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)

---

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

- [Giriş](#introduction)
- [Yasalar](#laws)
    - [Amdahl Yasası](#amdahls-law)
    - [Brooks Yasası](#brooks-law)
    - [Conway Yasası](#conways-law)
    - [Cunningham Yasası](#cunningham-kanunu)
    - [Dunbar Sayısı](#dunbars-number)
    - [Gall Yasası](#galls-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)
    - [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)
    - [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)
- [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)
    - [YAGNI](#yagni)
- [Ek Kaynaklar](#reading-list)
- [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:

![Diagram: Amdahl's Law](../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)

### 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)

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)))

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)](#TODO)

### 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
> 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)
> (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/)

### Moore Yasası

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

> Entegre devre içerisindeki transistörlerin sayısı yaklaşık olarak iki yılda bir ikiye katlanır.

Çoğu zaman yarı-iletken ve çip teknolojisinin gelişim hızını tahmin etmek için kullanılan Moore yasasının, 1970'lerden 2000'lerin sonlarına doğru oldukça doğru olduğu biliyoruz. Son yıllarda, [komponentlerin küçülmesinde fiziksel sınırlara](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_tunnelling) ulaşıldığı için bu tahminlemenin tutmadığını da söyleyebiliriz. Ama paralelleştirmede uzmanlaşılması ve yarı-iletken teknolojilerindeki devrim potansiyelindeki değişiklikler Moore Yasası'nın yakın zamanda tekrar doğrulanacağını tahminler yapabileceğini düşünebiliriz.

### Murphy Yasası / Sod Yasası

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

> Eğer bir işin kötü gitme ihtimali varsa mutlaka kötü gider.

İsmini [Edward A. Murphy, Jr](https://en.wikipedia.org/wiki/Edward_A._Murphy_Jr.)'dan alan *Murphy Yasası* der ki eğer bir işin kötü gitme ihtimali varsa mutlaka kötü gider.

Bu programcılar arasında çok kullanılan bir atasözüdür. Geliştirme yaparken, test ederken ya da canlı sistemlerde çoğunlukla hep beklenmedik sorunlar olur. Bu durum  (İngiltere'de yaygın kullanılan) *Sod Yasası* ile de ilişkilendirilebilir:

> Eğer bir işin kötü gitme ihtimali varsa, olabilecek en kötü zamanda kötüye gidecektir.

Bu iki 'yasa' daha çok espri amaçlı kullanılır. Bunun yanında, [*Doğrulama Önyargısı*](#TODO) ve [*Seçim Tarafgirliği*](#TODO) gibi olgular bu yasaların insanlar tarafında çok fazla vurgulanmasına sebep olabilir (işler yolundayken hiçbirşeye dikkat etmeyiz, ama bunun yanında sorunlar yaşanınca herşey göze batmaya başlar ve tartışılır).

Ek kaynaklar:

- [Doğrulama Önyargısı](#TODO)
- [Seçim Tarafgirliği](#TODO)

### Parkinson Yasası

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

> Bir iş, daima, bitirilmesi için kendisine ayrılan sürenin hepsini kapsayacak şekilde uzar.

Orijinal bağlamında, bu kanun bürokrasi alanındaki çalışmalara dayanıyordu. Kötümser bir bakış açısıyla yazılım geliştirme girişimleri için de söylenebilir. Şöyle ki ekipler genelde proje bitiş tarihi yaklaşana kadar düşük verimde çalışırlar, bitiş tarihi yaklaştıkça bitirmek için yoğun bir çaba içine girerler ve sonuç olarak aslında bitiş tarihini tutturmuş olurlar.

Bu yasa ile [Hofstadter Yasası](#hofstadters-law) birleştirilirse, daha kötümser bir yasaya ulaşılır. Bir iş bitirilmesi için harcanması gereken zamanı kapsar ve *her zaman gecikir*.

