面對復雜業務，if-else coder 如何升級？

簡介：針對業務在不同場景下的差異，我們常常會習慣性地使用if-else來實作不同的業務邏輯，久而久之代碼越來越難以維護，那么如何消除這些if-else？面對復雜業務應如何思考和分析？本文分享阿里高級技術專家張建飛（Frank）關于復雜業務治理的方法論，介紹一種多維度分析問題的方法：矩陣分析法，

You should not be a if-else coder, should be a complexity conquer.
——Frank

這篇文章，是對之前我在《阿里高級技術專家方法論：如何寫復雜業務代碼？》說的“自上而下的結構化分解 + 自下而上的抽象建模”方法論的升級，因為在之前的方法論中，我們缺少一個多維度看問題的視角，這種維度思維的缺失，可能會導致miss掉一些重要的業務資訊，從而使我們制定軟體設計策略的時候，陷入困難，

有了維度思維，我們便可以更加方面的去看清業務的全貌，更加全面的掌握業務資訊，從而幫助我們更加體系化的去治理復雜性，

從if-else說起

我經常說，我們不要做一個if-else coder，這里的if-else，不是說我們在coding的時候不能使用if-else，而是說我們不應該簡陋地用if-else去實作業務的分支流程，因為這樣隨意的代碼堆砌很容易堆出一座座“屎山”，

業務的差異性是if-else的根源，以零售通的商品業務為例，不同的處理場景，其業務邏輯實作是有差異性的，如下圖所示，商品業務的差異性，主要體現在商品型別、銷售方式和倉儲方式的不同，

這三個維度上的差異組合起來，有 2 3 2 = 12 之多，這就是為什么在老代碼中，到處可以看到 if(組合品) blabla，if(贈品) blabla，if(實倉) blabla 之類的代碼，

那么，要如何消除這些討厭的if-else呢？我們可以考慮以下兩種方式：

• 多型擴展：利用面向物件的多型特性，實作代碼的復用和擴展，
• 代碼分離：對不同的場景，使用不同的流程代碼實作，這樣很清晰，但是可維護性不好，

多型擴展

多型擴展可以有繼承和組合兩種方式，繼承勿用多言，組合有點像策略模式，也就是把需要擴展的部分封裝、抽象成需要被組合的物件，然后對其進行擴展，比如星環的能力擴展點就是這種方式，

這里，我們舉一個繼承的例子，商品在上架的時候要檢查商品的狀態是否可售，普通商品（Item）檢查自己就好了，而組合商品（CombineItem）需要檢查每一個子商品，

用程序式編碼的方式，很容易就能寫出如下的代碼：

public void checkSellable(Item item){
    if (item.isNormal()){
        item.isSellable(); 
        //省略例外處理
    }
    else{
        List<Item> childItems = getChildItems();
        childItems.forEach(childItem -> childItem.isSellable()); 
        //省略例外處理
    }
}

然而，這個實作不優雅，不滿足OCP，也缺少業務語意顯性化的表達，更好的做法是，我們可以把CombineItem和Item的關系通過模型顯性化的表達出來，

這樣一來，一方面模型正確的反應了物體關系，更清晰了，另一方面，我們可以利用多型來處理CombineItem和Item的差異，擴展性更好，重構后，代碼會變成：

public void checkSellable(Item item){
    if (!item.isSellable()){
        throw new BizException("商品的狀態不可售，不能上架");
    }
}

代碼分離

所謂的代碼分離是指，對于不同的業務場景，我們用不同的編排代碼將他們分開，以商品上架為例，我們可以這樣寫：

/**
* 1. 普通商品上架
*/
public void itemOnSale(){
    checkItemStock();//檢查庫存
    checkItemSellable();//檢查可售狀態
    checkItemPurchaseLimit();//檢查限購
    checkItemFreight();//檢查運費
    checkItemCommission();//檢查傭金
    checkItemActivityConflict();//檢查活動沖突

    generateCspuGroupNo();//生成單品組號
    publishItem();//發布商品
}

/**
* 2. 組合商品上架
*/
public void combineItemOnSale(){
    checkCombineItemStock();//檢查庫存
    checkCombineItemSellable();//檢查可售狀態
    checkCombineItemPurchaseLimit();//檢查限購
    checkCombineItemFreight();//檢查運費
    checkCombineItemCommission();//檢查傭金
    checkCombineItemActivityConflict();//檢查活動沖突

    generateCspuGroupNo();//生成單品組號
    publishCombineItem();//發布商品
}

/**
* 3. 贈品上架
*/
public void giftItemOnSale(){
    checkGiftItemSellable();//檢查可售狀態
    publishGiftItem();//發布商品
}

這種方式，當然也可以消除if-else，彼此獨立，也還清晰，但復用性是個問題，

多維分析

細心的你可能已經發現了，在上面的案例中，普通商品和組合商品的業務流程基本是一樣的，如果采用兩套編排代碼，有點冗余，這種重復將不利于后期代碼的維護，會出現散彈式修改（一個業務邏輯要修改多處）的問題，

