path: root/translations/tr.md

# 💻📖 hacker-laws

Programcıların faydalı bulacağı yasalar, teoriler, prensipler ve desenler.

- 🇨🇳 [中文 / Çince İçin](https://github.com/nusr/hacker-laws-zh) - Teşekkürler [Steve Xu](https://github.com/nusr)!
- 🇮🇹 [Italyanca için](https://github.com/csparpa/hacker-laws-it) - Teşekkürler [Claudio Sparpaglione](https://github.com/csparpa)!
- 🇰🇷 [한국어 / Korece İçin](https://github.com/codeanddonuts/hacker-laws-kr) - Teşekkürler [Doughnut](https://github.com/codeanddonuts)!
- 🇷🇺 [Русская версия / Rusça İçin](https://github.com/solarrust/hacker-laws) - Teşekkürler [Alena Batitskaya](https://github.com/solarrust)!
- 🇹🇷 [Türkçe / Turkçe İçin](https://github.com/umutphp/hacker-laws-tr) - Teşekkürler [Umut Işık](https://github.com/umutphp)
- 🇧🇷 [Brasileiro / Brezilyaca İçin](./translations/pt-BR.md) - Teşekkürler [Leonardo Costa](https://github.com/LeoFC97)
- 🇪🇸 [Castellano / İspanyolca İçin](./translations/es-ES.md) - Teşekkürler [Manuel Rubio](https://github.com/manuel-rubio)

Bu projeyi beğendiniz mi? Lütfen [sponsor olmayı](https://github.com/sponsors/dwmkerr) düşünün!

---

<!-- vim-markdown-toc GFM -->

- [Giriş](#introduction)
- [Yasalar](#laws)
    - [Amdahl Yasası](#amdahls-law)
    - [Kırık Camlar Teorisi](#k%C4%B1r%C4%B1k-camlar-teorisi)
    - [Brooks Yasası](#brooks-law)
    - [Conway Yasası](#conways-law)
    - [Cunningham Yasası](#cunninghams-law)
    - [Dunbar Sayısı](#dunbars-number)
    - [Gall Yasası](#galls-law)
    - [Goodhart Yasası](#goodharts-law)
    - [Hanlon'un Usturası](#hanlons-razor)
    - [Hofstadter Yasası](#hofstadters-law)
    - [Hutber Yasası](#hutbers-law)
    - [Hype Döngüsü ve Amara Yasası](#the-hype-cycle--amaras-law)
    - [Hyrum Yasası (Arabirimlerin Örtülü Hukuku)](#hyrums-law-the-law-of-implicit-interfaces)
    - [Metcalfe Yasası](#metcalfes-law)
    - [Moore Yasası](#moores-law)
    - [Murphy Yasası / Sod  Yasası](#murphys-law--sods-law)
    - [Parkinson Yasası](#parkinsons-law)
    - [Olgunlaşmamış Optimizasyon Etkisi](#premature-optimization-effect)
    - [Putt Yasası](#putts-law)
    - [Reed Yasası](#reeds-law)
    - [Karmaşıklığın Korunması Yasası (Tesler Yasası)](#the-law-of-conservation-of-complexity-teslers-law)
    - [Sızdıran Soyutlamalar Yasası](#the-law-of-leaky-abstractions)
    - [Önemsizlik Yasası](#the-law-of-triviality)
    - [Unix Felsefesi](#the-unix-philosophy)
    - [Spotify Modeli](#the-spotify-model)
    - [Wadler Yasası](#wadlers-law)
    - [Wheaton Yasası](#wheatons-law)
- [Prensipler](#principles)
    - [Dilbert Prensibi](#the-dilbert-principle)
    - [Pareto Prensibi (80/20 Kuralı)](#the-pareto-principle-the-8020-rule)
    - [Peter Prensibi](#the-peter-principle)
    - [Dayanıklılık Prensibi (Postel Yasası)](#the-robustness-principle-postels-law)
    - [SOLID](#solid)
    - [Tek Sorumluluk Prensibi](#the-single-responsibility-principle)
    - [Açık/Kapalı Prensibi](#the-openclosed-principle)
    - [Liskov Yerine Geçme Prensibi](#the-liskov-substitution-principle)
    - [Arayüz Ayrım Prensibi](#the-interface-segregation-principle)
    - [Bağımlılığın Ters Çevrilmesi](#the-dependency-inversion-principle)
    - [DRY Prensibi](#the-dry-principle)
    - [KISS prensibi](#the-kiss-principle)
    - [YAGNI](#yagni)
    - [Dağıtık Sistemlerin Yanılgıları](#the-fallacies-of-distributed-computing)
- [Ek Kaynaklar](#reading-list)
- [Katkıda Bulunmak İçin](#katk%C4%B1)
- [TODO](#todo)

