数据驱动
数据驱动是一种思想，数据驱动型编程是一种编程范式。基于数据驱动的编程，基于事件的编程，以及近几年业界关注的响应式编程，
本质其实都是观察者模型。数据驱动定义了data和acton之间的关系，传统的思维方式是从action开始，
一个action到新的action，不同的action里面可能会触发data的修改。数据驱动则是反其道而行之，以data的变化为起点，
data的变化触发新的action，action改变data之后再触发另一个action。如果data触发action的逻辑够健壮，
编程的时候就只需要更多的去关注data的变化。思考问题的起点不同，效率和产出也不同。
把知识叠入数据以求逻辑质朴而健壮
数据驱动编程的核心：数据驱动编程的核心出发点是相对于程序逻辑，人类更擅长于处理数据。数据比程序逻辑更容易驾驭，所以我们应该尽可能的将设计的复杂度从程序代码转移至数据。
真的是这样吗？让我们来看一个示例。
假设有一个程序，需要处理其他程序发送的消息，消息类型是字符串，
每个消息都需要一个函数进行处理。第一印象，我们可能会这样处理：
void msg_proc(const char *msg_type, const char *msg_buf)
{
if (0 == strcmp(msg_type, "inivite"))
{
inivite_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "tring_100"))
{
tring_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_180"))
{
ring_180_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_181"))
{
ring_181_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_182"))
{
ring_182_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ring_183"))
{
ring_183_fun(msg_buf);
}
else if (0 == strcmp(msg_type, "ok_200"))
{
ok_200_fun(msg_buf);
}
。。。。。。
else if (0 == strcmp(msg_type, "fail_486"))
{
fail_486_fun(msg_buf);
}
else
{
log("未识别的消息类型%s\n", msg_type);
}
}
上面的消息类型取自sip协议（不完全相同，sip协议借鉴了http协议），消息类型可能还会增加。
看着常常的流程可能有点累，检测一下中间某个消息有没有处理也比较费劲，
而且，没增加一个消息，就要增加一个流程分支。
按照数据驱动编程的思路，可能会这样设计：
typedef void (*SIP_MSG_FUN)(const char *);
typedef struct __msg_fun_st
{
const char *msg_type;//消息类型
SIP_MSG_FUN fun_ptr;//函数指针
}msg_fun_st;
msg_fun_st msg_flow[] =
{
{"inivite", inivite_fun},
{"tring_100", tring_fun},
{"ring_180", ring_180_fun},
{"ring_181", ring_181_fun},
{"ring_182", ring_182_fun},
{"ring_183", ring_183_fun},
{"ok_200", ok_200_fun},
。。。。。。
{"fail_486", fail_486_fun}
};
void msg_proc(const char *msg_type, const char *msg_buf)
{
int type_num = sizeof(msg_flow) / sizeof(msg_fun_st);
int i = 0;
for (i = 0; i < type_num; i++)
{
if (0 == strcmp(msg_flow[i].msg_type, msg_type))
{
msg_flow[i].fun_ptr(msg_buf);
return ;
}
}
log("未识别的消息类型%s\n", msg_type);
}
下面这种设计思路的优势：
1、可读性更强，消息处理流程一目了然。
2、更容易修改，要增加新的消息，只要修改数据即可，不需要修改流程。
3、重用，第一种方案的很多的else if其实只是消息类型和处理函数不同，但是逻辑是一样的。下面的这种方案就是将这种相同的逻辑提取出来，而把容易发生变化的部分提到外面。
隐含在背后的思想
很多设计思路背后的原理其实都是相通的，隐含在数据驱动编程背后的实现思想包括：
1、控制复杂度。通过把程序逻辑的复杂度转移到人类更容易处理的数据中来，从而达到控制复杂度的目标。
2、隔离变化。像上面的例子，每个消息处理的逻辑是不变的，但是消息可能是变化的，那就把容易变化的消息和不容易变化的逻辑分离。
3、机制和策略的分离。和第二点很像，本书中很多地方提到了机制和策略。上例中，我的理解，机制就是消息的处理逻辑，策略就是不同的消息处理。这和 UNIX 哲学之一「提供机制，而不是策略」是相吻合的，因为策略经常改变，而机制相对固定，在数据驱动编程中我们就可以使用数据来应对「策略」的变化，而使用数据驱动编程实现的程序就可以看做是我们所提供的「机制」。
小结
1.它不是一个全新的编程模型，它只是一种设计思路，而且历史悠久，在unix社区应用很多；
2、它不同于面向对象设计中的数据：“数据驱动编程中，数据不但表示了某个对象的状态，实际上还定义了程序的流程；
OO看重的是封装，而数据驱动编程看重的是编写尽可能少的代码。”