是否存在那种，已经复杂到无法继续有效维护的软件？如果没有，哪些是最接近的？
我们日常使用的软件，从操作系统到手机上的APP，再到企业内部的庞大系统，其背后往往隐藏着一个复杂且不断演进的生命周期。在这个过程中，软件的复杂性就像一个潘多拉魔盒，一旦打开，就很难完全收拢。
软件复杂性：一场不可避免的“熵增”
要探讨“复杂到无法有效维护”的软件，首先得理解软件的复杂性是如何累积的。这就像修建一座城市，最初的设计可能简单明了，但随着人口增长、功能增加、技术更新，城市会不断扩建、改造，增加新的建筑、道路、管线。软件也是如此：
需求爆炸与迭代： 最初的设计可能只满足核心需求，但随着用户反馈、市场变化，新的功能不断被添加。每一个新功能都可能与现有代码产生交互，引入新的逻辑分支、数据结构，甚至改变用户界面。
技术债务累积： 为了快速响应市场，开发者有时会选择“捷径”——写一些临时性的代码、跳过一些最佳实践、使用过时但依然可用的库。这些“技术债务”就像城市里逐渐形成的违章建筑，短期内能解决问题，但长期来看会增加维护成本和风险。
人员更替与知识断层： 软件的生命周期往往比任何一个开发者的职业生涯都长。随着开发者离开团队，他们写下的代码及其设计思路也可能随之消失。新接手的开发者需要花费大量时间去理解遗留代码，一旦理解不透彻，就可能引入新的问题。
外部依赖变化： 软件很少是孤立存在的，它会依赖各种库、框架、API、操作系统等。这些外部组件会不断更新，有时甚至是颠覆性的改变。软件需要不断适配这些变化，否则就会变得陈旧不堪，无法运行。
架构演进的碎片化： 随着软件规模的扩大，最初的架构可能无法满足新的需求。团队可能会尝试进行架构改造，但由于种种原因（如时间压力、资金限制、技术能力等），改造往往是片段式的，导致软件内部存在多种不兼容的架构风格，像一座拼凑起来的建筑。
“无法有效维护”：一个模糊的界限
那么，什么样的软件才算“复杂到无法有效维护”呢？这并非一个绝对的标准，而是一个相对的概念，更像是“维护的成本远超其带来的价值”或者“投入巨大人力物力依然无法修复关键问题”。
我们可以从以下几个维度来衡量：
高昂的维护成本： 每次修复一个bug或添加一个新功能，都需要花费数天甚至数周的时间来理解代码、测试、部署，并且每次修改都有可能引入新的、意想不到的问题。
低下的开发效率： 新的功能开发速度极慢，甚至难以实现。团队成员对代码库感到恐惧，不敢轻易修改。
频发的、难以追踪的bug： 软件中存在大量的bug，而且这些bug的产生原因非常隐蔽，难以定位和修复。
开发团队的倦怠与流失： 长期处于这种维护困境中，开发团队的士气会非常低落，导致人员流失率高，进一步加剧知识断层。
无法迁移或升级： 软件依赖的技术栈过于陈旧，或者与现代操作系统、云平台不兼容，导致无法进行有效的迁移或升级。
最接近“无法有效维护”的软件类型
虽然严格意义上，几乎所有的软件理论上都可以通过无限的投入来维护，但现实中，有些软件确实非常接近这个“死亡的边缘”。以下是一些最接近的类型：
1. “巨型单体应用” (Monolithic Applications) 的陈年老版本：
详细描述： 许多早期的企业级应用，例如一些银行的核心系统、政府部门的政务系统、大型制造企业的ERP系统，都是在几十年前以单体架构设计的。随着时间的推移，这些系统被不断地修改、扩展，加入了无数的功能。它们的代码库可能拥有数百万甚至上亿行代码，堆积了各种编程语言、框架、数据库技术，甚至可能混合了上世纪80、90年代的编程风格和现代的开发实践。
为何接近“无法有效维护”：
耦合度极高： 整个系统是一个紧密耦合的整体。修改一小部分代码，可能会影响到系统其他完全不相关的部分，导致“牵一发而动全身”的灾难。
技术栈陈旧且混杂： 可能包含已经不再被主流支持的编程语言（如COBOL, Fortran）或过时的框架。引入新功能或集成现代服务变得异常困难。
