三觉 阿里开发者 2023-07-04 09:02 发表于浙江

(相关资料图)

阿里妹导读

本文主要从我们为什么需要CR？CR面临哪些挑战？CR的最佳实践几个方面分析，希望可以给读者一些参考。

为什么需要CR？

代码质量

定性来看，大家都认可Code Review（后文简称CR）能 显著改善代码质量 ，但国内量化的研究结果比较少，以下引用业界比较知名的几个定量研究结果：

Capers Jones分析了超过12,000个软件开发项目，其中使用正式代码审查的项目， 潜在缺陷发现率约在60-65%之间 ；大部分的测试，潜在缺陷发现率仅在30%左右。

Steve McConnel在《Code Complete》中提到：仅仅依靠软件测试效能有限–单测平均缺陷发现率只有25%，功能测试35%，集成测试45%，相反， 设计和代码审查可以达到55%到60%。

SmartBear研究了一个历时3月，包括10名开发人员完成的10,000行代码的工程，通过引入CR在接下来的6个月中可以 节省近6成的bug修复成本 。

技术交流

SmartBear研究报告中这段话比较能表达CR对技术交流的价值，引用如下：

Actually writing the source code, however, is a solitary activity . Since developers tend to create code in quiet places, collaboration is limited to occasional whiteboard drawings and a few shared interfaces. No one catches the obvious bugs; no one is making sure the documentation matches the code. Peer code review puts the collaborative element back into this phase of the software development process.

Google认为CR参与 塑造了公司的工程师文化 ，CR也与笔者所在部门一贯倡导的「 极致透明 」的文化相契合，资深同学的CR，对 团队内新人的快速成长 也很有帮助。

卓越工程

Linux的创始人Linus Torvalds有句名言：Talk is cheap, Show me the code，代码是程序员的作品，CR只是一种提升代码质量的工具， 敢于Show出自己的代码，并用开放的心态去优化完善 ，才是每个程序员审视自我，从优秀到卓越的关键所在。

既然CR好处这么多，大多团队也在实践，但为什么效果差强人意呢，主要是CR在大型项目实践中面临诸多挑战。

CR面临哪些挑战？

挑战1：CR的代码改动范围过大

笔者观察，很多项目落实CR的最大挑战是项目进度压力很大，发布计划倒排根本没有给CR预留时间，所以大部分CR是在临近提测前（甚至有些是边测试边进行）集中进行，面对动辄上千行的代码变动，评审者需要花大量时间和代码提交者交流了解业务逻辑，迫于时间压力大多只会检查最基本的编码规范问题，而没有达到CR预期的效果。SmartBear公司对 CR 节奏的研究指出：每次大于400行的CR每千行代码缺陷发现率几乎为零。

那么怎样的提交粒度比较合适呢？笔者的经验是和 单元测试case匹配 （这里问题来了，没时间写单元测试怎么办，本文姊妹篇再来聊聊单元测试），完成一个功能，跑一个单元测试验证逻辑，然后commit一次。如下图，Aone（阿里内部的研发平台）提供的功能内置支持按照提交版本分批DIFF，分批Review。

挑战2：CR对评审者全局知识要求很高

CR一般由团队内资深的技术同学进行，对于大型复杂项目的CR需要评审者对编码规范、分布式架构设计原则、业务知识有全面的了解，举个例子，下面是某服务提供的等级查询接口关键代码CR片段：

- public Level queryLevel(LevelQueryRequest request) {+ public Level queryLevelWithExpireRefresh(LevelQueryRequest request) {    Level result = levelRepository.findLevelWithoutInit(request.getId());    if (null == result || isExpired(result.getEndTime())) {        // 如果等级为空，兜底返回L0；等级已过期，实时返回默认等级，并异步刷新        if (result == null) {            result = levelRepository.buildInitLevel(request.getId(), LevelEnum.L0);        }        //查询为空，或者已过期发送消息，刷新等级-       LevelRefreshRequest refreshRequest = buildRefreshRequest(request);-       levelWriteService.refreshLevel(message.getId(), refreshRequest);        +       RefreshMessage refreshMessage = buildRefreshMessage(request);+       refreshMessageProducer.sendMessage(refreshMessage);    }    return result;}- public class RefreshMessageListener extends AbstractMessageListener {+ public class RefreshMessageListener extends AbstractOrderlyMessageListener {    @Autowired-    private LevelWriteService levelWriteService; +    private LevelWriteRegionalService levelWriteRegionalService;    @Override    protected boolean process(String tags, String msgId, String receivedMsg) {        RefreshMessage message = JSON.parseObject(receivedMsg, RefreshMessage.class);        if (message == null || message.getId() == null) {            log.warn(\"message is invalid, ignored, src={}\", receivedMsg);            return true;        }        LevelRefreshRequest refreshRequest = buildRefreshRequest(message);-       levelWriteService.refreshLevel(message.getId(), refreshRequest);+       levelWriteRegionalService.refreshLevel(message.getId(), refreshRequest);        return true;    }}

