一、前言
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。思维导图如下所示:
本文是实践篇,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,让我们开启重构之旅吧!
二、定义架构解决的问题
在设计新架构之前,我们需要先充分的了解业务以及业务背后的架构设计和实现,这个过程我们不仅要深入的去看代码,更重要的是和关联的业务同学和技术同学进行不断地对焦,向业务同学了解业务背景,向技术同学了解架构设计意图以及技术开发痛点。
我们可以通过以下方式加深我们的现有业务和工程的理解:
- 找人:与相关干系人(技术,产品、设计、测试)沟通,对需求进行确认和答疑,深入的了解业务。这个是最有效的手段,可以带上一杯咖啡,找找对应的同学,聊聊业务的前世今生。
- 看文档:看原有的需求文档、设计文档、测试用例、设计稿,帮助我们更好地去理解原有的需求。
- 看代码:根据上述了解到业务功能,从最上层的 UI 页面代码看起,逐步根据代码的调用栈查看相关的逻辑。深入的了解代码。
在设计新架构的时候,我们需要考虑以下三个方面的问题。
- 架构的问题:业务当前遇到的问题是什么,对应的业务工程遇到的问题是什么,哪些架构可以解决这些问题。
- 团队的现状:团队当前的规模如何,双端的人员占比多少,团队的技术储备如何,新架构能否在这些方面和团队现状契合。新架构的引入会增加团队同学的理解成本吗。
- 落地的成本:新架构相比老架构落地成本如何,落地路径如何,是一步到位,还是渐进式演进。
对于当前的淘宝短视频业务来说
- 在架构的问题上
- 业务期望能够摆脱对发版的依赖,需要可以快速的进行迭代。
- 业务工程架构耦合度高。代码质量差。超大类(老架构 1000 行代码以上的类 6 个,其中视频流实例入口类 3000 行)。工程能力弱。没有标准化文档,缺乏工程脚本,新人上手工程难,问题排查手段单一,缺乏有效的线上监控等等。
- 在团队的现状上
- 团队规模逐渐变大,也分了多条业务线,面对耦合的模块,需求改动难度大,代码冲突多。
- 团队需求多,人员紧张,新架构越简单越好,不要引入复杂的架构/技术增加团队成员的理解成本。
- 在落地的成本上
- 工程大,功能多,可以考虑先基于原工程重构,优先搬移大块的代码,解决整体耦合的问题。最后整体搬移到新工程。
基于上述的问题,我们定义出了新架构要解决的核心问题:”架构解耦&快速迭代“。
三、设计架构的实现方式
在「定义架构解决的问题」章节中,我们定义了新架构要解决的核心问题:”架构解耦&快速迭代“。为此我们的架构需要向组件化架构演进,并且支持动态化发布。
在具体落地方案上我们采用了“纵向分层” +“ 横向模块化(微服务)”的方式。
纵向分层。代码分为业务层(面向业务需求)、框架层(面向容器功能)和基础层(面向基础代码)。核心解决架构代码和业务代码耦合,框架层无法独立于业务进行迭代,无法跨业务复用等问题。
横向模块化(微服务)。每个模块都是一个服务,一个服务的代码都在一个包下面,对外通过接口提供功能,核心解决不同功能之间的代码相互耦合,内聚性差,日常代码推送冲突率高,功能迭代和下线困难等问题。
“3 句话理解新架构的实现机制”
- FluidSDK (新架构命名)的基本功能单位是服务 ,每一个独立的功能就是一个服务。例如提供视图组装的容器服务,提供列表管理的列表服务,提供接口请求的数据服务等。
- 服务通过服务注册表进行注册,通过服务注册表管理器进行管理,然后在视频流实例使用。
- 服务通过视频流上下文进行获取,得到对应服务的接口,然后通过接口调用服务的能力。视频流实例实现了上下文接口。每个 TAB 都是一个视频流实例,例如关注/推荐/直播等。视频流实例是各种服务的具体承载者。
新架构虽然累计提交了 数万 行代码,但是核心架构代码只有 7 个类,合计约 800 行代码。这 800 行代码承载了其他 数万 行业务代码的运转。
四、重构前的准备
1)引入代码规范&静态扫描工具:重构前要确保代码的提交都要符合代码规范,代码静态扫描工具是落地代码规范&保障代码质量的重要手段,可以及时的发掘代码中的问题。
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。
2)建设工程工具:编写脚本工具,将研发中用到的各种功能精简成一行命令完成,减少人工成本,提升研发效率。
3)引入自动化测试:重构的过程中,出错几乎是难以避免的,如果知道出错了就成为一个很重要的问题。自动化测试便成为了侦查错误的重要手段。
- 功能自动化测试:测试同学编写的测试脚本,验证业务的各种功能。
- 稳定性自动化测试:测试同学编写的测试脚本,运行业务的各种功能,以验证程序的稳定性。
- 性能自动化测试:测试同学编写的测试脚本,测试重构后的性能表现。
- 单元测试:开发同学编写的测试用例,从代码角度,验证各个类/函数的功能。单元测试前期成本较高,可酌情按需落地。