<!-- vim-markdown-toc -->

## Giriş

İnsanların geliştirme hakkında konuşurken tartıştıkları birçok yasa var. Bu depo, en yaygın olanlardan bazılarının referanslarını ve özetini barındırır. Katkıda bulunmak için PR açıp gönderebilirsiniz!

❗: Bu depo yasaların, prensiplerin ve modellerin bilgi vermek amaçlı açıklamalarını içerir ve hiçbirini *savunma* amacı gütmez. Bunların hangisinin uygulanıp uygulanmayacağı tamamen tartışma konusudur ve yapılan işe bağlıdır..

## Yasalar

Tek tek başlayalım!

### Amdahl Yasası

[Wikipedia Amdahl Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Amdahl%27s_law)

> Amdahl Yasası kaynakları artırarak bir hesaplama işleminin *olası* hızlanma miktarını hesaplayan bir formülü tanımlar. Genellikle paralel işleme hesaplarında kullanılır ve işlemci sayısının artırılmasının programın paralelleştirilebilme kapasitesine bağlı olarak etkisinin doğru şekilde saplanmasını sağlar.

En güzel şu örnekle anlatılabilir. Bir programın iki bölümden oluştuğunu düşünelim. Bölüm A sadece tek işlemci ile çalıştırılabilir. Bölüm B ise paralelleştirilebilecek şekilde yazılmış. Bu durumda bu programı çok işlemci ile çalıştırdığımızda Bölüm B'de oluşacak kadar bir kazanım sağlayabiliriz. Bölüm A'da her hangi bir katkı olamayacaktır.

Aşağıdaki diyagram bazı olası hız geliştirmelerine örnekler içeriyor:

<img width="480px" alt="Diagram: Amdahl's Law" src="../images/amdahls_law.png">

*(Diyagramın kaynağı: Daniels220 tarafından İngilizce Wikipedia'da, Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Unported, https://en.wikipedia.org/wiki/File:AmdahlsLaw.svg)*

Diyagramdaki örneklerden görüldüğü üzere, eğer bir programın sadece %50'si paralelleştirilebiliyorsa 10 işlemciden sonra işlemci eklemek hızda gözle görünür bir artış sağlamıyor ama %95 paralelleştirilebilen bir programda 1000 işlemciden sonra bile işlemci eklemenin hızı artırdığı gözlenebilir.

[Moore Yasasında](#moores-law) söylenen artışın azalma eğiliminde olması ve aynı zamanda işlemci hızının artışında da ivme kaybı olması, paralelleştirilebilme özelliğini performans artışında anahtar duruma getirdi. Grafik programlama bu konuda en belirgin örnek. Shader tabanlı modern işleme ile pixel ve fragmanların paralel olarak render edilebilmesi sayesinde modern grafik kartlarında binlerce işlemci çekirdeği olabiliyor.

