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随着软件业的不断发展，随着软件需求的不断扩大，软件所管理的范围也在不断拓宽。过去一个软件仅仅管理一台电脑的一个小小的功能，而现在被扩展到了一个企业、一个行业、一个产业链。过去我们开发一套软件，只有少量的二次开发，当它使用到一定时候我们就抛弃掉重新又开发一套。现在，随着用户对软件依赖程度的不断加大，我们很难说抛弃一套软件重新开发了，更多的是在一套软件中持续改进，使这套软件的生命周期持续数年以及数个版本。正是因为软件业面临着如此巨大的压力，我们的代码质量，我们开发的软件拥有的可变更性和持续改进的能力，成为软件制胜的关键因素，令我们不能不反思。
代码质量评价的关键指标：低耦合，高内聚
耦合就是对某元素与其它元素之间的连接、感知和依赖的量度。耦合包括：
1．元素B是元素A的属性，或者元素A引用了元素B的实例（这包括元素A调用的某个方法，其参数中包含元素B）。
2．元素A调用了元素B的方法。
3．元素A直接或间接成为元素B的子类。
4．元素A是接口B的实现。
如果一个元素过于依赖其它元素，一旦它所依赖的元素不存在，或者发生变更，则该元素将不能再正常运行，或者不得不相应地进行变更。因此，耦合将大大影响代码的通用性和可变更性。
内聚，更为专业的说法叫功能内聚，是对软件系统中元素职责相关性和集中度的度量。如果元素具有高度相关的职责，除了这些职责内的任务，没有其它过多的工作，那么该元素就具有高内聚性，反之则为低内聚性。内聚就像一个专横的管理者，它只做自己职责范围内的事，而将其它与它相关的事情，分配给别人去做。
高质量的代码要求我们的代码保持低耦合、高内聚。但是，这个要求是如此的抽象与模糊，如何才能做到这些呢？软件大师们告诉我们了许多方法，其中之一就是Craig Larman的职责驱动设计。
职责驱动设计（Responsibility Drive Design，RDD）是Craig Larman在他的经典著作《UML和模式应用》中提出的。要理解职责驱动设计，我们首先要理解“低表示差异”。
低表示差异
我们开发的应用软件实际上是对现实世界的模拟，因此，软件世界与现实世界存在着必然的联系。当我们在进行需求分析的时候，需求分析员实际上是从客户那里在了解现实世界事物的规则、工作的流程。如果我们在软件分析和设计的过程中，将软件世界与现实世界紧密地联系到一起，我们的软件将更加本色地还原事物最本质的规律。这样的设计，就称之为“低表示差异”。
采用“低表示差异”进行软件设计，现实世界有什么事物，就映射为软件世界的各种对象（类）；现实世界的事物拥有什么样的职责，在软件世界里的对象就拥有什么样的职责；在现实世界中的事物，因为它的职责而产生的行为，在软件世界中就反映为对象所拥有的函数。
低表示差异，使分析设计者对软件的分析和设计更加简单，思路更加清晰；使代码更加可读，阅读者更加易于理解；更重要的是，当需求发生变更，或者业务产生扩展时，设计者只需要遵循事物本来的面貌去思考和修改软件，使软件更加易于变更和扩展。
角色、职责、协作
理解了“低表示差异”，现在我们来看看我们应当如何运用职责驱动设计进行分析和设计。首先，我们通过与客户的沟通和对业务需求的了解，从中提取出现实世界中的关键事物以及相互之间的关系。这个过程我们通常通过建立领域模型来完成。领域模型建立起来以后，通过诸如Rational Rose这样的设计软件的正向工程，生成了我们在软件系统中最初始的软件类。这些软件类，由于每个都扮演着现实世界中的一个具体的角色，因而赋予了各自的职责。前面我已经提到，如果你的系统采用职责驱动设计的思想进行设计开发，作为一个好的习惯，你应当在每一个软件类的注释首行，清楚地描述该软件类的职责。
