契约思想的一个反面案例

本文通过C++ IOStream库的错误处理机制,展示了在缺乏契约思想的情况下,组件设计可能面临的复杂性和潜在问题。经典IOStream库依赖于用户正确测试流状态,否则可能导致程序处于不确定行为。标准库引入了exceptions()函数以启用异常处理,但这增加了复杂性且使用率不高。契约思想可以强制用户正确使用组件,简化开发,并在Eiffel中,契约结合retry机制能更有效地处理异常。

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刚刚发表了《什么是契约》一文,突然发现自己通篇都在写理论,没有实例来证明。所以赶快补充一个反面案例——C++ IOStream。说是反面,不是因为IOStream库设计得不精彩(恰恰相反,你很难找到比IOStream设计更为精彩的C++库了),而是想展示一下,在没有契约概念的思想体系里,组件设计将为权责不清的错误处理付出多大的代价。

大家知道,C++ IOStream库非常经典,最先起源于Bjarne Stroustrup的Stream库,之后经过Jerry Schwartz、Martin Carroll、Andy Koenig等人的改进,成为IOStream库,并被并入Bell实验室发行的USD C++库中,广为传播。后来USD库逐渐消亡了,而IOStream由于获得广泛应用,得以幸免,并以新的形式被置于标准库中。

对于错误处理,当IOStream库诞生的时候(大约1985-1987),C++还没有异常机制。因此,Jerry Schwartz发明了这样一套错误处理机制:

例1:经典的IOStream错误处理:

  ifstream ifs("filename.txt", ios::in);
  if (!ifs) {  // 这里实施了向void*转型的操作
    // 文件打开失败,实施错误处理
  }

先测试文件是否打开,再实施具体操作,这是经典IOStream库的一个惯用法(idiom)。

我们现在设想用户没有很好地执行这个idiom:

  int val;
  ifstream ifs("filename.txt", ios::in);
  ifs >> val; 

如果filename.txt打开失败,会发生什么情况?

如果哪位还有当年的Borland C++ 3.1,可以试着测试一下。我估计是什么也不发生,或者说,程序处于极端危险的“undefined behavior”状态。

这种情况对C++库开发者来说是不能接受的。因此,尽管问题的

改进以下文章: ​ 摘要:         在优快云等平台撰写技术文章时,许多开发者常陷入“知识诅咒”和“自我感动”的误区。本文从选题、结构、代码规范、读者视角和SEO优化五大盲区切入,提供可落地的解决方案,助力技术人产出真正有价值的内容。 一、选题盲区:你以为的热门≠读者的需求 1.1 避开“过度饱和”领域   反例:2024年仍写《Spring Boot快速入门》   正解:             使用Google Trends/优快云热搜挖掘长尾需求             示例选题 :                        《Spring Boot 3.2新特性:虚拟线程如何提升IO密集型性能?》                 《当MyBatis遇见Kotlin DSL:打造类型安全的SQL构建器》 1.2 打造“技术+场景”组合拳     案例:   [Bad] 《Python正则表达式教程》 [Good] 《爬虫工程师必备:用正则表达式突破反爬的3种高阶技巧》 二、内容深度盲区:从“What”到“Why”的跃迁 2.1 拒绝“操作手册式”写作     对比示例: // 浅层写法:   "使用@Autowired实现依赖注入"      // 深度解析:   "Spring IoC容器在启动时如何通过后置处理器完成@Autowired的字段注入?   → 源码追踪:AutowiredAnnotationBeanPostProcessor处理流程   → 坑点:当存在多个候选Bean时,Spring的决策逻辑解析" 2.2 引入“三维分析法”   原理层:算法/框架设计思想   实践层:代码示例+性能对比(附Benchmark)   延伸层:业界应用案例(如Apache某项目中的具体实现) 三、代码展示盲区:90%的技术文章都踩过的坑 3.1 代码规范四要素: 要素:完整性;可读性;版本明确性;异常处理 反面案例:只贴核心片段;无缩进的200行代码块; “最新版本”; 忽略try-catch块 提供可运行的GitHub仓库链接;分步骤折叠代码 + 关键注释;“JDK 21 + Spring Boot 3.2”;展示优雅的异常处理方案 3.2 可视化辅助工具推荐      时序图生成:Mermaid语法示例: sequenceDiagram     Client->>+Service: API请求     Service->>+DB: 查询数据     DB-->>-Service: 返回结果     Service-->>-Client: 响应JSON 四、读者认知盲区:技术传播的“降维打击”艺术 4.1 建立认知阶梯   # 错误:直接抛出复杂概念 def quantum_computing():     pass # 正确:从已知概念迁移 """ 就像经典比特是0/1,量子比特是叠加态 → 用NumPy模拟量子态:q_state = alpha|0> + beta|1> → 代码演示量子纠缠现象 """ 4.2 设计 “渐进式收获感”   每500字设置一个**“Aha Moment”**:   出乎意料的Benchmark结果   巧妙解决某个行业痛点的方案   直观的对比图表(如优化前后QPS对比) 五、传播盲区:酒香也怕巷子深 5.1 优快云平台专属优化技巧      标题公式:          数字量化 + 场景化关键词 + 价值承诺          示例:《3倍性能提升!分布式锁场景下Redisson比原生Redis强在哪?》    发布时间:          工作日早8点(通勤时段) + 晚9点(技术人学习高峰) 5.2 建立内容矩阵   主文章:深度技术解析   配套资源:GitHub代码库 + Docker一键环境   短视频:3分钟结论精讲(适合优快云 App推送) 结语:技术写作的本质是价值交付           避开这五大盲区后,你会发现高质量技术文章的底层逻辑:用专业度建立信任,用可读性降低门槛,用场景化创造价值。立即实践这些方法论,你的下一篇技术博客就有机会获得10倍阅读增长! 行动建议:   复盘最近一篇未爆火的文章,对照五大盲区诊断   在评论区写下你的改进计划,与10万优快云开发者共同成长 ​
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