理解“偶然内聚”

最新推荐文章于 2025-04-04 07:47:34 发布

佟格湾

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分类专栏：软件工程文章标签：偶然内聚

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/czhmx/article/details/146948834

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偶然内聚（Coincidental Cohesion）：也称为“巧合内聚”，是模块内聚性的一种最低形式。在偶然内聚的模块中，各个元素之间几乎没有明显的逻辑关系或功能关联，它们只是被偶然地组合在一起。这种模块通常包含一些看似无关的功能或代码片段，仅仅是因为它们在某些情况下需要一起执行。

偶然内聚的特点：

1.缺乏逻辑联系：模块中的各个功能或代码片段之间没有明显的逻辑关系或功能关联。

2.低内聚度：由于模块内部的功能不相关，导致模块的内聚度非常低。

3.难以维护和扩展：模块内的功能杂乱无章，增加了理解和维护的难度，也不利于未来的扩展和重构。

偶然内聚的问题:

1.低可读性：由于模块内部的功能不相关，代码的可读性和可理解性较差，开发人员很难快速理解模块的作用。

2.高维护成本：当需要修改某个功能时，由于模块内部的功能不相关，开发人员可能需要仔细检查整个模块，以确保不会引入不必要的副作用。

3.脆弱性：由于模块内部的功能不相关，任何对模块的修改都可能导致其他不相关的部分出现问题，增加了系统的脆弱性。

4.难以重用：由于模块内部的功能不相关，很难将模块中的某个功能单独提取出来进行重用。

举例说明偶然内聚

假设我们正在开发一个简单的应用程序，其中有一个模块 MiscellaneousFunctions 被设计用来处理各种不同的任务，例如计算订单总价、发送电子邮件通知和生成随机数。

public class MiscellaneousFunctions
{

    // 计算订单总价
    public double calculateOrderTotal(double itemPrice, int quantity)
    {
        return itemPrice * quantity;
    }

    // 发送电子邮件通知
    public void sendEmailNotification(String recipient, String message)
    {
        // 假设这里有一些发送邮件的逻辑
        System.out.println("Sending email to " + recipient + ": " + message);
    }

    // 生成随机数
    public int generateRandomNumber(int min, int max)
    {
        return (int)(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
    }
}

在这个例子中，MiscellaneousFunctions 类包含了三个完全不相关的功能：

计算订单总价
发送电子邮件通知
生成随机数

这些功能之间没有任何逻辑上的联系，仅仅是被偶然地组合在一个类中。这就是典型的偶然内聚，因为这些功能并没有共同的目标或主题。

改进方案：提高模块的内聚性

为了提高模块的内聚性，可以采用以下几种策略：

单一职责原则：每个模块应该只负责一个明确的任务或功能。
分离功能：将不相关的功能拆分到不同的模块中，使每个模块专注于特定的任务。
封装相关功能：将相关的功能封装在一起，形成高内聚的模块。

改进后的示例代码

我们可以将上述不相关的功能拆分成独立的模块，每个模块只负责一个明确的任务。

public class OrderProcessor
{
    public double calculateOrderTotal(double itemPrice, int quantity)
    {
        return itemPrice * quantity;
    }
}

// 邮件通知模块
public class EmailNotifier
{
    public void sendEmailNotification(String recipient, String message)
    {
        // 假设这里有一些发送邮件的逻辑
        System.out.println("Sending email to " + recipient + ": " + message);
    }
}

// 随机数生成模块
public class RandomNumberGenerator
{
    public int generateRandomNumber(int min, int max)
    {
        return (int)(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
    }
}

改进后的分析：

单一职责原则：