Разбираем идеи Эдсгера Дейкстры о структурном программировании и корректности: как простота, дисциплина и инварианты помогают развивать большие системы и команды.
Эдсгер Дейкстра — один из людей, которые помогли превратить программирование из набора приёмов в инженерную дисциплину. Его знают по алгоритмам (например, по поиску кратчайших путей), но куда сильнее на индустрию повлияли его тексты о том, как писать программы так, чтобы они не ломались при росте сложности.
Большие проекты редко «падают» из‑за одной большой ошибки. Чаще они становятся хрупкими из‑за множества мелочей: неясных условий, скрытых допущений, размытых границ ответственности, спешки при изменениях. Дейкстра был одержим идеей, что программа должна быть понятной настолько, чтобы её правильность можно было обосновать — не задним числом, не «по ощущениям», а прямо в процессе разработки.
На практике это даёт очень приземлённые выгоды: меньше сюрпризов на продакшене, проще онбординг новых людей, спокойнее изменения и рефакторинг.
Вместо биографии и цитат ради цитат разберём, какие его идеи помогают командам выигрывать в масштабе:
Это не попытка построить культ личности и не призыв всем срочно перейти на «академические» методы. Цель проще: взять из подхода Дейкстры то, что реально работает в современных командах — от небольших сервисов до больших систем — и превратить это в понятные практические выводы.
Структурное программирование часто сводят к лозунгу «никакого goto». Исторически это был важный символ, но суть глубже: речь о том, чтобы строить программу из небольшого набора понятных конструкций и делать поток выполнения предсказуемым.
В практическом смысле «структура» — это три базовых строительных блока:
Эти элементы можно вкладывать друг в друга и получать сколь угодно сложное поведение, не превращая код в «лабиринт переходов». Важно, что у каждой конструкции есть ясные точки входа и выхода — это облегчает понимание и проверку.
Когда управление «прыгает» по коду произвольно, мозг читателя вынужден держать в памяти множество возможных траекторий. Структурирование ограничивает количество таких траекторий: видно, где начинается ветка и где она заканчивается, где цикл, какие условия управляют выполнением.
В результате код проще обсуждать в команде, проще менять и проще локализовать ошибку. Предсказуемость потока выполнения — не эстетика, а снижение случайных сюрпризов при доработках.
Парадоксально, но меньшая «свобода» часто даёт больше скорости. Если команда договорилась выражать логику через стандартные конструкции, уменьшается время на:
Ограничения создают общую грамматику, а общая грамматика ускоряет совместную работу.
Миф 1: «Это только про запрет goto». Запрет — лишь средство. Цель — сделать управление настолько ясным, чтобы рассуждать о поведении программы без догадок.
Миф 2: «Структурный код всегда длиннее». Иногда — да. Но цена компенсируется тем, что изменения становятся менее рискованными.
Миф 3: «Современные языки и так всё решили». Языки помогают, но дисциплина — это про привычки: как вы строите функции, как выделяете ветви, как оформляете циклы и условия.
Дейкстра настаивал на простом порядке приоритетов: сначала — доказуемая правильность, потом — скорость и «красивые» оптимизации. Это не академическая придирка. В больших системах цена ошибки часто нелинейна: один дефект может превратиться в массовый сбой, финансовые потери, утечку данных или цепочку неверных решений в смежных сервисах.
На малом проекте ошибку можно быстро заметить и откатить. На большом — у кода больше пользователей, больше сценариев, больше интеграций и больше людей, которые меняют систему параллельно. Поэтому корректность становится не «роскошью для идеалистов», а способом удержать предсказуемость: меньше аварий, меньше ночных релизов, меньше скрытых издержек.
Оптимизация без уверенности в правильности опасна: вы ускоряете то, что может работать неверно. В итоге команда тратит время на поиск причин, замаскированных сложностью и преждевременной микропроизводительностью.
Есть классы дефектов, которые трудно «выловить» тестированием:
Строгие гарантии особенно окупаются в ядре доменной логики, расчётах, финансовых и публичных API‑контрактах: там полезны явные предусловия/постусловия, типы, ограничения на состояние, формальные проверки и жёсткие ревью.
А вот во вспомогательных слоях (логирование, UI‑обвязка, одноразовые миграции) чаще достаточно ясных соглашений, простого кода и хороших тестов. Идея Дейкстры не в том, чтобы «доказывать всё», а в том, чтобы осознанно выбирать, где корректность должна быть защищена максимально жёстко.
Идея Дейкстры про «доказательство» часто пугает словом «формально». В практике это обычно сводится к двум простым привычкам: проговаривать что всегда остаётся верным (инвариант) и какие обещания даёт код (пред- и постусловия). Эти формулировки помогают не спорить «на вкус», а проверять логику.
