内森·马兹是 Twitter 的分布式流处理框架 Storm 的主要作者，他的新书 大数据系统构建 今天正式发售了，我半个月前就下了订单，满心期盼。先前在浏览他的博客时看到一篇有趣的文章，发表于2012年，现中文翻译于此，和大家分享。

面向痛苦编程

前些天，有人问了我个有趣的问题：“在创业公司工作的时候，还能够有勇气去写 Storm，你是怎样做到的？” 我知道，在外界看来，创业公司做如此大规模的项目，是相当冒险的行为。而在我自己看来，其实，写 Storm 一点儿风险都没有：它很有挑战性，但并没有风险。

我遵从了一种能够极大地规避风险的开发方式，来应对像 Storm 这种大型项目，并将其命名为 “面向痛苦编程” 。简单来说，面向痛苦编程是这样的：不去做那些不重要的项目，除非，缺少它真的让你感到痛苦难耐。这一准则放之四海而皆准，大到架构上的决策，小到每天写的代码。面向痛苦编程保证你总是在做重要的事情，在尝试大的投入前先从小处精通问题的本质，因此而能够极大地规避风险。

面向痛苦编程有三句箴言：“先做成，再做美，后做快。” (First make it possible. Then make it beautiful. Then make it fast.)

先做成

当你进入某个你不熟悉的问题领域 (problem domain) 时，不要立马写一个 “通用的” 或者 “可拓展” 的解。你都不太了解，如何预见未来会有哪些需求？你会把不必通用的变通用，浪费了时间，增加了复杂性。

更好的做法是仅仅 “三下五除二干出来再说” (hack things out) ，直面解决手头的问题。这样，你就能够做成你需要做成的事儿，避免浪费时间。

Storm 的 “先做成” 阶段是一年的快速开发，用队列和工作节点做一个流试处理处理系统。我们学到了如何用 “ack” 协议保证数据处理，我们学到了如何用集群的队列和工作节点规模化实时计算，我们学到了有时候要用不同的方式分割 (partition) 消息流：有时候随机地、有时候 hash/mod 地，确保同样的东西总是流到同样的工作节点上。

当时我们还甚至不知道我们处在 “先做成” 的阶段，只是专注于做产品。尽管队列和工作节点们形成的系统在后来很快让我们痛得不行，但是当时，规模化这个系统很乏味，我们也并不需要容错机制。很明显，队列和工作节点形成的范式并不是一层正确的抽象，因为我们大多数的代码与路由 (routing messages) 和序列化有关，并非我们真正关心的业务逻辑。

同时，开发产品让我们发现了 “实时计算” 的新用例。我们写了一个功能，计算 Twitter 上某一个 URL 的 受众量 (Reach)，所谓受众量，就是能够接触到 Twitter 上的某个 URL 的去除重复后的人数。这一计算很困难，一次计算就需要上百次的数据库访问、和上千万的去重操作。要处理这些绝对路径的 URL，我们最初的单机实现要跑一分多钟，显然，我们需要某种分布式系统来并行处理，加速计算。

启发 Storm 的一个关键就在于，我们意识到了 “受众量问题” 和 “流处理问题” 可以被归化成简单的抽象。

再做美 

当你三下五除二干出来再说 (hacking things out) 的时候，这一问题领域的 “地图” 也逐渐明晰起来。随着时间的推移，你逐渐习得这一领域越来越多的用例，深入了解这些系统的微妙与复杂之处。这些深入的了解能够启发 “美丽” 的技术，来替代现有的系统，减轻你的痛苦，让过去的不可能做到的新系统、新功能变成可能。

做“美”的关键在于，搞清楚能够解决已知具体问题的最简抽象集。不要预测那些实际上你并未遇到的具体用例，否则结果就会做得太过了 (overengineering)。经验法则是，要想投入更多，对问题领域的理解需要更深刻，用例需要更多样。否则，就有发生第二系统效应的风险。

