【设计模式之美】理论一：怎么才算是单一原则、如何取舍单一原则

开始学习一些经典的设计原则，其中包括，SOLID、KISS、YAGNI、DRY、LOD 等。
本文主要学习单一职责原则的相关内容。

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单一职责原则的定义：一个类只负责完成一个职责或者功能。也就是说，不要设计大而全的类，要设计粒度小、功能单一的类。

比如，一个类里既包含订单的一些操作，又包含用户的一些操作。而订单和用户是两个独立的业务领域模型，我们将两个不相干的功能放到同一个类中，那就违反了单一职责原则。为了满足单一职责原则，我们需要将这个类拆分成两个粒度更细、功能更加单一的两个类：订单类和用户类。

一. 如何判断类的职责是否足够单一？

大部分情况下，类里的方法是归为同一类功能，还是归为不相关的两类功能，并不是那么容易判定的。如下举个例子：创建一个UserInfo类

public class UserInfo {
  private long userId;
  private String username;
  private String email;
  private String telephone;
  private long createTime;
  private long lastLoginTime;
  private String avatarUrl;
  private String provinceOfAddress; // 省
  private String cityOfAddress; // 市
  private String regionOfAddress; // 区 
  private String detailedAddress; // 详细地址
  // ...省略其他属性和方法...
}

结合具体的应用场景说明：

• 如果在这个社交产品中，用户的地址信息跟其他信息一样，只是单纯地用来展示，那 UserInfo 现在的设计就是合理的。
• 如果这个社交产品发展得比较好，之后又在产品中添加了电商的模块，用户的地址信息还会用在电商物流中，那我们最好将地址信息从 UserInfo 中拆分出来，独立成用户物流信息（或者叫地址信息、收货信息等）。

综上所述，评价一个类的职责是否足够单一，我们并没有一个非常明确的、可以量化的标准，这是件非常主观的事情。

持续重构

实际上，在真正的软件开发中，我们也没必要过于未雨绸缪，过度设计。所以，我们可以先写一个粗粒度的类，满足业务需求。随着业务的发展，如果粗粒度的类越来越庞大，代码越来越多，这个时候，我们就可以将这个粗粒度的类，拆分成几个更细粒度的类。这就是所谓的持续重构。

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下面这几条判断原则，比起很主观地去思考类是否职责单一，要更有指导意义、更具有可执行性：

1. 类中的代码行数（200行）、函数或属性过多（10个以上），会影响代码的可读性和可维护性，我们就需要考虑对类进行拆分；
2. 类依赖的其他类过多，或者依赖类的其他类过多，不符合高内聚、低耦合的设计思想，我们就需要考虑对类进行拆分；
3. 私有方法过多，我们就要考虑能否将私有方法独立到新的类中，设置为 public 方法，供更多的类使用，从而提高代码的复用性；
4. 比较难给类起一个合适名字，很难用一个业务名词概括，或者只能用一些笼统的 Manager、Context 之类的词语来命名，这就说明类的职责定义得可能不够清晰；
5. 类中大量的方法都是集中操作类中的某几个属性，比如，在 UserInfo 例子中 ，如果一半的方法都是在操作 address 信息，那就可以考虑将这几个属性和对应的方法拆分出来。

实际上， 从另一个角度来看，当一个类的代码，读起来让你头大了，实现某个功能时不知道该用哪个函数了，想用哪个函数翻半天都找不到了，只用到一个小功能要引入整个类（类中包含很多无关此功能实现的函数）的时候，这就说明类的行数、函数、属性过多了。
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二. 类的职责是否设计得越单一越好？

为了满足单一职责原则，是不是把类拆得越细就越好呢？答案是否定的。

Serialization 类实现了一个简单协议的序列化和反序列功能。

/**
 * Protocol format: identifier-string;{gson string}
 * For example: UEUEUE;{"a":"A","b":"B"}
 */
public class Serialization {
  private static final String IDENTIFIER_STRING = "UEUEUE;";
  private Gson gson;
  
  public Serialization() {
    this.gson = new Gson();
  }
  
  public String serialize(Map<String, String> object) {
    StringBuilder textBuilder = new StringBuilder();
    textBuilder.append(IDENTIFIER_STRING);
    textBuilder.append(gson.toJson(object));
    return textBuilder.toString();
  }
  
  public Map<String, String> deserialize(String text) {
    if (!text.startsWith(IDENTIFIER_STRING)) {
        return Collections.emptyMap();
    }
    String gsonStr = text.substring(IDENTIFIER_STRING.length());
    return gson.fromJson(gsonStr, Map.class);
  }
}

拆成一个只负责序列化工作的 Serializer 类和另一个只负责反序列化工作的 Deserializer 类。

public class Serializer {
  private static final String IDENTIFIER_STRING = "UEUEUE;";
  private Gson gson;
  
  public Serializer() {
    this.gson = new Gson();
  }
  
  public String serialize(Map<String, String> object) {
    StringBuilder textBuilder = new StringBuilder();
    textBuilder.append(IDENTIFIER_STRING);
    textBuilder.append(gson.toJson(object));
    return textBuilder.toString();
  }
}

public class Deserializer {
  private static final String IDENTIFIER_STRING = "UEUEUE;";
  private Gson gson;
  
  public Deserializer() {
    this.gson = new Gson();
  }
  
  public Map<String, String> deserialize(String text) {
    if (!text.startsWith(IDENTIFIER_STRING)) {
        return Collections.emptyMap();
    }
    String gsonStr = text.substring(IDENTIFIER_STRING.length());
    return gson.fromJson(gsonStr, Map.class);
  }
}

虽然经过拆分之后，Serializer 类和 Deserializer 类的职责更加单一了，但也随之带来了新的问题。

如果我们修改了协议的格式，数据标识从“UEUEUE”改为“DFDFDF”，或者序列化方式从 JSON 改为了 XML，那 Serializer 类和 Deserializer 类都需要做相应的修改，代码的内聚性显然没有原来 Serialization 高了。

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实际上，不管是应用设计原则还是设计模式，最终的目的还是提高代码的可读性、可扩展性、复用性、可维护性等。我们在考虑应用某一个设计原则是否合理的时候，也可以以此作为最终的考量标准。

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参考：《设计模式之美》–王争