97 этюдов для программистов. Опыт ведущих экспертов - Пит Гудлиф

неприятностей всегда оказывается «грязный» журнал. Вы знаете, о чем я говорю: это когда переход по ссылке при нормальной работе с веб-страницей приводит к целому потоку сообщений, записываемых в единственный журнал системы. Слишком большое количество записей в журнале может быть столь же бесполезным, как и их полное отсутствие.

Если ваши системы похожи на мои, то когда заканчивается ваша работа, начинается работа других людей. После завершения разработки система будет долго и успешно обслуживать клиентов (если вам повезет). Как вы узнаете о проблемах, если система в эксплуатации, и что вы будете с ними делать?

Возможно, кто-то осуществляет мониторинг системы вместо вас, а возможно, это делаете вы. В любом случае мониторинг, вероятно, включает в себя просмотр журналов. Если что-то случилось, и вас будят среди ночи, желательно, чтобы причина была веской. Если моя система при смерти, я должен знать об этом. Но если она просто икнула, я бы предпочел, чтобы мой сладкий сон не нарушали.

Во многих системах первым признаком неприятностей служит запись сообщения в какой-нибудь журнал. Обычно это журнал регистрации ошибок. Так что окажите себе услугу: организуйте процесс таким образом, чтобы с первого же дня разработки, как только что-то появляется в журнале ошибок, вас будили среди ночи телефонным звонком. Если во время системного тестирования вы сможете смоделировать нагрузку на свою систему, чистый журнал ошибок, скорее всего, засвидетельствует надежность вашей системы, а «грязный» послужит первым сигналом тревоги.

Распределенные системы создают дополнительный уровень сложности. Вы должны решить, как действовать в случае отказа внешних зависимостей. Если система сильно распределена, это может происходить часто. Учтите это обстоятельство при выборе политики ведения журнала.

В целом, лучшим свидетельством того, что все в порядке, служит регулярное появление сообщений низкого приоритета. Меня устраивает, когда на каждое существенное событие в приложении появляется примерно одно сообщение уровня INFO.

Слишком подробный журнал говорит о том, что систему трудно контролировать во время эксплуатации. Если вы исходите из того, что журнал ошибок должен оставаться пустым, вам будет гораздо легче разобраться в проблеме, когда в нем что-то все-таки появится.

WET размазывает узкие места производительности

Кирк Пеппердин

Значимость принципа DRY (Don’t Repeat Yourself — не повторяйся) состоит в том, что он формализует следующую идею: каждый элемент знаний в системе должен иметь единственное представление. Иными словами, знание должно ограничиваться единственной реализацией. Полную противоположность DRY представляет WET (Write Every Time — пиши каждый раз). Наш код можно назвать «сырым» (WET), когда знание представлено в коде одновременно несколькими способами. Скрытое влияние DRY и WET на производительность становится понятным после рассмотрения их многочисленных эффектов на конкретном примере.

Рассмотрим некоторую функциональность нашей системы (назовем ее X), являющуюся узким местом для процессора. Допустим, что функция X потребляет 30 % мощности процессора. Теперь предположим, что у функции X есть 10 различных реализаций. В среднем каждая реализация потребляет 3 % процессорного времени. Поскольку такой уровень использования процессора не вызывает беспокойства, при беглом анализе можно не заметить, что эта функция создает узкое место. Но допустим, что мы каким-то образом выяснили, что функция X — узкое место. Тогда ставится задача найти и исправить каждую реализацию. Для WET у нас есть 10 разных реализаций, которые нужно найти и исправить. В случае DRY мы сразу увидим загрузку процессора в 30 %, а размер кода для исправления будет в 10 раз меньше. К тому же не потребуется выискивать все многочисленные реализации.

Есть один сценарий, в котором мы часто нарушаем DRY, а именно при работе с коллекциями. Стандартный прием реализации запроса заключается в проходе по коллекции и применении запроса к каждому ее элементу:

public class UsageExample {

   private ArrayList<Customer> allCustomers = new ArrayList<Customer>();

   //…

   public ArrayList<Customer> findCustomersThatSpendAtLeast(Money amount) {

     ArrayList<Customer> customersOfInterest = new ArrayList<Customer>();

     for (Customer customer: allCustomers) {

       if (customer.spendsAtLeast(amount))

         customersOfInterest.add(customer);

     }

     return customersOfInterest;

 }

}

Сделав эту коллекцию напрямую доступной клиентам, мы нарушили принцип инкапсуляции. Это не только снижает потенциал рефакторинга, но и заставляет пользователей кода нарушать DRY, поскольку каждому из них придется заново реализовывать потенциально идентичный запрос. Такой ситуации легко избежать, если убрать открытые коллекции из API. В данном примере можно ввести новый предметно-ориентированный тип коллекции с именем CustomerList. Этот класс семантически лучше согласован с предметной областью. Естественным образом он станет местом, в котором содержатся все наши запросы.

Наличие этого нового типа-коллекции позволит также легко выяснить, являются ли эти запросы узким местом в смысле производительности. Включив запросы в класс, мы устраняем необходимость открывать клиентам варианты представления, такие как ArrayList. Это дает нам свободу для последующего изменения реализаций без нарушения контрактов с клиентами:

public class CustomerList {

   private ArrayList<Customer> customers = new ArrayList<Customer>();

   private SortedList<Customer> customersSortedBySpendingLevel =

     new SortedList<Customer>();

   //…

   public CustomerList findCustomersThatSpendAtLeast(Money amount) {

      return new CustomerList(

         customersSortedBySpendingLevel.elementsLargerThan(amount));

}

}

public class UsageExample {

   public static void main(String[] args) {

     CustomerList customers = new CustomerList();

     //…

     CustomerList customersOfInterest =

       customers.findCustomersThatSpendAtLeast(someMinimalAmount);

     //…

   }

}

В этом примере следование принципу DRY позволило нам ввести измененную систему индексирования, в которой используется SortedList, а ключом служит объем трат наших покупателей. И, если абстрагироваться от данного примера, намного важнее, что следование DRY помогло найти и исправить узкое место. Пиши мы код по принципу WET, сделать это было бы труднее.

Когда программисты и тестировщики сотрудничают

Джанет Грегори

Когда тестировщики и программисты начинают сотрудничать, происходят чудеса. Меньше времени уходит на игру в пинг-понг дефектами в системе отслеживания дефектов. Меньше времени тратится на обсуждение того, является ли поведение ошибкой или новой функцией, а больше — на разработку качественного программного обеспечения, отвечающего ожиданиям заказчиков. Существует много возможностей наладить сотрудничество еще до того, как начнется написание кода.

Тестировщики могут помочь заказчикам написать приемочные тесты на языке их предметной области с помощью таких инструментов, как Fit (Framework for Integrated Test). Если передать эти тесты программистам перед тем, как они начнут писать код, те смогут применить практику разработки на основе приемочного тестирования (acceptance test-driven