本书探讨了软件工程的真正含义，汇集了一些重要的软件开发基本原则，将它们紧密结合成一个一致的模型，旨在帮助读者有效、快速地构建软件。全书共4个部分：第1部分探讨软件工程的真正含义，以及如何将工程的原则和原理应用到软件开发中；第2部分讲述运用科学思想优化软件开发过程的方法，包括迭代式、增量式工作，获得并利用快速、高质量的反馈，采用实验性和经验主义的科学方法；第3部分介绍管理软件复杂性的方法，深入探讨模块化、内聚力、关注点分离、信息隐藏和抽象、管理耦合等原则；第4部分介绍支持软件工程的工具，以及一些贯穿本书的软件开发理念，包括可测试性、可部署性、速度、控制变量、持续交付等。

戴维·法利（David Farley）是持续交付的先驱、思想*，也是持续交付、DevOps、测试驱动开发和软件开发领域的*。

从现代计算的早期开始，戴维曾担任过程序员、软件工程师、系统架构师和成功团队的核心，他掌握了计算机和软件开发的基本原理，并形成了开创性的方法，改变了开发人员和团队的工作方式。他挑战了传统的思维方式，带领团队开发了世界top级的软件。

戴维是获Jolt大奖的《持续交付：发布可靠软件的系统方法》一书的作者之一，是一位受欢迎的会议演讲者，并在YouTube上运营着广受欢迎的“持续交付”频道，主题是软件工程。他建立了世界上速度快的金融交易所之一，是行为驱动开发的先驱，是《反应式宣言》的作者之一，并凭借LMAX Disruptor获得了杜克开源软件奖。

戴维热衷于通过咨询、YouTube 频道和培训课程分享他的专业知识，帮助世界各地的开发团队改进软件的设计，提高软件的质量和可靠性。

序 ——特丽莎·吉（Trisha Gee），开发技术推广工程师和Java 拥护者

第 1部分 什么是软件工程？

第 1章 简单介绍  3

1.1 工程——科学的实际应用  3

1.2 软件工程的定义  4

1.3 重新定义“软件工程”  6

1.4 软件工程的诞生  7

1.5 范式转移  9

1.6 小结   10

第 2章 什么是工程？  11

2.1 生产不是我们的问题  12

2.2 设计工程，而非生产工程  12

2.3 工程学的初步定义  17

2.4 工程不等于代码  18

2.5 为什么工程很重要？  20

2.6 “工艺”的极限  20

2.7 精度和可伸缩性  21

2.8 管理复杂性  22

2.9 测量的可重复性和*性  23

2.10 工程、创造和工艺 25

2.11 为什么我们所做的不是软件工程  27

2.12 权衡  28

2.13 进步的错觉 28

2.14 从工艺到工程的旅程 29

2.15 只有工艺还不够 30

2.16 是时候反思了？  30

2.17 小结  32

第3章 工程方法的基本原理 33

3.1 变革的行业？ 33

3.2 度量的重要性 35

3.3 应用稳定性和吞吐量 37

3.4 软件工程学科的基础 38

3.5 学习* 39

3.6 管理复杂性的* 40

3.7 小结  41

第 2部分 优化学习

第4章 迭代式工作  45

4.1 迭代式工作的实际优势  47

4.2 迭代作为防御性设计策略  49

4.3 计划的诱惑  51

4.4 迭代式工作的实用性  56

4.5 小结  58

第5章 反馈  59

5.1 反馈重要性的实例 60

5.2 编码中的反馈 63

5.3 集成中的反馈 64

5.4 设计中的反馈 66

5.5 架构中的反馈 68

5.6 倾向于早期反馈  70

5.7 产品设计中的反馈  71

5.8 组织和文化中的反馈  72

5.9 小结  74

第6章 增量主义  75

6.1 模块化的重要性  76

6.2 组织增量主义  77

6.3 增量主义工具  79

6.4 限制变更的影响  80

6.5 增量式设计  82

6.6 小结  84

第7章 经验主义  85

7.1 立足于现实  86

7.2 区分经验主义与实验性  87

7.3 “我知道那个bug！”  87

7.4 避免自我欺骗 89

7.5 创造符合我们论点的现实 90

7.6 以现实为指导 93

7.7 小结  94

第8章 实验性 95

8.1 “实验性”是什么意思？  96

8.2 反馈  97

8.3 假设  99

8.4 度量  100

8.5 控制变量 101

8.6 自动化测试作为实验 102

8.7 将测试的实验结果置于环境中 103

8.8 实验范围 105

8.9 小结  106

第3部分 优化管理复杂性

第9章 模块化  109

9.1 模块化的标志  111

9.2 低估*设计的重要性  111

9.3 可测试性的重要性  113

9.4 可测试性设计提高模块化  114

9.5 服务和模块化  120

9.6 可部署性和模块化  121

9.7 不同规模的模块化  123

9.8 人类系统中的模块化  124

9.9 小结   126

第 10章 内聚力  127

10.1 模块化和内聚力：设计的基础  127

10.2 内聚力的基本降低  128

10.3 上下文很重要  131

10.4 高性能软件 134

10.5 与耦合的联系 135

10.6 测试驱动开发推动高内聚力 136

10.7 如何实现内聚软件 136

10.8 内聚力差的代价 139

10.9 人类系统中的内聚力 140

10.10 小结 140

第 11章 关注点分离 141

11.1 依赖注入 145

11.2 分离本质复杂性和偶然复杂性 146

11.3 领域驱动设计的重要性 149

11.4 可测试性 151

11.5 端口和适配器 151

11.6 何时采用端口和适配器  154

11.7 什么是API   155

11.8 使用测试驱动开发推动关注点分离  156

11.9 小结  157

第 12章 信息隐藏和抽象  158

12.1 抽象或信息隐藏  158

12.2 是什么导致了“大泥球”   159

12.3 组织和文化问题  159

12.4 技术问题和设计问题  162

12.5 对过度设计的恐惧  165

12.6 通过测试改进抽象  168

12.7 抽象的力量  169

12.8 抽象泄漏  170

12.9 选择适当的抽象  172

12.10 问题领域的抽象  174

12.11 抽象偶然复杂性  175

12.12 隔离第三方系统和代码  178

12.13 总是倾向于隐藏信息 179

12.14 小结 180

第 13章 管理耦合 181

13.1 耦合的代价 181

13.2 扩展 182

13.3 微服务 183

13.4 解耦可能意味着更多的代码 185

13.5 松耦合不是*重要的类型 187

13.6 倾向于松耦合 188

13.7 这与关注点分离有何不同？ 189

13.8 DRY 太过于简单化 190

13.9 异步作为松耦合的工具 192

13.10 松耦合设计 193

13.11 人类系统中的松耦合 194

13.12 小结 196

第4部分 支持软件工程的工具

第 14 章 工程学科的工具  199

14.1 什么是软件开发？  200

14.2 可测试性作为工具  202

14.3 测量点  205

14.4 实现可测试性的问题  205

14.5 如何提高可测试性  209

14.6 可部署性  210

14.7 速度  212

14.8 控制变量  213

14.9 持续交付  214

14.10 支持工程的通用工具 215

14.11 小结 216

第 15章 现代软件工程师 217

15.1 工程作为人类过程 219

15.2 数字化颠覆性组织 220

15.3 结果与机制 222

15.4 持久且普遍适用 224

15.5 工程学科的基础 227

15.6 小结 227