Инвариант цикла — это утверждение, которое истинно:
Примеры из повседневных задач:
sum равна сумме элементов, уже обработанных».result содержит только элементы, удовлетворяющие предикату, и только из уже просмотренной части».i всегда в диапазоне 0..n» или «все элементы левее i уже приведены в нужный порядок».Такие инварианты короткие, но сразу отвечают на вопрос: «что именно делает каждая итерация и что она не должна ломать?».
Предусловие — что должно быть истинно на входе, иначе функция не обязана работать корректно. Постусловие — что гарантируется на выходе.
Пример: функция поиска.
Эффект простой: вы перестаёте «поддерживать всё на свете» внутри функции и явно фиксируете контракт.
Инварианты и условия превращаются в готовые идеи для проверок:
Простота — не про «красиво» и не про ограничения творчества. Это способ удерживать систему управляемой, когда меняются требования, люди в команде и окружение. Дейкстра настаивал: если мы хотим масштабировать разработку, нужно снижать когнитивную нагрузку и количество мест, где можно ошибиться.
Большие системы редко ломаются из‑за одного большого решения. Чаще виноваты мелкие, но невидимые связи: функция меняет глобальное состояние, модуль полагается на порядок вызовов, «безопасный» кэш оказывается общим для разных сценариев.
Скрытые зависимости превращают любое изменение в лотерею: вы правите одну строчку, а побочный эффект всплывает в другом конце проекта — иногда через неделю.
«Умный» код обычно выигрывает по краткости, но проигрывает по проверяемости. Если смысл держится на неочевидных трюках, ревью превращается в гадание, а новые участники команды начинают бояться правок. Скорость падает не потому, что люди «слабые», а потому что решение требует слишком много контекста.
Простоту полезно оценивать практично:
Действенные привычки выглядят прозаично: маленькие функции, явные данные вместо скрытых побочных эффектов, отказ от «магии» (неявных преобразований, хитрых обобщений, чрезмерных абстракций). Чем меньше «особых случаев», тем проще сохранять корректность при изменениях.
Простота видна в метриках процесса:
Если эти показатели не улучшаются, значит, «упрощение» было косметическим — и риски остались на месте.
Когда система растёт, проблема часто не в «сложности задач», а в том, что слишком много деталей одновременно становится важным. Дейкстра настаивал: управлять сложностью можно только ограничивая то, что разработчику нужно держать в голове. Модули — это способ законно «забывать» детали.
Хороший модуль прячет всё, что может меняться: внутренние структуры данных, выбор библиотеки, оптимизации, частные случаи. Публичной остаётся только небольшая поверхность: функции, типы, сообщения, которые другие части системы вправе использовать.
Полезный вопрос: «Если завтра я перепишу реализацию, кто должен заметить это?» В идеале — никто, кроме тестов самого модуля.
Модуль должен отвечать за одну цель и делать это предсказуемо. Контракт — это не бюрократия, а способ поддерживать корректность:
Чем яснее контракт, тем проще проверять корректность локально, а не «в целом по системе».
Команда масштабируется тогда, когда люди могут работать параллельно, не мешая друг другу. Это возможно, только если зависимости минимальны и направлены понятно. Снижение связности достигается простыми решениями: передавать данные явно, избегать неявных глобальных настроек, держать точки интеграции редкими и стабильными.
Два частых разрушителя модульности — «всё в одном месте» и «общий утилитный комбайн». Они создают скрытые зависимости: любое изменение тянет цепочку правок и неожиданностей.
Практическое правило: изменяемость должна быть локальной. Если изменение требования заставляет трогать пять несвязанных модулей — границы проведены неверно или контракты размыты.
Дейкстра настаивал: качество системы определяется не героизмом отдельных людей, а предсказуемостью процесса. Дисциплина разработки — это не «бюрократия», а способ уменьшить количество вариантов, о которых нужно думать, когда вы вносите изменение.
Когда стиль кода стабилен, мозг не тратит время на расшифровку формы и сосредотачивается на смысле. Чёткие соглашения по именам (что означает суффикс *Id, когда допустимы сокращения, как именовать булевы значения) уменьшают «шум» и ускоряют ревью.
Практичный критерий: если два разработчика написали похожую функцию, она должна выглядеть похоже.
Смешивание подходов (где-то возвращаем null, где-то кидаем исключение, где-то прячем ошибку в логах) быстро делает поведение системы непредсказуемым. Договоритесь заранее:
Единый подход снижает риск «неочевидных» веток выполнения — а значит, проще рассуждать о корректности.
