在前面几节课中,我们讲了一些跟重构相关的理论知识,比如:持续重构、单元测试、代码的可测试性、解耦、编码规范。用一句话总结一下,重构就是发现代码质量问题,并且对其进行优化的过程。
前面的内容相对还是偏理论。今天,我就借助一个大家都很熟悉的ID生成器代码,给你展示一下重构的大致过程。整个内容分为两节课。这一节课我们讲述如何发现代码质量问题,下一节课讲述如何针对发现的质量问题,对其进行优化,将它从“能用”变得“好用”。
话不多说,让我们正式开始今天的学习吧!
“ID”中文翻译为“标识(Identifier)”。这个概念在生活、工作中随处可见,比如身份证、商品条形码、二维码、车牌号、驾照号。聚焦到软件开发中,ID常用来表示一些业务信息的唯一标识,比如订单的单号或者数据库中的唯一主键,比如地址表中的ID字段(实际上是没有业务含义的,对用户来说是透明的,不需要关注)。
假设你正在参与一个后端业务系统的开发,为了方便在请求出错时排查问题,我们在编写代码的时候会在关键路径上打印日志。某个请求出错之后,我们希望能搜索出这个请求对应的所有日志,以此来查找问题的原因。而实际情况是,在日志文件中,不同请求的日志会交织在一起。如果没有东西来标识哪些日志属于同一个请求,我们就无法关联同一个请求的所有日志。
这听起来有点像微服务中的调用链追踪。不过,微服务中的调用链追踪是服务间的追踪,我们现在要实现的是服务内的追踪。
借鉴微服务调用链追踪的实现思路,我们可以给每个请求分配一个唯一ID,并且保存在请求的上下文(Context)中,比如,处理请求的工作线程的局部变量中。在Java语言中,我们可以将ID存储在Servlet线程的ThreadLocal中,或者利用Slf4j日志框架的MDC(Mapped Diagnostic Contexts)来实现(实际上底层原理也是基于线程的ThreadLocal)。每次打印日志的时候,我们从请求上下文中取出请求ID,跟日志一块输出。这样,同一个请求的所有日志都包含同样的请求ID信息,我们就可以通过请求ID来搜索同一个请求的所有日志了。
好了,需求背景我们已经讲清楚了,至于具体如何实现整个需求,我就不展开来讲解了。如果你感兴趣的话,可以自己试着去设计实现一下。我们接下来只关注其中生成请求ID这部分功能的开发。
假设leader让小王负责这个ID生成器的开发。对于稍微有点开发经验的程序员来说,实现这样一个简单的ID生成器,并不是件难事。所以,小王很快就完成了任务,将代码写了出来,具体如下所示:
public class IdGenerator {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IdGenerator.class);public static String generate() {String id = "";try {String hostName = InetAddress.getLocalHost().getHostName();String[] tokens = hostName.split("\\.");if (tokens.length > 0) {hostName = tokens[tokens.length - 1];}char[] randomChars = new char[8];int count = 0;Random random = new Random();while (count < 8) {int randomAscii = random.nextInt(122);if (randomAscii >= 48 && randomAscii <= 57) {randomChars[count] = (char)('0' + (randomAscii - 48));count++;} else if (randomAscii >= 65 && randomAscii <= 90) {randomChars[count] = (char)('A' + (randomAscii - 65));count++;} else if (randomAscii >= 97 && randomAscii <= 122) {randomChars[count] = (char)('a' + (randomAscii - 97));count++;}}id = String.format("%s-%d-%s", hostName,System.currentTimeMillis(), new String(randomChars));} catch (UnknownHostException e) {logger.warn("Failed to get the host name.", e);}return id;}}
上面的代码生成的ID示例如下所示。整个ID由三部分组成。第一部分是本机名的最后一个字段。第二部分是当前时间戳,精确到毫秒。第三部分是8位的随机字符串,包含大小写字母和数字。尽管这样生成的ID并不是绝对唯一的,有重复的可能,但事实上重复的概率非常低。对于我们的日志追踪来说,极小概率的ID重复是完全可以接受的。
103-1577456311467-3nR3Do45103-1577456311468-0wnuV5yw103-1577456311468-sdrnkFxN103-1577456311468-8lwk0BP0
不过,在我看来,像小王的这份代码只能算得上“能用”,勉强及格。我为啥这么说呢?这段代码只有短短不到40行,里面却有很多值得优化的地方。你可以先思考一下,在纸上试着罗列一下这段代码存在的问题,然后再对比来看我下面的讲解。
从大处着眼的话,我们可以参考之前讲过的代码质量评判标准,看这段代码是否可读、可扩展、可维护、灵活、简洁、可复用、可测试等等。落实到具体细节,我们可以从以下几个方面来审视代码。
以上是一些通用的关注点,可以作为常规检查项,套用在任何代码的重构上。除此之外,我们还要关注代码实现是否满足业务本身特有的功能和非功能需求。我罗列了一些比较有共性的问题,如下所示。这份列表可能还不够全面,剩下的需要你针对具体的业务、具体的代码去具体分析。
