1、如何理解“接口隔离原则”?
- 接口隔离原则的英文翻译是“ Interface Segregation Principle”,缩写为 ISP
Robert Martin 在 SOLID 原则中是这样定义它的:“Clients should not be forced to depend upon interfaces that they do not use。”
客户端不应该被强迫依赖它不需要的接口。其中的“客户端”,可以理解为接口的调用者或者使用者。
实际上,“接口”这个名词可以用在很多场合中。生活中我们可以用它来指插座接口等。
在软件开发中,我们既可以把它看作一组抽象的约定,也可以具体指系统与系统之间的 API 接口,还可以特指面向对象编程语言中的接口等。
前面我提到,理解接口隔离原则的关键,就是理解其中的“接口”二字。在这条原则中,我们可以把“接口”理解为下面三种东西:
- 一组 API 接口集合
- 单个 API 接口或函数
- OOP 中的接口概念
2、把“接口”理解为一组 API 接口集合
微服务用户系统提供了一组跟用户相关的 API 给其他系统使用,比如:注册、登录、获取用户信息等。
public interface UserService {
boolean register(String cellphone, String password);
boolean login(String cellphone, String password);
UserInfo getUserInfoById(long id);
UserInfo getUserInfoByCellphone(String cellphone);
}
public class UserServiceImpl implements UserService {
//...
}
们的后台管理系统要实现删除用户的功能,希望用户系统提供一个删除用户的接口。这个时候我们该如何来做呢?
你可能会说,这不是很简单吗,我只需要在 UserService 中新添加一个 deleteUserByCellphone() 或 deleteUserById() 接口就可以了。
这个方法可以解决问题,但是也隐藏了一些安全隐患。
删除用户是一个非常慎重的操作,我们只希望通过后台管理系统来执行,所以这个接口只限于给后台管理系统使用。
如果我们把它放到 UserService 中,那所有使用到 UserService 的系统,都可以调用这个接口。不加限制地被其他业务系统调用,就有可能导致误删用户。
当然,最好的解决方案是从架构设计的层面,通过接口鉴权的方式来限制接口的调用。
不过,如果暂时没有鉴权框架来支持,我们还可以从代码设计的层面,尽量避免接口被误用。
我们参照接口隔离原则,调用者不应该强迫依赖它不需要的接口,将删除接口单独放到另外一个接口 RestrictedUserService 中,然后将 RestrictedUserService 只打包提供给后台管理系统来使用。
public interface UserService {
boolean register(String cellphone, String password);
boolean login(String cellphone, String password);
UserInfo getUserInfoById(long id);
UserInfo getUserInfoByCellphone(String cellphone);
}
public interface RestrictedUserService {
boolean deleteUserByCellphone(String cellphone);
boolean deleteUserById(long id);
}
public class UserServiceImpl implements UserService, RestrictedUserService {
// ...省略实现代码...
}
我们把接口隔离原则中的接口,理解为一组接口集合,它可以是某个微服务的接口,也可以是某个类库的接口等等。
在设计微服务或者类库接口的时候,如果部分接口只被部分调用者使用,那我们就需要将这部分接口隔离出来,单独给对应的调用者使用,而不是强迫其他调用者也依赖这部分不会被用到的接口。
3 把“接口”理解为单个 API 接口或函数
把接口理解为单个接口或函数
那接口隔离原则就可以理解为:函数的设计要功能单一,不要将多个不同的功能逻辑在一个函数中实现。
public class Statistics {
private Long max;
private Long min;
private Long average;
private Long sum;
private Long percentile99;
private Long percentile999;
//...省略constructor/getter/setter等方法...
}
public Statistics count(Collection<Long> dataSet) {
Statistics statistics = new Statistics();
//...省略计算逻辑...
return statistics;
}
在上面的代码中,count() 函数的功能不够单一,包含很多不同的统计功能,比如,求最大值、最小值、平均值等等。按照接口隔离原则,我们应该把 count() 函数拆成几个更小粒度的函数,每个函数负责一个独立的统计功能。
public Long max(Collection<Long> dataSet) { //... }
public Long min(Collection<Long> dataSet) { //... }
public Long average(Colletion<Long> dataSet) { //... }
// ...省略其他统计函数...