Дисциплина работает как ограничитель контекста: вы не выбираете каждый раз стиль, способ обработки ошибок и формат данных. Это сокращает переключения между «как писать» и «что писать».
Автоматика должна спорить вместо людей. Форматтер фиксирует внешний вид, линтер ловит типовые ошибки, статический анализ подсказывает опасные места (утечки ресурсов, неиспользуемые значения, подозрительные условия).
Такой набор быстро окупается: меньше спорных решений, меньше скрытых дефектов, легче масштабировать разработку.
Код-ревью часто превращают в спор о стиле: скобки, названия, «я бы сделал иначе». Подход в духе Дейкстры смещает фокус: ревью — это проверка корректности и управляемости изменений. Стиль важен постольку, поскольку помогает увидеть ошибку или обосновать, что её нет.
Полезная формула: «Покажи, почему это верно». Ревьюер не обязан угадывать намерение автора — он просит явные условия, инварианты и границы ответственности модуля. Если это не удаётся сформулировать, значит, решение пока слишком туманное (и рискованное), даже если «вроде работает».
Вместо общих замечаний задавайте вопросы, которые вытаскивают доказательство на поверхность:
Вместо «мне не нравится» пишите так:
parse()? Если вход может быть пустым, где это гарантируется?»Парное программирование стоит включать, когда задача исследовательская (много неизвестных), риск высок (безопасность, деньги, миграции данных) или требуется выработать общий контракт API. Обычного асинхронного ревью достаточно для понятных изменений, где контракты уже стабильны, а проверка сводится к инвариантам, границам и побочным эффектам.
Дейкстра настаивал: корректность — это не «потом допишем тесты», а свойство, которое вы целитесь получить изначально. Тестирование здесь не заменяет мышление о правильности, а делает его проверяемым и повторяемым.
Практичный порядок — от самых дешёвых проверок к самым дорогим:
Такой подход помогает держать стоимость контроля в разумных пределах и не превращает релиз в «лотерею».
Если вы формулируете свойства и инварианты (например, «баланс не становится отрицательным», «отсортированный список остаётся отсортированным»), их удобно проверять не только на нескольких примерах, а на множестве сгенерированных входных данных.
Property-based тестирование полезно тем, что оно заставляет вас описывать поведение и ограничения, а не запоминать конкретные сценарии. Это близко к прикладному «доказательству»: если свойство сформулировано чётко, тесты начинают находить неожиданные углы.
Большие системы ломаются не на «средних» данных, а на крайних:
Проверки на такие случаи — не паранойя, а способ подтвердить контракт модуля.
Плохой сигнал — когда тесты повторяют внутреннюю реализацию и ломаются от любой уборки кода. Хороший — когда тесты проверяют внешний контракт: входы/выходы, инварианты, ошибки.
Практичная метрика: воспринимайте тесты как спецификацию поведения. Если новый разработчик может понять правила модуля, читая тесты, вы движетесь в сторону корректности — а не коллекции случайных сценариев.
Большие системы чаще ломаются не потому, что кто-то плохо пишет отдельные функции, а потому что со временем накапливаются скрытые зависимости и неоднозначные правила. Ниже — частые источники хрупкости, которые хорошо подсвечиваются идеями Дейкстры о корректности, простоте и дисциплине.
Когда логика разветвляется «как получится» (много ранних выходов, исключения используются как обычная ветка, побочные эффекты в неожиданных местах), становится трудно ответить на простой вопрос: «в каком состоянии система после этой операции?».
Хуже всего то, что скрытое состояние не видно в интерфейсе модуля: оно живёт в глобальных переменных, кэше «на всякий случай», неявных флагах, синглтонах. В результате исправление одной ошибки может порождать другую — в другом конце системы.
Команда договаривается о правилах: какие данные допустимы на входе, что гарантируется на выходе, что означает ошибка. Когда контракты не зафиксированы (или устарели), модули начинают «догадываться» друг о друге. Это рождает цепочки зависимостей, где каждый следующий слой компенсирует слабые гарантии предыдущего.
Хрупкость ускоряют сущности‑«комбайны»: один объект «на всё», один статус «про всё», один метод, который делает «и то, и это». Такие абстракции размывают границы ответственности и заставляют читать чужой код, чтобы понять собственный.
Даже если система выглядит простой, параллельная работа потоков/процессов может ломать инварианты. Типовой симптом — ошибки, которые «не воспроизводятся» или зависят от нагрузки.
Если в разных командах разные стандарты, разные определения «готово», разные требования к проверкам, система превращается в «лоскутное одеяло». Технические долги появляются не из лени, а из несогласованности: один ускоряет релиз, другой пытается удержать качество, а итог — нестабильные компромиссы.
