淘宝短视频流工程重构（上）：理论篇-阿里云开发者社区

随着视频流业务的发展，业务的复杂性越来越高，视频流老工程在架构设计、代码质量、工程能力等方面的问题也逐渐凸显。在这样的背景下我们开启了一次对老工程的大型重构。

本次重构是一次对大型业务工程进行架构再设计和重构的探索，本文是对这次探索的一次梳理与总结。限于篇幅，文章总共分为理论篇和实践篇两个部分。

思维导图如下所示：

本文是理论篇，主要讲述持续重构的重要性、如何设计好架构以及如何写出好代码，为实践篇做一个理论上的铺垫。

引言

在日常的工作中，我们经常会面临接手一个年久失修“老工程”的情况，这样的工程往往经历过多个人甚至多个团队的维护。大部分人通常会带着短期目的（需求迭代、体验优化）去修改工程代码。

由于没有了解工程的整体架构，整个工程就会随着修改逐渐腐坏变质。最终代码变得越来越难维护，新功能也越来越难扩展，一个小小的改动也可能引起难以预想的 Bug。

“一个人，一杯水，一个 Bug 修一天”

如果不去改善工程架构，最终这个工程会变得难以维护，超过一定阈值后，新的大型功能无法引入，或者大的性能优化无法展开，整个工程只能被迫重写。而改善工程架构的有效手段就是“持续重构”。

重构

▐ 什么是重构？

软件设计大师马丁•福勒（Martin Fowler）在他的著作《重构：改善代码既有的设计》是这样定义重构：

重构（refactoring） 对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变软件可观察行为的前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。

在这个定义中指出了重构的两个关键要素：

【软件结构的调整】通过提取、改名和移动等手段、调整代码的结构。这种调整往往是大量且微小的，一步步小的修改来达成大的修改目标。这一点对于很重要，如果上来就就行了一个大幅度的修改，导致软件处于不可运行的状态，这种就不是重构了，会破坏持续重构的节奏。
【不改变软件行为】代码结构改变以后，对外提供的功能保持不变。即不改变软件本身的行为，甚至原有的 Bug 依然存在。另外提一下重构和性能优化的关系，重构的后的软件性能可能会变好，也可能会变差。重构本身不是为了性能优化，而是为了让代码更容易理解和修改。

▐ 重构有什么价值？

重构的价值主要体现在它的软件架构、工程质量、和研发效率的促进作用。

【软件架构】重构可以持续改进软件的设计。软件的设计不是不是一蹴而就的，即便是设计良好的软件，也会因为时间的推移，功能的变化而不断腐坏，而重构可以改善这个过程。
【工程质量】重构可以提升软件的可维护性。通过重构，可以使代码更易读、更易理解，并且更容易维护。清晰的代码结构和命名约定有助于新成员更快地加入项目，并使得未来的修改更为简单。
【研发效率】重构可以提升我们的研发效率。通过重构，调整的代码的结构，让同一个功能的代码更加内聚，提升代码的扩展性，无论是新需求开发还是定位 Bug 就会变得更加简单。

▐ 我的工程需要重构吗？

如果一个工程在开发、测试和发布阶段有以下特征，那么这个工程需要进行重构了。

开发阶段

代码复杂，新功能难以扩展，只能修修补补，或者干脆复制一份代码来改。
开发功能一小时，定位 Bug 一整天。团队的大量人力消耗在线上问题的排查上。

测试阶段

开发修复一个 Bug，验证通过后又出现另外一个 Bug。
测试手段有限，只能靠手工的黑盒测试。没有单侧，代码也无法单侧，代码质量只能靠集成测试来保证。

发布阶段

功能发布后，会有一些测试阶段没有发现的问题流到用户手上。

▐ 重构会面对哪些挑战？

诚然重构会有诸多好处，但是它也会带来很多挑战，我们需要在重构之前需要充分的评估这些挑战。

1）重构的效率问题

重构会占用团队人力，耽误业务需求的研发。这点很容易和业务团队 battle。
重构的时间一般窗口短，如何在较短的时间内完成重构。

2）重构的安全性问题

重构会改动代码的结构，如何保障不影响现有的功能，不引入新的问题。
重构的模块可以在多个业务场域使用，如果保障移动/改动 API 对其他业务不构成影响。
重构的过程中业务还在不断的迭代，老架构的新功能如何不遗漏的加入新架构，如果做代码/功能的同步。

