维护遗留代码
本文首先介绍了遗留代码的概念,并对遗留代码进行了分类。针对不同类型的遗留代码,提供了相应的处理策略。此外,本文重点介绍了通义灵码在维护遗留代码过程中能提供哪些支持。
什么是遗留代码
与过时技术相关的代码:
与不再受支持的操作系统或软件库相关的代码。
依赖于已淘汰的技术栈或编程语言的代码。
为兼容老旧功能而保留的代码:
在现代软件中为了兼容旧版本功能而保留的代码片段。
为了确保向后兼容性而不得不保留的代码。
缺乏文档和维护的代码:
没有良好文档支持的旧代码。
缺乏现代开发实践(如单元测试、代码审查等)的代码。
解决遗留代码的方法
解决遗留代码有以下三种常见的处理方法:
处理方式 | 利弊 |
推翻重来 | 成本高,系统正在运行,会带来代码风险。 |
进行重构 | |
补充单元测试 | 通过单元测试识别现有代码中的问题,为未来可能的代码变更提供质量保障。 |
根据上述描述,补充单元测试是一种有效解决遗留代码问题的方法。然而,这种方法仍然存在一些问题:
大量遗留代码缺少单元测试,并且由于代码间的复杂依赖关系,进行测试的成本非常高。
具体的衡量标准却不够清晰,无法定义好的单元测试。
哪些代码需要添加单元测试?
单元测试常见的误区
缺乏断言的假单元测试:开发者可能会采取仅调用函数而不进行断言的方式,以提高覆盖率指标,导致了许多无效的单元测试。
把单元测试当成白盒测试:一些观点将单元测试归类为白盒测试,但实际上应将其视为针对函数签名的黑盒测试。
依赖真实环境的单元测试:阻碍单元测试的主要因素包括惰性和依赖环境配置。若不使用Stub或Mock解除对外部环境(如网络IP、数据库)的依赖,单元测试将难以达到FIRST原则(快速、独立、可重复、自我验证、及时性)。
选择性的进行单元测试
单元测试除了带来收益外,本身也会产生一定的成本。如果从收益与成本的角度分析遗留代码,将有助于明确为遗留代码补充单元测试的策略,此策略被称为选择性单元测试。那么,如何界定成本与收益呢?
遗留代码单元测试的成本收益象限分类
针对遗留代码的单元测试,可以根据其成本和收益进行象限分类。根据下图,对分类标准和各象限进行详细说明:
分类标准
X轴(成本):代码依赖程度越高,测试成本越大。
Y轴(收益):代码复杂度越高,质量收益越大。
四个象限
代码分类 | 特性 | 描述 | 收益 | 成本 |
算法类代码(Algorithms Code) | 圈复杂度高,扇入大。 | 包含较多条件判断和循环语句,依赖其他代码少,但被大量代码依赖。 | 高 | 低 |
琐碎代码 (Trivial Code) | 圈复杂度小,扇入大。 | 通常是一些简单的方法,只有一两行代码。 | 低 | 低 |
协调类代码(Coordinators Code) | 圈复杂度小,扇出大。 | 处于调用关系的上层,通过调用其他代码来反映特定业务场景。 | 低 | 高 |
复杂代码(Overcomplicated Code) | 圈复杂度大,扇出大。 | 逻辑复杂,依赖多,函数冗长且参数繁多,是典型的代码异味。 | 高 | 高 |
圈复杂度与依赖的概念理解
圈复杂度(Cyclomatic Complexity):衡量代码中逻辑分支的数量。
扇入(Fan-In):直接调用该模块的上级模块的个数,扇入大表示模块的复用程度高。
扇出(Fan-out):一个模块直接调用的其他模块的数量,扇出大表示该模块依赖其他模块越多。
不同类型代码的处理策略
根据上述的分析,遗留代码的处理策略就变得十分明确:
算法类代码(Algorithms Code):生成单元测试。
协调类代码(Coordinators Code):进行接口测试。
复杂代码(Overcomplicated Code):寻找合适的机会进行重构。
琐碎代码(Trivial Code):不做处理。
使用通义灵码处理遗留代码
1. 了解项目工程
在维护一个工程的遗留代码,首先可通过 @workspace
功能了解整个工程的目的及其涉及的各个模块。
2. 对不同类型代码进行处理
针对算法类(Algorithms)代码生成单元测试
选中需要基于生产代码进行代码生成的部分。在生成时,请注意所需的框架及Mock等依赖信息,可以通过生成单元测试命令后追加相关信息进行补充。如 /generate unit testing
CppUTest
。
一般而言,基于现有代码生成的单元测试用例数量通常较为有限。如果对单元测试的测试场景及用例数量有具体要求,可以在新生成的单元测试文件中,通过测试函数的续写方式生成更多的单元测试。在续写过程中,通义灵码将尽可能遵循已有用例,以此作为上下文进行参考。
针对协调类代码(Coordinators)进行接口测试
对于协调类代码而言,单元测试并不是一种理想的解决方案,由于存在过多的依赖,测试成本显著提高。针对此类代码,应该采用接口测试或功能测试的方式进行覆盖,然而在编写自动化测试用例时,开发者常常会遇到相关问题。因此,可以通过通义灵码,快速掌握并理解测试框架。
针对用例的编写,可以选择相应的被测函数,并在问答区中直接提问:基于Robot Framework生成以下代码的测试用例。沿着这一思路,同样可以实现相应的Keywords等内容。
超复杂的代码(Overcomplicated Code)找机会进行重构
针对超复杂的代码,可以使用通义灵码的 /generate optimization
命令,以获得针对所选代码的优化建议。代码审查与优化将从语法问题、异常改进、代码整洁度、安全性及风险等多个维度给出相应的优化建议。
针对复杂遗留代码的优化,并不建议开发者们盲目进行全面的优化和重构。遗留代码的变更可能会带来巨大的风险。因此,开发者应根据具体情况,在合适的机会,遵守童子军法则,进行重构和优化。在这一过程中,通义灵码也将为您提供有力支持。
结语
以上便是在处理遗留代码时可参考的实践。处理遗留代码需要深入代码的复杂结构,细致地追踪每一个可能的分支节点。在这一过程中,除了识别并修复潜在的缺陷外,还必须在有限的时间内完成所有任务。为了避免这一局面的发生,最佳的策略是预防代码的腐化,善用工具,并在编写初期遵循良好的编程原则。