对于一个了解传统软件工程的人来说，甚至对于一个有传统项目开发经验的人来说，极限编程的观念都有点难于接受。正因为如此，我闭口不谈极限编程，只谈论设计模式。无论如何设计模式是好东西。
到了“包”的部分，极限编程的话题再也绕不开了。
极限编程中最惊世骇俗的部分大概是，反对建模，直接实现功能，然后在软件具备一定规模之后，才由下向上的设计“包”。
如果过去有人向我提出这样的观念，一定会被我B4的，但是我现在到觉得，极限编程有一定道理。至少她在规模较小的项目中是有道理的。
该如何衡量项目大小呢？这又是一个很难的问题。但是可以确定的是，大部分的项目都是小项目。
极限编程认为，在实现功能之前，先建建立全局的模型是没有意义的，这样的模型只会限制软件的开发，然后模型和实现双方互相妥协，结果模型被改得面目全非，还是离理想结果相距甚远。
反对极限编程的人认为，没有总体模型的指导，实现会缺乏大局观，变得混乱重复，难于维护。
极限编程提高维护性的主要作法就是依赖“包”。“包”并不是传统的模块的概念，而只是一个软件结构的映射，用于管理依赖和重用。
而由于测试驱动开发，软件结构是非常容易变动的，所以可以在混乱刚出现的时候，调整“包”，来恢复整个软件结构的有序。
但是如果没有总体的模型，开发人员在实现功能的时候，如何才能知道有没有可以重用的包呢？在调整软件的时候，又如何知道该调整到哪个包里去呢？
这就是说，需要有人（很多人，最好是全部开发人员）了解整个系统的情况，知道包的结构。
这也是极限编程强调结对开发（pair development）的原因之一。结对开发的要义不仅是两个人一块干活，而且还是要经常变更自己的开发伴侣，开发系统中的不同模块。这样让知识在团队中广泛传播。团队中的每个人，都对系统中的各个部分都有所认识，然后软件的灵活调整才能得以实现。
我基本上同意上诉观点。还有两个推论：
第一个推论，项目的大小取决于开发人员的能力。由上面的讨论可以看出，要实施极限编程，需要每个开发人员都了解系统的结构。但是，事实上，个人的能力有限，在有限的时间中，能够理解的系统结构也是有限的。超出了这个限制之后，极限编程大概就会暴露出越来越多的问题。所以，极限编程确实在较小的项目中比较有效，这个大小的限制即是开发人员能够理解的系统的大小。团队中开发人员平均水平越强，极限编程能够支持的系统也就越大。
推论的推论，如果是作一个个人作品，毫无疑问的应该使用极限编程。
顺便一提的是，与极限编程对应的另一种方法是软件工厂，即是由少量的精英的制定模型，大量的软件蓝领实现极细小的模块。虽然我由衷的不喜欢这个点子，但是也许这种方法更适合中国的国庆。
第二个推论，极限编程的各个部分有着密切的关系，分开来应用其中的一条两条，并非极限编程。
好了，下面来谈论包的设计原则。前面已经提到，包的主要目的是管理软件模块的依赖关系和重用。包的设计原则就是为了使这样的管理尽可能的最优化。
下面来看看这些原则。这些原则的前提是，这是一个应用极限编程的项目。即是说，项目的规模有限，并且已经有了一定规模的类，现在要用包来管理这些类。
内聚性原则：包括REP，CRP，SRP。这里主要解决的是包的粒度问题，多少类该被放进同一个包中。然而，包其实并不等于软件模块，所以包的大小在通常情况下，是远小于软件模块的，就是说，同一个模块可能被放在多个包中。
REP是重用发布等价原则，重用的粒度就是发布的粒度。即是说，一个包中的软件要么都是可重用的，要么都是不可重用的。我的理解是，实现feature时要想想，那些部分是这个feature独有的，那些部分是其它feature也可以用的。这两个部分要分入不同的包中。
CRP，共同重用原则，一个包中的所有类应该是共同重用的。如果重用了包中的一个类，那么就要重用包中的所有类。我的理解是，即使一个feature中有很多部分都是可以重用的。但如果这些部分可以单独重用，那么也要分入不同的包。
CCP，共同封闭原则，包中的所有类对于同一类性质的变化应该是共同封闭的。一个变化若对一个包产生影响，则将对该包中的所有类产生影响，而对于其它的包不造成任何影响。我的理解是，应该把对于同一个变化敏感的类尽量放入同一个包中。
用不太准确的说法来说，前两个原则的动力来自包的client，趋向于拆分包；后一个原则的动力来自包的server，趋向于聚合包。包的粒度就是在这两种力量之间的动态平衡。需要注意的是，所谓包的client和server可能和你的想像有所不同。
耦合性原则，包括无环依赖原则，稳定依赖原则，稳定抽象原则。这些原则主要用于解决包之间的依赖关系。
无环依赖原则，在包的依赖关系图中，不允许存在环。所谓包的依赖是指，如果A包中的文件依赖B包中的文件时，就是A包依赖B包。（之前在DIP原则（类的设计原则）中，已经提到了实现应该依赖于接口。）这是一个应该严格遵守的原则，只有遵守了这个原则，才能谈后两个耦合性原则。依赖关系中如果出现了环，就要解决掉环。解决环的方法有两个，第一个方法的提示是DIP原则。第二个方法是，把两个包都依赖的部分提取出来作成第三个包，让两个包都依赖于这个包。这个方法的提示是，包在开发过程中是动态变化的。
稳定依赖原则，朝着稳定的方向进行依赖。所谓稳定性，即是包的依赖关系。若是包A依赖一大堆其它的包，那么任何一个包的变化，都会引起包A的变化，包A即是不稳定的。相反，若一大堆的包依赖包B，那么包B若要变化就会引起很多其它包的变化，这么说包B很难改变，包B即是稳定的。《ASD》中描述了一个计算不稳定性的方法，称为不稳定性度量I，主要取决于依赖于包的类的数量和包中依赖于包外的类的数量，具体算法很简单，略。I是一个比值，范围是[0,1]。0时最稳定，1时最不稳定。这个I值对于类的划分有点意义，要把不变的类放入I值较小的包，把要变的类放入I值较大的包。但是I的主要意义是表现在稳定抽象原则中。
稳定抽象原则，包的抽象程度应该和其稳定程度一致。理论上，抽象类即是接口，趋向于不变，具体类即是实现，趋向于变化。《ASD》再次给出一个描述包的抽象性度量A，即是用包中抽象类的总数除以保重类的总数得到的比值。这个抽象性A的取值范围是从0到1，数值越大，抽象性越大。因此，在理想的系统中，I越大，A就应该越小；A越大，I就应该越小。若是把A和I作成二维的坐标体系，那么(0,1)到(1,0)的连线就是一根理想连线，若是一个包远离这个连线，那么这个包的设计就是有问题的。
这个让我想到，也许应该设计一个软件来自动管理包的A值和I值，自动给出统计数据。那么对于系统的设计应该会有很大的好处。也许，过一段时间，等我手上的项目不太多的时候，我也许可以写一个这样的东西出来。
一个问题，在C++中，如何表现“包”呢？不明白，要想办法查查看。
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