在“做美”阶段，你动用设计与抽象的技能，把问题区间提炼成简单的、可组合在一起的抽象们。提炼美好的抽象就似统计学所谓的回归一般：图上一堆点 (用例) ，找条最简单的曲线 (抽象) 契合这些点。

用例越多，找契合点的曲线也就越方便。如果点不够，得到的曲线要么做得太过，要么做得不够好，最终过度工程或者浪费时间。

做美有很大一块是去了解问题区间的性能与资源特征 (understanding the performance and resource characteristics of the problem space)，设计优美的解要利用那些属于前一阶段“做成”时学到的微妙与复杂。

就 Storm 而言，我把实时处理提炼成了一堆小的抽象：流 (streams)，出水口 (spouts)，水栓 (bolts)，和拓扑结构 (topologies)。我发明了新的算法，消除中间消息的代理，同时又能够保证数据得到了处理，整个系统中最复杂最令人痛苦的部分因此而被除去。流处理和受众量，两个看上去迥异的问题，如此优雅地归化到了 Storm，这强烈地预示着，我做的东西，了不得。

我继而进一步地为 Storm 寻找更多的用例，验证我的设计。我和其他工程师深入讨论，学习他们处理实时问题的独到之处。我并没有只去问我认识的人，我还发了 Twitter 说我正在做一款新的实时系统，想要知道其他人的用例，随后有很多有趣的讨论，让我对问题领域有了更深的认识，并验证了我的设计思路。

后做快 

一旦得到了优美的设计，就能安全地花时间做性能分析 (profiling) 和优化了。过早优化浪费时间，因为你仍然有可能重新做设计。

“做快”并不是指系统高层级的性能特征。这些特征本应该在“做成”阶段被理解到，在“做美”阶段被设计好。“做快”是指微观上的优化，让代码更紧凑，更有效率地利用资源。所以说，在“做美”阶段，你会关心诸如渐进复杂度的问题；在“做快”阶段，你会关心诸如复杂度中那些常量的问题。

反复雕琢 

面向痛苦编程是持续的过程。构建美丽的系统赋予你新的能力，让你在问题区间里更新更深的领域有能力“做成”。学到的新的知识又反馈到原有的技术中，用以微调或者补充原有的抽象，这样就能够搞定更多的用例。

Storm 就像这样迭代了好多次。一开始使用 Storm 的时候，我们发现了，单一的组件需要有能力放出多个独立的流。我们发现了，Storm 批处理元组 (process batches of tuples) 作为具体的单元，需要增加一种特殊的“直接流 (direct stream) ”。最近，我又开发了“事务性拓扑 (transactional topologies)” ，在 Storm 至少处理一次的基础上，对几乎任意情况的实时处理需求，达成恰好通知一次的语义。

当然了，在自己不了解的领域三下五除二干出来再说，然后持续性地迭代，会导致一些渣代码。而面向痛苦编程最重要的特性便是大无畏地专注于重构。这正是规避“偶发复杂度 (accidental complexity)” (译者注：将概念上的构思施行于电脑上所遭遇到的困难。) 破坏项目的核心所在。

结论 

用例在面向痛苦编程中至关重要，用黄金来形容它们的价值也不为过。而习得用例的唯一方法，就是写代码积累经验。

绝大多数的程序员都会经历这样的进化过程。一开始挣扎地让东西跑起来，代码乱得毫无章法，渣代码和拷贝粘贴的代码一塌糊涂。后来，你会发现结构化编程的好处，尽可能多地共享代码逻辑。然后，你学到了如何抽象，用封装的思想看系统。再后来，你着迷于通用化你的代码，让一切的一切可以拓展到未来的程序中。

面向痛苦编程拒绝相信人们能够有效地预测未知的需求，它承认，在不了解问题领域的情况下通用化代码，终将导致复杂与浪费。设计一定要，也总是要，驱动于活生生的用例。

作者：Nathan Marz

译者：潘天 (puncsky)

来源：http://nathanmarz.com/blog/suffering-oriented-programming.html