（清华大学出版社 《把设计模式用起来》书稿试读）

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为什么用不好设计模式？——原理不明

难搞的顾客：“抹这种霜，真的能让我额头上的皱纹减少？”

销售：“当然啦，只要你坚持使用我们的淡纹霜，你脸的上细纹一定会比没有抹要少很多。”

难搞的顾客：“你们有没有现成的测试数据？提供三个对比组至少一年的数据，一组不抹，一组抹你家的，最后一组抹那瓶比你家便宜200元的霜。请您现在就把三组测试人员前后一年的皮肤状态数据，拿出来我要看下……”

销售：“这个……”

作为类比，再来看关于设计模式效果的对话，如下：

布道师：“设计模式能让代码更好的应对未来的变化……”

难搞的程序员：“不要和我说未来，设计模式被世人广泛认识都30年了，就没有现成的一些数据来证明它们的作用吗？”

布道师：“嗯，具体一点，您想看什么数据？”

难搞的程序员：“比如说，有人于2000年在某项目的一段代码里用了P模式，十年过后，该项目经历无数修改，依然存活。我想知道，当初代码中参与了P模式的那些代码，它们变化几何？会不会已经面目全非？”

布道师：“我明白你的意思了，一组应用了设计模式的代码，当然也是代码，所以你想观察号称可以‘更好应对变化’的设计模式自身，会不会反倒没能扛过变化？如果是，就能证明设计模式就是泥菩萨过河，自身难保，徒有虚名？”

难搞的程序员：“是的。”

布道师：“你的想法是错的。”

“难搞的程序员”想要的数据，倒是可以从不少论文中查到。我挑选了有延续关系的两篇，分别是2007年的《An empirical study on the evolution of design patterns（关于设计模式演化的一个实证研究）》和2012年的《How changes affect software entropy: An empirical study（变化如何影响软件熵值：一个实证研究）》。两篇论文的研究对象，均为知名的开源软件系统，它们是：

表 3 两篇论文所用到的开源软件项目

项目	关键特征	研究数据时间跨度	备注
JHotDraw	中型项目/主要开发语言：Java	3年 (2001~2004)	仅论文1使用
ArgoUML	中型项目/主要开发语言：Java	论文1：5年 (2000 ~2005) 论文2：11年 (1998~2009)
Eclipse-JDT	大型项目/主要开发语言：Java	论文1：3年 (2001~2004) 论文2：10年 (2001~2011)
Mozilla	大型项目/主要开发语言：C++	13年 (1998~2011)	仅论文2使用
Samba	中型项目/主要开发语言：C++	8年 (1996~2004)	仅论文2使用

下面列举两篇论文涉及到设计模式与代码变更关系的一些实证结果：

• 在软件系统的演化进程中，尽管有些设计模式（指使用了设计模式的代码，下同）确实很少发生代码变更，但有些设计模式变更剧烈，甚至超过没有使用任何设计模式的代码；
• 确实有会一些设计模式比另一些模式，在不同的项目中都显得更惰性（变更少、代码稳定），反过来，有些模式明显比别的模式更善变（一有变更，首先动到的就是参与该模式的代码）；
• 不同的设计模式产生频繁更改的代码位置也不尽相同，有的喜欢改动类的属性、有的喜欢改类的方法，有的改方法的实现，还有的最喜欢添加子类；
• 参与设计模式的代码的变更频率，以及它们所引发的其它代码的变更的数量，取决于模式自身，更多取决于模式所要实现的业务功能。越关键、重要的功能，变更通常越剧烈，相应的代码维护工作量也越大；
• 如果用错了设计模式，那么，后续发现问题加以订正时，变更往往更加剧烈（或许应该用“惨烈”来形容）——无论是参与设计模式实现的代码，还是涉及到的其它代码。

类似的实证结果还很多，并且都很有趣，也很值得大家找出这两篇论文细读加深思。不过，此刻我们只需要得出一个最简单的结论：应用了设计模式的代码，并不能“以不变应对万变”；相反，更多时候，设计模式是在“以变治变”。

举个论文中的实际例子，参与代理（Proxy）模式的代码，就容易被变更。《How changes affect software entropy: An empirical study（变化如何影响软件熵值：一个实证研究）》论文基于ArgoUML项目的研究结果表明：参与代理模式的类，比不参与任何设计模式的类具有更高的变化熵，也比参与复合、装饰器、工厂方法和观察者模式的类具有更高的变化熵，而与单例、状态策略和模板方法等模式的变化熵没有显著差异（In summary, results indicate that:Classes participating in Proxy design patterns have a higher change entropy than classes that do not participate in any design pattern, and than classes participating in Composite, Decorator, Factory Method, and Observer, while no significant difference can be found with Singleton, State Strategy, and Template Method. ）。

为什么会这样呢？让我们简单分析一下。假设在项目中，PA代理A。如果A是一个无关紧要的功能，具体表现为，A功能做出来后无人问津，同时A对其它功能也没有多大影响……这就是前述的结果③。另一种可能，A功能非常重要，总有人用，总有人提建议或意见，于是它一直在改进，于是问题变成：为什么A一修改（包括增加特性），PA就大概率地也要随之更改？

答：因为在代理模式中，代理人不仅要对客户提供被代理人的功能，而且还要调整被代理人对外提供的功能。如果我们用C来表示客户，那么，C、PA、A三者关系如下：

PA的变化，可能来自A。当A兴冲冲地增加了一些新功能，或者气嘟嘟停用了某些功能，作为代理，PA 大概率需要同步这些变化。

PA的变化，也可能来自C。当C意欲增加新的请求时，PA必须同步增加对该项请求的处理。有意思的是，这时候A可能响应变化，也保持不动，后者的意思是：让PA先把这项请求应付下来。

如果变化仅仅来自两端，那还不能称代理人善变。PA的变化，极大可能来自自己，事实上这正是代理模式中的代理人最喜欢干的事：在C不知不觉和A不声不吭的状态下，为了某些特定需要，修改了某些请求，修改了某些响应，包括前面所说的：抛开A自行处理、响应了C的一些请求。在真实的项目世界中，存在大量A不太重要，但PA很重要，也就是“太监”比“皇帝”干的活多的情况。

PA只能代理A吗？不，现实世界中的项目，一个代理类需要代理多个被代理类的情况并不少见。

综上所述可知，参与代理模式的代码确实是善变的（除非被代理人和代理人都不重要）。我们真正关心的问题来了：以Proxy模式为例，一段善变的代码，是如何帮助其它代码更好地应对变化呢？我们让PA来说出答案，它是含泪说的：让C和A都守住单纯，你们那些奇奇怪怪的要求，冲我一个人来吧！

典型的牺牲我一个，幸福其他人。这就是Proxy模式发挥药效的基本原理。当然，并不是所有的模式都有这种思想高度，在本书后面的章节中我们将从源头上讲清楚每一种设计模式的发挥“药效”的原理。

现在就用一句话回答：命令（Command）模式在让代码更好地应对未的变化这件事上，原理是什么？也是通过牺牲自己吗？工厂方法（Factory Method）呢？观察者（Obsever）呢？如果你不能张口就来，那么，从对个别设计模式的认知，还没达到知根知底的水平。

不屈不挠的丁小明：“老师，我是没办法一提某个模式，就想到它的作用原理，但我并不认为我用的设计模式都错了。”

“发烧吃退烧药，流鼻涕就吃感冒药，咳嗽厉害，喝上半个月的止咳糖浆……”

“对啊，烧退了，感冒症状消失了，咳嗽也停了，这样不行吗？”

“当病人可以，当医生不行。”