Дейкстра ценил не «умные трюки», а предсказуемость: чтобы программа была проще для проверки и изменения. Перевести это в практику можно без революций — через несколько устойчивых правил и привычек команды.
Стабилизируйте базовый стиль: одинаковые отступы, именование, структура файлов, запрет «хитрых» конструкций. Цель — чтобы чтение кода было механическим.
Сделайте явными контракты: для ключевых функций и модулей фиксируйте предусловия/постусловия (в комментариях, докстрингах или через типы/проверки). Это уже прикладное «доказательство»: что функция ожидает и что гарантирует.
Добавьте инварианты: определите 2–3 инварианта на уровень домена (например, «баланс не уходит в минус», «статус заказа меняется только по разрешённым переходам») и встройте проверки в код и тесты.
Перенесите сложность в границы: сложные преобразования и проверки держите в одном месте (модуль, слой), а не размазывайте по системе.
Если вы используете vibe-coding платформы, принципы Дейкстры становятся не менее важными — просто смещается место, где вы фиксируете контракты и инварианты.
Например, в TakProsto.AI удобно начинать с planning mode: явно описать предусловия/постусловия, допустимые состояния и границы модулей ещё до генерации кода, а затем проверять, что итоговая реализация им соответствует. А благодаря снапшотам и откату (rollback) проще безопасно вносить изменения и возвращаться к рабочему варианту, если новое решение нарушило инварианты.
Практический бонус для российских команд — платформа работает на серверах в России и использует локализованные/opensource LLM‑модели, не отправляя данные за пределы страны. При этом остаётся «инженерный выход»: можно экспортировать исходники и развивать проект дальше в привычном пайплайне (в вебе — React, на бэкенде — Go + PostgreSQL, для мобильных — Flutter). Тарифы (free/pro/business/enterprise) позволяют начать с малого и масштабироваться по мере роста.
Выбирайте не «идеальные», а те, что чаще всего ломают корректность:
Начните с того, что снимает споры и ловит дефекты до ревью:
Сделайте пилот на одном сервисе/модуле: зафиксируйте правила, включите CI, измерьте время ревью и количество возвратов. Затем расширяйте по принципу «новый код — по новым правилам», а старый улучшайте по мере касания.
Чтобы дисциплина не жила в головах, дайте ей адрес:
Так идеи Дейкстры превращаются в рутину: меньше случайностей, больше проверяемых обещаний кода.
Коротко: чтобы уменьшать хрупкость системы по мере роста. Идеи Дейкстры про предсказуемый поток выполнения, явные контракты и работу с инвариантами дают практические эффекты:
Это подход, где поток выполнения строится из понятных конструкций: последовательность, ветвление и цикл. Цель не в запрете goto как таковом, а в том, чтобы поведение программы можно было объяснить и проверить без угадываний.
Практический признак: у фрагментов кода должны быть ясные точки входа/выхода и минимальное число «скрытых траекторий» исполнения.
Потому что ограничения уменьшают количество вариантов, которые нужно держать в голове. Если команда выражает логику стандартными конструкциями и соглашениями, выигрывает процесс:
Это не про «делать длиннее», а про делать предсказуемее.
Тесты проверяют набор сценариев, а не всё пространство состояний. Часто «просачиваются» вещи вроде:
Поэтому полезно дополнять тесты контрактами и инвариантами, а не заменять ими мышление о корректности.
Начните с явного утверждения «что всегда верно»:
Примерные формулировки: «sum равна сумме уже обработанных элементов», «все элементы левее уже приведены в нужный порядок», « содержит только подходящие элементы из просмотренной части». Эти фразы потом легко превращаются в /проверки и идеи для тестов.
Контракт — это минимальный набор обещаний:
Полезно фиксировать 2–4 пункта с каждой стороны. Если контракт трудно сформулировать, часто это сигнал, что функция делает слишком много и её пора разделить.
Ориентируйтесь на зоны с высокой ценой ошибки и высокой повторяемостью:
В вспомогательных слоях (логирование, обвязка, одноразовые скрипты) чаще достаточно простого кода, базовых соглашений и тестов. Идея — выбирать строгость осознанно, а не «доказывать всё подряд».
Смотрите на три практичных критерия:
Обычно помогают маленькие функции, явная передача данных и отказ от скрытых побочных эффектов (глобальные настройки, общий кэш «на всякий случай»).
Задача ревью — сделать корректность проверяемой, а не обсуждать вкус. Рабочие вопросы:
Удобно держать короткий чеклист в репозитории, например в ./docs/standards/review.md.
Начните с малого «скелета дисциплины», который реально соблюдать:
Внедряйте пилотом на одном модуле и применяйте принцип «новый код — по новым правилам», постепенно улучшая старое по мере касания.
iresultassert