如何重构复杂的代码库 – 面向开发人员的实用指南​

译者 | 刘涛

审校 | 重楼

目录

重构概述

重构前期准备

• 争取管理层支持
• 通过自动化测试确保安全保障
• 识别高风险区域
• 设定明确的重构目标

复杂代码库的重构技巧

• 识别并隔离问题区域
• 渐进式重构与大爆炸式重构
• 拆分单体代码
• 确保向后兼容性
• 处理依赖关系与紧密耦合
• 测试策略（自信地安全重构）
• 在不降低性能的前提下进行重构
• 使用人工智能工具自动化代码审查

总结

一、重构概述

重构是一种对代码开展持续优化的重要手段，其核心目标在于降低代码的复杂程度，削减技术债务。通过不断完善代码库来解决项目推进过程中出现的代码结构恶化问题，它能将杂乱无章或低效的代码转变为结构良好、便于维护的解决方案。

二、重构前期准备

在着手进行代码重构之前，搭建一个坚实稳固的基础有着举足轻重的意义。这不仅有助于规范重构流程，确保各项工作有序开展，还能促进团队成员间的高效协作与沟通，使全体成员对目标和任务达成共识，避免因信息不一致或方向偏差阻碍项目进展。

1.争取管理层支持

若能将代码重构工作与核心业务成果、产品上市周期的有效缩短、系统宕机概率的显著降低以及开展新业务计划的能力进行深度关联，清晰展示出重构工作在这些关键层面所具备的潜在价值，管理层通常会更倾向于为重构工作投入所需资源。

2.通过自动化测试确保安全保障

在进行代码重构时，测试堪称保障重构安全的关键防线。在对某个组件进行修改之前，需要围绕它编写特征测试。

# example: characterization test for a legacy function
def legacy_calculate_discount(price, rate):
 # ... complex logic you don't fully understand yet ...
return price * (1 - rate/100) if rate < 100 else 0
def test_legacy_calculate_discount():
 # capture existing behavior
 assert legacy_calculate_discount(100, 10) == 90
assert legacy_calculate_discount(50, 200) == 0

测试在重构中记录运行状态，单元、集成和端到端测试可验证重构是否破坏原有功能。自动化测试至关重要，搭建持续集成管道，使每次代码变更触发测试，能快速反馈，避免引入回归问题。

# .github/workflows/ci.yml
name: CI
on: [push, pull_request]
jobs:
 test:
 runs-on: ubuntu-latest
 steps:
 - uses: actions/checkout@v3
 - uses: actions/setup-python@v4
 with: python-version: '3.10'
 - run: pip install -r requirements.txt
 - run: pytest --maxfail=1 --disable-warnings -q

3.识别高风险区域

重构的首要步骤是明确重构对象。高风险区域指代码中易引发漏洞或阻碍开发进度的部分，常见表现有方法冗长、类体量过大、代码重复以及复杂的条件逻辑。

借助静态分析工具能够自动识别此类问题。如SonarQube能标记增加技术债务的代码缺陷。使用同类工具，能够生成代码复杂度（如圈复杂度指标）报告，精准定位代码库中需重点关注的区域。

4.设定明确的重构目标

重构代码前，需明确具体且可量化的目标，如降低类规模或函数圈复杂度、提升单元测试覆盖率等。每个目标对应可衡量结果，如精简方法、减少条件语句等，既能指引重构计划，又方便验证成果。

三、复杂代码库的重构技巧

1.识别并隔离问题区域

最高效的重构工作通常聚焦于“问题区域”，即代码库中复杂度高、易出错，或成为开发与性能瓶颈的部分。精准识别这些区域后，需进行隔离以便安全重构，可采用以下策略：

• 打破依赖关系（创建接缝）：有效利用遗留代码。如 PaymentService 与 StripeGateway 紧密耦合的情况。
• 添加抽象层：在旧代码前添加抽象层（如接口或代理），后面新旧代码实现，逐渐将旧实现迁移到新实现，可通过配置或功能标志切换。

