Console 中的错误输出，或者使用 W3C Validator 一类的工具，对它进行错误判断。

* Python/PHP/Java - 后端，结构和逻辑并重的语言。其实它是最好编写 Unit testing 的语言，因为它只负责一件事情：提供 API 供调用，我们只需要模拟输入，判断程序是否会出现 Error 即可，Django 提供了很好的 Unit testing 框架，可以模拟客户端的提交数据，以检测 Views 和 Controller 能否正常工作，Models 能否对数据库正常读写，或者 ForeignKey 的正确性也可以通过 UT 进行验证，Java 也提供了 JUnit 等工具。

* Javascript/其它 UI 语言 - 前端，结构和逻辑并重的语言。这是最有意思的地方，很多人说 UI 类的语言的 UT 非常难以编写，因为无法验证最终的正确性，其实仔细观察就可以看出，这类语言，其实只是调用了后端提供的 API，也就是说，对于此类语言，一检查提供给后端的 API 的参数是否正确，二检查能否将后端的返回正常生成数据结构并反应在页面上即可。前者依然可以通过检查后端的出错情况，而后者可以通过更改编码方式，将逻辑层和显示层拆分解决，例如后端返回的数据需要生成一个按钮，只需要将生成按钮的代码拆分，并通过单元测试检查按钮是否正常生成并符合条件即可，因为只要能正常生成，基本上现实在页面上不会出太大问题，这是基本功能了。

另外说一句有意思的事情，前两天听说了另一种 UT 的方式，名称叫 Monkey，写一个程序在屏幕上随机乱点，只要程序能稳定跑上几个小时就算通过，这来源于让猴子敲键盘，总有一天能敲出莎士比亚全集的传说。这也算是很有创意了，只是我觉得这不能叫 UT，可能只能叫 RT(Random Testing）了，缺点很明显，一是无法针对某个功能，二难以重现（可重现的 Bug 对开发人员很重要），三难以统计。

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