你可能会说,在某种意义上讲,count() 函数也不能算是职责不够单一,毕竟它做的事情只跟统计相关。
我们在讲单一职责原则的时候,也提到过类似的问题。实际上,判定功能是否单一,除了很强的主观性,还需要结合具体的场景。
如果在项目中,对每个统计需求,Statistics 定义的那几个统计信息都有涉及,那 count() 函数的设计就是合理的。相反,如果每个统计需求只涉及 Statistics 罗列的统计信息中一部分,比如,有的只需要用到 max、min、average 这三类统计信息,有的只需要用到 average、sum。而 count() 函数每次都会把所有的统计信息计算一遍,就会做很多无用功,势必影响代码的性能,特别是在需要统计的数据量很大的时候。所以,在这个应用场景下,count() 函数的设计就有点不合理了,我们应该按照第二种设计思路,将其拆分成粒度更细的多个统计函数。
不过,你应该已经发现,接口隔离原则跟单一职责原则有点类似,不过稍微还是有点区别。
单一职责原则针对的是模块、类、接口的设计。
如果调用者只使用部分接口或接口的部分功能,那接口的设计就不够职责单一。
4、把“接口”理解为 OOP 中的接口概念
我们还可以把“接口”理解为 OOP 中的接口概念,比如 Java 中的 interface。
假设我们的项目中用到了三个外部系统:Redis、MySQL、Kafka。
每个系统都对应一系列配置信息,比如地址、端口、访问超时时间等。
为了在内存中存储这些配置信息,供项目中的其他模块来使用,我们分别设计实现了三个 Configuration 类:RedisConfig、MysqlConfig、KafkaConfig。
public class RedisConfig {
private ConfigSource configSource; //配置中心(比如zookeeper)
private String address;
private int timeout;
private int maxTotal;
//省略其他配置: maxWaitMillis,maxIdle,minIdle...
public RedisConfig(ConfigSource configSource) {
this.configSource = configSource;
}
public String getAddress() {
return this.address;
}
//...省略其他get()、init()方法...
public void update() {
//从configSource加载配置到address/timeout/maxTotal...
}
}
public class KafkaConfig { //...省略... }
public class MysqlConfig { //...省略... }
我们有一个新的功能需求,希望支持 Redis 和 Kafka 配置信息的热更新。
但是,因为某些原因,我们并不希望对 MySQL 的配置信息进行热更新。
为了实现这样一个功能需求,我们设计实现了一个 ScheduledUpdater 类,以固定时间频率(periodInSeconds)来调用 RedisConfig、KafkaConfig 的 update() 方法更新配置信息。
public interface Updater {
void update();
}
public class RedisConfig implemets Updater {
//...省略其他属性和方法...
@Override
public void update() { //... }
}
public class KafkaConfig implements Updater {
//...省略其他属性和方法...
@Override
public void update() { //... }
}
public class MysqlConfig { //...省略其他属性和方法... }
public class ScheduledUpdater {
private final ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();;
private long initialDelayInSeconds;
private long periodInSeconds;
private Updater updater;
public ScheduleUpdater(Updater updater, long initialDelayInSeconds, long periodInSeconds) {
this.updater = updater;
this.initialDelayInSeconds = initialDelayInSeconds;
this.periodInSeconds = periodInSeconds;
}
public void run() {
executor.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
updater.update();
}
}, this.initialDelayInSeconds, this.periodInSeconds, TimeUnit.SECONDS);
}
}
public class Application {
ConfigSource configSource = new ZookeeperConfigSource(/*省略参数*/);
public static final RedisConfig redisConfig = new RedisConfig(configSource);
public static final KafkaConfig kafkaConfig = new KakfaConfig(configSource);
public static final MySqlConfig mysqlConfig = new MysqlConfig(configSource);
public static void main(String[] args) {
ScheduledUpdater redisConfigUpdater = new ScheduledUpdater(redisConfig, 300, 300);
redisConfigUpdater.run();
ScheduledUpdater kafkaConfigUpdater = new ScheduledUpdater(kafkaConfig, 60, 60);
redisConfigUpdater.run();
}
}
现在,我们又有了一个新的监控功能需求。
我们可以在项目中开发一个内嵌的 SimpleHttpServer,输出项目的配置信息到一个固定的 HTTP 地址,比如:http://127.0.0.1:2389/config 。
我们只需要在浏览器中输入这个地址,就可以显示出系统的配置信息。
不过,出于某些原因,我们只想暴露 MySQL 和 Redis 的配置信息,不想暴露 Kafka 的配置信息。
public interface Updater {
void update();
}
public interface Viewer {
String outputInPlainText();
Map<String, String> output();
}
public class RedisConfig implemets Updater, Viewer {
//...省略其他属性和方法...