一個極端情況是，假如普通商品和組合商品，只有 checkSellable() 不一樣，其它都一樣，那毫無疑問，我們使用有多型（繼承關系）的CombineItem和Item來處理差異，會更加合適，

而贈品上架的情況恰恰相反，它和其他商品的上架流程差異很大，反而不適合和他們合用一套流程代碼，因為這樣反而會增加他人的理解成本，還不如單獨起一個流程來的清晰，

那么，問題來了，我們什么時候要用多型來處理差異，什么時候要用代碼分離來處理差異呢？

接下來，是我今天要給你著重介紹的多維度分析問題的方法論之一：矩陣分析法，

我們可以弄一個矩陣，縱列代表業務場景，橫列代表業務動作，里面的內容代表在這個業務場景下的業務動作的詳細業務流程，對于我們的商品業務，我們可以得到如下的矩陣：

通過上面的矩陣分析，我們不難看出普通品和組合品可以復用同一套流程編排代碼，而贈品和出清品的業務相對簡單，更適合有一套獨立的編排代碼，這樣的代碼結構會更容易理解，

維度思維

多維度的重要性

上面的案例不是我編造出來的，而是我在和張文（我同事）討論應該用哪種方式去處理業務差異的真實故事，

我記得在和大學討論完，開車回去的路上，我一直在想這個問題，然后在第二個路口等紅燈的時候，突然有一個靈感冒出來，我抑制不住興奮，一邊開車，一邊發訊息給張文說：“我想到了一個很NB的方法論，能解決在‘多型擴展’和‘代碼分離’之間如何做選擇的問題”，

其實，我知道我興奮的不僅僅是解決了這個問題，我興奮的是，我第一次真正領悟到了多維度思考的重要性，從而有機會從一個“單維度”生物，升級成一個“多維度”思考者，媽媽再也不用擔心我被“降維打擊”了 :)

結構化思維有用、很有用、非常有用，只是它更多關注的是單向維度的事情，比如我要拆解業務流程，我要分解老板給我的作業安排，我要梳理測驗用例，都是單向維度的，

而復雜性，通常不僅僅是一個維度上的復雜，而是在多個維度上的交叉復雜性，當問題涉及的要素比較多，彼此關聯關系很復雜的時候，兩個維度肯定會比一個維度要來的清晰，這也是為什么說矩陣思維是比結構化思維更高層次的思維方式，

實際上，我們從漢語的詞匯上，也不難看出一個人的思維層級，是和他的思考維度正相關的，當我們說這個人很“軸”、“一根筋”的時候，實際上是在說他只有一維的線性思維，所以，觀察事物的視角越多，維度越豐富，其思維層級也會越高，

無處不在的多維思考

有了這些感悟，我開始系統的整理關于多維度思考分析的資料，發現這種思考方式真是無處不在，發現的越多，我越是感慨，為什么如此重要的思維方式，我到現在才領悟到，

波士頓矩陣

比如，在做產品分析的時候，有對產品發展前景進行分析的波士頓矩陣，

訂單要素分析

當年，我在1688做交易下單業務的時候，有非常多的下單場景，每種場景下，買家享受的權益是不一樣的（如下表所示），我們當時也是使用了矩陣去表達這個復雜的關系，只是當時還沒有想到要將其提升到方法論的高度，

資料交叉分析

在資料分析中，維度分析是非常重要的，特別是維度很多的時候，我們可以通過皮爾遜積矩相關系數，做交叉分析，從而彌補獨立維度分析沒法發現的一些問題，

分析矩陣

最近我碰巧看到Alan Shalloway寫的《設計模式決議：Design Patterns Explained》，這是一本非常經典的關于OOP的書，里面的第十六章就是專門講“分析矩陣”的，作者創造這個方法論的初衷也是因為業務涉及的要素太多，資訊量太大，他需要一種組織海量資料的新方式，

我和Alan的路徑不一樣，但是都得出了同樣的結論，由此可見，這種矩陣分析的方式的確是對復雜業務進行分析的一把利器，業務場景越多，交叉關系越是復雜，越需要這樣的分析，

組織陣型

生產關系決定生產力，對于一個管理者來說，如何有效的設定組織結構是決定團隊是否能高效協作的關鍵，所以我們可以看到公司里面，每年都有比較大的關于組織結構和人員安排的調整，

對于技術團隊來說，我們習慣于按領域劃分作業范圍，這樣做的好處是責任到人、職責清晰，然而，領域只是一個維度，我們作業通常都是以專案的形式的開展，而專案通常是貫穿多個領域的，所以，在做團隊組織規劃的時候，我們可以通過業務領域和業務專案兩個維度去看，

比如，在我負責的商品團隊，我會按照如下的形式去做職責劃分，

時間維度

除了作業，生活中也到處可見多維思考的重要性，

比如，我們說浪費可恥，應該把盤子舔的很干凈，豈不知加上時間維度之后，你當前的舔盤，后面可能要耗費更多的資源和精力去減肥，反而會造成更大的浪費，

我們說代碼寫的丑陋，是因為要“快速”支撐業務，加上時間維度之后，這種臨時的妥協，換來的是意想不到的bug，線上故障，以及無止盡的996，

RFM模型

簡單的思考是“點”狀的，比如舔盤、代碼堆砌就是當下的“點”；好一點的思考是“線”狀，加上時間線之后，不難看出“點”是有問題的；再全面一些的思考是“面”（二維）；更體系化的思考是“體”（三維）；比如，RFM模型就是一個很不錯的三維模型，可惜的是，在表達上，我們人類只能在二維的空間里去模擬三維，否則四維可能會更加有用，