3）重构的落地问题

如何着手开始重构。目前工程的代码规模大（单个类动辄几千行），业务复杂度高（各种逻辑分支、各种实验开关），从哪里开始下手，怎么下手。
如果保障重构的落地。重构的研发周期和灰度放量是一个充满各种不确定性的事情，一番轰轰烈烈的重构最后因为业务指标/性能指标不达标而不了了之的情况很常见，如何避免这种情况，让新架构顺利落地。
如何保障新架构的可持续性。新架构落地后，如何保障新架构能持续维护，避免“一锤子买卖，有人写，没人维护”。这是重构后另外一个重要的命题。

面对重构的诸多挑战，我们需要更加科学有效的手段来解决这些问题，具体说来：

【自动化】通过自动化重构（IDE 安全重构），提高重构效率，减少人工挪动代码引起的风险。
【系统化】通过系统化的方法，系统性的分析现有的架构设计，有那些功能模块，代码耦合的点在哪里，如何拆解。现有的架构设计有什么问题，什么样的架构能解决当前的问题。
【工程化】通过架构守护、静态扫描、单元测试等手段，保障重构中的安全性和重构后架构不劣化。

如何设计好架构
架构设计的一点体会“没有最好的架构，只有当前合适的架构”

“没有一蹴而就的架构，好的架构都是不断演进得来的”

“闭门造车做不出好架构，和不同角色的同学交流，才会碰撞出好的架构”

▐ 架构的坏味道

“架构的坏味道”主要体现在代码设计层面的问题，这些问题会导致整个软件系统难以理解和维护，无法很好的承接当前&以后的业务需求。

扩展性差：软件系统增加新功能，每次更改都会带动一连串的其他更改。
系统脆弱：软件系统容易受到更改的影响，哪怕是一个微小的更改，也可以会引发线上问题。
模块耦合：模块之间的依赖关系过多，一个模块的改变影响了其他多个模块，
混沌架构：缺乏明确的架构设计，代码看起来像一团混乱无组织的泥团。
滥用设计模式：不必要或者不适当的使用设计模式，导致代码更加复杂和难以理解。
不必要的复杂性：在业务尚未需要的时候引入过于高级的技术或者框架，增加了理解成本。

我们可以借助一些工具来提升分析架构的效率：

ArchUnit：是一个免费、简单且可扩展的库，它可以用Java单元测试框架来检查Java代码的架构，包括检查包和类、层和片之间的依赖关系，可以作为“架构的守护门禁”。
Android Studio的Dependencies依赖分析

▐ 选择合适的架构

我们平时开发中听的比较多的是“设计模式”，所谓“设计模式”，其实就是写代码的优秀套路。架构设计也有套路可循，被称为“架构模式”或者“架构风格”，常见的架构风格如下所示：

以上架构风格都是前人对于架构设计的总结。对于客户端的角度，我们有自己的独特的架构风格，这些架构都是上面一种或者两种演化得来，让其更符合客户端的实际情况。

单体化架构

单体化架构是常见的架构模式之一。所有业务功能都在一个模块里，开发人员都在一起开发。单体架构非常适合团队规模小、业务复杂度低的产品，在项目起始阶段能快速迭代进行验证。