当我们完成了系统中软件类的制订，分配好了各自的职责，我们就应该开始根据软件需求，编写各个软件类的功能。在前面我给大家提出了一个建议，就是不要在一个函数中编写大段的代码。编写大段的代码，通常会降低代码的内聚度，因为这些代码中将包含不是该软件类应当完成的工作。作为一个有经验的开发人员，在编写一个功能时，首先应当对功能进行分解。一段稍微复杂的功能，通常都可以被分解成一个个相对独立的步骤。步骤与步骤之间存在着交互，那就是数据的输入输出。通过以上的分解，每一个步骤将形成一个独立的函数，并且使用一个可以表明这个步骤意图的释义函数名。接下来，我们应当考虑的，就是应当将这些函数交给谁。它们有可能交给原软件类，也有可能交给其它软件类，其分配的原则是什么呢？答案是否清楚，那就是职责。每个软件类代表现实世界的一个事物，或者说一个角色。在现实世界中这个任务应当由谁来完成，那么在软件世界中，这个函数就应当分配给相应的那个软件类。
通过以上步骤的分解，一个功能就分配给了多个软件类，相互协作地完成这个功能。这样的分析和设计，其代码一定是高内聚的和高可读性的。同时，当需求发生变更的时候，设计者通过对现实世界的理解，可以非常轻松地找到那个需要修改的软件类，而不会影响其它类，因而也就变得易维护、易变更和低耦合了。
说了这么多，举一个实例也许更能帮助理解。拿一个员工工资系统来说吧。当人力资源在发放一个月工资的时候，以及离职的员工肯定不能再发放工资了。在系统设计的期初，开发人员商量好，在员工信息中设定一个“离职标志”字段。编写工资发放的开发人员通过查询，将“离职标志”为false的员工查询出来，并为他们计算和发放工资。但是，随着这个系统的不断使用，编写员工管理的开发人员发现，“离职标志”字段已经不能满足客户的需求，因而将“离职标志”字段废弃，并增加了一个“离职时间”字段来管理离职的员工。然而，编写工资发放的开发人员并不知道这样的变更，依然使用着“离职标志”字段。显然，这样的结果就是，软件系统开始对离职员工发放工资了。仔细分析这个问题的原因，我们不难发现，确认员工是否离职，并不是“发放工资”软件类应当完成的工作，而应当是“员工管理”软件类应当完成的。如果将“获取非离职员工”的任务交给“员工管理”软件类，而“发放工资”软件类仅仅只是去调用，那么离职功能由“离职标志”字段改为了“离职时间”字段，其实就与“发放工资”软件类毫无关系。而作为“员工管理”的开发人员，一旦发生这样的变更，他当然知道去修改自己相应的“获取非离职员工”函数，这样就不会发生以上问题。通过这样一个实例，也许你能够理解“职责驱动设计”的精要与作用了吧。
职责分配与信息专家
通过以上对职责驱动设计的讲述，我们不难发现，职责驱动设计的精要就是职责分配。但是，在纷繁复杂的软件设计中，如何进行职责分配常常令我们迷惑。幸运的是，Larman大师清楚地认识到了这一点。在他的著作中，信息专家模式为我们提供了帮助。
信息专家模式（又称为专家模式）告诉我们，在分析设计中，应当将职责分配给软件系统中的这样一个软件类，它拥有实现这个职责所必须的信息。我们称这个软件类，叫“信息专家”。用更加简短的话说，就是将职责分配给信息专家。
为什么我们要将职责分配给信息专家呢？我们用上面的例子来说明吧。当“发放工资”软件类需要获取非离职员工时，“员工管理”软件类就是“获取非离职员工”任务的信息专家，因为它掌握着所有员工的信息。假设我们不将“获取非离职员工”的任务交给“员工管理”软件类，而是另一个软件类X，那么，为了获取员工信息，软件类X不得不访问“员工管理”软件类，从而使“发放工资”与X耦合，X又与“员工管理”耦合。这样的设计，不如直接将“获取非离职员工”的任务交给“员工管理”软件类，使得“发放工资”仅仅与“员工管理”耦合，从而有效地降低了系统的整体耦合度。
总之，采用“职责驱动设计”的思路，为我们提高软件开发质量、可读性、可维护性，以及保持软件的持续发展，提供了一个广阔的空间。 | 
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