最近，我们团队为了进一步提高协作效率，组织了一次趣味分享活动，希望通过游戏的方式，帮助技术部门的同事们更好地理解和实践敏捷开发的方法。
在这次活动中，“哪种行动方式更敏捷”、“为什么采用这种方法”等关乎敏捷概念理论和实践方法的思考被伙伴们提出来并公开讨论。作为开发小组的成员，我获益颇多，特将此次活动中的思考总结下来分享给大家，共同成长~
游戏规则
10个人翻30张牌，每个人要把这30张牌的每1张牌都翻一遍，计算第1个人翻完30张牌所耗费的时间和所有人翻完30张牌所耗费的时间~
假设每一个红色方块耗时x，每一个橙色方块耗时y，每一个黄色方块耗时z （x, y, z > 0）
方案1: 第n个人必须等第n-1个人翻完所有的30张牌才能开始翻牌，第1个人不用等
那么我们参考上图的结构，先计算第1~5个人的翻完30张牌的时间，然后再乘以2就是总计用时（不存在影响时间的意外情况）：
T1 = ((5 + 1) * 5 / 2 * x + (4 + 1) * 4 / 2 * y + 25 * 5 * z) * 2 =30x + 20y + 250z
方案2：第n个人必须等第n-1个人翻完第5张牌才能开始翻牌，第1个人不用等；且第n个人必须等第n-1个人翻完第m张牌，才能翻第m张牌，第1个人不用等。
参考上图结构，先计算1 ~ 10个人翻完前5张牌的时间，然后再计算第10个人翻完6 ~ 25张牌的时间就是总计用时（不存在影响时间的意外情况）：
T2= ((5 + 1) * 5 / 2 * x + (4 + 1) * 4 / 2 * y) * 2 + 25 * z = 30x + 20y + 25z
方案3：第n个人必须等第n-1个人翻完第m张牌，才能翻第m张牌，第1个人不用等。
参考上图结构：先计算1 ~ 10个人翻完第1张牌的时间，然后再计算第10个人翻完第2 ~ 5张牌的时间，最后再加上第10个人翻完第6 ~ 30张牌的时间就是总计用时（不存在影响时间的意外情况）：T3= 10x + 4y + 25z
最终结果
下面我们用程序来验证结论的正确性。假设 x = y = z = 1s，那最终结果应该是：
T1 = 30 + 20 + 250 = 300s
T2 = 30 + 20 + 25 = 75s
T3 = 10 + 4 + 25 = 39s
实际结果：
public class AgileTest {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(AgileTest.class);
public static void main(String[] args) {
long time1 = way1();
long time2 = way2();
long time3 = way3();
LOGGER.info("time1: {} ms", time1);
LOGGER.info("time2: {} ms", time2);
LOGGER.info("time3: {} ms", time3);
}
/**
* <p>方案1</p>
* <p>第n个人必须等第n-1个人翻完所有的30张牌才能开始翻牌，第1个人不用等。</p>
* @return 耗时 ms
*/
public static long way1() {
final String way = "way1";
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 1.10个人
for (int i = 1; i < 11; i++) {
AtomicInteger atomicI = new AtomicInteger(i);
// 2.30张牌，每个人翻完30张牌，下个人才能开始
for (int j = 1; j < 31; j++) {
node(way, atomicI, j);
}
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
return endTime - startTime;
}
/**
* <p>方案2</p>
* <p>第n个人必须等第n-1个人翻完第5张牌才能开始翻牌，第1个人不用等；且第n个人必须等第n-1个人翻完第m张牌，才能翻第m张牌，第1个人不用等。</p>
* @return 耗时 ms
*/
public static long way2() {
final String way = "way2";
long startTime = System.currentTimeMillis();
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);
Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 1.10个人
for (int outUser = 1; outUser < 11; outUser++) {
int outLastUser = outUser - 1;
Integer lastOutUserNode = 0;
// 2.每个人必须等前面那个人翻完5张牌才能开始翻牌，第1个人例外
while (outUser != 1 && ((lastOutUserNode = map.get(outLastUser)) == null || lastOutUserNode < 5)) {
}
AtomicInteger atomicI = new AtomicInteger(outUser);
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
int innerUser = atomicI.get();
int lastInnerUser = innerUser - 1;
// 3.30张牌
for (int j = 1; j < 31; j++) {
// 4.翻牌的速度不能超过前1个人，第1个人例外，第30张除外
Integer lastInnerUserNode = 0;
while (innerUser != 1 && ((lastInnerUserNode = map.get(lastInnerUser)) == null || lastInnerUserNode < j)) {
}
node(way, atomicI, j);
map.put(innerUser, j);
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("Current Thread: " + Thread.currentThread().getName() + "+, exception: ", e);
} finally {
latch.countDown();
}
}, "thread-user-" + outUser);
thread.start();
}
try {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
LOGGER.error("wait thread exception: ", e);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
return endTime - startTime;