优点：

架构相对简单，前期便于小团队协作，能够快速进行迭代开发。

缺点：

架构对业务功能缺乏管控和约束，业务功能之间会彼此依赖，耦合度高。
架构可扩展性差，随着业务复杂度的上升，功能耦合的问题进一步加剧，新功能扩展困难，影响研发效率。

鉴于单体化架构的问题，我们需要去掉每个业务功能之间耦合关系，让每个模块彼此独立，这样业务模块就变成了业务组件，整个架构就朝着组件化架构发展。

组件化架构

组件化架构采用多个模块开发，将代码按照业务功能和基础功能进行划分，拆分成多个独立的组件。开发人员可以基于不同的模块进行独立开发和编译调试，最后发布时再集成所有组件。测试人员可以提前对组件进行功能验收，更快推进测试，避免将所有的测试工作都堆积在最后的集成阶段。

组件化后，复杂度会转移到基础设施之上。这时候我们需要引入路由框架、依赖注入框架、组件通信框架等解决组件通信、组件依赖等问题。并且还需要引入自动化流水线（集成打包平台）来降低组件集成时的复杂度。

优点：

不同组件间一般有明确的依赖边界，高内聚低耦合，提升了组件复用度。
不同组件之间不再相互干扰，提升了研发效率。
不同组件间可以独立编译调试，集成及编译调试效率高。

缺点：

组件化架构相比单体架构更加复杂，对基础设施也有一定要求，需要引入路由注入等框架解决组件依赖以及通信，集成复杂度高，依赖集成打包平台等基建。

上述的组件化架构是针对一个 APP 来说的，我们日常开发更多的时候是面对一个或者几个业务模块，这个时候我们可以借鉴组件化框架“ 高内聚低耦合 ”的精髓，实现一套变种的组件化架构。代码可以在一个模块里，用包来划分功能，每个包里面的代码实现“ 高内聚低耦合 ”。

组件化架构已经完美解决业务功能耦合问题，实现了业务功能、基础功能的复用。但是业务的每次功能上新都依赖 APP 发版，迭代周期较长，业务团队希望能够动态发布业务需求。在这种诉求下，就需要往插件化架构演进了。

插件化架构

插件化架构通常是基于组件化架构演化来的，目的就是支持组件的动态加载和升级。这种架构适用于业务复杂度高且需要独立迭代、快速触达用户的产品。它一方面可以有效减少应用的体积，另一方面可以让业务插件进行独立的规划演进。

优点：

支持业务插件进行动态加载，能满足独立的业务快速交付给用户。
可以有效的减少包大小，促进拉新和用增转化。

缺点：

插件化架构需要引入插件管理机制。
插件化架构需要引入插件管理平台，支持插件的版本管理，动态下载等机制。集成管理的复杂度更高。

插件化架构的发展核心动力还是源于业务快速增长时期，业务对于迭代效率以及包大小的诉求，早期的插件化技术都是通过 hook 系统 API 的方式进行的插件加载，例如Altas、irtualApp、Shadow、RePlugin等，直到后来 Google 推出了官方的动态化方案Android App Bundle。

插件化架构有效的提升了迭代效率，但是随着市场竞争的加剧，业务团队希望能够支持更多的平台，实现一码多端，一来进一步提升研发效率，而来减小不同平台之间的功能差异。这个时候架构就朝着容器化架构演进。

容器化架构

移动互联时代下，很多产品都需要支持多个平台，如 Android、iOS、鸿蒙等。为了减少跨平台的开发和维护成本，容器化跨平台技术成了目前主流的架构形式之一。跨平台技术始终在效率和性能两个指标间寻找平衡，从WebView渲染、原生渲染（React Native、Weex）再到自建渲染（Flutter），也发展出了很多方案。

优点：

跨平台，一码多端，能够有效的降低开发和测试成本。
支持动态化，提升业务迭代效率。
H5、ReactNative 或者 Flutter 支持与原生开发混编，支持团队逐步改造现有系统。

缺点：

跨平台技术的性能及体验通常比原生要差，有体验的问题。
跨平台技术需要开发人员掌握特定的跨平台技术框架与语言，有学习门槛。
跨平台技术涉及对本地的硬件能力访问时，同需要使用原生的代码来开发，有适配成本。

