这是我在Google工作的第七个年头了,在Google我学到了很多东西,远比我可以写下来的多得多。我想我至少可以和你们分享其中的一些。
复杂是软件的死敌,它很难估值,常慢慢地混入到软件开发中。它像一个逐渐变烂的脓包,发现它时,为时已晚。从另一方面来讲,增加复杂度可以帮你解一时之忧:一个新的间接层允许增加新的特性X,但同时你需要增加另外一个间接层;把运行在一个机器上的过程分隔成运行于两个机器上的过程,可以帮你解决当前遇到的扩展难题,但你同时也必须实现一个RPC层,来管理这两个机器。
上面所说的现象在开发者新人中和在老手中一样突出。通过这几年的工作,我认为我已经可以很好地在这方面达到平衡,什么时候应该增加软件的复杂性,什么时候应该拒绝。我常常回想一个朋友对Ken Thompson所开发的Go语言编译器的评价:它很快,因为它只做很少的工作,它的代码十分简单易懂。
写一篇长长的博客容易,而用简短的话来概括相同的观点却很难,同样的道理,开发一款简小而优秀的软件是很困难的。在程序语言设计中,此种现像很普遍。新手所开发的新语言包含过多的属性,很少具有C语言的简明和清晰。在今天的程序开发中,程序的优劣与其包含多少个对象有关,在分布式系统中,则与有多少个可移动的部分有关。
针对此问题的另一个词语是“精巧”:再引用这位C语言大牛的一句话,“调试代码比写代码困难两倍之多,所以,你如果写的代码尽可能的精巧,理论来讲,你很难对它进行***地调试。”
什么可以帮助解决这个问题呢?是否只能依靠经验呢?我发现,通过特定的设计目标来评估新代码可能会有帮助。如果你说“这并不能帮助解决项目的最初目标”,那么可以很容易地把新代码否定掉。在Google,每个新项目的设计模版文档的开头都有一个“ non-goals”列表:你应该拒绝的合理的项目扩展。
很讽刺的是,我发现了一个很“差劲”的工具,它可以帮助减低软件的复杂度。用C语言写一段很复杂的程序很难,因为它所能实现的功能有限。C语言通常会使用大量的数组,而且你只能使用这些数组,但是这些数组功能很强大——可以压缩存储器表达式,如O(1) ,可以很好的定位数据位置。我从未有意地提倡使用这个“差劲”工具,然而我所得到的应验是:像C语言那样写Python代码。
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