技术债务管理以及Firefox/Chromium的债务评价

现在的软件开发是在遍地敏捷，人人讲唯快不破的时代，哪有人有时间思考代码质量，设计的质量？哪个又不是从一堆代码中杀出血路来实现另一个功能？一个产品都存活不了几年，何必考虑什么可维护性？

我们追求进度的时候，总是要牺牲些东西，或是破坏了一些东西等着后面补。这就是技术债！管理不好，债台高筑，即使不破产，也是要拆东墙，补西墙的玩平衡。现实是残酷的，但不影响我们抬头看看这个世界。

技术债务

技术债务(Technical Debt)这个词，我最早是从InfoQ关于Uber的一个访谈中了解到的，正好也在思考持续重构的问题，发现它是推动持续重构的有效工具。所以花了点时间做些学习，在这里做个分享，主要来自这篇文章的学习，有时间的直接看原文就好了:
Technical Debt in Firefox and Chromium

关于技术债务，并不是新名词，就不考据它的历史了。其实很多团队都有类似的工具，比如:问题记录，优化点，TODO List等等。但是通常是比较松散，大杂烩式的，不系统。

我总结之前没有管理好有两点:

范围太大
在一篇IEEE 2012一期的文章(Technical Debt:From metaphor to Theory and Practice)里也强调了一个重要的观点，Technical Debt不要同需求和Bug搞在一起, 应当聚焦在对未来有负作用的设计和实现，通常都是无法直接感知的。比如性能优化到多少多少，这不是技术债务。回想以前做的优化点，太过于聚焦于功能，更像为了未来开发工作安排的参考。
缺少到位的管理
如果一件事只是追求锦上添花，它自然就会被排到低优先级。然后，太天真了，其实没有然后了。

对策就不说了，这是一个管理问题，见仁见智。如果没有意识，或者正如开头说的，如果觉得没有必要的话，确实不需要做什么，因为大家都差不多。

如果想要做，我们如何定义和评估技术债务呢？向领先者学习！FireFox和Chromium都算是比较大的开源项目了，分别是280万行和470万行的规模。看看他们的总结就是很好的学习了。核心是以量化的方式评价和管理代码，工具是基于SciTools Understand。(其实以发现&记录的方式也很好，这里只是作为参考的方式。)

技术债务的量化 (即代码质量的评价)

主要来自How maintainable is the Firefox codebase?。要优化，就要先定义问题和评价的标准。
以下代码质量评价的维度：

LOC (代码行数)
代表了代码的规模。可以用这个:cloc
代码量越大，系统的复杂越高，但是相对的Bug率反而越低。评估的对象没有说明，显然是针对设计良好的系统。如果架构设计良好，并且大家都遵守，这样新增的功能都会集中以组件的形式实现，并不会改变接口，这是Bug没有扩散的原因。
圈复杂度
不多说了，不知道的看这里:圈复杂度评价及工具。如果要严谨的定义，以软件工程类书中的定义为准。
一阶密度 (First-Order Density)
用于评估文件间的直接依赖程度，因为是直接依赖，所以是一阶，里面只有A和B的关系。对应的工具是DSM, Design Structure Matrix。Github上可以找到一个工具，我没有试过。
变更成本 (Propagation Cost)
评估随意的改一个文件，平均会影响到多少文件。它可以反应直接依赖的一阶关系，也可以随着间接依赖层次上升的高阶关系。
这也是一个衡量架构设计的重要指标。欢迎推荐相关的工具。
核心代码大小 (Core size)
所以核心代码，是从依赖关系上定义的。如果文件间有着环形依赖形式的高度依赖就是所谓的核心代码。很多研究已经证明，这类的代码量越小，Bug就越少。

工具

代码静态分析工具
LOC, 圈复杂度，以及依赖关系这些都容易通过一个静态分析工具来获得。
比如两者的代码量变化:

两者的圈复杂度:
网络化处理 (Network Multiplication)
通过网络化处理，可以得出变更成本，一阶密度，核心代码大小的数据。
下图为Firefox&Chromium变更成本的比较:

下图则是Core size的对比:
DSM工具。
DSM其实很简单。就是描述系统中各个元素的有无关系。横轴和纵轴都是系统各个元素，如果i,j有关联，则矩阵中(i,j)就是为true，或者作个标记。
下图就是作者提供的一张Firefox 16的DSM:

左侧为直接依赖，右侧为间接依赖。