分解和抽象

解决一个问题，很重要的一点解决其中的不确定性，一般来说有两种方法：分解和抽象。

所谓分解就是在不确定中将某些确定的部分分离出来，然后对这些确定的部分先提供解决方法，而不确定的部分留到具体问题明确的时候解，分解的最大特点就是局部化确定部分；这种方法的典型用法就是各种工具库，如面向C语言提供的标准IO库，面向Java的标准类库等，这些库在设计的时候并没有局限用于某个特定的领域。

解决不确定性的另一种方法是抽象。所谓抽象就是指在分析不确定性的各种情况后，概括出他们之间的本质特性，这种本质特性就是抽象层次，它们是确定的，抽象的最大特点就是局部化不确定性；这种方法的典型用法就是各种框架，如EJB框架、Spring Framework，HiveMind框架等。

这两种方法各有优缺点，分解方法的优点是它的灵活性，因为它处理的是部分确定性，而对整体的不确定性没有作任何假设，缺点是留下的具体问题太多；抽象的方法优点是解决了整体的抽象部分，因而后面需要处理的只是差异部分，缺点是要求抽象的模型必须准确，如果出现实际问题和抽象模型不匹配的话，抽象的方法就难以处理这类问题，因而存在一定的扩展性风险。

第一种方案是以“分解”方法为主，提供在解决实际问题中可能用到的各类基础工具，如各种连接器，组合工具，流程组合工具等，但不提供更贴近需求层面的抽象层次。

第二种方案是将“抽象”方法和“分解”方法相结合的方法。首先用“分解”的方法提供各种基础工具，其次用“抽象”的方法根据实际的需求抽象出各种业务模型，并使用基础工具实现这些基本业务模型，另外也提供一种机制能够控制这些业务模型。