@Override
public void update() { //... }
@Override
public String outputInPlainText() { //... }
@Override
public Map<String, String> output() { //...}
}
public class KafkaConfig implements Updater {
//...省略其他属性和方法...
@Override
public void update() { //... }
}
public class MysqlConfig implements Viewer {
//...省略其他属性和方法...
@Override
public String outputInPlainText() { //... }
@Override
public Map<String, String> output() { //...}
}
public class SimpleHttpServer {
private String host;
private int port;
private Map<String, List<Viewer>> viewers = new HashMap<>();
public SimpleHttpServer(String host, int port) {//...}
public void addViewers(String urlDirectory, Viewer viewer) {
if (!viewers.containsKey(urlDirectory)) {
viewers.put(urlDirectory, new ArrayList<Viewer>());
}
this.viewers.get(urlDirectory).add(viewer);
}
public void run() { //... }
}
public class Application {
ConfigSource configSource = new ZookeeperConfigSource();
public static final RedisConfig redisConfig = new RedisConfig(configSource);
public static final KafkaConfig kafkaConfig = new KakfaConfig(configSource);
public static final MySqlConfig mysqlConfig = new MySqlConfig(configSource);
public static void main(String[] args) {
ScheduledUpdater redisConfigUpdater =
new ScheduledUpdater(redisConfig, 300, 300);
redisConfigUpdater.run();
ScheduledUpdater kafkaConfigUpdater =
new ScheduledUpdater(kafkaConfig, 60, 60);
redisConfigUpdater.run();
SimpleHttpServer simpleHttpServer = new SimpleHttpServer(“127.0.0.1”, 2389);
simpleHttpServer.addViewer("/config", redisConfig);
simpleHttpServer.addViewer("/config", mysqlConfig);
simpleHttpServer.run();
}
}
至此,热更新和监控的需求我们就都实现了。我们来回顾一下这个例子的设计思想。
我们设计了两个功能非常单一的接口:Updater 和 Viewer。
ScheduledUpdater 只依赖 Updater 这个跟热更新相关的接口,不需要被强迫去依赖不需要的 Viewer 接口,满足接口隔离原则。
同理,SimpleHttpServer 只依赖跟查看信息相关的 Viewer 接口,不依赖不需要的 Updater 接口,也满足接口隔离原则。
如果我们不遵守接口隔离原则,不设计 Updater 和 Viewer 两个小接口,而是设计一个大而全的 Config 接口,让 RedisConfig、KafkaConfig、MysqlConfig 都实现这个 Config 接口,并且将原来传递给 ScheduledUpdater 的 Updater 和传递给 SimpleHttpServer 的 Viewer,都替换为 Config,那会有什么问题呢?
public interface Config {
void update();
String outputInPlainText();
Map<String, String> output();
}
public class RedisConfig implements Config {
//...需要实现Config的三个接口update/outputIn.../output
}
public class KafkaConfig implements Config {
//...需要实现Config的三个接口update/outputIn.../output
}
public class MysqlConfig implements Config {
//...需要实现Config的三个接口update/outputIn.../output
}
public class ScheduledUpdater {
//...省略其他属性和方法..
private Config config;
public ScheduleUpdater(Config config, long initialDelayInSeconds, long periodInSeconds) {
this.config = config;
//...
}
//...
}
public class SimpleHttpServer {
private String host;
private int port;
private Map<String, List<Config>> viewers = new HashMap<>();
public SimpleHttpServer(String host, int port) {//...}
public void addViewer(String urlDirectory, Config config) {
if (!viewers.containsKey(urlDirectory)) {
viewers.put(urlDirectory, new ArrayList<Config>());
}
viewers.get(urlDirectory).add(config);
}
public void run() { //... }
}
-
首先,第一种设计思路更加灵活、易扩展、易复用。
因为 Updater、Viewer 职责更加单一,单一就意味了通用、复用性好。 -
其次,第二种设计思路在代码实现上做了一些无用功。
因为 Config 接口中包含两类不相关的接口,一类是 update(),一类是 output() 和 outputInPlainText()。
理论上,KafkaConfig 只需要实现 update() 接口,并不需要实现 output() 相关的接口。
同理,MysqlConfig 只需要实现 output() 相关接口,并需要实现 update() 接口。
但第二种设计思路要求 RedisConfig、KafkaConfig、MySqlConfig 必须同时实现 Config 的所有接口函数(update、output、outputInPlainText)。
除此之外,如果我们要往 Config 中继续添加一个新的接口,那所有的实现类都要改动。相反,如果我们的接口粒度比较小,那涉及改动的类就比较少。
网友评论