开闭原则(OCP)的理解与灵活应用

开闭原则可能是 SOLID 中最难理解、最难掌握，同时也是最有用的一条原则。

• 之所以说这条原则难理解，那是因为，“怎样的代码改动才被定义为‘扩展’？怎样的代码改动才被定义为‘修改’？怎么才算满足或违反‘开闭原则’？修改代码就一定意味着违反‘开闭原则’吗？”等等这些问题，都比较难理解。
• 之所以说这条原则难掌握，那是因为，“如何做到‘对扩展开放、修改关闭’？如何在项目中灵活地应用‘开闭原则’，以避免在追求扩展性的同时影响到代码的可读性？”等等这些问题，都比较难掌握。
• 之所以说这条原则最有用，那是因为，扩展性是代码质量最重要的衡量标准之一。在 23 种经典设计模式中，大部分设计模式都是为了解决代码的扩展性问题而存在的，主要遵从的设计原则就是开闭原则。

开闭原则的英文全称是 Open Closed Principle（OCP）。它的英文描述是：software entities (modules, classes, functions, etc.) should be open for extension , but closed for modification。

用中文详细表述下就是：添加一个新的功能应该是，在已有代码基础上扩展代码（新增模块、类、方法等），而非修改已有代码（修改模块、类、方法等）。

如何理解“对扩展开放、对修改关闭”？

我们通过下面的例子来更好的理解“对扩展开放、对修改关闭”的含义。

这是一段 API 接口监控告警的代码。其中，

• AlertRule 存储告警规则，可以自由设置。
• Notification 是告警通知类，支持邮件、短信、微信、手机等多种通知渠道。
• NotificationEmergencyLevel 表示通知的紧急程度，包括 SEVERE（严重）、URGENCY（紧急）、NORMAL（普通）、TRIVIAL（无关紧要），不同的紧急程度对应不同的发送渠道。

public class Alert {
  private AlertRule rule;
  private Notification notification;

  public Alert(AlertRule rule, Notification notification) {
    this.rule = rule;
    this.notification = notification;
  }

  public void check(String api, long requestCount, long errorCount, long durationOfSeconds) {
    long tps = requestCount / durationOfSeconds;
    if (tps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTps()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
    if (errorCount > rule.getMatchedRule(api).getMaxErrorCount()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
  }
}

上面这段代码非常简单，业务逻辑主要集中在 check() 函数中。当接口的 TPS 超过某个预先设置的最大值时，以及当接口请求出错数大于某个最大允许值时，就会触发告警，通知接口的相关负责人或者团队。

现在，如果我们需要添加一个功能，当每秒钟接口超时请求个数，超过某个预先设置的最大阈值时，我们也要触发告警发送通知。这个时候，我们该如何改动代码呢？主要的改动有两处：

1. 第一处是修改 check() 函数的入参，添加一个新的统计数据 timeoutCount，表示超时接口请求数；
2. 第二处是在 check() 函数中添加新的告警逻辑。

具体的代码改动如下所示：

public class Alert {
  // ...省略AlertRule/Notification属性和构造函数...
  
  // 改动一：添加参数timeoutCount
  public void check(String api, long requestCount, long errorCount, long timeoutCount, long durationOfSeconds) {
    long tps = requestCount / durationOfSeconds;
    if (tps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTps()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
    if (errorCount > rule.getMatchedRule(api).getMaxErrorCount()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
    // 改动二：添加接口超时处理逻辑
    long timeoutTps = timeoutCount / durationOfSeconds;
    if (timeoutTps > rule.getMatchedRule(api).getMaxTimeoutTps()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
  }
}

这样的代码修改实际上存在挺多问题的：

• 一方面，我们对check() 函数入参进行了修改，这就意味着调用这个函数的代码都要做相应的修改。
• 另一方面，修改了 check() 函数，相应的单元测试都需要修改。

上面的代码改动是基于“修改”的方式来实现新功能的。如果我们遵循开闭原则，也就是“对扩展开放、对修改关闭”。那如何通过“扩展”的方式，来实现同样的功能呢？

我们先重构一下之前的 Alert 代码，让它的扩展性更好一些。重构的内容主要包含两部分：

• 第一部分是将 check() 函数的多个入参封装成 ApiStatInfo 类；
• 第二部分是引入 handler 的概念，将 if 判断逻辑分散在各个 handler 中。

public class Alert {
  private List<AlertHandler> alertHandlers = new ArrayList<>();
  
  public void addAlertHandler(AlertHandler alertHandler) {
    this.alertHandlers.add(alertHandler);
  }

