前言：
最近在学习《Unix编程艺术》。以前粗略的翻过，以为是介绍unix工具的。现在认 真的看了下，原来是介绍设计原则的。它的核心就是第一章介绍的unix的哲学以及17个设计原则，而后面的内容就是围绕它来展开的。以前说过，要学习适合 自己的资料，而判断是否适合的一个方法就是看你是否能够读得下去。我对这本书有一种相见恨晚的感觉。推荐有4~6年工作经验的朋友可以读一下。
正题：
作者在介绍Unix设计原则时，其中有一条为“表示原则：把知识叠入数据以求逻辑质朴而健壮”。结合之前自己的一些经验，我对这个原则很有共鸣，所以先学习了数据驱动编程相关的内容，这里和大家分享出来和大家一起讨论。
数据驱动编程的核心
数据驱动编程的核心出发点是相对于程序逻辑，人类更擅长于处理数据。数据比程序逻辑更容易驾驭，所以我们应该尽可能的将设计的复杂度从程序代码转移至数据。
真的是这样吗？让我们来看一个示例。
假设有一个程序，需要处理其他程序发送的消息，消息类型是字符串，每个消息都需要一个函数进行处理。第一印象，我们可能会这样处理：
void msg_proc(const char *msg_type, const char *msg_buf)
{
if (0 == strcmp(msg_type, "inivite"))
{
inivite_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "tring_100"))
{
tring_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_180"))
{
ring_180_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_181"))
{
ring_181_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_182"))
{
ring_182_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_183"))
{
ring_183_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ok_200"))
{
ok_200_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "fail_486"))
{
fail_486_fun(msg_buf);
}
else
{
log("未识别的消息类型%s\n", msg_type);
}
}
上面的消息类型取自sip协议（不完全相同，sip协议借鉴了http协议），消息类型可能还会增加。看着常常的流程可能有点累，检测一下中间某个消息有没有处理也比较费劲，而且，没增加一个消息，就要增加一个流程分支。 按照数据驱动编程的思路，可能会这样设计：
typedef void (*SIP_MSG_FUN)(const char *);
typedef struct __msg_fun_st
{
const char *msg_type;//消息类型
SIP_MSG_FUN fun_ptr;//函数指针
}msg_fun_st;
msg_fun_st msg_flow[] =
{
{"inivite", inivite_fun},
{"tring_100", tring_fun},
{"ring_180", ring_180_fun},
{"ring_181", ring_181_fun},
{"ring_182", ring_182_fun},
{"ring_183", ring_183_fun},
{"ok_200", ok_200_fun},
。。。。。。
{"fail_486", fail_486_fun}
};
void msg_proc(const char *msg_type, const char *msg_buf)
{
int type_num = sizeof(msg_flow) / sizeof(msg_fun_st);
int i = 0;
for (i = 0; i < type_num; i++)
{
if (0 == strcmp(msg_flow[i].msg_type, msg_type))
{
msg_flow[i].fun_ptr(msg_buf);
return ;
}
}
log("未识别的消息类型%s\n", msg_type);
}
下面这种思路的优势：
1、可读性更强，消息处理流程一目了然。
2、更容易修改，要增加新的消息，只要修改数据即可，不需要修改流程。
3、重用，第一种方案的很多的else if其实只是消息类型和处理函数不同，但是逻辑是一样的。下面的这种方案就是将这种相同的逻辑提取出来，而把容易发生变化的部分提到外面。
隐含在背后的思想：
很多设计思路背后的原理其实都是相通的，隐含在数据驱动编程背后的实现思想包括：
1、控制复杂度。通过把程序逻辑的复杂度转移到人类更容易处理的数据中来，从而达到控制复杂度的目标。
2、隔离变化。像上面的例子，每个消息处理的逻辑是不变的，但是消息可能是变化的，那就把容易变化的消息和不容易变化的逻辑分离。
3、机制和策略的分离。和第二点很像，本书中很多地方提到了机制和策略。上例中，我的理解，机制就是消息的处理逻辑，策略就是不同的消息处理（后面想专门写一篇文章介绍下机制和策略）。
数据驱动编程可以用来做什么：
如上例所示，它可以应用在函数级的设计中。
同时，它也可以应用在程序级的设计中，典型的比如用表驱动法实现一个状态机（后面写篇文章专门介绍）。
也可以用在系统级的设计中，比如DSL（这方面我经验有些欠缺，目前不是非常确定）。
它不是什么：
1、 它不是一个全新的编程模型：它只是一种设计思路，而且历史悠久，在unix/linux社区应用很多；
2、它不同于面向对象设计中的数据：“数据驱动编程中，数据不但表示了某个对象的状态，实际上还定义了程序的流程；OO看重的是封装，而数据驱动编程看重的是编写尽可能少的代码。”
书中的值得思考的话：
数据压倒一切。如果选择了正确的数据结构并把一切组织的井井有条，正确的算法就不言自明。编程的核心是数据结构，而不是算法。——Rob Pike
程序员束手无策。。。。。只有跳脱代码，直起腰，仔细思考数据才是最好的行动。表达式编程的精髓。——Fred Brooks
数据比程序逻辑更易驾驭。尽可能把设计的复杂度从代码转移至数据是个好实践。——《unix编程艺术》作者。
