当前位置: 首页 > news >正文

045-代码味道-数据泥团

代码味道-数据泥团

代码味道之Data Clumps:数据泥团的识别与重构实践

一、定义与特征

Data Clumps(数据泥团)是代码异味中的一种典型表现,指一组数据元素(变量、参数等)频繁在多个地方成组出现,但未被封装为独立对象。其核心特征包括:

  • 参数耦合:多个参数总是一起传递(如
    void processOrder(int orderId, string userId, double amount, Date date)
  • 成员变量散落:多个类中存在重复的变量组合(如订单号+用户ID+金额)
  • 逻辑分散:对数据的操作分散在多个函数中

二、C++示例代码演示

问题代码(Data Clumps存在)

// 订单处理类
class OrderProcessor {
public:void createOrder(int orderId, string userId, double amount, Date date) {validateOrder(orderId, userId, amount, date);saveToDatabase(orderId, userId, amount, date);}void updateOrder(int orderId, string userId, double amount, Date date) {// 重复的参数组合 checkUserCredit(userId, amount);updateDatabase(orderId, userId, amount, date);}private:void validateOrder(int orderId, string userId, double amount, Date date) {// 验证逻辑 }
};

重构后代码(Data Clumps消除)

// 封装订单数据 
struct OrderData {int orderId;string userId;double amount;Date date;bool isValid() const {// 集中式验证逻辑 return orderId > 0 && !userId.empty()  && amount > 0;}
};// 重构后的订单处理类
class OrderProcessor {
public:void createOrder(const OrderData& data) {if (data.isValid())  {saveToDatabase(data);}}void updateOrder(const OrderData& data) {checkUserCredit(data.userId,  data.amount); updateDatabase(data);}private:void saveToDatabase(const OrderData& data) {// 数据库操作 }
};

三、重构过程分析

1. 识别数据泥团

通过以下线索发现Data Clumps:

  • 参数列表冗长createOrderupdateOrder均传递4个参数
  • 重复参数组合userIdamount在多个函数中成组出现
  • 验证逻辑分散:订单有效性验证分布在多个函数中
2. 封装策略

采用**Introduce Parameter Object(引入参数对象)**模式:

  1. 创建OrderData结构体封装相关字段
  2. 将分散的验证逻辑迁移至OrderDataisValid()方法
  3. 修改函数参数为OrderData对象
3. 改进效果
指标重构前重构后
函数参数数量41
重复代码量3处0
维护成本
扩展性

四、解决方案总结

1. 核心原则
  • 单一职责:数据操作与业务逻辑分离
  • 封装性:通过对象隐藏数据细节
  • DRY原则:消除重复参数组合
2. 实践步骤
  1. 识别泥团:通过参数列表、成员变量分布定位
  2. 创建对象:将相关数据封装为独立类/结构体
  3. 迁移逻辑:将关联操作迁移到新对象中
  4. 修改接口:调整函数参数为新对象类型
3. 工具辅助
  • 静态分析工具:SonarQube可检测长参数列表
  • IDE重构功能:利用Extract Class等重构操作

五、扩展思考

当数据泥团涉及跨类操作时,可进一步采用**Domain-Driven Design(领域驱动设计)**模式,例如:

// 领域对象设计 
class Order {
private:OrderData data;BillingService billing;public:void placeOrder() {if (data.isValid())  {billing.processPayment(data.amount); saveToRepository();}}
};

通过这种设计,数据泥团不仅被封装,还与业务逻辑形成有机整体,符合高内聚低耦合的设计原则。

作者郑天佐
邮箱zhengtianzuo06@163.com
主页http://www.zhengtianzuo.com
githubhttps://github.com/zhengtianzuo

相关文章:

  • ObservableRecipient与ObservableObject
  • 深度学习习题2
  • Python爬虫与Java爬虫深度对比:从原理到实战案例解析
  • Java 中比较两个 long 类型变量大小的方法
  • Linux网桥实战手册:从基础配置到虚拟化网络深度优化
  • N2语法 強調、限定
  • RK3588 InsightFace人脸识别移植及精度测试全解析
  • 合并表格(按行合并)
  • 汇川变频器MD600S-4T-5R5为什么要搭配GRJ9000S-10-T滤波器?
  • Unity基础-Mathf相关
  • latex画表格
  • 深度学习习题3
  • c# :this() 和 :base()区别
  • Axure 与 Cursor 集成实现方案
  • 【iOS】cache_t分析
  • IDEA202403 设置主题和护眼色
  • 探秘 MyBatis:开启你的数据库操作「智能之旅」
  • 如何设置合适的缓存过期时间(TTL)?是否有必要实现缓存预热?
  • 模型蒸馏过程中的“软目标”与“温度”
  • 中国森林地上和地下植被碳储量数据集(2002~2021)
  • 高端网站建设口碑/怎么上百度推广产品
  • 手机wap网站建设/百度推广手机客户端
  • 桂平网站建设/网站维护是做什么的
  • 手机微信网站设计/西安优化外
  • 做网站的公司主要工作/全国疫情高峰感染高峰进度
  • 网络优化的内容包括哪些方面/网站推广优化招聘