缺乏自动化测试： 在早期，自动化测试的理念和技术远不如现在成熟。这些古老的系统往往缺乏全面的自动化测试覆盖，使得任何修改都伴随着巨大的风险。
文档缺失或过时： 随着人员的更替，代码的设计文档、用户手册可能已经丢失或不再准确。新加入的开发者只能靠“猜”来理解代码。
部署困难： 部署一个如此庞大、复杂的系统需要大量的步骤和人工干预，而且成功率不高。
案例： 很多国家的社会保障系统、税务系统、以及一些老牌银行的后台系统，就长期面临着这样的挑战。虽然它们依然在运行，但每次进行哪怕是微小的改动，都可能耗费巨额的成本和时间，并且承担着极大的风险。
2. “遗留系统” (Legacy Systems) 中，缺乏升级策略的：
详细描述： 很多公司为了节约成本，会继续使用仍然能够运行但技术已经落后的软件。这些系统可能在早期功能完备，但随着业务发展和技术进步，其局限性越来越明显。如果公司未能有效地规划和执行系统的升级或替换策略，这些遗留系统就会变得越来越难以维护。
为何接近“无法有效维护”：
技术陈旧： 可能依赖已经停止维护的操作系统、数据库或编程语言版本。
安全性漏洞： 老旧的代码和库可能存在未知的安全漏洞，且由于缺乏维护，这些漏洞难以被修补。
与现代系统不兼容： 无法方便地与新的云服务、API或前端技术进行集成，限制了业务的扩展。
缺乏懂行的人才： 随着时间的推移，越来越少的人熟悉这些老旧技术，导致维护成本急剧上升，甚至找不到愿意维护的人。
案例： 许多中小型企业，或者一些发展中国家的大型国有企业，可能还在使用基于Windows XP时代的软件，或者基于过时版本的Java/Oracle数据库开发的系统。
3. “胶水代码” (Glue Code) 过多的系统：
详细描述： 在一些系统集成项目或大型软件的演进过程中，为了快速连接不同的组件、服务或API，开发者会编写大量的“胶水代码”。这些代码本身可能逻辑不复杂，但它们如同血管一样遍布整个系统，将许多独立的服务“粘”在一起。
为何接近“无法有效维护”：
理解成本高： 要理解一个功能是如何工作的，需要跟踪这些遍布各处的胶水代码，以及它们所连接的各个服务。
修改风险大： 修改一处的胶水代码，可能会导致整个依赖链条失效。
重构难度大： 胶水代码往往是权宜之计，缺乏良好的设计模式，导致重构或替换组件的成本极高。
容易出现“幽灵bug”： 由于胶水代码隐藏在各个地方，且依赖于外部服务，一旦某个服务出现异常，胶水代码可能会导致难以预料的连锁反应。
案例： 许多复杂的SaaS集成平台，或者大型企业内部多个异构系统之间进行数据交互的中间件，如果设计和管理不当，很容易堆积大量的胶水代码。
并非“无法维护”，而是“极难、极昂贵且极危险地维护”
需要强调的是，在技术上，几乎没有软件是“绝对无法维护”的。只要你愿意投入足够的时间、人力、财力，并且能够忍受其带来的高昂成本和巨大风险，理论上总是可以找到办法来维护。
但现实的商业环境不允许这样做。当维护成本超过了软件带来的商业价值，或者修复bug、添加功能的速度已经严重阻碍了业务发展，那么这个软件就处于“事实上无法有效维护”的状态。
这种状态的出现，是软件工程中“熵增”现象的体现。如果没有持续的、有意识的努力去抵消这种熵增（例如，定期的代码重构、技术栈升级、自动化测试的完善、良好的文档和知识传承），任何软件都可能在时间的流逝中，逐渐走向“维护的深渊”。
所以，虽然我们可能找不到一个被彻底“放弃”维护的软件，但很多运行在关键业务岗位上的老旧系统，其维护工作已经变得如同在雷区中行走，每一步都小心翼翼，但依然充满未知和危险。这正是软件工程中我们始终需要面对和解决的重大挑战。
软件复杂性：一场不可避免的“熵增”
要探讨“复杂到无法有效维护”的软件，首先得理解软件的复杂性是如何累积的。这就像修建一座城市，最初的设计可能简单明了，但随着人口增长、功能增加、技术更新，城市会不断扩建、改造，增加新的建筑、道路、管线。软件也是如此：
