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軟件自身是一種固化的思維，因此從本質(zhì)上來(lái)看，軟件是不可度量的。

但這并不意味著軟件不需要度量，而只是說(shuō)軟件中的度量大多都有一定限度。

應(yīng)用各種度量數(shù)據(jù)的時(shí)候一旦跨過(guò)這種限度，結(jié)果就會(huì)適得其反。

在這篇文章里，我們將考查一下現(xiàn)有的，對(duì)軟件進(jìn)行度量的方法(注意：這篇里主要考察別人的方法，不是我自己的)。

可能不全面，不足的地方歡迎大家進(jìn)行補(bǔ)充。

對(duì)軟件“直觀可見(jiàn)的質(zhì)量屬性”的度量比較簡(jiǎn)單，比如：Bug率，性能等，這里就不提了。

這里主要關(guān)注的是軟件的內(nèi)在的，不直觀可見(jiàn)的質(zhì)量屬性。

圈復(fù)雜度

圈復(fù)雜度主要用于度量函數(shù)或方法，從《代碼大全》中可以找到圈復(fù)雜度的描述。

關(guān)于圈復(fù)雜度：Tom McCabe曾經(jīng)建議使用下面的方法來(lái)度量復(fù)雜度。在這一方法中為了計(jì)算復(fù)雜度首先要計(jì)算子程序中的決策點(diǎn)(decision points)，規(guī)則如下：

1. 從函數(shù)第一行一致往下通過(guò)程序
2. 一旦遇到以下關(guān)鍵字或者同類(lèi)的詞就加1：if,while,repeat,for,and,or
3. 給case語(yǔ)句中的每一種情況加1 --Steve McConell 《代碼大全》

很多靜態(tài)分析工具都直接提供對(duì)圈復(fù)雜度的度量，而圈復(fù)雜度本身歧義性很小，是非常難得的指標(biāo)，高于15的代碼基本很難看懂。

但圈復(fù)雜度更適合用于度量編碼的結(jié)果，對(duì)高層設(shè)計(jì)則不太適用。

響應(yīng)集

　　響應(yīng)集是指類(lèi)的各個(gè)方法直接調(diào)用的函數(shù)數(shù)目。響應(yīng)集無(wú)疑的應(yīng)該盡可能的小，根據(jù)得墨忒耳法則：某個(gè)對(duì)象的任何方法都應(yīng)該只調(diào)用屬于以下情形的方法。

class Demeter
{
private:
A* a;
int func();
public:
//... 
void example(B& b);
void Demeter::example(B& b)
{
C c;
int f = func(); //<---- 類(lèi)自己的方法
b.invert(); //<----傳入?yún)?shù)的方法，當(dāng)然參數(shù)本身也可能是函數(shù)
a = new A();
a->setActive();// <---創(chuàng)建的對(duì)象所擁有的方法
c.print(); // <---創(chuàng)建的，并歸自己所有的對(duì)象的方法
}
};

復(fù)制代碼

---摘自《程序員修煉之道》

關(guān)系內(nèi)聚性(H)

在度量包時(shí)可以用包內(nèi)部類(lèi)的數(shù)目除以包內(nèi)類(lèi)的總數(shù)，其比值用來(lái)表示包得內(nèi)聚性。如果用R表示包內(nèi)部得類(lèi)關(guān)系數(shù)目，用N表示包內(nèi)類(lèi)總數(shù)。那么：
H = (R+1)/N

不穩(wěn)定性(I)

不穩(wěn)定性由輸入耦合度（Ca)與輸出耦合度(Ce)計(jì)算而來(lái)。
包得輸入耦合度是指處于包外部，但依賴(lài)于包內(nèi)類(lèi)的數(shù)目。
包得輸出耦合度是指包內(nèi)部的依賴(lài)于包外部類(lèi)的類(lèi)數(shù)目。
這樣I = Ce / （Ca+ Ce)

抽象性(A)

包的抽象性用抽象類(lèi)的數(shù)目和包中所有類(lèi)的數(shù)目進(jìn)行計(jì)算。
假如說(shuō)包中類(lèi)的總數(shù)是Nc, 抽象類(lèi)的數(shù)目是Na ,那么抽象度A = Na/Nc

關(guān)系內(nèi)聚性(H)，不穩(wěn)定性(H)，抽象性(H)的進(jìn)一步說(shuō)明，請(qǐng)參見(jiàn)《敏捷軟件開(kāi)發(fā)：原則，模式與實(shí)踐》一書(shū)。

這些度量指標(biāo)無(wú)疑是有意義的，都可以用來(lái)評(píng)價(jià)軟件寫(xiě)的好還是壞，但卻不解決這樣一個(gè)問(wèn)題：
如果一個(gè)方案在關(guān)系內(nèi)聚性(H)，不穩(wěn)定性(H)，抽象性(H)上都有好的表現(xiàn)，復(fù)雜度有沒(méi)有提高？如果說(shuō)復(fù)雜度因此而提高了，那么這種額外支出的復(fù)雜度值不值得？

如果我們認(rèn)為復(fù)雜度是軟件的根本問(wèn)題，那么在滿(mǎn)足需求的前提下，使軟件簡(jiǎn)單化就是最關(guān)鍵的使命（比靈活性等重要）。既如此，究竟應(yīng)該如何度量軟件的復(fù)雜度呢？

這是一個(gè)需要進(jìn)一步展開(kāi)的話(huà)題，我完善后會(huì)進(jìn)一步和大家分享。