五、开始重构代码
小步安全的重构
- 小步:将整个重构分解为小的步骤,例如一次方法提取,一次方法移动。每一次小的重构后可以通过版本管理工具进行保存,这样方便我们及时将代码进行回滚。
- 频繁运行测试:每当有一次小的重构完成后都需要频繁执行测试,如果这个时候测试有异常,就证明我们的重构破坏了原有的功能,需要进行排查。通过这样的反馈,我们可以在更早期发现问题并及时处理。
- 使用 IDE 的安全重构功能:使用自动化重构可以有效减少人为修改代码带来的风险,并且效率也会更高。
5.1 如何安全的重构
重构代码的常见手段,IDE(IDEA/Android Studio)都为我们提供了支持,”非不要不要手动移动代码,减少出错的可能性“。
- 提取(Extract):重构的重用手段,大化小,繁化简,提升代码的可读性。
- 内联(Inline):独立的函数、变量没有对提升代码可读性有帮助,可以进行消除,内联到对应的调用位置上。
- 封装(Encapsulate):封装是实现高内聚的有效手段,“对不变的部分进行封装,为变化的部分提供扩展”。
- 重命名(Rename):函数/变量的重命名有助于提升代码的可读性,如果一个函数/变量无法用一个合适的单词表达,说明这个函数/变量违反了“单一职责”,需要重新进行设计。
- 移动(Move):移动函数/变量,把负责同一个职责的函数/变量放在一起,提升代码的内聚。
分类 | 操作子项 | 子项演示 |
提取(Extract) | 提取函数(Extract Method):将一段代码提取成一个函数。拆分&精简大函数的常用手段。 | |
提取变量(Extract Variable):将一段难以理解的长表达式提取成一个变量,提升代码的可读性。 |
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提取类(Extract Class):提取类是拆分超大类的有效手段,按照类责任的划分,将属于一个职责的代码提取到一个类里面去。 |
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提取超类(Extract SuperClass):如果发现两个类在做相似的事情,可以把它们相似之处提取成超类,复用该部分代码。 |
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内联(Inline) | 内联函数(Inline Method):内联函数通常用在函数的拆分不合理,先用内联把多个小函数合并成一个大函数,再进行函数拆分和提取。 |
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内联变量(Inline Variable):变量并不比表达式更具有表现力,可以直接通过内联消除改变量。 | ||
内联类(Inline Class):如果一个类不在承担足够的责任,不再有单独存在的理由。可以把通过内联把这个类移除。 |
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封装(Encapsulate) | 封装变量(Encapsulate Variable):对 public 变量进行封装,设置为 private,缩小可见范围,同时严格控制暴露 set 方法。 |
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封装集合(Encapsulate Collection):避免外部可以直接访问和修改集合本身,对集合内部数据提供单独的 get 和 put 方法。如果确实需要返回集合对象,考虑使用保护性拷贝,返回集合对象的一个副本。 | ||
重命名(Rename) | 修改函数声明(Changed Signature):修改函数声明包括修改函数名字,修改函数参数。一个好名字可以一眼看出函数的用途。合理的函数入参设置,可以降低函数调用者的理解成本。切忌在函数里面堆砌参数。 |
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变量改名(Rename Variable):好的命名是整洁编程的核心,变量可以很好的解释一段程序在干什么。 |
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移动(Move) | 移动函数(Move Function):每个函数都有自己的上下文环境,在面向对象语音中,类一般就是函数的上下文环境,如果一个函数频繁的其他类的函数/变量交互,说明它不适合放在这个类里,把它移动到它应该去的类里面去。 |
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移动变量(Move Field):和函数类似,变量存在的上下文也是类,一般谁为变量赋值谁就负责管理这个变量。变量的移动一般发生在函数移动之后。 |