Ek kaynaklar:

- [Hofstadter Yasası](#hofstadters-law)

### Olgunlaşmamış Optimizasyon Etkisi

[WikiWikiWeb'de Olgunlaşmamış Optimizasyon Etkisi](http://wiki.c2.com/?PrematureOptimization)

> Vakti gelmeden gelmeden yapılan optimizasyon bütün kötülüklerin anasıdır.
> [(Donald Knuth)](https://twitter.com/realdonaldknuth?lang=en)

Donald Knuth yazdığı [Structured Programming With Go To Statements](http://wiki.c2.com/?StructuredProgrammingWithGoToStatements) isimli makalede, "Programcılar, programlarının kritik olmayan bölümlerinin hızını düşünerek veya endişelenerek çok fazla zaman harcarlar ve bu bakış açısı ile yaptıkları verimlilik geliştirmelerin hata ayıklama ve bakım yapma aşamalarına çok olumsuz etkileri olur. Kesinlikle bu tarz küçük geliştirmeleri (zamanımızın %97'sini harcadığımız) göz ardı etmeliyiz, **Vakti gelmeden yapılan optimizasyon bütün kötülüklerin anasıdır** gerçeğini unutmamalılıyız. Yine de, geride kalan % 3'teki kritik fırsatları kaçırmamalıyız."

Aslında, *olgunlaşmamış optimizasyonu* ihtiyacımızın ne olduğunu bilmeden yapılan optimizasyon olarak tanımlayabiliriz (daha basit kelimelerle).

### Putt Yasası

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

> Teknolojide iki tür insan egemendir, yönetmedikleri şeyleri anlayanlar ve anlamadıkları şeyleri yönetenler.

Putt yasasını çoğunlukla Putt sonucu takip eder:

> Her teknik hiyerarşi, zaman içinde bir yetkinlik dönüşümü geliştirir.

Bu iki cümle der ki grupların organiza olma şekillerindeki seçim kıstasları ve eğilimleri yüzünden bir zaman sonra teknik organizasyonun çalışma seviyelerinde bir grup yetenekli insan varken yönettikleri işin karmaşıklığından ve zorluklarından bihaber bir grup insan da yönetim kademelerini işgal edecektir. Bu durum [Peter Prensibi](#the-peter-principle) ya da [Dilbert Prensibi](#the-dilbert-principle) ile de açıklanabilir.

Bununla birlikte, bunun gibi yasaların çok büyük genellemeler olduğu ve *bazı* organizasyon türleri için geçerli olabileceği gibi başkaları için geçerli olmayacağı unutulmamalıdır.

Ek kaynaklar:

- [Peter Prensibi](#the-peter-principle)
- [Dilbert Prensibi](#the-dilbert-principle)

### Karmaşıklığın Korunması Yasası (Tesler Yasası)

[Wikipedia'da Karmaşıklığın Korunması Yasası](https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_conservation_of_complexity)

Bu yasa der ki, her sistemde kesinlikle ayıklanamayacak bir miktarda karmaşıklık vardır.

Bir sistem ve yazılımdaki karmaşıklıkların bazıları dikkatsizlik veya yanlışlıktan ortaya çıkar. Bu kötü kurgulanmış yapının, herhangi bir dikkatsizliğin, ya da problemin kötü modellenmesinin sonucu olabilir. Bu tarz karmaşıklıklar giderilebilir ve sistemden ayıklanabilir. Bunun yanında, bazı karmaşıklıklar sistemin gerçekleridir yani sistemin çözmeye çalıştığı problemin doğası gereği ortaya çıkarlar. Bu tarz karmaşıklıklar sistem içinde farklı yerlere taşınabilirler ama sistemden ayıklanmazlar.

O yasanın farklı bir yansıması olarak şöyle düşünülebilir, eğer bir karmaşıklık esastan geliyorsa ve sistem sadeleştirilerek bile ayıklanamıyorsa, daha karmaşık bir şekilde davranması beklenen *kullanıcının tarafına taşınabilir*.