  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
    for (AlertHandler handler : alertHandlers) {
      handler.check(apiStatInfo);
    }
  }
}

public class ApiStatInfo {//省略constructor/getter/setter方法
  private String api;
  private long requestCount;
  private long errorCount;
  private long durationOfSeconds;
}

public abstract class AlertHandler {
  protected AlertRule rule;
  protected Notification notification;
  public AlertHandler(AlertRule rule, Notification notification) {
    this.rule = rule;
    this.notification = notification;
  }
  public abstract void check(ApiStatInfo apiStatInfo);
}

public class TpsAlertHandler extends AlertHandler {
  public TpsAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification) {
    super(rule, notification);
  }

  @Override
  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
    long tps = apiStatInfo.getRequestCount() / apiStatInfo.getDurationOfSeconds();
    if (tps > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxTps()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.URGENCY, "...");
    }
  }
}

public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {
  public ErrorAlertHandler(AlertRule rule, Notification notification){
    super(rule, notification);
  }

  @Override
  public void check(ApiStatInfo apiStatInfo) {
    if (apiStatInfo.getErrorCount() > rule.getMatchedRule(apiStatInfo.getApi()).getMaxErrorCount()) {
      notification.notify(NotificationEmergencyLevel.SEVERE, "...");
    }
  }
}

上面的代码是对 Alert 的重构，我们再来看下，重构之后的 Alert 该如何使用呢？具体的使用代码我也写在这里了。其中，ApplicationContext 是一个单例类，负责 Alert 的创建、组装（alertRule 和 notification 的依赖注入）、初始化（添加 handlers）工作。

public class ApplicationContext {
  private AlertRule alertRule;
  private Notification notification;
  private Alert alert;
  
  public void initializeBeans() {
    alertRule = new AlertRule(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
    notification = new Notification(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
    alert = new Alert();
    alert.addAlertHandler(new TpsAlertHandler(alertRule, notification));
    alert.addAlertHandler(new ErrorAlertHandler(alertRule, notification));
  }
  public Alert getAlert() { return alert; }

  // 饿汉式单例
  private static final ApplicationContext instance = new ApplicationContext();
  private ApplicationContext() {
    initializeBeans();
  }
  public static ApplicationContext getInstance() {
    return instance;
  }
}

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    ApiStatInfo apiStatInfo = new ApiStatInfo();
    // ...省略设置apiStatInfo数据值的代码
    ApplicationContext.getInstance().getAlert().check(apiStatInfo);
  }
}

基于重构之后的代码，如果再添加上面讲到的那个新功能，每秒钟接口超时请求个数超过某个最大阈值就告警，我们又该如何改动代码呢？主要的改动有下面四处。

• 第一处改动是：在 ApiStatInfo 类中添加新的属性 timeoutCount。
• 第二处改动是：添加新的 TimeoutAlertHander 类。
• 第三处改动是：在 ApplicationContext 类的 initializeBeans() 方法中，往 alert 对象中注册新的 timeoutAlertHandler。
• 第四处改动是：在使用 Alert 类的时候，需要给 check() 函数的入参 apiStatInfo 对象设置 timeoutCount 的值。

public class Alert { // 代码未改动... }
public class ApiStatInfo {//省略constructor/getter/setter方法
  private String api;
  private long requestCount;
  private long errorCount;
  private long durationOfSeconds;
  private long timeoutCount; // 改动一：添加新字段
}
public abstract class AlertHandler { //代码未改动... }
public class TpsAlertHandler extends AlertHandler {//代码未改动...}
public class ErrorAlertHandler extends AlertHandler {//代码未改动...}
// 改动二：添加新的handler
public class TimeoutAlertHandler extends AlertHandler {//省略代码...}

public class ApplicationContext {
  private AlertRule alertRule;
  private Notification notification;
  private Alert alert;
  
