国外专家教你如何处理遗留代码

　　遗留代码不可避免

　　在我们的职业生涯中，有很多时候必须忍受遗留代码。或许，你接受一份新的工作，遗留代码是你的第一个任务；或许，你们公司重组，并且有个产品最终在 你这里完成。不论什么缘由，事实就是这样。你想编写一些新的优秀的代码，但是现在负责的是对于你来说全新的完全不熟悉的一段代码。这个代码看起来相当复 杂、陌生，但你却不得不接受这项工作。

　　事实上，要是我扩展一下这个定义，你就能将任何一段先前编写的代码看作遗留代码。你是否曾经尝试回顾六个月前你编写的代码？忍受你自己所写的代码并非总是易事，更何况对于别人所写的代码。如果你不遵循一些基本的指导原则，这两种情况都是相当有挑战的。

　　传统的方法是，在你竭尽全力避免非有意的间接损害的同时，适当做些修改。不幸的是，因为对代码的不熟悉，当你改变一个数据结构或者更新一个变量时，你无法确信将要发生什么。

　　与其在这种充满危险的境况里盲目地徘徊，还不如制定一个处理的策略。不要只是作出改变后就期待万事如意。相反，瞄准目标，用"BAT"将它击出棒球场。

　　处理问题时，你可以三管齐下，构建（build），自动化（automate）并且测试（test）。对遗留代码可以使用这个BAT，并且给自己设置一个安全网。BAT方法将确保代码如你所期的那样继续工作。它可以"捕获"非有意的副作用，帮助你"消灭"它们。

　　构建

　　要解决的第一个问题就是构建。除非你能可靠地构建它，不然测试一个产品很困难。先解决如何在你的电脑上干净地构建该产品，然后再编写构建脚本。

　　有 时候这是个不成问题的问题，但通常构建不是总能够如期待的一样的干净。构建通常局限于单一机器或者一个特殊的环境。在团队中，当代码在代码所有者间传递 时，很容易积累一些临时的构建需求。每个所有者可以添加他/她自己的特殊需求，并且混合在一起。当你接手这摊子事情时，厨房里可能已经有了很多的厨子。

　　一个复杂的构建能够引发整个产品一连串的问题。

　　当一件事情困难时，人们就很少去完成它。当一个构建困难时，人们就很少去构建它。这是人的天性。运行一个干净构建的能力正在成为一种黑色艺术，在你的工作环境中，只有少部分人才能掌握它。

　　因为你无法测试你未构建的事物，使测试变得不频繁。当人们最终运行他们的测试时，他们发现了更多的缺陷…不频繁的测试使得缺陷有更多的时间积聚。如果你每天都运行测试，那么只需要你报告当天的缺陷。如果你等6个月后去测试，你将会有很多的问题去处理。

　　因此测试变得繁重。测试者厌烦了测试周期内的所有工作，所以他们试图避免测试工作。没人喜欢记录十几个或者几百个缺陷这种无聊的工作。

　　开发者开始畏惧测试周期，因为他们感觉自己象被所有的缺陷报告进行轰炸。所以开发者开始怨恨，并且叨扰测试者。这使得测试周期更加痛苦。这真是一个恶性反馈循环。

　　复杂的构建给整个产品生命周期带来一些问题。所以必须要保证构建是干净的。

　　当任何人都能构建时，任何人也就都能进行测试，于是也就会更加频繁地运行测试，产生出更小范围的缺陷报告。一次少量的工作就意味着更少的琐事。任何人都愿意搬动一桶涂料并且不用三思，但是如果让人去搬五百桶涂料，看看他们会说什么。

　　你的目标就是创建一个能够在任何开发机器上易于运行、易于维护的干净的构建。使用一个构建脚本工具或者语言，例如Rake、Ant、Maven或者Nant.这些高层次的构建语言使你能聚焦于构建自己的应用程序，而不是构建、语言或者平台等细节。

　　当你可以仅用一句命令（如ant all）来构建产品，你就能继续到下一步。确保在不止一台机器上测试这一步。

　　我想请你试着用BAT方式来处理遗留代码。 看看与日常工作相比的区别是什么，是否需要用不同的手段处理工作。

　　自动化

　　现在你已经可以在任何一台机器上自动构建你的产品了，那么让我们来使它自动化吧。

　　自动化的目标是自动化整个构建，在一台干净的机器上，在测试周期内，使人为干预最小化。使万事自动化并非都有可能。但是我们希望达到的目标是，把那些可以被合理的自动化执行的东西都写入脚本。

　　有时，安装和配置一个软件要比编写一个脚本来自动安装和配置更为容易。只需一次性安装的应用程序当然是首选。诸如编译器，运行库和已存的数据集都属于这一 类。不要试图花费两个小时去复制已存的数据集。但是，如果你能在30秒内重建一个代表性的数据集，那么你便应该从头开始。以一个干净的已知的数据集开始的 好处非常大，但是并非总是符合实际。不要因为重建你的数据，将15分钟的测试变为一个小时。

　　要确保记录下任何一个手动步骤及所有指令，它们可以为其他想复制运行环境的人提供帮助。

　　另一方面，为什么你应该整天监视着全部的构建？时间是宝贵的。IDE或多或少都是可以进行增量构建（incremental build）和运行细粒度单元测试（small unit test）。很多时候，这种部分覆盖（partial coverage）已经够用了。让开发人员针对活动的代码区域（active code area），运行一组冒烟测试（smoke test），就可以覆盖大多数情况。　|||

　　冒烟测试

　　冒烟测试是一个简短的测试集合，其目标是被频繁修改的代码区。冒烟测试不必设法运行整个产品。一套好的冒烟测试应该是可以轮换运行的……它们不 是永久不变的。当你开始致力于不同的产品领域时，退出原来的冒烟测试，把新的测试添加进来。你可以从完整的测试套件中选择恰当的测试，使其在冒烟测试套件 运行。我通常都是把它们添加到一个Ant target（我把它命名为smoke-test）中，然后运行选定的测试。

　　我们仍然需要一个干净的构建和周期性运行的完整测试。这就是我们如何验证是否有人忘记提交一个被修改的文件或者用一种非预期的方式来破坏产品。冒烟测试经常遗漏这几类破坏，为了保持产品处于最佳状态，我们需要相当频繁地运行整个测试套件。

　　不 要要求每个开发者从头构建整个系统，也不要每天运行五遍每个可用的测试。相反，那些需要花费一些时间来执行的任务，我们都该让计算机来替我们完成。因为我 们可以给计算机分配任务来执行自动构建和自动运行测试，所以我们没有理由每周不运行超过一遍。事实上，每个代码改动后也没有理由不运行一遍。

　　建立这类自动化的最佳方式是什么？最快捷、最容易的方法就是使用一个持续集成（CI）产品。CI产品可以监视你的代码，在每次修改后构建，运行测试，然后通知所有相关人员。

　　持续集成图

　　CI系统会创建一个快速反馈循环。当你修改代码时，如果代码遭到破坏，你就会在忘记为什么修改它之前发现它。（关于CI系统的更多信息，请访问我的CI页面