需求爆炸与迭代： 最初的设计可能只满足核心需求，但随着用户反馈、市场变化，新的功能不断被添加。每一个新功能都可能与现有代码产生交互，引入新的逻辑分支、数据结构，甚至改变用户界面。
技术债务累积： 为了快速响应市场，开发者有时会选择“捷径”——写一些临时性的代码、跳过一些最佳实践、使用过时但依然可用的库。这些“技术债务”就像城市里逐渐形成的违章建筑，短期内能解决问题，但长期来看会增加维护成本和风险。
人员更替与知识断层： 软件的生命周期往往比任何一个开发者的职业生涯都长。随着开发者离开团队，他们写下的代码及其设计思路也可能随之消失。新接手的开发者需要花费大量时间去理解遗留代码，一旦理解不透彻，就可能引入新的问题。
外部依赖变化： 软件很少是孤立存在的，它会依赖各种库、框架、API、操作系统等。这些外部组件会不断更新，有时甚至是颠覆性的改变。软件需要不断适配这些变化，否则就会变得陈旧不堪，无法运行。
架构演进的碎片化： 随着软件规模的扩大，最初的架构可能无法满足新的需求。团队可能会尝试进行架构改造，但由于种种原因（如时间压力、资金限制、技术能力等），改造往往是片段式的，导致软件内部存在多种不兼容的架构风格，像一座拼凑起来的建筑。
“无法有效维护”：一个模糊的界限
那么，什么样的软件才算“复杂到无法有效维护”呢？这并非一个绝对的标准，而是一个相对的概念，更像是“维护的成本远超其带来的价值”或者“投入巨大人力物力依然无法修复关键问题”。
我们可以从以下几个维度来衡量：
高昂的维护成本： 每次修复一个bug或添加一个新功能，都需要花费数天甚至数周的时间来理解代码、测试、部署，并且每次修改都有可能引入新的、意想不到的问题。
低下的开发效率： 新的功能开发速度极慢，甚至难以实现。团队成员对代码库感到恐惧，不敢轻易修改。
频发的、难以追踪的bug： 软件中存在大量的bug，而且这些bug的产生原因非常隐蔽，难以定位和修复。
开发团队的倦怠与流失： 长期处于这种维护困境中，开发团队的士气会非常低落，导致人员流失率高，进一步加剧知识断层。
无法迁移或升级： 软件依赖的技术栈过于陈旧，或者与现代操作系统、云平台不兼容，导致无法进行有效的迁移或升级。
最接近“无法有效维护”的软件类型
虽然严格意义上，几乎所有的软件理论上都可以通过无限的投入来维护，但现实中，有些软件确实非常接近这个“死亡的边缘”。以下是一些最接近的类型：
1. “巨型单体应用” (Monolithic Applications) 的陈年老版本：
详细描述： 许多早期的企业级应用，例如一些银行的核心系统、政府部门的政务系统、大型制造企业的ERP系统，都是在几十年前以单体架构设计的。随着时间的推移，这些系统被不断地修改、扩展，加入了无数的功能。它们的代码库可能拥有数百万甚至上亿行代码，堆积了各种编程语言、框架、数据库技术，甚至可能混合了上世纪80、90年代的编程风格和现代的开发实践。
为何接近“无法有效维护”：
耦合度极高： 整个系统是一个紧密耦合的整体。修改一小部分代码，可能会影响到系统其他完全不相关的部分，导致“牵一发而动全身”的灾难。
技术栈陈旧且混杂： 可能包含已经不再被主流支持的编程语言（如COBOL, Fortran）或过时的框架。引入新功能或集成现代服务变得异常困难。
缺乏自动化测试： 在早期，自动化测试的理念和技术远不如现在成熟。这些古老的系统往往缺乏全面的自动化测试覆盖，使得任何修改都伴随着巨大的风险。
文档缺失或过时： 随着人员的更替，代码的设计文档、用户手册可能已经丢失或不再准确。新加入的开发者只能靠“猜”来理解代码。
部署困难： 部署一个如此庞大、复杂的系统需要大量的步骤和人工干预，而且成功率不高。
案例： 很多国家的社会保障系统、税务系统、以及一些老牌银行的后台系统，就长期面临着这样的挑战。虽然它们依然在运行，但每次进行哪怕是微小的改动，都可能耗费巨额的成本和时间，并且承担着极大的风险。
