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面向对象分析（OOA）、面向对象设计（OOD）、面向对象编程（OOP），是面向对象开发的三个主要环节。在前面的章节中，我对三者的讲解比较偏理论、偏概括性，目的是让你先有一个宏观的了解，知道什么是OOA、OOD、OOP。不过，光知道“是什么”是不够的，我们更重要的还是要知道“如何做”，也就是，如何进行面向对象分析、设计与编程。
在过往的工作中，我发现，很多工程师，特别是初级工程师，本身没有太多的项目经验，或者参与的项目都是基于开发框架填写CRUD模板似的代码，导致分析、设计能力比较欠缺。当他们拿到一个比较笼统的开发需求的时候，往往不知道从何入手。
对于“如何做需求分析，如何做职责划分？需要定义哪些类？每个类应该具有哪些属性、方法？类与类之间该如何交互？如何组装类成一个可执行的程序？”等等诸多问题，都没有清晰的思路，更别提利用成熟的设计原则、思想或者设计模式，开发出具有高内聚低耦合、易扩展、易读等优秀特性的代码了。
所以，我打算用两节课的时间，结合一个真实的开发案例，从基础的需求分析、职责划分、类的定义、交互、组装运行讲起，将最基础的面向对象分析、设计、编程的套路给你讲清楚，为后面学习设计原则、设计模式打好基础。
话不多说，让我们正式开始今天的学习吧！
案例介绍和难点剖析
假设，你正在参与开发一个微服务。微服务通过HTTP协议暴露接口给其他系统调用，说直白点就是，其他系统通过URL来调用微服务的接口。有一天，你的leader找到你说，“为了保证接口调用的安全性，我们希望设计实现一个接口调用鉴权功能，只有经过认证之后的系统才能调用我们的接口，没有认证过的系统调用我们的接口会被拒绝。我希望由你来负责这个任务的开发，争取尽快上线。”
leader丢下这些话就走了。这个时候，你该如何来做呢？有没有脑子里一团浆糊，一时间无从下手的感觉呢？为什么会有这种感觉呢？我个人觉得主要有下面两点原因。
1.需求不明确
leader给到的需求过于模糊、笼统，不够具体、细化，离落地到设计、编码还有一定的距离。而人的大脑不擅长思考这种过于抽象的问题。这也是真实的软件开发区别于应试教育的地方。应试教育中的考试题目，一般都是一个非常具体的问题，我们去解答就好了。而真实的软件开发中，需求几乎都不是很明确。
我们前面讲过，面向对象分析主要的分析对象是“需求”，因此，面向对象分析可以粗略地看成“需求分析”。实际上，不管是需求分析还是面向对象分析，我们首先要做的都是将笼统的需求细化到足够清晰、可执行。我们需要通过沟通、挖掘、分析、假设、梳理，搞清楚具体的需求有哪些，哪些是现在要做的，哪些是未来可能要做的，哪些是不用考虑做的。
2.缺少锻炼
相比单纯的业务CRUD开发，鉴权这个开发任务，要更有难度。鉴权作为一个跟具体业务无关的功能，我们完全可以把它开发成一个独立的框架，集成到很多业务系统中。而作为被很多系统复用的通用框架，比起普通的业务代码，我们对框架的代码质量要求要更高。
开发这样通用的框架，对工程师的需求分析能力、设计能力、编码能力，甚至逻辑思维能力的要求，都是比较高的。如果你平时做的都是简单的CRUD业务开发，那这方面的锻炼肯定不会很多，所以，一旦遇到这种开发需求，很容易因为缺少锻炼，脑子放空，不知道从何入手，完全没有思路。
对案例进行需求分析
实际上，需求分析的工作很琐碎，也没有太多固定的章法可寻，所以，我不打算很牵强地罗列那些听着有用、实际没用的方法论，而是希望通过鉴权这个例子，来给你展示一下，面对需求分析的时候，我的完整的思考路径是什么样的。希望你能自己去体会，举一反三地类比应用到其他项目的需求分析中。
尽管针对框架、组件、类库等非业务系统的开发，我们一定要有组件化意识、框架意识、抽象意识，开发出来的东西要足够通用，不能局限于单一的某个业务需求，但这并不代表我们就可以脱离具体的应用场景，闷头拍脑袋做需求分析。多跟业务团队聊聊天，甚至自己去参与几个业务系统的开发，只有这样，我们才能真正知道业务系统的痛点，才能分析出最有价值的需求。不过，针对鉴权这一功能的开发，最大的需求方还是我们自己，所以，我们也可以先从满足我们自己系统的需求开始，然后再迭代优化。
现在，我们来看一下，针对鉴权这个功能的开发，我们该如何做需求分析？
实际上，这跟做算法题类似，先从最简单的方案想起，然后再优化。所以，我把整个的分析过程分为了循序渐进的四轮。每一轮都是对上一轮的迭代优化，最后形成一个可执行、可落地的需求列表。
1.第一轮基础分析
对于如何做鉴权这样一个问题，最简单的解决方案就是，通过用户名加密码来做认证。我们给每个允许访问我们服务的调用方，派发一个应用名（或者叫应用ID、AppID）和一个对应的密码（或者叫秘钥）。调用方每次进行接口请求的时候，都携带自己的AppID和密码。微服务在接收到接口调用请求之后，会解析出AppID和密码，跟存储在微服务端的AppID和密码进行比对。如果一致，说明认证成功，则允许接口调用请求；否则，就拒绝接口调用请求。
2.第二轮分析优化
不过，这样的验证方式，每次都要明文传输密码。密码很容易被截获，是不安全的。那如果我们借助加密算法（比如SHA），对密码进行加密之后，再传递到微服务端验证，是不是就可以了呢？实际上，这样也是不安全的，因为加密之后的密码及AppID，照样可以被未认证系统（或者说黑客）截获，未认证系统可以携带这个加密之后的密码以及对应的AppID，伪装成已认证系统来访问我们的接口。这就是典型的“重放攻击”。