Ek kaynaklar:

- [Brooks Yasası](#brooks-law)
- [Moore Yasası ](#moores-law)

### Kırık Camlar Teorisi

[Wikipedia'da Kırık Camlar Teorisi](https://en.wikipedia.org/wiki/Broken_windows_theory)

Kırık Camlar Teorisi, gözle görülebilir suç belirtilerinin (ya da ortamın  bakımsızlığının) daha ciddi suçlara (ya da ortamın daha da bozulmasına) yol açtığını göstermektedir.

Bu teori, yazılım geliştirmeye şu şekilde uygulanabilir; düşük kalite kodun (veya [Teknik Borcun](#TODO)) varlığı kaliteyi geliştirme çabalarının göz ardı edilebileceği veya önemsenmeyeceği algısına yol açabileceği ve dolayısıyla düşük kalite koda sebep olabileceğidir. Bu etki zamanla kalitenin daha çok azalmasına neden olur.

Ek kaynaklar:

- [Teknik Borç](#yapmak)

Örnekler:

- [Pragmatik Programlama: Yazılım Entropisi](https://pragprog.com/the-pragmatic-programmer/extracts/software-entropy)
- [Kodlama Kabusu: Kırık Camlar Teorisi](https://blog.codinghorror.com/the-broken-window-theory/)
- [Açık Kaynak: Eğlenceli Programlama - Kırık Camlar Teorisi](https://opensourceforu.com/2011/05/joy-of-programming-broken-window-theory/)

### Brooks Yasası

[Wikipedia'da Brooks Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Brooks%27s_law)

> Gecikmesi kesinleşmiş projeye yeni insan kaynağı eklemek projeyi daha da geciktirir.

Bu yasa, gecikmiş bir projeyi hızlandırmak için ek insan kaynağı koymanın projeyi daha geciktireceğini iddia ediyor. Brook'a göre bunun gereksiz bir sadeleştirme olduğu kesin. Yeni katılanların adapte edilmesi ve iletişim karmaşası hemen etkisini göstererek hızın yavaşlamasına sebep olur. Ayrıca, yapılacak işlerin birçoğu genellikle daha küçük parçalara bölünemez ve birden fazla kaynak bu işlerin yapılması için kullanılmaz. Bu durum beklenen artışın sağlanmaması ile sonuçlanır.

Meşhur "Dokuz kadın ile 1 ayda doğum sağlanamaz" deyimi bu yasanın en pratik anlatımıdır. Bazı işlerin bölünemediği veya paralelleştirilemediği gerçeğini unutmamak lazım.

'[The Mythical Man Month](#reading-list)' adlı kitabın ana konularından biri budur.

Ek kaynaklar:

- [Death March](#todo)
- [Reading List: The Mythical Man Month](#reading-list)

### Conway Yasası

[Wikipedia'da Conway Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Conway%27s_law)

Conway yasası der ki; üretilen sistemler kendilerini üreten organizasyonun teknik sınırlarını yansıtır. Bu yasa daha çok organizasyon değişiklikleri sırasında dikkate alınır. Eğer bir organizasyon birbirinden bağımsız küçük birimlerden oluşuyorsa üretilen yazılımlar da buna uygun olacaktır. Eğer bu organizasyon servis odaklı dikey yapılandırılmışsa, yazılımlar bunu yansıtacaktır.

Ek kaynaklar:

- [Spotify Modeli](#the-spotify-model)

### Cunningham Yasası

[Wikipedia'da Cunningham Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Ward_Cunningham#Cunningham's_Law)

> İnternette doğru cevabı almanın en iyi yolu, soru sormak değil, yanlış olan cevabı yazmaktır.

Steven McGeady'ye göre, Ward Cunningham, 1980'lerin başında ona tavsiye olarak “İnternette doğru cevabı almanın en iyi yolu, bir soru sormak değil, yanlış olan cevabı yazmaktır” dedi. McGeady bunu Cunningham kanunu olarak adlandırdı, ancak Cunningham bu sahipliği bunun "yanlış bir alıntı" olduğunu nitelendirerek reddetti. Her ne kadar orjinalinde Usenet'teki etkileşimlerle ilgili olsa da, yasa diğer çevrimiçi toplulukların nasıl çalıştığını açıklamak için kullanılmıştır (örneğin, Wikipedia, Reddit, Twitter, Facebook).