  public void initializeBeans() {
    alertRule = new AlertRule(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
    notification = new Notification(/*.省略参数.*/); //省略一些初始化代码
    alert = new Alert();
    alert.addAlertHandler(new TpsAlertHandler(alertRule, notification));
    alert.addAlertHandler(new ErrorAlertHandler(alertRule, notification));
    // 改动三：注册handler
    alert.addAlertHandler(new TimeoutAlertHandler(alertRule, notification));
  }
  //...省略其他未改动代码...
}

public class Demo {
  public static void main(String[] args) {
    ApiStatInfo apiStatInfo = new ApiStatInfo();
    // ...省略apiStatInfo的set字段代码
    apiStatInfo.setTimeoutCount(289); // 改动四：设置tiemoutCount值
    ApplicationContext.getInstance().getAlert().check(apiStatInfo);
}

重构之后的代码更加灵活和易扩展。如果我们要想添加新的告警逻辑，只需要基于扩展的方式创建新的 handler 类即可，不需要改动原来的 check() 函数的逻辑。而且，我们只需要为新的 handler 类添加单元测试，老的单元测试都不会失败，也不用修改。

修改代码就意味着违背开闭原则吗？

看了上面重构之后的代码，你可能还会有疑问：在添加新的告警逻辑的时候，尽管改动二（添加新的 handler 类）是基于扩展而非修改的方式来完成的，但改动一、三、四貌似不是基于扩展而是基于修改的方式来完成的，那改动一、三、四不就违背了开闭原则吗？

分析改动一：往 ApiStatInfo 类中添加新的属性 timeoutCount。

实际上，我们不仅往 ApiStatInfo 类中添加了属性，还添加了对应的 getter/setter 方法。那这个问题就转化为：给类中添加新的属性和方法，算作“修改”还是“扩展”？

我们再一块回忆一下开闭原则的定义：软件实体（模块、类、方法等）应该“对扩展开放、对修改关闭”。从定义中，我们可以看出，开闭原则可以应用在不同粒度的代码中，可以是模块，也可以类，还可以是方法（及其属性）。同样一个代码改动，在粗代码粒度下，被认定为“修改”，在细代码粒度下，又可以被认定为“扩展”。比如，改动一，添加属性和方法相当于修改类，在类这个层面，这个代码改动可以被认定为“修改”；但这个代码改动并没有修改已有的属性和方法，在方法（及其属性）这一层面，它又可以被认定为“扩展”。

实际上，我们也没必要纠结某个代码改动是“修改”还是“扩展”，更没必要太纠结它是否违反“开闭原则”。我们回到这条原则的设计初衷：只要它没有破坏原有的代码的正常运行，没有破坏原有的单元测试，我们就可以说，这是一个合格的代码改动。

分析改动三和改动四

这两处改动都是在方法内部进行的，不管从哪个层面（模块、类、方法）来讲，都不能算是“扩展”，而是地地道道的“修改”。不过，有些修改是在所难免的，是可以被接受的。为什么这么说呢？我来解释一下。

在重构之后的 Alert 代码中，我们的核心逻辑集中在 Alert 类及其各个 handler 中，当我们在添加新的告警逻辑的时候，Alert 类完全不需要修改，而只需要扩展一个新 handler 类。如果我们把 Alert 类及各个 handler 类合起来看作一个“模块”，那模块本身在添加新的功能的时候，完全满足开闭原则。

而且，我们要认识到，添加一个新功能，不可能任何模块、类、方法的代码都不“修改”，这个是做不到的。类需要创建、组装、并且做一些初始化操作，才能构建成可运行的的程序，这部分代码的修改是在所难免的。我们要做的是尽量让修改操作更集中、更少、更上层，尽量让最核心、最复杂的那部分逻辑代码满足开闭原则。

如何做到“对扩展开放、修改关闭”？

在刚刚的例子中，我们通过引入一组 handler 的方式来实现支持开闭原则。如果你没有太多复杂代码的设计和开发经验，你可能会有这样的疑问：这样的代码设计思路我怎么想不到呢？你是怎么想到的呢？