面对上面代码改动，要进行富有成效的CR，下面是代码评审者必须掌握的业务和技术知识：

为什么存在等级为空的情况？ 为什么要设计成读时写？ 为什么不是直接计算等级，而需要用消息队列？ 为什么要用Regional（区域化）接口和有序消息刷新等级？

挑战3：CR价值最大化需要团队具备卓越工程基因

前文提到CR有助于团队内的技术交流，下面是几个笔者亲历的Case，通过对典型CR问题的广泛讨论不仅提升了业务代码的质量，而且探索到了技术创新点，逐步建立起团队追求技术卓越的氛围：

CASE1：一个业务使用3个时间穿越开关

背景

时间穿越是营销类业务系统最常使用的工具之一，通过全局控制，可以提前测试某个在未来开始的业务功能。笔者接触到的一个业务由2个服务A、B组成，A是一个老应用，使用了一个开关，后来B又在不同业务场景中使用了2个新的开关，在一次CR中发现了一个业务重复使用3个不同开关的问题，由此展开了一次讨论。

private static final String CODE = \"BENEFIT_TIME_THROUGH\";public Date driftedNow(String userId) {    try {        TimeMockResultresult = timeThroughService.getFutureTime(CODE, userId);        if (result.isSuccess()) {            return new Date(result.getData());        }    } catch (Throwable t) {        log.error(\"timeThroughService error. userId={}\", userId, t);    }    return new Date();}

观点1：彻底服务化

按照DRY（Don"t Repeat Yourself）原则，最理想的方案是把该业务用到的时间穿越开关统一由一个服务提供，因为时间穿越工具是借助动态配置中心推送开关到本地，然后做内存计算；如果统一成服务后，A和B都需要依赖远程服务调用，而B是一个高并发的使用场景，会有较大性能损耗。

观点2：富客户端

把统一开关包装成一个三方库，独立提供jar包供A、B服务分别依赖，这样解决了前面方案的性能消耗问题。但两个应用需要同步做更新和升级。

观点3：配置统一，重复代码三处收拢为两处

该观点认为彻底服务化和富客户端属于两种极端，可以采取折中方案容忍部分代码重复，但使用相同的时间穿越开关。

总结：

这个Case的讨论涉及到一个公共逻辑抽取的方案权衡问题，进程内调用的富客户端性能损耗低，但后期维护和升级困难，而且过于复杂的客户端逻辑容易引发依赖方包冲突、启动耗时增加等问题；彻底服务化只需要保持接口契约一致可以实现较快迭代，但对服务提供者SLA要求高；为了平衡前两者的问题，微服务架构中的SideCar模式则是在功能性的应用容器旁部署另一个非功能性容器，使得开发团队可以对主应用和SideCar进行独立管理。关于这个问题网上有很多讨论内容读者可以进一步了解学习。

CASE2：SSR（服务端渲染）API稳定性优化

背景

上图是一个典型的服务端渲染服务架构，SSR服务通过加载配置，对每个模块进行独立数据组装，并整体返回结果到端侧。一般应用在电商系统复杂只读页面的动态搭建，如首页、商品详情页、导购频道等。下面是组装数据部分的待评审代码片段。

// 提交任务ioTaskList.stream().forEach(t ->futures.add(pool.submit(() ->t.service.invoke())));// 阻塞获取任务结果futures.stream().forEach(f ->{    try {        result.add(f.get());    } catch (Exception e) {        log.error(e.getMessage(), e);    }});

Step1：增加固定超时控制

// 提交任务ioTaskList.stream().forEach(t ->futures.add(pool.submit(() ->t.service.invoke())));// 阻塞获取任务结果futures.stream().forEach(f ->{    try {-       result.add(f.get());+       result.add(f.get(1000, TimeUnit.MICROSECONDS));    } catch (Exception e) {        log.error(e.getMessage(), e);    }});