2. “遗留系统” (Legacy Systems) 中，缺乏升级策略的：
详细描述： 很多公司为了节约成本，会继续使用仍然能够运行但技术已经落后的软件。这些系统可能在早期功能完备，但随着业务发展和技术进步，其局限性越来越明显。如果公司未能有效地规划和执行系统的升级或替换策略，这些遗留系统就会变得越来越难以维护。
为何接近“无法有效维护”：
技术陈旧： 可能依赖已经停止维护的操作系统、数据库或编程语言版本。
安全性漏洞： 老旧的代码和库可能存在未知的安全漏洞，且由于缺乏维护，这些漏洞难以被修补。
与现代系统不兼容： 无法方便地与新的云服务、API或前端技术进行集成，限制了业务的扩展。
缺乏懂行的人才： 随着时间的推移，越来越少的人熟悉这些老旧技术，导致维护成本急剧上升，甚至找不到愿意维护的人。
案例： 许多中小型企业，或者一些发展中国家的大型国有企业，可能还在使用基于Windows XP时代的软件，或者基于过时版本的Java/Oracle数据库开发的系统。
3. “胶水代码” (Glue Code) 过多的系统：
详细描述： 在一些系统集成项目或大型软件的演进过程中，为了快速连接不同的组件、服务或API，开发者会编写大量的“胶水代码”。这些代码本身可能逻辑不复杂，但它们如同血管一样遍布整个系统，将许多独立的服务“粘”在一起。
为何接近“无法有效维护”：
理解成本高： 要理解一个功能是如何工作的，需要跟踪这些遍布各处的胶水代码，以及它们所连接的各个服务。
修改风险大： 修改一处的胶水代码，可能会导致整个依赖链条失效。
重构难度大： 胶水代码往往是权宜之计，缺乏良好的设计模式，导致重构或替换组件的成本极高。
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案例： 许多复杂的SaaS集成平台，或者大型企业内部多个异构系统之间进行数据交互的中间件，如果设计和管理不当，很容易堆积大量的胶水代码。
并非“无法维护”，而是“极难、极昂贵且极危险地维护”
需要强调的是，在技术上，几乎没有软件是“绝对无法维护”的。只要你愿意投入足够的时间、人力、财力，并且能够忍受其带来的高昂成本和巨大风险，理论上总是可以找到办法来维护。
但现实的商业环境不允许这样做。当维护成本超过了软件带来的商业价值，或者修复bug、添加功能的速度已经严重阻碍了业务发展，那么这个软件就处于“事实上无法有效维护”的状态。
这种状态的出现，是软件工程中“熵增”现象的体现。如果没有持续的、有意识的努力去抵消这种熵增（例如，定期的代码重构、技术栈升级、自动化测试的完善、良好的文档和知识传承），任何软件都可能在时间的流逝中，逐渐走向“维护的深渊”。
所以，虽然我们可能找不到一个被彻底“放弃”维护的软件，但很多运行在关键业务岗位上的老旧系统，其维护工作已经变得如同在雷区中行走，每一步都小心翼翼，但依然充满未知和危险。这正是软件工程中我们始终需要面对和解决的重大挑战。
网友意见
Obamacare。美国版“全民健保”计划，网站代码有5亿行（
http://www. nytimes.com/2013/10/21/ us/insurance-site-seen-needing-weeks-to-fix.html?pagewanted=1&_r=1&pagewanted=all）
。这是什么概念呢？看下面的图。Android，一千两百万行。因为臃肿被长期诟病的Vista，五千万行。你一obamacare的网站，要五亿行，甚至是Windows + Office的五倍还不止。而且，那个网站并不是交给有大型项目经验的公司来做，而是包给一些小公司。能控制得住才怪。
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