2.渐进式重构与大爆炸式重构

重构时需在渐进式重构和“大爆炸”式重构中做战略选择。多数情况下，渐进式方法更优，但特定场景下也会考虑大爆炸式重构。

# before: one large function with multiple responsibilities
def process_order(order):
 validate(order)
 apply_discount(order)
 save_to_db(order)
 send_confirmation(order)
 log_metrics(order)
 update_loyalty_points(order)
# potentially more steps 
# after: refactored incrementally into clearer, smaller units
def process_order(order):
 validate(order)
 apply_discount(order)
persist_and_notify(order)
def persist_and_notify(order):
 save_to_db(order)
 send_confirmation(order)
 log_metrics(order)
 update_loyalty_points(order)

渐进式重构

渐进式重构是随时间推移进行微小、易管理的更改，而非一次性大规模整改。其优势在于降低风险，出错概率低且后续易定位修复。

大爆炸式重构

这是“推倒重来”的方法，停止添加新功能，冻结代码一段时间，投入大量精力重新设计或重写系统大部分甚至全部内容，目标是打造全新整洁的系统。

3.拆分单体代码

许多复杂代码库最初是单一的单体应用，即一个可部署的代码项目或一组紧密耦合、统一维护发布的模块。随着时间推移，单体应用变得难以管控，因此需将单体应用模块化或拆分为更易管理的部分。

# define the interfaceclass PaymentProcessor:
 def charge(self, amount): ...
# old implementationclass LegacyProcessor(PaymentProcessor):
 def charge(self, amount):
 # original code
# new implementation behind a feature flagclass NewProcessor(PaymentProcessor):
 def charge(self, amount):
 # cleaner code
def get_processor():
 if config.feature_new_payment:
 return NewProcessor()
 return LegacyProcessor()
# usage remains the same
processor = get_processor()
processor.charge(100)

模块化策略

拆分单体应用可采用以下策略：

• 分层分离：强化逻辑层边界，将用户界面、业务逻辑、数据访问代码分开，按层组织代码以限制变更连锁反应。
• 基于领域的模块化：按业务领域或功能区域拆分，如电商单体应用拆分为账户、订单等模块，减少模块间内部信息依赖，通过清晰 API 交互。
• 微服务或服务提取：将单体应用拆分为通过 API 通信的独立微服务，提升独立部署和可扩展性，可循序渐进先提取一项功能为单独服务，再逐步处理其他模块。
• 模块化单体架构：将单个应用构建为通过明确接口通信的模块，类似内部微服务，可获微服务优势，避免运维复杂性。
• 区分共享工具与独立组件：拆分时将广泛共享的代码整合到库或服务中。

4.确保向后兼容性

大规模重构时，关键要确保重构后依赖代码的系统、模块或客户端能否正常运行。若代码库涉及提供公共API、持久化数据或配置文件等内容时，向后兼容性尤为重要。以下是维持向后兼容性的策略：

• 函数重构：对于广泛使用的函数（如 send_email）进行重构时，需保持其公共 API 不变，将调用委托给新的内部函数；引入改进后的新版本时，在文档中标记旧版本为已弃用，同时确保旧版本在内部调用新版本，为其他团队留出迁移时间。
• 编写适配器或兼容层：重构底层数据模型但存在旧配置文件时，编写适配器程序将旧配置文件格式转换为新格式，使旧数据仍能正常使用，实现数据的平滑过渡与兼容。
• 进行兼容性测试：纳入确保向后兼容性的测试，如针对公共 API保留使用旧版本定义的交互规则，开展测试并在重构后运行。