Step2：自适应超时控制

public abstract class BaseServiceimplements Service {    @Override    public T invoke(ServiceContext context) {        Entry entry = null;        try {            // 根据service类别构造降级资源            String resourceName = \"RESOURCE_\" + name();            entry = SphU.entry(resourceName);            try {                // 未触发降级，正常调用后端服务                return realInvoke(context);            } catch (Exception e) {                // 业务异常，记录错误日志，返回出错信息                return failureResult(context);            }        } catch (BlockException e) {            // 被降级，可以fail fast或返回兜底数据            return degradeResult(context);        } finally {            entry.exit();        }    }    public abstract T realInvoke();}

Step3：自适应超时控制+自定义资源key

public abstract class BaseServiceimplements Service {    @Override    public T invoke(ServiceContext context) {        Entry entry = null;        try {            // 这里的key由service实现，融合了服务类型和自定义key构造降级资源            String resourceName = \"RESOURCE_\" + key(context);            entry = SphU.entry(resourceName);            try {                // 未触发降级，正常调用后端服务                return realInvoke(context);            } catch (Exception e) {                // 业务异常，记录错误日志，返回出错信息                return failureResult(context);            }        } catch (BlockException e) {            // 被降级，可以fail fast或返回兜底数据            return degradeResult(context);        } finally {            entry.exit();        }    }        public abstract String key(ServiceContext context);    public abstract T realInvoke();}

总结：

Step1很容易理解，增加1000ms超时设置可以避免某个数据源严重超时导致整个渲染API不稳定，做到fail fast，但核心挑战在于多长的超时时间算合理；Step2通过依赖降级组件，根据不同数据源服务设置不同超时时间，实现了自适应超时控制；Step3相比Step2改动非常小，不了解业务背景可能不清楚它们的区别，Step2的降级控制作用在服务类别上，比如营销服务、推荐服务各自触发降级，但还有一类数据源服务其实是网关类型，内部耗时会根据某个或某些参数不同有较大差异，例如TPP（阿里内部的算法平台，不同算法逻辑共享一个网关API，但不同算法复杂度耗时差异巨大）服务就是一个典型，所以Step3允许自定义key()实现更精细的超时控制。

团队由CR引发的技术深入讨论和持续优化形成了这套自动化降级能力，上图是实际线上运行效果，可以看到系统随着依赖数据源服务RT的抖动实现了自动化自适应降级和恢复。

CR有没有最佳实践？

Code Review的边界

对于什么是一个好代码，上图从可靠、可维护和功能完备做了划分。笔者认为CR并非包治百病的银弹，它也有它的能力边界。把设计方案交给设计评审，把业务逻辑验证交给单测；把编码规范交给静态代码扫描（Static Code Analysis），剩下部分再由Peer Review做最后一道把关。CR引发的技术传承、技术交流以及由此形成的追求卓越的团队文化，才是它的最大价值。

出发点：程序员的初心

归根结底，程序员的好奇心和匠心才是提升代码质量的根本，目前笔者所在部门已经在晋升考核中增加了CR环节，烂代码会被一票否决，这就需要日常工作中不断追求技术卓越，在平时多下功夫。

看不见的手：自动代码扫描

之前在某社区看到有个热帖讨论程序员的工作是不是劳动密集型，某个回帖比较形象「我们的工作本应是CPU密集型，结果却成了IO密集型」。基本的编码规范完全可以借助代码自动化扫描识别，而这个占比也是比较高，可以有效降低CR成本。业界的CheckStyle、FindBug都有完善的CI/CD插件支持，阿里云也提供了IDE 智能编码插件 ，内置了编码规范支持。

看得见的手：Team Leader的重视

喊口号没有用，只有躬身入局。身边几位参加晋升同学CR的评审官普遍感受是：代码质量分布通常会团队化，不要指望个别优秀的同学带动团队的整体水平提升。确实如此，代码质量需要Team Leader高频参与CR，技术文化的形成需要主管以身作则。

参考：

https://en.wikipedia.org/wiki/Code_review https://smartbear.com/learn/code-review/agile-code-review-process/ Lessons From Google: How Code Reviews Build Company Culture 阿里巴巴Java编码规约：https://github.com/alibaba/p3c 五种Code Review反模式：https://blogs.oracle.com/javamagazine/post/five-code-review-antipatterns Capers Jones对软件质量的研究分享：http://sqgne.org/presentations/2012-13/Jones-Sep-2012.pdf Modern Code Review: A Case Study at Google：https://sback.it/publications/icse2018seip.pdf 智能编码插件：https://developer.aliyun.com/tool/cosy

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