復雜業務治理總結

在前言部分，我已經說過了，多維分析是對之前方法論的升級，加上以前的方法論，完整的方法論應該是“業務理解-->領域建模-->流程分解-->多維分析”，

為了方便大家理解，下面我把這些方法論做一個簡單的串聯和解釋，

業務理解

理解業務是所有作業的起點，首先，我們要找到業務的核心要素，理解核心概念，梳理業務流程，

比如，在零售通的商品域，我們要知道什么是商品（Item），什么是單品（CSPU），什么是組合品（CombineItem），在下單域，我們要知道訂單（order）的構成要素是商品、優惠、支付，在CRM領域，我們要理解客戶、機會、聯系人、Leads等等，

這里，我想再次強調下語言的重要性，語言是我們思考的載體，就像維特根斯坦說的：“凡是能夠說的事情，都能夠說清楚”，

你不應該放過任何一個模糊的業務概念，一定要透徹的理解它，并給與合理的命名（Ubiquitous Language），唯有如此，我們才能更加清晰的理解業務，才能更好的開展后續的作業，

領域建模

在軟體設計中，模型是指物體，以及物體之間的聯系，這里需要我們具備良好的抽象能力，能夠透過龐雜的表象，找到事務的本質核心，

再復雜的業務領域，其核心概念都不應該太復雜，抓住了核心，我們就抓住了主線，業務往往都是圍繞著這些核心物體展開的，

比如，商品域雖然很復雜，但其核心的領域模型，無外乎就如下圖所示：

流程分解

關于流程分解，在《阿里高級技術專家方法論：如何寫復雜業務代碼？》里面已經有非常詳細的闡述，這里就不贅述了，

簡單來說，流程分解就是對業務程序進行詳細的分解，使用結構化的方法論（先演繹、后歸納），最后形成一個金字塔結構，

比如，在商品領域，有創建商品、商品上架、上架審核、商品下架、下架審核、修改商品、洗掉商品等一些列動作（流程），每個動作的背后都有非常復雜的業務邏輯，我們需要對這些流程進行詳細的梳理，然后按步驟進行分解，最后形成一個如下的金字塔結構：

多維分析

關于多維分析，我以二維的矩陣分析為例，我想我前面應該已經說清楚了，

業務的復雜性主要體現在流程的復雜性和多維度要素相互關聯、依賴關系上，結構化思維可以幫我們梳理流程，而矩陣思維可以幫忙我們梳理、呈現多維度關聯、依賴關系，二者結合，可以更加全面的展現復雜業務的全貌，從而讓我們的治理可以有的放矢、有章可循，

既然是方法論，在這里，我會嘗試給出一個矩陣分析的框架，試想下，如果我們的業務很簡單，只有一個業務場景，沒有分支流程，我們的系統不會太復雜，之所以復雜，是因為各種業務場景互相疊加、依賴、影響，

因此，我們在做矩陣分析的時候，縱軸可以選擇使用業務場景，橫軸是備選維度，可以是受場景影響的業務流程（如文章中的商品流程矩陣圖），也可以是受場景影響的業務屬性（如文章中的訂單組成要素矩陣圖），或者任何其它不同性質的“東西”，

通過矩陣圖，可以清晰的展現不同場景下，業務的差異性，基于此，我們可以定制滿足差異性的最佳實作策略，可能是多型擴展，可能是分離的代碼，也可能是其它，

這就是矩陣分析的要義，其本質是一種多維度思考的方法論，

篇后寄語

最后，我想說世界是熵增的（即萬物都在緩慢的分崩離析），控制復雜度是我們這些從業者無法推卸的責任和使命，

軟體行業的發展才幾十年，還是一門年輕的學科，軟體工程就像一個剛學會走路的小孩，還很不成熟，有時還很幼稚，

但畢竟還是有幾十年的沉淀，還是有一些好的方法和實踐可以參考，我的這些總結沉淀只是在前人的基礎上，多走了一點點而已，但就是這一點點，也實屬來自不易，其中冷暖，只有自己能體會，可以說，這一路走來，是一場對心力、腦力和體力的持續考驗，

• 心力是指不將就的匠心，不妥協的決心，不滿足的好奇心、以及不放棄的恒心，
• 腦力是指那些必要的思維能力、學習能力、思考能力、思辨能力，
• 之所以說“業務理解-->領域建模-->流程分解-->多維分析”是體力，是因為實作它們就像是在做填空題，只要你愿意花時間，再復雜的業務都可以按部就班的清晰起來，

梳理清晰了，再配合COLA（https://start.aliyun.com/）的指導，我們就有可能寫出清晰、易讀的代碼，就有可能從一個if-else coder升級為一個complexity conquer，

而這不正是我們工程師孜孜不倦的追求嗎?

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