5.处理依赖关系与紧密耦合

重构大型代码库时，复杂系统常存在紧密耦合问题，如模块间相互依赖细节、广泛使用全局变量或单例模式，任何一处改动都有可能影响大片代码。

降低耦合度是重构的重要目标，可使代码更具模块化，便于独立理解、测试和修改。以下是降低耦合度的策略：

• 引入接口或抽象层：在组件间引入接口是有效的解耦方法。例如，让直接查询数据库的类使用接口，使类不依赖具体数据获取方式，遵循依赖倒置原则。

# before: direct instantiation
class OrderService:
 def __init__(self):
 self.repo = OrderRepository()
 
# after: inject dependency
class OrderService:
 def __init__(self, repo):
 self.repo = repo
 
# wiring up in application startup
repo = OrderRepository(db_conn)
service = OrderService(repo)

• 使用依赖注入：完成接口配置后，可通过依赖注入提供具体实现。
• 外观模式或包装服务：若特定子系统与其他子系统纠缠复杂时，可引入外观模式和包装服务以优化。
• 逐步替换（并行运行）：若需用新实现替换特定组件，可暂时并行运行新旧组件。例如，对于需重构的复杂模块，可保留旧代码以处理遗留调用，同时引导新调用至新模块。

6.测试策略（自信地安全重构）

稳健的测试策略能为大规模重构提供信心，确保出现问题时可迅速察觉。在大规模重构中，可按以下方式开展测试：

• 通过回归测试建立基线：重构特定组件前，需确保有覆盖其当前行为的测试。若代码库测试套件不完善，应优先编写特性测试。
• 持续集成：建议将测试集成到持续集成管道，每次提交或合并代码时运行测试，以便及时捕获重构过程中引入的错误，缩短反馈周期。
• 金丝雀发布测试：金丝雀发布测试是先将变更部署到部分用户或服务器，观察后逐步扩大范围，有助于发现测试遗漏的问题。若表现良好则全面推广，反之则迅速回滚，减小影响范围。
• 性能与负载测试：若性能是关注点，应在测试策略中加入性能测试，可在预发布环境进行。若性能显著下降，需重新考虑重构方法或优化新代码。
• 测试旧代码：处理未经测试的旧代码时，应优先覆盖部分内容，可采用审批测试等技术，以此为重构指引方向。总之，强大的测试策略对重构复杂系统至关重要，它是安全保障和早期预警系统，能确保重构不破坏关键内容。

7.在不降低性能的前提下进行重构

重构代码不会改变算法和数据结构，因此理论上并不会影响系统性能。但实际操作中可能会无意间影响性能，如占用更多内存或移除关键缓存机制。资深工程师重构时需关注性能敏感部分，避免性能倒退，以下是兼顾性能的方法：

• 确定关键路径：不同代码对性能影响不同，重构性能关键代码时要重新测量性能；非关键部分操作空间更大。
• 使用分析工具：用性能分析器在重构前后测量代码，对比性能表现，及时发现性能问题。
• 提升性能机会：重构也可提升性能，如重构重复代码以使用更好的缓存机制，重构时留意此类机会。

8.使用人工智能工具自动化代码审查

代码重构是个持续过程，人工智能代码审查工具可推行整洁代码标准，提前发现代码问题，减少重复工作，让工程师专注于架构或特定领域难题。

CodeRabbit作为一款强大的人工智能驱动审查平台，旨在减半审查时间与漏洞数量，其工作原理及对重构流程的优化作用如下：

智能情境反馈

CodeRabbit利用先进语言模型与静态分析技术，逐行分析拉取请求，在人工介入前就能标记潜在漏洞、不良实践与风格问题。

多元实用功能

• 摘要生成与一键修复：为大型拉取请求生成摘要，快速应用简单修复方案。
• 实时协作与智能交互：通过与人工智能聊天获取解释、替代代码与即时反馈。
• 主流平台集成：支持 GitHub、GitLab 和 Azure DevOps，实现拉取请求无缝扫描。

此外，CodeRabbit 还在VS Code 提供免费审查功能，借助该扩展，开发者可在编辑器内直接获得先进审查服务，节省时间、捕捉更多漏洞，推动代码重构。

总结

重构应成为持续的过程。把相关实践融入日常开发，如每个冲刺周期预留时间重构，或在处理代码时适时开展，可避免代码库质量下滑。单次小的重构不必过于复杂，但其积累效应显著。

译者介绍

刘涛，51CTO社区编辑，某大型央企系统上线检测管控负责人。

原文标题：How to Refactor Complex Codebases – A Practical Guide for Devs，作者：Ankur Tyagi