Ek kaynaklar:

- [XKCD 386: "Duty Calls"](https://xkcd.com/386/)

### Dunbar Sayısı

[Wikipedia'da Dunbar Sayısı](https://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar%27s_number)

"Dunbar'ın sayısı, bir kişinin istikrarlı bir sosyal ilişkide bulunabileceği kişilerin sayısının kavramsal sınırıdır - bu ilişki bireyin ilişkide olduğu her bir kişinin kim olduğunu ve her bir kişinin diğer bir kişiler ile ilişkisini bildiği ilişkidir." Sayının tam değeri konusunda bir anlaşmazlık vardır. "... [Dunbar] insanların ancak 150 kişilik ilişkiler istikrarlı bir şekilde bulunabileceğini söylemiş."... Dunbar sayıyı daha sosyal bir bağlam içine koydu, "sayıyı bir barda içki içmeye davet edildiğinizde sıkılmadan ya da utanmadan kabul edebileceğiniz kişi sayısı olarak değerlendirdi". Bu da 100 ile 250 arasındaki bir sayı olarak düşünülebilir.

Kişiler arası insani ilişkilerde olduğu gibi, insanlarla kod arasındaki ilişki de sürüdürülebilmek için çaba gerektirir. Karmaşık projelerle karşılaştığımızda ya da bu projeleri yönetmek sorunda kaldığımızda, projeyi ölçekleyebilmek için eğilimlere, politikalara ve modellenmiş prosedürlere yaslanmaya çalışırız. Dunbar sayısını sadece çalışan sayısı büyüdüğünde değil, takımın harcayacağı emeğin kapsamını belirlerken ya da sistemdeki lojistik ek yükün modellenmesine ve otomatikleştirilmesine yardımcı olmak için takımlara yatırım yaparken de göz önünde bulundurulmalıdır. Bir başka mühendislik bağlamında düşünürsek, bu sayı müşteri destek sisteminde nöbetçi olunurken sorumluluğunu alabileceğiniz proje/ürün sayısını belirlerken de rehber olabilir.

Ek kaynaklar:

- [Conway Yasası](#conways-law)

### Gall Yasası

[Wikipedia'da Gall Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)#Gall's_law)

> Çalışan karmaşık bir sistemin her zaman işe yarayan daha basit bir sistemden evrimleştiği kesinlikle söylenebilir. Başlangıçtan itibaren karmaşık tasarlanmış bir sistemin asla çalışmayacağı ve sonradan da düzeltilemeyeceği kesindir. Çalışsan daha basit bir sistem ile başlamanız gerekir.
> ([John Gall](https://en.m.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))
> ([John Gall](https://en.m.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))
> ([John Gall](https://en.m.wikipedia.org/wiki/John_Gall_(author)))

Gall Yasası der ki, çok karmaşık sistemleri *tasarlamaya* çalışmak her zaman başarısızlıkla sonuçlanır. Bu tür sistemlerin ilk denemede başarılı olmaları çok nadir görülür ama genellikle basit sistemlerden evrilirler.

En klasik örnek günümüzdeki internettir.  Şu an çok karmaşık bir sistemdir.  Aslında başlangıçta sadece akademik kurumlar arası içerik paylaşımı olarak tanımlanmıştı. Bu tanımı karşılamada çok başarılı oldu ve zamanla gelişerek bugünkü karmaşık halini aldı.