提出问题，然后再解决问题，是一个非常好的迭代优化方法。对于刚刚这个问题，我们可以借助OAuth的验证思路来解决。调用方将请求接口的URL跟AppID、密码拼接在一起，然后进行加密，生成一个token。调用方在进行接口请求的的时候，将这个token及AppID，随URL一块传递给微服务端。微服务端接收到这些数据之后，根据AppID从数据库中取出对应的密码，并通过同样的token生成算法，生成另外一个token。用这个新生成的token跟调用方传递过来的token对比。如果一致，则允许接口调用请求；否则，就拒绝接口调用请求。
这个方案稍微有点复杂，我画了一张示例图，来帮你理解整个流程。
3.第三轮分析优化
不过，这样的设计仍然存在重放攻击的风险，还是不够安全。每个URL拼接上AppID、密码生成的token都是固定的。未认证系统截获URL、token和AppID之后，还是可以通过重放攻击的方式，伪装成认证系统，调用这个URL对应的接口。
为了解决这个问题，我们可以进一步优化token生成算法，引入一个随机变量，让每次接口请求生成的token都不一样。我们可以选择时间戳作为随机变量。原来的token是对URL、AppID、密码三者进行加密生成的，现在我们将URL、AppID、密码、时间戳四者进行加密来生成token。调用方在进行接口请求的时候，将token、AppID、时间戳，随URL一并传递给微服务端。
微服务端在收到这些数据之后，会验证当前时间戳跟传递过来的时间戳，是否在一定的时间窗口内（比如一分钟）。如果超过一分钟，则判定token过期，拒绝接口请求。如果没有超过一分钟，则说明token没有过期，就再通过同样的token生成算法，在服务端生成新的token，与调用方传递过来的token比对，看是否一致。如果一致，则允许接口调用请求；否则，就拒绝接口调用请求。
优化之后的认证流程如下图所示。
4.第四轮分析优化
不过，你可能会说，这样还是不够安全啊。未认证系统还是可以在这一分钟的token失效窗口内，通过截获请求、重放请求，来调用我们的接口啊！
你说得没错。不过，攻与防之间，本来就没有绝对的安全。我们能做的就是，尽量提高攻击的成本。这个方案虽然还有漏洞，但是实现起来足够简单，而且不会过度影响接口本身的性能（比如响应时间）。所以，权衡安全性、开发成本、对系统性能的影响，这个方案算是比较折中、比较合理的了。
实际上，还有一个细节我们没有考虑到，那就是，如何在微服务端存储每个授权调用方的AppID和密码。当然，这个问题并不难。最容易想到的方案就是存储到数据库里，比如MySQL。不过，开发像鉴权这样的非业务功能，最好不要与具体的第三方系统有过度的耦合。
针对AppID和密码的存储，我们最好能灵活地支持各种不同的存储方式，比如ZooKeeper、本地配置文件、自研配置中心、MySQL、Redis等。我们不一定针对每种存储方式都去做代码实现，但起码要留有扩展点，保证系统有足够的灵活性和扩展性，能够在我们切换存储方式的时候，尽可能地减少代码的改动。
5.最终确定需求
到此，需求已经足够细化和具体了。现在，我们按照鉴权的流程，对需求再重新描述一下。如果你熟悉UML，也可以用时序图、流程图来描述。不过，用什么描述不是重点，描述清楚才是最重要的。考虑到在接下来的面向对象设计环节中，我会基于文字版本的需求描述，来进行类、属性、方法、交互等的设计，所以，这里我给出的最终需求描述是文字版本的。
- 调用方进行接口请求的时候，将URL、AppID、密码、时间戳拼接在一起，通过加密算法生成token，并且将token、AppID、时间戳拼接在URL中，一并发送到微服务端。
- 微服务端在接收到调用方的接口请求之后，从请求中拆解出token、AppID、时间戳。
- 微服务端首先检查传递过来的时间戳跟当前时间，是否在token失效时间窗口内。如果已经超过失效时间，那就算接口调用鉴权失败，拒绝接口调用请求。
- 如果token验证没有过期失效，微服务端再从自己的存储中，取出AppID对应的密码，通过同样的token生成算法，生成另外一个token，与调用方传递过来的token进行匹配；如果一致，则鉴权成功，允许接口调用，否则就拒绝接口调用。
这就是我们需求分析的整个思考过程，从最粗糙、最模糊的需求开始，通过“提出问题-解决问题”的方式，循序渐进地进行优化，最后得到一个足够清晰、可落地的需求描述。
重点回顾
今天的内容到此就讲完了。我们一块来总结回顾一下，你需要掌握的一些重点内容。
针对框架、类库、组件等非业务系统的开发，其中一个比较大的难点就是，需求一般都比较抽象、模糊，需要你自己去挖掘，做合理取舍、权衡、假设，把抽象的问题具象化，最终产生清晰的、可落地的需求定义。需求定义是否清晰、合理，直接影响了后续的设计、编码实现是否顺畅。所以，作为程序员，你一定不要只关心设计与实现，前期的需求分析同等重要。
需求分析的过程实际上是一个不断迭代优化的过程。我们不要试图一下就能给出一个完美的解决方案，而是先给出一个粗糙的、基础的方案，有一个迭代的基础，然后再慢慢优化，这样一个思考过程能让我们摆脱无从下手的窘境。
课堂讨论
除了工作中我们会遇到需求不明确的开发任务，实际上，在面试中，我们也经常遇到一些开放性的设计问题，对于这类问题，你是如何解答的？有哪些好的经验可以分享给大家呢？
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