Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++

Организованная и неорганизованная сложность

Каноническая форма сложной системы. Обнаружение общих абстракций и механизмов значительно облегчает понимание сложных систем. Например, опытный пилот, сориентировавшись всего за несколько минут, может взять на себя управление многомоторным реактивным самолетом, на котором он раньше никогда не летал, и спокойно его вести. Определив элементы, общие для всех подобных самолетов (такие, как руль управления, элероны и дроссельный клапан), пилот затем найдет отличия этого конкретного самолета от других. Если пилот уже знает, как управлять одним самолетом определенного типа, ему гораздо легче научиться управлять другим похожим самолетом.

Этот пример наводит на мысль, что мы обращались с термином иерархия в весьма приблизительном смысле. Наиболее интересные сложные системы содержат много разных иерархий. В самолете, например, можно выделить несколько систем: питания, управления полетом и т.д. Такое разбиение дает структурную иерархию типа 'быть частью'. Эту же систему можно разложить совершенно другим способом. Например, турбореактивный двигатель - особый тип реактивного двигателя, a 'Pratt and Whitney TF30' - особый тип турбореактивного двигателя. С другой стороны, понятие 'реактивный двигатель' обобщает свойства, присущие всем реактивным двигателям; 'турбореактивный двигатель' - это просто особый тип реактивного двигателя со свойствами, которые отличают его, например, от прямоточного.

Эта вторая иерархия представляет собой иерархию типа 'is-a'. Исходя из нашего опыта, мы сочли необходимым рассмотреть систему с двух точек зрения, как иерархию первого и второго типа. По причинам, изложенным в главе 2, мы назовем эти иерархии соответственно структурой классов и структурой объектов [Сложные программные системы включают также и другие типы иерархии. Особое значение имеют их модульная структура, которая описывает отношения между физическими компонентами системы, и иерархия процессов, которая описывает отношения между динамическими компонентами].

Объединяя понятия структуры классов и структуры объектов с пятью признаками сложных систем, мы приходим к тому, что фактически все сложные системы можно представить одной и той же (канонической) формой, которая показана на рис. 1-1. Здесь приведены две ортогональных иерархии одной системы: классов и объектов. Каждая иерархия является многоуровневой, причем в ней классы и объекты более высокого уровня построены из более простых. Какой класс или объект выбран в качестве элементарного, зависит от рассматриваемой задачи. Объекты одного уровня имеют четко выраженные связи, особенно это касается компонентов структуры объектов. Внутри любого рассматриваемого уровня находится следующий уровень сложности. Отметим также, что структуры классов и объектов не являются независимыми: каждый элемент структуры объектов представляет специфический экземпляр определенного класса. Как видно из рис. 1-1, объектов в сложной системе обычно гораздо больше, чем классов. Показывая обе иерархии, мы демонстрируем избыточность рассматриваемой системы. Если бы мы не знали структуру классов нашей системы, нам пришлось бы повторять одни и те же сведения для каждого экземпляра класса. С введением структуры классов мы размещаем в ней общие свойства экземпляров.

Наш опыт показывает, что наиболее успешны те программные системы, в которых заложены хорошо продуманные структуры классов и объектов и которые обладают пятью признаками сложных систем, описанными выше. Оценим важность этого наблюдения и выразимся более категорично: очень редко можно встретить программную систему, разработанную точно по графику, уложившуюся в бюджет и удовлетворяющую требованиям заказчика, в которой бы не были учтены соображения, изложенные выше.

Структуры классов и объектов системы вместе мы называем архитектурой системы.

Человеческие возможности и сложные системы. Если мы знаем, как должны быть спроектированы сложные программные системы, то почему при создании таких систем мы сталкиваемся с серьезными проблемами? Как показано в главе 2, идея о том, как бороться со сложностью программ (эту идею мы будем называть объектный подход) относительно нова. Существует, однако, еще одна, по-видимому, главная причина: физическая ограниченность возможностей человека при работе со сложными системами.  

Рис. 1-1. Каноническая форма сложной системы.

Когда мы начинаем анализировать сложную программную систему, в ней обнаруживается много составных частей, которые взаимодействуют друг с другом различными способами, причем ни сами части системы, ни способы их взаимодействия не обнаруживают никакого сходства. Это пример неорганизованной сложности. Когда мы начинаем организовывать систему в процессе ее проектирования, необходимо думать сразу о многом. Например, в системе управления движением самолетов приходится одновременно контролировать состояние многих летательных аппаратов, учитывая такие их параметры, как местоположение, скорость и курс. При анализе дискретных систем необходимо рассматривать большие, сложные и не всегда детерминированные пространства состояний. К сожалению, один человек не может следить за всем этим одновременно. Эксперименты психологов, например Миллера, показывают, что максимальное количество структурных единиц информации, за которыми человеческий мозг может одновременно следить, приблизительно равно семи плюс-минус два [14]. Вероятно, это связано с объемом краткосрочной памяти у человека. Саймон также отмечает, что дополнительным ограничивающим фактором является скорость обработки мозгом поступающей информации: на восприятие каждой новой единицы информации ему требуется около 5 секунд [15].

Таким образом, мы оказались перед серьезной дилеммой. Сложность программных систем возрастает, но способность нашего мозга справиться с этой сложностью ограничена. Как же нам выйти из создававшегося затруднительного положения?

1.3. Внесение порядка в хаос

Роль декомпозиции

Как отмечает Дейкстра, 'Способ управления сложными системами был известен еще в древности - divide et impera (разделяй и властвуй)' [16]. При проектировании сложной программной системы необходимо разделять ее на все меньшие и меньшие подсистемы, каждую из которых можно совершенствовать независимо. В этом случае мы не превысим пропускной способности человеческого мозга: для понимания любого уровня системы нам необходимо одновременно держать в уме информацию лишь о немногих ее частях (отнюдь не о всех). В самом деле, как заметил Парнас, декомпозиция вызвана сложностью программирования системы, поскольку именно эта сложность вынуждает делить пространство состояний системы [17].

Алгоритмическая декомпозиция. Большинство из нас формально обучено структурному проектированию 'сверху вниз', и мы воспринимаем декомпозицию как обычное разделение алгоритмов, где каждый модуль системы выполняет один из этапов общего процесса. На рис. 1-2 приведен в качестве примера один из продуктов структурного проектирования: структурная схема, которая показывает связи между различными функциональными элементами системы. Данная структурная схема иллюстрирует часть программной схемы, изменяющей содержание управляющего файла. Она была автоматически получена из диаграммы потока данных специальной экспертной системой, которой известны правила структурного проектирования [18].

Объектно-ориентированная декомпозиция. Предположим, что у этой задачи существует альтернативный способ декомпозиции. На рис. 1-3 мы разделили систему, выбрав в качестве критерия декомпозиции принадлежность ее элементов к различным абстракциям данной проблемной области. Прежде чем разделять задачу на шаги типа Get formatted update (Получить изменения в отформатированном виде) и Add check sum (Прибавить к контрольной сумме), мы должны определить такие объекты как Master File (Основной файл) и