}
/**
* <p>方案3</p>
* <p>第n个人必须等第n-1个人翻完第m张牌，才能翻第m张牌，第1个人不用等。</p>
* @return 耗时 ms
*/
public static long way3() {
final String way = "way3";
long startTime = System.currentTimeMillis();
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);
Map<Integer, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 1.10个人
for (int outUser = 1; outUser < 11; outUser++) {
AtomicInteger atomicI = new AtomicInteger(outUser);
Thread thread = new Thread(() -> {
try {
int innerUser = atomicI.get();
int lastInnerUser = innerUser - 1;
// 2.30张牌
for (int j = 1; j < 31; j++) {
// 3.翻牌的速度不能超过前1个人，第1个人例外
Integer lastInnerUserNode = 0;
while (innerUser != 1 && ((lastInnerUserNode = map.get(lastInnerUser)) == null || lastInnerUserNode < j)) {
}
node(way, atomicI, j);
map.put(innerUser, j);
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("Current Thread: " + Thread.currentThread().getName() + "+, exception: ", e);
} finally {
latch.countDown();
}
}, "thread-user-" + outUser);
thread.start();
}
try {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
LOGGER.error("wait thread exception: ", e);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
return endTime - startTime;
}
/**
* 执行节点
* @param atomicI 第i个人
* @param j 第j张牌
*/
private static void node(String way, AtomicInteger atomicI, int j) {
int i = atomicI.get();
long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;
// System.out.printf("[%s] %s i-j: %d-%d %d\n", Thread.currentThread().getName(), way, i, j, currentTime);
try {
if ((i >= 1 && i <= 5 && j >= 1 && j <= 5 && i + j <= 6)
|| (i >= 6 && i <= 10 && j >= 1 && j <= 5 && i + j <= 11)) {
Thread.sleep(1000);
} else if ((i >= 1 && i <= 5 && j >= 1 && j <= 5 && i + j > 6)
|| (i >= 6 && i <= 10 && j >= 1 && j <= 5 && i + j > 11)) {
Thread.sleep(1000);
} else if (j >= 6) {
Thread.sleep(1000);
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("node sleep exception: ", e);
}
}
}
日志输出：
17:52:10.645 [main] INFO com.peng.java_study.practice.zhikan.AgileTest - time1: 302746 ms
17:52:10.648 [main] INFO com.peng.java_study.practice.zhikan.AgileTest - time2: 75632 ms
17:52:10.648 [main] INFO com.peng.java_study.practice.zhikan.AgileTest - time3: 39348 ms
从日志中可以看出，实际结果与预期基本一致，多出来的几百毫秒是程序在运行过程中不可避免的消耗。由它们耗时可知：T3 < T2 < T1，所以在不考虑其他因素影响的前提下，方案3是最敏捷的！
深入思考
在任何条件下，方案3都适用吗？
答案是否定的，在某些特殊情况下，方案3反而更慢！
假设：
第n - 1个人翻完1 ~ 30张牌后，一起交接给第n个人的准备时间和沟通时间为a。那么最终耗时为：T1’= T1 + (10 - 1) * a =T1 + 9a
若第n - 1个人翻完第1 ~ 5张牌后，一起交接给第n个人时，需要准备时间和沟通时间为b；第n - 1个人翻完第6 ~ 30张牌中的任意一张牌后，交接给第n个人时，需要的准备时间与沟通时间c。那么最终耗时为：T2’= T2 + (10 - 1) * b + 25 * 9 * c =T2 + 9b + 225c
第n - 1个人翻完1 ~ 30张牌中的任意一张牌后，交接给第n个人时，需要的准备时间与沟通时间为d。那么最终耗时为：T3’= T_3 + 30 * 9 * d = T3 + 270d
现在，我们来验算一遍：当「准备时间与沟通时间」与「单个任务的执行时间时」的大小满足一定的条件时，方案3是否有可能比方案1慢？
假设T3’ > T1’，那么：
T3 + 270d > T1 + 9a 即 10x + 4y + 25z + 270d > 30x + 20y + 250z + 9a
再次假设 x = y = z = 1s，那么上式就等同于：
10 + 4 + 25 + 270d > 30 + 20 + 250 + 9a 即
d > (261 + 9a) / 270或a < (270d - 261) / 9
如果 d = 1s，那 a < 1s 就可以使方案1快于方案3…
由此可以得出结论：在一定条件下，方案3未必是最优的，且这种情况很有可能发生…
最终结论
在大多数情况下，方案3会比方案1更敏捷，但在上述两小节中的特殊情况下，方案3反而是最慢的。因此在真实的生活场景中，还是要“因地制宜”，不能一概而论！
思考到这里并没有停止，更多讨论和分享可以期待“敏捷小游戏的思考[下]”。
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