计算机中的权衡(trade-off)

计算机中一切都是权衡(trade-off)。所谓权衡，即在两个极端中取一个相对中间的位置，不是非黑即白，而是根据实际情况作出取舍，也许偏向A多一点，从而偏向B少一点，也许是反过来。

A <------------------------> B
   \                      /
          trade-off

我们来聊几个常见的例子。

(关系型)数据库范式和反范式

而常见的两个极端，就是范式和反范式。所谓范式，就是一定的套路，是一种大家都遵循的行为准则，有时候业界也会称之为最佳实践。反范式，就是不按套路出牌，反其道行之。如果你是工作了几年的人，细心回想一下，就会发现日常工作中到处都是范式和反范式，同时到处都是权衡(trade-off)。

数据库设计中的范式和反范式我想大家都应该有所耳闻(可以参考此处)。

如果你仔细读一下 3NF 就会发现，它是冲着数据的低冗余去的，首先通过1NF把数据拆散成最小可拆分粒度，然后通过2NF确定唯一性，通过3NF消除冗余。加入我们遵守3NF，实际设计中，就会发现为了消除冗余，数据库需要大量使用外键，而外键有这么一个特点，每次修改数据时，都会去检查另一张表中的数据，从而确保外键的约束。对于传统的数据库使用来说，这没有什么太大的问题，然而放在互联网中，一旦并发上上来(虽然大部分所谓的互联网公司仍然达不到这个量)，外键将迅速成为数据库性能瓶颈。因此，常见的互联网公司设计使用中，一般都会使用反范式，即主动冗余一份数据到所需要的，并发非常高的表中（更常见的做法是加缓存，但是不在此文范畴内）。

而至于实际用途中，遵守多少范式，又遵守多少反范式，是一个度的问题，我们需要根据实际情况进行权衡取舍。

常量

经常在代码中看到这么两种设计：

return c.JSON(http.StatusOK, {})

或者是

return c.JSON(200, {})

我们大家都知道，RESTful中会使用HTTP状态码来表示一些返回状态，例如200就是成功，400就是参数错误等等，而我们几乎所有人都听说过，代码需要高内聚，低耦合，不要使用魔数(magic number)等等，因此很多情况下我们会使用 http.StatusOK 来表示200，仔细想想，其实这样做有两个坏处，那就是所有地方都要导入定义 StatusOK 这个常量的模块；阅读并理解 StatusOK 的速度没有 200快，而且实际情况中我们常用的80%状态码就那么几个：200, 301, 302, 400, 401, 404, 405等。

从另一方面，当你遇到不熟悉的状态码时，文字的含义和可读性比数字高，例如 402 到底是什么意思？如果使用 StatusPaymentRequired 就会好很多。不过由于团队中并不是所有人都能记住，所以综合下来使用 http.StatusOK 是一个更好的选择，如果团队能够达成一致，那么无论哪个选择都是OK的。

再例如之前我读Go的源码时，发现源码中到处都是使用 “linux”, “windows”, “drawin” 三个字符串，而不是抽出来成为const，我就去提了个 issue 问作者们为啥不抽成常量然后导入。

作者的回答很有道理，因为大家都懂这几个词的意思，他们其实也是常量。而导入一个新的模块更加麻烦，这也是一种取舍。

抽象泄漏(abstraction leaky)

抽象，这是CS的代名词。无论是语言，还是数据，这些年来，我们都是冲着抽象一步一步发展。正所谓，计算机中没有什么事情是加一个中间层解决不了的，如果有，那就加两个。举个例子，我们从最开始的汇编语言，为了屏蔽各种汇编语言的细节，我们提供了高级语言这层抽象。在高级语言中，为了屏蔽多个语句的实现细节，我们提供了函数这层抽象。

完全不抽象（暴露所有实现细节）和过度抽象正是我们最上面所画的A和B两个极端。完全不抽象的代码，会导致非常低的可读性，以为它会把我们带入细节的深渊，试想，你无法了解一个系统的全局，怎么可能全面掌握它呢？

而过度抽象则是另外一个反面，每一次抽象都意味着细节的丢失，过度抽象之后，你只知道一个全貌，却无法了解细节，会导致自己陷入一个似懂非懂的状态，例如当你阅读Go代码时，碰到一个接口(interface)，但是你无法找到具体是哪一个实现，这里你就丢失了很大一块细节，为了掌握整个系统，你需要了解实现细节，但是现在细节却丢失了。

从细节到抽象，和从抽象到细节，其实就是思维过程中，自底向上和自顶向下的两种方式，我们要掌握这两种方式，并且来回切换，才能更快更好的了解一个东西，自顶向下帮助你掌握轮廓，自底向上帮助你掌握细节，同时运用两种方式才能让你真正的掌握一个系统。

说回正题，抽象泄漏，就是想要做到完美的抽象，却发现做不到，比如ORM，想要屏蔽所有数据库的实现细节，但却发现为了使用数据库独有的功能，又必须在公有组件上加上每种数据库独有的功能支持。

函数到底拆多细

这是最近和群友们讨论的一个话题（进技术交流群见右侧二维码），函数到底拆多细？如果你感受过一个函数几百行，翻几屏都翻不完的那种恐惧，大概率以后你自己再也不会写那样的代码了。

而当你见过另一种极端，几乎每一行代码都被拆散成一个函数时，你会了解到另一种痛苦。

人类的思维过程是比较适合一溜顺的，也就是说，你的思维能从头到尾不打断，而不是在各种环境中切换来切换去跳来跳去的。一个函数中有很多代码时，符合这一点，你可以从头看到尾，然而它有一个很严重的问题，可维护性非常低，并且当长度达到一定程度时，你需要记忆的上下文（例如前面定义的变量、内部函数等等）变得越来越多，会达到一个点，超过这个点之后，非常难理解这份代码。

拆的过细的函数会导致另一个问题，每次遇到一个函数时，相当于在你的思维里打一个断点，告诉自己，这里需要执行另一个分支。同样当函数多到一定程度时，就会达到你的人脑上下文内存上限。

所以函数到底拆多细，怎么拆，这个问题是非常主观的一个问题，但是可以肯定的是，它是一种取舍。

这里得提一句，一个好的函数名可以减少这种痛苦。

总结

计算机中，到处都是权衡取舍。

计算机中的权衡(trade-off)

(关系型)数据库范式和反范式

常量

抽象泄漏(abstraction leaky)

函数到底拆多细

总结

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