这主要依靠的是理论知识和实战经验，这些需要慢慢学习和积累。但是对于如何做到“对扩展开放、修改关闭”，也有一些指导思想和具体的方法论可以参考。

• 要时刻具备扩展意识、抽象意识、封装意识。这些“潜意识”可能比任何开发技巧都重要。
• 在写代码的时候后，我们要多花点时间往前多思考一下，这段代码未来可能有哪些需求变更、如何设计代码结构，事先留好扩展点.
• 在识别出代码可变部分和不可变部分之后，我们要将可变部分封装起来，隔离变化，提供抽象化的不可变接口，给上层系统使用。当具体的实现发生变化的时候，我们只需要基于相同的抽象接口，扩展一个新的实现，替换掉老的实现即可，上游系统的代码几乎不需要修改。

具体方法论

在众多的设计原则、思想、模式中，最常用来提高代码扩展性的方法有：

• 基于接口而非实现编程
• 以及大部分的设计模式（比如，装饰、策略、模板、职责链、状态等）

实际上，多态、依赖注入、基于接口而非实现编程，以及前面提到的抽象意识，说的都是同一种设计思路，只是从不同的角度、不同的层面来阐述而已。这也体现了“很多设计原则、思想、模式都是相通的”这一思想。

通过一个例子来解释一下，如何利用这几个设计思想或原则来实现“对扩展开放、对修改关闭”。

比如，我们代码中通过 Kafka 来发送异步消息。对于这样一个功能的开发，我们要学会将其抽象成一组跟具体消息队列（Kafka）无关的异步消息接口。所有上层系统都依赖这组抽象的接口编程，并且通过依赖注入的方式来调用。当我们要替换新的消息队列的时候，比如将 Kafka 替换成 RocketMQ，可以很方便地拔掉老的消息队列实现，插入新的消息队列实现。具体代码如下所示：

// 这一部分体现了抽象意识
public interface MessageQueue { //... }
public class KafkaMessageQueue implements MessageQueue { //... }
public class RocketMQMessageQueue implements MessageQueue {//...}

public interface MessageFormatter { //... }
public class JsonMessageFormatter  implements MessageFormatter  {//...}
public class ProtoBufMessageFormatter  implements MessageFormatter {//...}

public class Demo {
  private MessageQueue msgQueue; // 基于接口而非实现编程
  public Demo(MessageQueue msgQueue) { // 依赖注入
    this.msgQueue = msgQueue;
  }
  
  // msgFormatter：多态、依赖注入
  public void sendNotification(Notification notification, MessageFormatter msgFormatter) {
    //...    
  }
}

如何在项目中灵活应用开闭原则？

前面我们提到，写出支持“对扩展开放、对修改关闭”的代码的关键是预留扩展点。那问题是如何才能识别出所有可能的扩展点呢？

• 如果你开发的是一个业务导向的系统，比如金融系统、电商系统、物流系统等，要想识别出尽可能多的扩展点，就要对业务有足够的了解，能够知道当下以及未来可能要支持的业务需求。
• 如果你开发的是跟业务无关的、通用的、偏底层的系统，比如，框架、组件、类库，你需要了解“它们会被如何使用？今后你打算添加哪些功能？使用者未来会有哪些更多的功能需求？”等问题。

不过，有一句话说得好，“唯一不变的只有变化本身”。即便我们对业务、对系统有足够的了解，那也不可能识别出所有的扩展点，即便你能识别出所有的扩展点，为这些地方都预留扩展点，这样做的成本也是不可接受的。我们没必要为一些遥远的、不一定发生的需求去提前买单，做过度设计。

最合理的做法是:

• 对于一些比较确定的、短期内可能就会扩展，或者需求改动对代码结构影响比较大的情况，或者实现成本不高的扩展点，在编写代码的时候之后，我们就可以事先做些扩展性设计。
• 但对于一些不确定未来是否要支持的需求，或者实现起来比较复杂的扩展点，我们可以等到有需求驱动的时候，再通过重构代码的方式来支持扩展的需求。

而且，开闭原则也并不是免费的。有些情况下，代码的扩展性会跟可读性相冲突。比如，我们之前举的 Alert 告警的例子。为了更好地支持扩展性，我们对代码进行了重构，重构之后的代码要比之前的代码复杂很多，理解起来也更加有难度。很多时候，我们都需要在扩展性和可读性之间做权衡。在某些场景下，代码的扩展性很重要，我们就可以适当地牺牲一些代码的可读性；在另一些场景下，代码的可读性更加重要，那我们就适当地牺牲一些代码的可扩展性。

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