Ek kaynaklar:

- [KISS (Keep It Simple, Stupid)](#the-kiss-principle)

### Goodhart Yasası

[Wikipedia'da Goodhart Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Goodhart's_law)

> Gözlemlenen herhangi bir istatistiksel düzenlilik, kontrol amaçları için üzerine baskı uygulandığında çökme eğiliminde olacaktır.
> *Charles Goodhart*
> *Charles Goodhart*

Ayrıca şu şekilde de ifade edilir:

> Bir ölçüm hedef haline geldiğinde, iyi bir ölçüm olmaktan çıkar.
> *Marilyn Strathern*
> *Marilyn Strathern*

Bu yasa, ölçüme dayalı optimizasyonların, ölçüm sonucunun kendisinin anlamsızlaşmasına yol açabileceğini belirtmektedir. Bir prosese kör bir şekilde uygulanan aşırı seçici tedbirler ( [KPI'ler](https://en.wikipedia.org/wiki/Performance_indicator) ) çarpık bir etkiye neden olur. İnsanlar, eylemlerinin bütünsel sonuçlarına dikkat etmek yerine belirli metrikleri tatmin etmek için sistemle "oynayarak" yerel olarak optimize etme eğilimindedir.

Gerçek dünyadan örnekler:

- "Asert" olmadan yazılan testler, ölçümün amacının iyi test edilmiş bir yazılım oluşturmak olmasına rağmen sadece kod kapsamı beklentisini karşılar.
- Yazılan satır sayısının gösterdiği geliştirici performans puanı haksız yere şişirilmiş kod tabanına yol açar.

Ek kaynaklar:

- [Goodhart Yasası: Yanlış Şeyleri Ölçmek Ahlaksız Davranışları Nasıl Yönlendirir?](https://coffeeandjunk.com/goodharts-campbells-law/)
- [Sorunsuz bir yazılım dünyasında Dilbert](https://dilbert.com/strip/1995-11-13)

### Hanlon'un Usturası

[Wikipedia'da Hanlon'un Usturası](https://en.wikipedia.org/wiki/Hanlon%27s_razor)

> Aptallıkla layıkıyla açıklanabilecek bir şeyi, asla kötü niyete bağlamayın.
> Robert J. Hanlon

Bu prensip, olumsuz sonuçlara yol açan eylemlerin, çoğunlukla kötü niyetin sonucu olmadığını savunmaktadır. Aksine, olumsuz sonuç daha büyük olasılıkla bu eylemlerin ve/veya etkinin tam olarak anlaşılamamasına bağlıdır.

### Hofstadter Yasası

[Wikipedia'da Hofstadter Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Hofstadter%27s_law)

> Bir iş her zaman umduğundan daha uzun sürer, Hofstadter yasasını göz önünde bulundursan bile.
> (Douglas Hofstadter)

Bu yasayı bir işin ne kadar süreceğini tahminlenirken hatırlatıldığı için duymuş olabilirsiniz. Herkesin kabul ettiği bir gerçek var ki, yazılım geliştirmede en kötü olduğumuz alan işin ne kadar sürede biteceğini tahmin etmektir.

'[Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid](#reading-list)' adlı kitaptan bir alıntı.

Ek kaynaklar:

- [Reading List: Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid](#reading-list)

### Hutber Yasası

[Wikipedia'da Hutber Yasası ](https://en.wikipedia.org/wiki/Hutber%27s_law)

> İyileştirme, bozulma anlamına da gelir.
> ([Patrick Hutber](https://en.wikipedia.org/wiki/Patrick_Hutber))

Bu yasa der ki; sistemde yapılan bir iyileştirme sistemin diğer taraflarında bozulmaya sebep olabilir ya da başka bozuklukları gizleyebilir, bu da sistemin mevcut durumunun daha da bozulmasına sebep olabilir.

Örneğin, bir servisin cevap verme zamanında bir geliştirme yapılıp hızlandırılırsa bu durum süreçteki diğer aşamalarda kapasite ve çıktı artışına sebep olabilir. Bu da sistemin diğer taraflarını olumsuz etkileyebilir.

