工作至今我担任过 BAT 的中某家公司核心用户产品的一线研发，硅谷某公司的架构师，目前是某家 toB/toG 创业公司的技术负责人。随着工作经验的积累，我对代码质量的重要性认识的也越来越深。低质量代码除了引发可见的功能性 bug，更可怕的是使得项目难以长期维护，影响系统迭代效率。任何对技术有追求、对业务有责任心的 coder 都希望避免这种情况。
如何提升代码质量，结合我自己的经验，有以下几个角度可以尝试：
主动提升团队代码品味和架构意识
代码是人写的，因此团队人员在主观上对代码设计的追求也是最主要的一点。最理想的情况是团队的人已经足够优秀，写出的代码质量很高。但是现实要面对的情况要复杂得多，团队的人员是会流动的，不同的人代码习惯也不一样，如何在这种情况下保证项目代码的质量，是每个 team leader 的重要工作。
这方面有许多工作可以做：建立团队代码规范，利用领域驱动设计进行业务重构，要求单元测试提升单测覆盖率等等。然而，投入精力做这些往往对功能的单纯快速发布没有什么帮助，这些非功能性的工作需要 team leader 做好时间规划，有长期、全局意识。
理解和思考需求
在面对需求的时候，开发人员要多问问自己：是否充分理解了当前的需求？PM 提出的需求都是合理的吗？是否符合当前业务的核心逻辑？短期内开发某个功能上线是否能保证质量？如何对需求合理估时？在承接需求的时候都需要考虑这些问题，而不是一味地当实现需求的工具人。
通过静态分析把控代码质量
除了上述的从主观上提升代码质量，还可以从防御的角度建立代码质量自动化检测流程。大型公司一般都有比较成熟的 DevOps 体系，其中很关键的一步就是代码质量分析。代码质量分析依托的是静态分析技术，通过对程序的结构的执行逻辑进行推理，找出代码规范、安全漏洞、运行时缺陷等质量问题。业界一般用的是采用 SonarQube ，我贴一段介绍大家感受一下：
SonarQube为静态代码检查工具，采用B/S架构，帮助检查代码缺陷，改善代码质量，提高开发速度，通过插件形式，可以支持Java、C、C++、JavaScripe等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。 通过客户端插件分析源代码，sonar客户端可以采用IDE插件、Sonar-Scanner插件、Ant插件和Maven插件方式，并通过各种不同的分析机制对项目源代码进行分析和扫描，并把分析扫描后的结果上传到sonar的数据库，通过sonar web界面对分析结果进行管理可以从七个维度检测代码质量:
(1)复杂度分布(complexity):代码复杂度过高将难以理解。
(2) 重复代码(duplications):程序中包含大量复制、粘贴的代码而导致代码臃肿，sonar可以展示源码中重复严重的地方。
(3) 单元测试统计(unit tests):统计并展示单元测试覆盖率，开发或测试可以清楚测试代码的覆盖情况。
(4) 代码规则检查(coding rules):通过Findbugs,PMD,CheckStyle等检查代码是否符合规范。
(5) 注释率(comments):若代码注释过少，特别是人员变动后，其他人接手比较难接手；若过多，又不利于阅读。
(6) 潜在的Bug(potential bugs):通过Findbugs,PMD,CheckStyle等检测潜在的bug。
(7) 结构与设计(architecture & design):找出循环，展示包与包、类与类之间的依赖、检查程序之间耦合度。
搭建 SonarQube 环境并和 DevOps 集成需要一定的工作量，但是相信我，这是绝对物超所值的。不过SonarQube 虽好但是也有局限，那就是误报率高，听说 Coverity 要好很多，不过没有实际用过。
另一个问题是是我最近遇到的一个小插曲。目前所在公司的项目是国内的行业软件方案，在做某核心 toG 产品时，项目合作单位对我方提出交付软件需要质量认证的要求，并且要使用自主可控的国产静态分析方案。当时团队用的都是 sonar，担心没有合适的方案，最终影响项目交付。说实话之前搞互联网用的一般都是开源软件，对国产软件的实力没有什么信心，尤其是静态分析这个比较硬核的领域。
找了几个熟悉这块的朋友聊了一下，了解到还是有不少国产方案的，对比了几个之后最终选了北大的 CoBot，主要选择原因是下面几点：
· 缺陷检测和 sonar 相比效果要好，尤其是误报率大降，还发现了不少 sonar 的漏报 case
· 能够和我司当前 DevOps 流程集成，部署成本不高
· 集成了国内的质量标准集，里面包括我们项目要用的
· 本地团队技术支持响应速度很快
缺点也是有的，用户界面不太友好，不过无伤大雅了，该有的信息都用。我司最终用了这个方案顺利过关。
总结
以上就是我对代码质量问题的一些经验和思考，希望能够帮助大家。
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