譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

遺留代碼庫給現代開發團隊帶來了獨特的挑戰。無論你是在處理十年前的單體應用程序，還是試圖更新改造電商平臺，了解和更新遺留代碼帶來的復雜性都會大大影響開發速度。本文提供了有效瀏覽、了解和更新改造遺留系統的實用策略和技術方法。

了解遺留代碼挑戰

現代開發團隊在處理遺留系統時經常會遇到幾個關鍵挑戰。正如Augment Code首席執行官Scott Dietzen 在一次接受我采訪的書面問答中所說：“現實情況通常是，數十到數百名工程師協作修改分布在數千個文件中的代碼，這些代碼基于眾多依賴項而建。了解軟件的上下文知識——API、構建方式、策略和最佳實踐以及功能的實現位置——對于有效的更新改造至關重要。”

復雜的單體架構

許多遺留應用程序是以單體架構構建的，通常包含數百萬行代碼，沒有明確的服務邊界。比如說，保險科技公司Lemonade就面臨這一挑戰，其擁有1000萬行的單體代碼庫，開發人員難以應對用不熟悉的語言編寫的未記入文檔的代碼。開發團隊通常面臨以下幾方面的重大挑戰：

• 識別組件依賴項。
• 了解服務邊界。
• 找到代碼庫中的特定功能。
• 管理橫切關注點。

語言和框架障礙

開發團隊通常需要處理使用與其主要專業知識不同的語言或框架編寫的代碼庫。 Lemonade的經歷完美地詮釋了這一挑戰——其側重TypeScript的開發團隊需要瀏覽和維護龐大的Ruby代碼庫。這在以下情況下會帶來額外的復雜性：

• 現代TypeScript開發人員需要了解遺留的Ruby代碼。
• 開發人員在使用Go構建新服務的同時，必須維護較舊的PHP應用程序。
• 團隊需要將現代微服務與遺留的單體式應用程序集成。

解讀代碼的技術策略

系統化代碼分析

實施一種結構化方法來了解遺留代碼庫：

• 系統化映射核心模塊依賴項。
• 識別主要入口點和控制流。
• 將API端點及其交互記入文檔。
• 分析組件之間的數據流模式。

文檔生成

建立自動化文檔策略：

• 通過代碼分析生成架構圖。
• 維護實時API文檔。
• 創建和更新依賴項關系圖。
• 將模塊交互和接口記入文檔。

更新改造技術

分解單體架構

更新改造單體應用程序需要一個結構化且有條理的流程：

• 分析代碼耦合和連貫。
• 識別自然服務邊界。
• 映射組件之間的數據依賴項。
• 規劃增量式分解策略。

遷移模式

遷移遺留系統時，請遵循以下經過驗證的模式：

• 實施Strangler Fig模式進行逐步遷移。
• 使用并行運行驗證以確保一致性。
• 保持全面的測試覆蓋。
• 監控性能和功能度量指標。

AI集成最佳實踐

設置AI輔助開發

現代AI工具可以顯著加速遺留代碼的理解和更新改造。Codem Inc.在處理復雜遺留應用程序方面的經驗證明了AI工具中深度感知上下文的重要性。其團隊在處理有10年至15年歷史的單體應用程序時發現，全面理解代碼庫對于成功的更新改造至關重要。關鍵的實施實踐包括如下：

• 為AI輔助的瀏覽創建代碼庫索引。
• 配置對遺留代碼和現代代碼的語言支持。
• 制定AI使用的安全策略。
• 設置團隊協作工作流程。

維護代碼質量

為AI輔助開發制定清晰的指南。正如Lemonade在其大規模單體應用程序中的經驗所表明的那樣，在跨不同編程語言和框架工作時，這一點尤為重要：

• 為AI生成的代碼定義代碼審查流程。
• 實施自動化質量檢查。
• 保持一致的編碼標準。
• 監控并驗證AI建議。

實際影響和度量指標

如果正確實施，這些方法可以帶來顯著的改進，正如最近的案例研究證明的那樣：

遷移效率

Codem Inc.是一家專注于電子商務和物流現代化的技術轉型公司，在更新改造應用程序時取得了顯著成效：

• 復雜電子商務堆棧的遷移時間縮短了50% 以上。
• 成功將三個遺留物流應用程序遷移到微服務架構，所需時間僅為常規時間的一半。
• 將半復雜的電子商務堆棧的遷移時間從 2-3 個月縮短至不到 6 周。

開發者生產力

• Lemonade 的經驗證明了潛在的生產力提升。
• 增強了代碼瀏覽和理解，尤其有利于新接觸Ruby的開發者。
• 加快了新團隊成員在處理1000萬行代碼庫時的上手流程。
• 減少了對其他開發者和團隊的依賴，使工程師能夠專注于關鍵任務。
• 通過更深入的代碼理解，增強了產品經理與工程師之間的協作。

代碼質量與測試

Codem Inc. 的實施在質量保證方面取得了顯著提升：

• 質量保證和測試階段的工作量減少了20-30%。
• 遷移過程中的錯誤發生率大幅降低。
• 面對大型更新改造項目，代碼質量更加一致。

最佳實踐和關鍵要點

• 從分析開始：在進行任何更新改造項目之前，花時間了解現有的代碼庫結構和依賴項。
• 增量式遷移：使用類似Strangler Fig的模式逐步遷移功能，同時保持系統穩定性。
• 自動驗證：實施全面的測試和驗證流程，以確保遺留組件和更新改造的組件之間的一致性。
• 文檔優先：作為更新改造過程的一部分，自動生成和維護文檔。
• AI 輔助開發：通過以下方式有效地利用AI 工具：

A.配置AI工具，以便理解你的特定代碼庫。

B.為AI生成的代碼審查制定清晰的指導方針。

C.使用AI來瀏覽和理解代碼，而不是全面替換。

成功地更新改造遺留代碼庫需要結合系統分析、周密規劃和選擇合適的工具。如果遵循這些技術方法和最佳實踐，團隊可以顯著降低遺留代碼更新改造帶來的復雜性和風險，同時保持系統穩定性、提高開發速度。

記住，更新改造是一個過程，而非終點。專注于漸進式改進，并在更新改造遺留系統和交付新的業務價值之間保持平衡。正如Dietzen在其博客（https://www.augmentcode.com/blog/how-coding-ai-will-support-large-scale-software-engineering）中強調的那樣：“人類洞察力將繼續塑造軟件生命周期，而機器智能正在減少困擾工程團隊的繁重工作，使他們能夠專注于創造性地解決問題、提高產品質量和確保客戶滿意度。”

原文標題：Navigating and Modernizing Legacy Codebases: A Developer's Guide to AI-Assisted Code Understanding，作者：Tom Smith