### Hype Döngüsü ve Amara Yasası

[Wikipedia'da Hype Döngüsü](https://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle)

> Bir teknolojinin kısa vadede oluşacak etkisini abartıp, uzun vadede oluşacak etkisini hafife alıyoruz.
> (Roy Amara)

Hype Döngüsü bir teknolojinin zamanla yarattığı heyecan ve gelişiminin görsel olarak sunumudur ve Gartner tarafından ilk olarak oluşturulmuştur. En güzel anlatım aşağıdaki bir görsel ile yapılabilir:

![The Hype Cycle](../images/gartner_hype_cycle.png)

*(Resmin Kaynağı: Jeremykemp tarafından İngilizce Wikipeda'da, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10547051)*

Kısaca anlatmak gerekirse, bu döngü her yeni teknolojinin ilk zamanlarında teknolojinin kendisi ve olası etkisi üzerinde bir heyecan dalgası oluştuğunu iddia ediyor. Ekipler yeni teknolojiler hemen kullanmaya çalışıyorlar ve genelde kendilerini sonuçtan memnun olmamış bir halde buluyorlar. Bu ya teknolojinin henüz olgunlaşmamış olmasından, ya da uygulamanın tam anlamıyla gerçekleşmemiş olmasından olabilir. Belirli bir süre geçtikten sonra, teknolojinin yeterliliği ve pratik kullanım alanları artar ve ekipler daha üretken olmaya başlar. Roy Amara'nın sözü bu durumu en özlü şekilde toparlıyor diyebiliriz - "Bir teknolojinin kısa vadede oluşacak etkisini abartıp, uzun vadede oluşacak etkisini hafife alıyoruz".

### Hyrum Yasası (Arabirimlerin Örtülü Hukuku)

[Hyrum Yasası Web Sitesi](http://www.hyrumslaw.com/)

> Belli sayıda kullanıcıya ulaştığında, servis sözleşmesinde ne demiş olduğunuzdan bağımsız olarak ürününüzün ya da sisteminizin bütün gözlemlenebilir davranışları artık üçüncü kişilere göre şekillenecektir.
> (Hyrum Wright)

Hyrum Yasası göre, eğer bir API'nin *oldukça büyük sayılabilecek sayıda kullanıcısı* olduğunda, artık bütün sonuçlar ve davranışlar (API sözleşmesinde belirtilmemiş olsalar bile) kullanıcılara göre şekillenecektir. Buna bir örnek olarak bir API'nin tepki süresi olabilir. Daha kapsamlı bir örnek olarak kullanıcıların bir regex ile dönen cevap metninin içinden hatanın *tipini* ayıkladıkları bir senaryoyu düşünelim. API sözleşmesinde bu cevap metinleri ile ilgili bir şey belirtilmemiş olmasına ve kullanıcıların hata kodunu kullanmalarını belirtilmesine rağmen, cevap metnini değiştirmeniz *bazı* kullanıcıların metni kullanmalarından dolayı hata ile karşılaşmalarına sebep olacaktır.

Ek kaynaklar:

- [The Law of Leaky Abstractions](#the-law-of-leaky-abstractions)
- [XKCD 1172](https://xkcd.com/1172/)

### Metcalfe Yasası

[Wikipedia'da Metcalfe Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Metcalfe's_law)

> Ağ teorisinde, bir sistemin değeri yaklaşık olarak sistemin kullanıcı sayısının karesi ile orantılı olarak büyür.

Bu yasa, bir sistem içindeki muhtemel çift bağlantıların sayısına dayanmaktadır ve [Reed Yasası](#reeds-law) ile yakından ilgilidir. Odlyzko ve diğerleri, hem Reed Yasası hem de Metcalfe Yasası'nın, insan bilişinin ağ etkileri üzerindeki sınırlarını hesaba katmayarak sistemin değerini abarttığını öne sürerler; [Dunbar Sayısı'na](#dunbars-number) bakınız.

Ek kaynaklar:

- [Reed Yasası](#reeds-law)
- [Dunbar Sayısı](#dunbars-number)

### Moore Yasası

[Wikipedia'da Moore Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law)