现在,对照上面的检查项,我们来看一下,小王编写的代码有哪些问题。
首先,IdGenerator的代码比较简单,只有一个类,所以,不涉及目录设置、模块划分、代码结构问题,也不违反基本的SOLID、DRY、KISS、YAGNI、LOD等设计原则。它没有应用设计模式,所以也不存在不合理使用和过度设计的问题。
其次,IdGenerator设计成了实现类而非接口,调用者直接依赖实现而非接口,违反基于接口而非实现编程的设计思想。实际上,将IdGenerator设计成实现类,而不定义接口,问题也不大。如果哪天ID生成算法改变了,我们只需要直接修改实现类的代码就可以。但是,如果项目中需要同时存在两种ID生成算法,也就是要同时存在两个IdGenerator实现类。比如,我们需要将这个框架给更多的系统来使用。系统在使用的时候,可以灵活地选择它需要的生成算法。这个时候,我们就需要将IdGenerator定义为接口,并且为不同的生成算法定义不同的实现类。
再次,把IdGenerator的generate()函数定义为静态函数,会影响使用该函数的代码的可测试性。同时,generate()函数的代码实现依赖运行环境(本机名)、时间函数、随机函数,所以generate()函数本身的可测试性也不好,需要做比较大的重构。除此之外,小王也没有编写单元测试代码,我们需要在重构时对其进行补充。
最后,虽然IdGenerator只包含一个函数,并且代码行数也不多,但代码的可读性并不好。特别是随机字符串生成的那部分代码,一方面,代码完全没有注释,生成算法比较难读懂,另一方面,代码里有很多魔法数,严重影响代码的可读性。在重构的时候,我们需要重点提高这部分代码的可读性。
刚刚我们参照跟业务本身无关的、通用的代码质量关注点,对小王的代码进行了评价。现在,我们再对照业务本身的功能和非功能需求,重新审视一下小王的代码。
前面我们提到,虽然小王的代码生成的ID并非绝对的唯一,但是对于追踪打印日志来说,是可以接受小概率ID冲突的,满足我们预期的业务需求。不过,获取hostName这部分代码逻辑貌似有点问题,并未处理“hostName为空”的情况。除此之外,尽管代码中针对获取不到本机名的情况做了异常处理,但是小王对异常的处理是在IdGenerator内部将其吐掉,然后打印一条报警日志,并没有继续往上抛出。这样的异常处理是否得当呢?你可以先自己思考一下,我们把这部分内容放到第36、37讲中具体讲解。
小王代码的日志打印得当,日志描述能够准确反应问题,方便debug,并且没有过多的冗余日志。IdGenerator只暴露一个generate()接口供使用者使用,接口的定义简单明了,不存在不易用问题。generate()函数代码中没有涉及共享变量,所以代码线程安全,多线程环境下调用generate()函数不存在并发问题。
性能方面,ID的生成不依赖外部存储,在内存中生成,并且日志的打印频率也不会很高,所以小王的代码在性能方面足以应对目前的应用场景。不过,每次生成ID都需要获取本机名,获取主机名会比较耗时,所以,这部分可以考虑优化一下。还有,randomAscii的范围是0~122,但可用数字仅包含三段子区间(0~9,a~z,A~Z),极端情况下会随机生成很多三段区间之外的无效数字,需要循环很多次才能生成随机字符串,所以随机字符串的生成算法也可以优化一下。
刚刚我们还讲到,有一些代码质量问题不具有共性,我们没法一一罗列,需要你针对具体的业务、具体的代码去具体分析。那像小王的这份代码,你还能发现有哪些具体问题吗?
在generate()函数的while循环里面,三个if语句内部的代码非常相似,而且实现稍微有点过于复杂了,实际上可以进一步简化,将这三个if合并在一起。具体如何来做,我们留在下一节课中讲解。
今天的知识内容我们讲到这里其实就差不多了。那跟随我看到这里,你有没有觉得,你的内功加深了很多呢?之前看到一段代码,你想要重构,但不知道该如何入手,也不知道该如何评价这段代码写得好坏,更不知道该如何系统、全面地进行分析。而现在,你可以很轻松地罗列出这段代码的质量缺陷,并且做到有章可循、全面系统、无遗漏。之所以现在能做到这样,那是得益于前面很多理论知识的学习和铺垫。所谓“会者不难,难者不会”,其实就是这个道理!
如果我们没有前面n多知识点的铺垫,比如,面向对象和面向过程的区别、面向对象的四大特性、面向过程编程的弊端以及如何控制弊端带来的副作用、需求分析方法、类的设计思路、类之间的关系、接口和抽象类的区别、各种设计原则和思想等等,我相信很多人都不能完美地解决今天的问题。
那你可能要说了,今天这段代码并没有涉及之前所有的知识点啊?你说得没错。但是,如果没有知识点的全面积累,我们就无法构建出大的知识框架,更不知道知识的边界在哪里,也就无法形成系统的方法论。即便你能歪打误撞回答全面,也不会像现在这样对自己的答案如此自信和笃定。
好了,今天的内容到此就讲完了。我们来一块总结回顾一下,你需要重点掌握的内容。
今天我们其实就重点讲了一个问题,那就是,如何发现代码质量问题?这其实是我整理的一个发现代码质量问题的checklist。之后,你在review自己的代码时,可以参考这两个checklist来进行全面的review。
首先,从大处着眼的话,我们可以参考之前讲过的代码质量评判标准,看代码是否可读、可扩展、可维护、灵活、简洁、可复用、可测试等。落实到具体细节,我们可以从以下7个方面来审视代码。
这些都是一些通用的关注点,可以作为一些常规检查项,套用在任何代码的重构上。除此之外,我们还要关注代码实现是否满足业务本身特有的功能和非功能需求。一些比较共性的关注点如下所示:
在今天的代码中,打印日志的Logger对象被定义为static final的,并且在类内部创建,这是否影响到IdGenerator类代码的可测试性?是否应该将Logger对象通过依赖注入的方式注入到IdGenerator类中呢?
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