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移除无用代码(Remove Unused Code):无用代码包括编译期和运行期没有被调用代码,编译期未被调用的代码通过 IDE 就可以安全移除,运行期没有被调用的代码则需要通过代码覆盖率工具进行统计。 |
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函数/变量上移(Pull Memebers Up):函数/变量上移是提升代码复用性的有效手段,在处理继承关系时,如果两个子类的两个函数/字段做了同样的事情,可以考虑将其上移。 |
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函数/变量下移(Pull Memebers Download):如果父类中的一个函数/变量只和它其中的一个子类有关系,那么这样的函数/变量就需要下移到这个子类中。 |
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以代理取代继承(Replace extend with Delegate)继承虽然可以实现代码复用,但是也带来了两个问题:
因此我们可以把不同行为的抽象委托给代理类(Delegate)去处理。我们平时耳熟能详的“对象组合优于继承”,以及设计模式中的状态(State)模式、策略(Strategy)模式,也有异曲同工之妙。 |
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5.2 如何持续守护新架构
一套新架构设计并落地后,我们还需要有效的手段守护架构不被后续的修改破坏。这个手段需要落到具体的工具上,单纯的文档规范无法做到这一点。这个时候架构守护 ArchUnit 就派上用场了。
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”。如下所示:
ArchUnit 可以从以下几个方面对代码进行约束。
约束 | 示意图 |
约束包之间的依赖关系 |
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约束类之间的依赖关系 |
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约束包和类的包含关系 |
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约束类之间的继承关系 |
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约束类的注解 |
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约束层之间的依赖关系 |
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约束循环依赖 |
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六、新架构灰度放量
在灰度放量之前,要先做好数据工作,包括数据埋点以及数据可视化,监控的指标包括:
- 新架构数据大盘
- 新架构生效率(分钟表/天表)
- 新架构版本大盘(分钟表/天表)
- 新架构错误码大盘(分钟表/天表)
- 新架构性能大盘(分钟表/天表)
- ...
- 稳定性:Java Crash 、ANR 等
- 性能:首帧、帧率、内存等
- 舆情
在灰度放量开始之后,又分为两个小阶段:
- 放量到 10% 之前:这个阶段主要观察稳定性数据,有没有 Java Crash,ANR 等。
- 放量到 10% 之后:这个阶段主要观察性能数据、业务数据,有没有线上舆情等。
放量的时候,可以采用 AABB 的方式,两个实验桶,两个对照桶,相互比对验证,记录每天的性能数据、业务数据的变化,及时修复问题。
七、新架构落地效果
新架构重构累计 Commit400余次,代码变动行数数万行。新架构落地以后,在架构设计、代码质量、工程能力等方面取得了比较好的效果。
7.1 架构设计
7.2 代码质量
7.3 工程能力
好了,本次的工程重构的分享到这里就结束了,不知道读者在平时的工作中有没有遇到重构工程的情况呢,有什么心得体会,欢迎评论区留言交流~
参考资料:
[12] Android Studio Lint
https://developer.android.com/studio/write/lint?hl=zh-cn
[13] Sonar Lint
https://www.sonarsource.com/products/sonarlint/
[14] Sonar Qube
来源 | 阿里云开发者公众号
作者 | 苏策