Шрифт:
В управляемой моделями разработке [124] (УМР) и в программной фабрике [125] в частности наиболее интересной возможностью является генерация кода, скомпилировав который, можно сразу получить работающее приложение или его компоненты. Мы проектируем и сразу получаем нечто работающее, пусть даже на уровне прототипа. Уточняя модели, мы на каждом шаге имеем возможность видеть изменения в системе. Проектирование становится живым процессом без отрыва от разработки.
Историю управляемой моделями архитектуры и разработки, обобщаемой под термином УМИ – управляемой моделями инженерии [126] , можно вести с 1970-х годов. Именно тогда появились первые языки спецификации требований к программам и целые стандарты, типа упоминавшегося IDEF, включающего в себя ряд языков и нотаций. Однако реальная и доступная многим пользователям автоматизация моделирования появилась лишь вместе с персональными компьютерами. Не случайно форматы IDEF-диаграмм исторически сохранили рамки с ячейками информации, столь необходимыми при бумажной технологии анализа проектирования.
Первые инструменты CASE, выросшие из редакторов графических примитивов, были представлены в 1980-х годах, а одним из пионеров был небезызвестный Эдвард Йордон, соавтор, в компании с Томом ДеМарко, популярной методологии SADT [127] . В начале 1990-х годов наблюдалось возникновение множества языков, нотаций, подходов к анализу и проектированию и, как следствие, пик многочисленных CASE-инструментов, их реализующих.
У программистов «от сохи» отношение к CASE, как правило, негативное на уровне «я не верю, что какие-то картинки генерируют код лучше написанного руками». В таком отношении есть своя сермяжная правда, действительно, экскаватор, в отличие от мужика с лопатой, может вырыть не всякую яму. Доказывать обратное – бесполезная потеря времени.
У более продвинутых программистов, имевших опыт написания и сопровождения тысяч строк однотипного рутинного кода, претензии становятся обоснованными и касаются, как правило, следующих сторон применения CASE-средств:
• Если ручное написание кода принять за максимальную гибкость, то CASE может навязывать каркас, стиль кодирования и шаблоны генерации частей программ, ограничивающие не столько полёт фантазии программиста, сколько возможность тонкой настройки генерируемого кода. Неважно, что такая настройка не требуется в большинстве случаев, но если её нет, то менять придётся непосредственно сгенерированный код.
• CASE работает только в условиях дисциплины, когда ручные изменения генерируемого кода исключены или автоматизированы (пост-обработка). Как только программист залезает руками в код каркаса, модель оказывается рассинхронизированной по отношению к исходным текстам программ и процесс разваливается.
В качестве решения перечисленных проблем появились так называемые двусторонние CASE-инструменты ( two way tools ), позволяющие редактировать как модель, непосредственно видя изменения в коде, так и, наоборот, менять код с полу– или полностью автоматической синхронизацией модели. Зачастую, такой инструмент был интегрирован прямо в среду разработки.
Рис. 17. Двусторонний CASE-инструментарий ModelMaker имеет возможности работы как с моделями, так и непосредственно с кодом приложения
Нетрудно заметить, что двунаправленный подход в CASE-инструментарии в большей степени является мощным средством автоматизации отдельных программистов, так как обладает рядом ограничений:
• как правило, инструмент привязан к языкам и платформам;
• технология не выходит за рамки разработки конкретных программ и подсистем. То есть слои системы и архитектура остаются за рамками процесса;
• коллективная работа над моделями одновременно с кодом практически невозможна: приходится делить модели на независимые части, например подсистемы, разрабатываемые одним программистом;
• для достижения нужного эффекта методика по-прежнему требует навыков моделирования как минимум на уровне диаграммы классов. В противном случае CASE оказывается лишь очередным инструментов рефакторинга.Следующим шагом в развитии автоматизированных средств софтостроения явилась программная фабрика – синтез подходов управляемой моделями разработки и архитектуры, генерирующий не только отдельные компоненты системы, но целые слои в соответствии с выбранной архитектурой и платформами. На рынке уже имеется немало продуктов типа « software factory », если вы наберёте в поисковике эти ключевые слова, то получите множество ссылок на концепции и частные реализации. Например, неплохое руководство, хотя и привязанное к собственным средствам, составили в IBM[24]. Чтобы не утомлять вас текстами академического характера, в следующей главе я просто приведу пример одной фабрики под названием Genie Lamp sourceforge.net), применяемой непосредственно в различных моих проектах. Несмотря на то что подход УМР я использую с конца 1990-х годов, свести многие частные решения в несколько более общее удалось только за последние 2–3 года. Лень – двигатель прогресса, особенно когда надоедает переписывать генераторы кода и подстраивать относительно стандартные модели под частные требования.
Лампа, полная джиннов
Метафора системы достаточно проста: хочешь генерировать код компонента или слоя – попроси об этом соответствующего «джинна» в форме стандартного «заклинания». Джинны, как им и положено, живут в лампе.
Переходя к техническим терминам, программист описывает задачу в терминах логической модели, представляющей собой набор сущностей, их атрибутов, операций и связей между ними. Язык создан на основе XML, поэтому делать описания можно непосредственно руками в обычном текстовом редакторе.
Рис. 19. Общая схема работы с «лампой» и «джиннами»
Модель в виде XML-файлов поступает на вход «заклинателю» – входящей в состав пакета консольной утилите. Производятся проверки непротиворечивости модели, выдающие ошибки либо предупреждения разной степени важности. Во время анализа модель также преобразуется во внутренний формат в виде множества объектов с открытыми интерфейсами доступа.
Если модель корректна, «заклинатель» начинает призывать «джиннов» сделать свою работу, передавая каждому на вход кроме самой модели ещё и разнообразные параметры, конфигурацию, касающуюся не только самих джиннов, но и, например, таких настроек, как правила именования в конкретном слое системы.
Обработав модель в соответствии с конфигурацией проекта, джинн выдаёт готовый к компиляции в среде разработки код. Для слоя хранения данных кроме генерации специфичных для СУБД SQL-скриптов производится их прогон на заданном сервере разработки.
В случаях, когда система уже существует и подлежит, например, переделке, можно восстановить модель из схемы базы данных. Конечно, даже теоретически такое восстановление не может быть полным из-за разницы в семантике, но большую часть рутинной работы оно выполняет. Проведя один раз импорт, далее мы редактируем, структурируем модели и продолжаем работать только в обычном цикле изменений «через модель».
На что похожа логическая модель? Приведу пример описания из рабочего проекта, содержащего один пользовательский тип, один перечисляемый тип, две сущности и одну связь (отношение) между ними.