如何写出好代码？

▐ 代码的坏味道

“代码的坏味道”是代码中设计不合理的地方，它们虽然不是Bug，但是会影响代码的可读性、可扩展性以及可维护性。以及在将来埋下线上隐患。

“当你在看一个巨长的类时”

神秘命名：不够直观/难以理解的类名、函数名与字段名。一个不够清晰的命名不仅阻碍了其他人去理解代码，也侧面反应了代码存在设计上的问题，例如职责不单一等，进而导致无法找到一个合适的名字。

重复代码：多段重复/相似的代码。这类代码往往都是“拷贝式编程”带来的问题，担心引入新问题或者懒得写新的，直接拷贝一份代码实现自己的逻辑。重复/相似的代码需要提炼成函数。

无用代码：存在未被调用的类、方法。增加了认知负担和维护成本。

全局类/全局数据/静态类：全局/静态类是一种反模式的实现，它破坏了封装性，在代码的任何地方都可以调用/修改它。除此之外，还会导致内存泄露等问题。

可变数据/集合：数据/集合的随处修改会引发难以预料的问题，破坏了封装性，对于变量尽量定义成final的，非必要不暴露set方法。对于集合，如何需要可以进行保护性拷贝。

滥用的继承：继承本身是用来复用代码，但是当一个继承变得庞大，继承链变得很长，那这套继承就变得难以维护。继承的使用提升父类的封装性，控制继承链的长度。非必要不使用继承，可以用“对象组合替代继承”。

过长的函数：动辄铺满一个屏幕的函数。什么样的函数算长，IDE一个屏幕都看不完的函数就算长，上下滑动IDE会打乱看代码人的思维。函数越长，越难以理解，大函数需要按照功能拆解成小函数。

过长的参数列表：“一个函数，N个参数，神秘的Boolean入参，函数传参像是在排列组合”。过长的参数列表，会大大的增加使用者的理解成本和出错机会。参数过多的时候，可以把这个参数定义一个类，把类作为入参。

过大的类：动辄几千行的超大类，每次功能迭代，都会改到这个类，无穷无尽的代码冲突和线上Bug。过大类也是代码质量的万恶之源。过大类可以按照功能拆分成更小的类。

过少/过多的注释：“程序员最讨厌的两件事情，自己去写注释，别人不写注释”。没有注释当然是不好的，别人读你的代码会像读天书一样。满屏的注释也是不好的，写代码不是写作文，精简你的注释，保留必要的代码说明，“良好的函数命名，让代码会说话”。

▐ 编码规范与静态扫描

一般的编码问题我们都可以用Android Studio Lint扫描出来。

如果你想自定义扫描规则、支持更多语言、甚至搭建自己的静态扫描服务，推荐使用Sonar Lint+Sonar Qube这套方案。相比Android Studio Lint，Sonar Lint扫描出问题以后还会提供解决建议。

▐ 设计原则与设计模式

上文提到可以借助Lint工具扫描出大部分的不优雅代码实现。而对于代码设计上的问题，我们则需要借助设计原则、设计模式这些手段来加以解决。关于这部分的内容网上有很多资料，就不再展开了。这里列举了常用的设计原则和设计模式。

设计原则：

设计模式：

理论篇的内容就讲到这里了，下一篇《淘宝短视频流工程重构（下）：实践篇》将讲述如何从 0 到 1 对一个大型的业务工程开展重构。我们将按照定义架构解决的问题、设计架构的实现方式、重构前的准备、开始重构代码、新架构灰度放量的顺序来进行讲述，将于6月14日进行推送，让我们开启重构之旅吧!

相关资料
[01]《重构：改善代码既有的设计》https://book.douban.com/subject/30468597/

[02] ArchUnit

https://www.archunit.org/

[03] Android Studio的Dependencies依赖分析

https://www.jetbrains.com/help/idea/dependencies-analysis.html

[04] Altas

https://github.com/alibaba/atlas

[05] irtualApp

https://github.com/asLody/VirtualApp

[06] Shadow

https://github.com/Tencent/Shadow

[07] RePlugin