inFusion错误类型分析

1God Class

1.1特征

上帝类通常为过多的操做其他类的数据，从而破坏了类的封装性。上帝类从其他类中获得功能，同时增加了自身的耦合性，通常会导致自己体积过大和较大的复杂度。

判断一个上帝类的标准有：

1.CPFD (Capsules Providing Foreign Data) 从多个不相关类（模块）中引用数据

2.WOC(Weighted Operation Count)类的所有函数的圈复杂度之和超过65

3.TCC (Tight Capsule Cohesion)TCC < 1/3 类需要具有低内聚的特性（类中直接相关的方法与

全部方法之比小于1/3），也就是较少的private方法

4.需要同时满足以上条件才可以被认定为上帝类

1.2修改

破坏CPFD, WOC, TCC 中的一个。

2Message Chains

2.1特征

过度耦合的消息链

如果你看到用户向一个对象索求（request）另一个对象，然后再向后者索求另一个对象，然后再索求另一个对象……这就是Message Chains。实际代码中你看到的可能是一长串

getThis()或一长串临时变量。采取这种方式，意味客户将与查找过程中的航行结构（structure of the navigation）紧密耦合。一旦对象间的关系发生任何变化，客户端就不得不做出相应修改。

Infusion通常会寻找具有较多调用其他类数据访问接口的方法，而且会检查返回值是否匹配。

2.2修改

采用“隐藏委托关系”修改。

先观察Message Chains最终得到的对象是用来干什么的，看看能否以Extract Method 把使用该对象的代码提炼到一个独立函数中，再运用Move Method 把这个函数推入Message Chains。

3 FeatureEnvy

3.1 特征

函数对某个class的兴趣高过对自己所处之host class的兴趣。最通常的焦点便是数据，通常为某个函数为了计算某值，从另一个对象那儿调用几乎太多取值函数（getting method）。

ATFD(Access To Foreign Data)方法从外部获取了数据

LDA(Locality of Data Accesses)内部变量与所有可以获取数据方法之比<1/3，也就意味着该方法过多的使用了外部数据，而非自身数据。

FDP(Access To Foreign Data)数据来源于很少几个类

3.2 修改

如果一个类A使用了类B的过多数据来完成某项操作或计算，那改操作就应该放在B类中。

针对ATFD，通常较难进行修改，除非该类不访问其他类。

针对LDA，可以采用增加类本身的成员变量来进行修改，提高LDA比值。

针对FDP，可以考虑将类B拆分为多个类，从而增加FDP个数。

4Blob Class

4.1特征

可以译为复杂类，它具有体积大，高度复杂的特征，因而难以维护。除此之外，如此大的类（通常超过千行）大大增加了与外部类耦合的可能性，并降低了自身的内聚性。

附加Infusion判断blob class的标准：

4.2修改

修改时可以根据4.1给出的标准破坏其判断条件。

5 Blob Module

5.1 特征

类似于blob class，指模块高度复杂且体积过大。它的检测标准非常类似于blob class，只有稍微的不同：

在面向过程语言中，函数中的长参数列表是正常的。

5.2 修改

一般情况下通过拆分模块或类降低规模和复杂度。

6 Cyclic Dependencies

6.1 特征

循环依赖，也即在依赖结构中存在有“环”。这种设计缺陷出现在系统及子系统级别，如果两个或更多的子系统相互依赖，维护和重用几乎是不可能的。

Infusion的检测规则使用与面向对象和面向过程代码。检测工具会绘制依赖图，并根据此图判断是否存在循环依赖。

6.2 修改

略

7 Data Class

7.1 特征

数据类是单纯的数据持有者，它通常不包含复杂的功能，但是会被其他类频繁和密切的引用。缺乏功能意味着这个类的数据和操作是分离的，不符合面向对象的特征。Data class缺乏封装性，由于允许其他类较为自由的存取其内部数据，导致data class较为脆弱和难以维护。

Infusion在检测时会判断data class的特征：轻量级类，包含大量的get和set方法（或public 属性）。

7.2 修改

将它处的方法移到data class中，提高其封装性；或编写高复杂度函数。

8 Data Clumps

8.1 特征

数据泥团，是《重构》提到的代码坏气味的一种。

“喜欢成群结队地待在一块儿。你常常可以在很多地方看到相同的三或四笔数据项：两个classes内的相同值域（field）、许多函数签名式（signature）中的相同参数。”

也就是一组数据重复出现，如一组数据从一个方法传递到另外一个方法，这些数据完全可以抽取为一个对象来进行处理。

8.2 修改

将这些参数抽取为对象。

9 Data Module

类似于data class，可以翻译为数据模块。为面向过程的设计缺陷。一个模块暴漏了太多数据，但自身却没有完成什么功能，也即太过开放。

检测规则非常容易：提供了过多数据为外部访问；复杂度过低

10. Distorted Hierarchy

10.1 特征

扭曲的层次

通常指继承层次过窄和过深。研究表明人的记忆难以记住超过6的层次，因此此类缺陷常常导致代码难以维护。

除此之外，它还可能预示着代码存在封装性的问题，或是划分的粒度太细。

10.2 修改

修改不合理的继承层次，渐少深度和增加广度（多个类继承自某父类，则该父类具有较高的广度）。