2007 年 7 月 20 日
您的软件架构和您所期望的一样吗?当架构落实到代码时,它并不总是 我们曾经互相讨论并预想的那个。在本期的 让开发自动化 中,Paul Duvall 将演示如何通过使用 JUnit、JDepend 和 Ant 编写 有关测试来发现架构偏差,从而做到在发生问题之前主动发现问题。
我在曾经从事的很多软件开发项目中观察到,软件开发中一直存在这样一种现象:您实际拥有的架构往往与想象中的不同。
通过分析代码的度量报告,比如由 JDepend (参阅 Resources)工具生成的报告, 您可以有效地判定代码是否实现了确定的架构。有些团队对代码做反向设计,得到对应的 UML 图表,也能够达到上述效果, 还有一些团队甚至在编程时使用 IDE 生成相同的工件 —— 即实时反向设计。可是, 所有的这些方法都还是反应式(reactive)的。 您必须手工审视并分析报告或图表,确定架构是否存在偏离,而有时这种 偏离可能很久之后才被发现。
设想每当某部分代码与期望的 架构有所违背时,您就得到一个提示 —— 比如一个 Ant 构建脚本失败 —— 如清单 1 所示:
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本文所提及的技术能够使您通过实现构建自动化主动分析软件架构。 除此之外,本文的示例还演示了如何基于规则触发构建过程失败,您可以使用 JDepend 的 API 和 JUnit 定义这些规则。
当然,最重要的是,通过构建自动化,您和您的团队能够在开发周期的前期 发现 源代码与确定架构之间的偏离。 这就是我所说的掌控架构!
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图 1 说明了在构建 Web 应用时一种常见的架构模式。 presentation 层(代表一组相关的包)依赖于 controller 层,controller 层依赖于 domain 和 business 层,最后,business 层依赖于 data 和 domain 层。
至此,一切都很好,是吗?但是,我很确定您以前遇到类似的情形,那些常见的最佳实践规则会在日常的软件开发中被遗忘。事实上,这一点很容易(也很快)就会发生。
举例而言,图 2 阐明了对该示例架构的一个微小违背;在这个例子里, data 层至少调用一次 business 层:
架构的微小变化产生的意外影响使代码的修改变得更加困难。实际上,现在对一个代码区域的修改 会要求其他很多区域的变动。举例而言, 如果您清除或改变 business 层中类的一些方法, 则可能需要从 data 层中清除某些引用。当更多的违背发生时, 修改代码就会更加困难。
若使用传统的监控技术,比如查看 JDepend 或 Macker 报告(参阅 参考资料), 您能够多快地发现对期望设计的偏离呢? 如果您和我一样,想快速地生产出能够工作的软件, 那么越快发现影响交付速度的问题越好, 难道您不这么认为吗?
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JDepend 是最方便的帮助评定架构违背的工具之一。经过几年的发展, 该开源工具能够很好地与 Ant 和 Maven 集成; 此外,它对大量的 Java™ API 提供支持,具有更细化的交互性。但是, 如同我已经指出的,它生成的报告本质上是被动的。根据您实际运行(并查看)它们的频率, 架构违背可能直到很难矫正的时候才会被发觉。
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要主动判定架构变动是否恰当,实际上就是研究某特定包的耦合。事实上,通过对软件架构内关键包的传入和传出耦合进行监控, 以及观察预期值的偏离,您能轻松地发现错误的修改。
举例而言,在图 2 所示的修改中, data 层的新传出耦合现在大于 0,因为该层目前要 直接与 business 层通信。当然,这种耦合是通过 data 层中一个简单的 import (及对引用类的使用)而引入的。幸运的是,很容易通过 JUnit、JDepend 的优秀 API 发现此类问题,还有,构建时需要一些技巧。
事实证明,在构建(如 Ant 或 Maven)上下文中,您能够运行使用 JDepend API 的 JUnit 测试主动辨别耦合值的变化; 此外,如果这些变化不正确,您就可以使构建失败。 这就实现了主动性,不是吗?
第一步是创建一个 JUnit 测试并且对 JDepend 做相应配置,如清单 2 所示:
import junit.framework.TestCase; |
清单 2 很长,我们总结以下几个要点:
清单 3 中的 testDataLayer() 测试用例是架构断言的核心。 该方法可判定是否存在对 dataLayer 的任何违背 —— 如果 isLayeringValid() 方法(在下面的 清单 4 中定义)返回 false ,测试用例 就被认为失败,也意味着必然存在一处架构违背。
public void testDataLayer() { |
清单 3 中测试用例所调用的方法如清单 4 所示:
private boolean isLayeringValid(String layer, Collection rules) { |
isLayeringValid() 方法的目的确定 清单 2 中 DIRECTORY_TO_ANALYZE 目录内所有包的传入耦合。 您可以在清单 4 底部看到,该方法遵守 isEfferentsValid() 方法,如清单 5 所示。
这里,如果 isEfferentsValid() 方法发现某个包不符合指定的包依赖关系(由于从一个包到另一个包的传出耦合大于 0),则使用 清单 2 中的 dataLayerViolations 集合将该包标记为一个架构违背。这将间接导致 testDataLayer() 测试用例(如 清单 3 所示)失败。
private boolean isEfferentsValid(String layer, Collection rules, |
正如您所看到的,清单 2 到 5 实际上都是扫描一系列包以确定耦合变化; 如果耦合发生了变化,失败条件被触发,因此 JUnit 报告测试失败。 要让我说的话,这真是令人印象深刻!
一旦您结合使用 JUnit 和 JDepend 编写好基于约束的测试后, 您就能够用诸如 Ant 或 Maven 这样的工具把它作为构建过程的一部分运行。 举例而言,清单 6 阐述了用 Ant 运行一系列此类测试。 test.dependency.dir 属性 映射到 root/src/test/java/dependency 目录,其中包含了一些神奇的架构验证程序。
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要使 JUnit 测试成功执行,JDepend JAR 必须出现在 Ant 的类路径中。 haltonfailure 属性被设为 true,以便让构建过程在测试失败时停止。
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我已经指出,使用被动的方法维持架构需要付出大量的努力, 另外,我希望我已经使您相信,开发过程中很容易发生架构违背。 通过将架构测试作为构建过程的一部分执行, 您能够使这种检查自动化并且能够重复执行。图 3 显示了在运行 Ant 后显示构建失败,这样不是很好吗?我甚至根本不需要再去看 JDepend 报告了。
这种主动监控的优势在于,你可以在发现架构分层问题后马上解决它。 问题解决得越迅速,越有助于降低风险 —— 更不用提代价了。 本质上,您的团队不会因此收到干扰,并能够继续工作,实现快速发布可用软件的目标。
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现在您能够用自己的构建过程主动发现与期望架构的设计违背了。 此外,我已向您展示了几个可能的示例之一 —— 您一定能够获得创造性的方法并分析类似 Instability 包这样的度量,从而便于判定架构的整体健壮性。
我所介绍的这个方法是一种简单的方式,可以减少 为判定架构遵从性而不断反向设计代码并分析图表的需求。 如果您在使用持续集成系统(Continuous Integration system), 您可将这些测试用作一个安全网络,确保检查版本控制系统的代码传递这些架构规则 —— 每当进行了一次改动时。如果您改变了架构, 只要改变您的 JUnit 测试规则,就可确保 您的团队遵守了项目标准。这就是我所称的使用主动方式断言架构可靠性。
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