标题中牛皮吹的有点大，总结成一句话是：用一种极简的方案，处理了一个相对复杂的问题。
前言：
什么是设计模式？同事调侃道：设计模式就是把一个类，拆成一百个类。
调侃归调侃，能够将一个类拆成一百个类，而且类的功能划分合理，类之间彼此独立，又能相互配合，需要有足够的技术沉淀。
经典的设计模式，为我们指明了解决问题的思路和方向，结合新的框架及语言特性，可以得到更好的解决方案。
现状：
一个类有近万行代码（9160行），一个方法有800多行，一个实体类包含492个属性，一个赋值方法中包含234个if...else...判断，而且这种近万行的类文件不止一个，相信大多数人面对这种代码时，要么选择视而不见，要么会十分头疼，而我很幸运的接手了这样一个工作。
背景：
据说这是一个核心的业务模块，起初有2000多行代码，每次需求迭代，就加进去一部分代码，3年时间，增至目前近一万行的代码。
可以想象，这样的代码是没有任何架构可言的，完全是意识流式的写法，想到哪里就写到哪里，有新需求就加新代码，复制粘贴，修修改改，常年累月，形成了这样一个庞然大物。
基本原则：
代码不仅仅要满足运行的要求，好的代码更要便于阅读，逻辑清晰，易扩展，易维护，符合高内聚，低耦合的需求。以此为指导思想，开展重写工作。
如何制定一个统一的处理规范，将一个万行大类拆分为多个小类，并要这些小类相互配合，而又彼此隔离，是这次重写工作的重点。
（为节省阅读时间，直接说方案）
方案说明：
整体上，解决方案分为两部分：抽象层和实现层。
抽象层：定义接口，并负责接口实现类的初始化，调用执行等功能，
实现层：实现接口，创建具体的数据查询类，计算类。
数据传递：贯穿整个计算过程的数据，通过参数在计算类中进行传递；计算的中间数据，以注入的方式（[Autowired]），在计算类之间传递。
整个方案可以说做到了尽可能的简洁，抽象层不关心具体实现，实现类之间完全解耦，每个类只需要关心自己的实现逻辑，类的调用顺序及依赖关系放到抽象层。
业务场景：
养殖行业的成本费用分摊计算
业务需求：
将当期发生的成本费用，按照一定比例，分摊到具体的成本对象以及其对应的成本项目上。
核心逻辑：
整个计算逻辑包括30多个计算步骤，需要从20多个数据源（分布在多个数据库的的20多个关联查询）中查询原始数据，经过层层计算，得到最终结果。
这30多个计算步骤，有的以原始数据作为输入数据，有的以前置计算结果作为输入数据。
思考过程：
首先想到的是用设计模式：职责链模式。
每个计算步骤作为职责链中的一个节点，节点依次执行，完成整个计算过程。
进一步研究发现，使用职责链模式有两个问题：
问题一：职责链模式的每个节点，依赖下一个节点，每个节点需要明确知道其下一节点，增加了节点间代码耦合。
问题二：职责链模式的节点实现自同一个接口，对于需要以其他节点的计算结果作为输入数据的节点并不友好。（有同学可能会想到用一个大类，将所有节点需要的数据都放到这个类中，节点从中筛选自己需要的数据，虽然能解决问题，但并不优雅）
如何解决：
第一个问题，使用职责链模式，是为了隔离每个步骤的关注点，降低代码耦合，至于执行顺序是由职责链自己控制还是由外部控制，并不重要，为此，将控制职责链执行顺序的职责放到职责链外部，是更合理的方式，最简单的方法是：使用List承载节点实现类，顺序执行即可。
第二个问题，数据传递的问题，节点要想访问某个数据，传参是最简单的方式，另一种方式是使用“注入”。也就是下面代码中的特性[Autowired]，用过spring的同学应该不会陌生，这里借鉴spring的思想，自定义了一个数据注入的特性。大致思路是：前置计算器的计算结果存入一个全局数据容器中，需要使用该数据的计算器类，定义属性，标记[Autowired]特性，在计算器初始化时，会根据属性的类型，在全局数据容器中查找数据，自动对属性赋值，计算器不需要关心数据来源，只需要使用数据，完成计算逻辑即可。
/// <summary>
/// 饲料费用计算
/// </summary>
internal class MaterialCostCaculator : ICostCaculator
{
[Autowired]
public MaterialRequisitionDataContext DataContext { get; set; }
public List<KeyValuePair<string, decimal>> Caculate(FeedPigsContext feedDaysContext, CaculateItem item)
{
var result = new List<KeyValuePair<string, decimal>>();
}
}详细说明：
CostCaculateScheduler
CostCaculateScheduler是整个计算功能的唯一入口，该类只有一个方法 Caculate（），作用是：接收参数，初始化并调用 “数据查询类”和“计算器实现类”（具体功能下放到了CaculatorCollection和CostDataContextScheduler），完成整个计算工作。
后期计划加入注册“数据查询类”和“计算器实现类”的方法，以便调用方自定义使用哪些计算器。
CaculatorCollection
CaculatorCollection是计算器的集合类，可以理解为问题一的解决方案中提到的List，提取这个类是为了使结构更清晰。
CostDataContextScheduler
CostDataContextScheduler是一个数据查询类的调度器，可以在计算器执行前，完成对数据的查询，同时也充当问题二的解决方案中“全局数据容器”的角色。
ICostCaculator：是计算器接口。
ICostDataHandler：是通用数据的查询接口，其查询结果会存入“全局数据容器”。
ICostDataContext：是一个标志接口，是为了保持数据查询接口的外观的一致性。
对于每个计算环节来说，只需要定义具体的计算实现类，并完成注册即可。
最左侧的FeedDaysXXX相关的类，是用于查询成本对象，及计算分摊比例的，基本逻辑一致。
类图如下：
心得体会：
将一件简单的事情做复杂，很容易，而将一个复杂的业务做简单，却很考验能力。
经典的设计模式，为我们指明了解决问题的思路和方向，结合新的框架及语言特性，可以得到更好的解决方案。
费了好大力气，说了很多，但感觉好像还没说明白...
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