在任何快速增长的软件团队中，交付的压力往往以牺牲代码质量为代价。随着代码库的扩展和贡献者经验的变化，不一致性自然开始出现：格式混乱、复杂性增加、重复和微妙的设计缺陷。随着时间的推移，这些小裂缝导致系统脆弱并增加维护成本。

为了应对这一问题，许多工程团队依赖于少数集成到其开发工作流中的工具。这些工具用于处理一些重复的问题，但有时会产生过大的影响。

它们通常分为三大类：

• 样式强制器：自动保持一致的格式、命名约定和间距。它们减少了主观的代码审查争论，并为大型代码库带来视觉上的统一性。
• 静态分析器：检测诸如空指针风险、无法访问的代码、未使用的变量和安全漏洞等问题。这些工具就像一个针对常见编码陷阱的预警系统。
• 设计守护者：强制执行更深入的架构纪律 - 标记高复杂性、长类、过多的参数计数和其他结构代码异味。这些超越了表面问题，并解决了系统的设计完整性。

虽然样式强制器和静态分析器都很重要，但最让我感兴趣的是设计守护者。在快速发展的团队中，从设计到代码遵循严格的瀑布流程很少是实际可行的。由于专家贡献者的混合，每个人都以自己的方式增加价值，保持内聚的设计变得具有挑战性。

这就是设计守护者证明其价值的地方。它们悄悄地维护结构一致性，并帮助团队成员在系统增长时保持与设计原则的一致。

随着时间的推移，单个类可能会积累数百个导入、数十个方法和数千行。一个类可能太大，无法一次性阅读或理解。设计守护者有助于早期发现这些危险信号，鼓励更好的边界和长期的可维护性。它们分析与不良可维护性相关的结构指标，如：

• 循环复杂度：衡量通过一个方法存在多少独立路径。高值通常表示一个方法做了太多或有过多的逻辑分支。基于麦卡贝的复杂性理论（1976 年），工具会标记超过 10 - 15 的值，该理论发现超过这个范围，软件变得越来越容易出错且难以测试。
• 类大小和方法长度：过大的类或方法通常通过承担多个关注点而不是只关注一个来打破单一责任原则。研究（例如 Chidamber 和 Kemerer 的面向对象度量套件）表明，长方法与容易出错相关。工具可能会在每个方法超过 50 行或每个类超过 500 行等阈值时发出警报。
• 参数计数：具有许多参数的函数往往更难理解和测试。当方法超过 4 - 5 个参数时，工具会发出警告，这与 Basili 等人的研究相关，该研究将高参数计数与代码缺陷和维护问题联系起来。
• 耦合和内聚违规：设计守护者还会捕获过于耦合的模块或类，这些模块或类缺乏内聚性 - 违反使系统僵化和脆弱的原则。这些原则源于可追溯到 20 世纪 70 年代的基础软件工程研究，并在现代面向对象设计指标中得到了改进。

这些工具中的阈值不是任意的。它们是软件工程和可维护性数十年实证研究的结果：

• 麦卡贝的循环复杂度（1976 年）：将控制流复杂度确定为可测试性和可维护性的强预测指标。
• Chidamber & Kemerer 度量套件（1994 年）：在面向对象系统中引入了耦合、内聚和复杂度的正式度量。
• Basili、Briand 和 Melo（1996 年）：证明了度量阈值（例如 LOC、参数计数、继承深度）与缺陷可能性之间的强相关性。
• NASA 和 SEI 研究：来自 NASA Goddard 等项目的公共数据显示，使用这些指标的工具如何降低故障密度并提高代码审查效率。

这些工具充当智能反馈循环，不断将代码与既定的风险指标进行比较。它们主动突出需要改进的地方，而不是等待不良设计表现为错误或脆弱性 - 在它花费实际时间和金钱之前。

下表概述了设计守护者识别的常见设计问题的一些解决方案。

有时，我们会忽视这些工具的价值并匆忙覆盖其默认阈值。下次你考虑这样做时，请停下来，欣赏这些工具是你项目的无形但强大的保障。通常，一个简单的修复就足以让你回到正轨并享受更顺畅的开发旅程。

我一直在思考如何向同事解释分层架构和强大的低级设计的重要性。这一思路导致了这篇文章。这些实践可能不会直接影响业务价值，但它们会磨砺我们的工具，帮助我们更高效地工作并推动进步。

希望这能激励你在需要的时候自信地向你的团队成员和业务领导推荐基于科学的工具。