### Sızdıran Soyutlamalar Yasası

[Sızdıran Soyutlamalar Yasası, Joel on Software](https://www.joelonsoftware.com/2002/11/11/the-law-of-leaky-abstractions/)

> Önemsiz sayılmayacak bütün soyutlamar belli ölçüde sızıntı içerir.
> ([Joel Spolsky](https://twitter.com/spolsky))

Bu yasa, karmaşık sistemleri sadeleştirmek için kullandığımız soyutlamaların bazı durumlarda soyutlamanın altındaki sistemin öğelerini sorunları ile birlikte sızdırır ve bu da beklenmedik davranışlar ortaya çıkması ile sonuçlanır.

Dosya açma ve okuma işlemlerini örneklemek için kullanabiliriz. Dosya sistemi arayüzleri altta yeralan çekirdek sistemlerinin bir *soyutlamasıdır*, ki çekirdek sistemleri de aslında manyetik plakalardaki (fash disk ya da SDD) veriyi fiziksel olarak değiştiren işlemlerin soyutlamasıdır. Çoğu durumda, bir dosyayı ikili sistemdeki verilerin akışı olarak soyutlamak işe yarar. Manyetik sürücüler sıralı okuma yapıldığında rastgele erişimli sürücülere göre *daha* hızlıdır (sayfalama hatalarının artmasından dolayı) ama bu durum SDD sürücülerle karşılaştırmada geçerli değildir. Bu durumun üstesinden gelmek için, detayların altında yatan bilgileri (yani geliştiricinin bilmesi gereken uygulama detaylarını) soyutlamanın sızdırıyor olacağı dikkate alınmalıdır.

Yukarıda verdiğimiz örnek *daha fazla* soyutlanma göz önünde bulundurulursa daha da karmaşıklaşabilir. Linux işletim sistemi dosyalara bir ağ üzerinden erişilmesine olanak sağlıyor ama bu dosyalar sanki yerel dosyalarmış gibi gösterilir. Bu soyutlama da eğer bir network sorunu olursa sızıntı oluşturur. Eğer bir uygulama geliştirici bu tür dosyaları normal dosyalarmış gibi düşünerek geliştirme yaparsa, ağızda oluşan herhangi bir gecikme ya da sorun çözümü sorunlu hale getirecektir.

Yasa savunmaya çalıştığı durum, herhangi bir soyutlamaya çok fazla güvenmenin alta yatan işlemleri de tam anlamamayla birleşince çözülmeye çalışılan problemin çoğunlukla *daha da* karmaşıklaşması ile sonuçlanacağıdır.

Ek kaynaklar:

- [Hyrum Yasası](#hyrums-law-the-law-of-implicit-interfaces)

Gerçek dünyadan örnekler:

- [Photoshop'taki yavaş açılma problemi](https://forums.adobe.com/thread/376152): Photoshop bir zamanlar çok yavaş açılırdı, hatta bazen açılması dakikalar sürerdi. Sorunun sebebi program her başlangıçta ön tanımlı yazıcı ile ilgili belli bilgileri çekmeye çalışması olarak gözüküyordu. Eğer yazıcı bir ağ yazıcısıysa açılma daha da uzun sürüyordu. Ağ yazıcılarının yerel yazıcıları gibi *soyutlanması* kullanıcılara bu kötü deneyimi yaşatmış oldu.

### Önemsizlik Yasası

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

Bu yasa diyor ki, ekipler önemsiz ve kozmetik sorunlara ciddi ve önemli sorunlara göre daha fazla zaman harcarlar.

En çok kullanılan kurgu örnek nükleer enerji reaktörünü onaylayacak olan komitenin reaktörün genel tasarımını onaylama zamanından çok bisiklet parkının tasarımını onaylamak için zaman harcamasıdır. Çok büyük ve karmaşık konularla ilgili o alanda bir eğitime, tecrübeye ve hazırlığa sahip olmadan kayda değer yorum getirmek zordur. İnsanlar genelde değerli katkılar verdiklerinin görülmesini isterler. Dolayısıyla insanlar kolayca katkı verebilecekleri gerekli ve önemli olmasa bile küçük detaylara odaklanma eğilimi gösterirler.

Bu kurgu örnek 'Bike Shedding' diye bir deyimin yaygınlaşmasına sebep olmuştur. Türkçe'deki 'pire için yorgan yakmak'