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精简代码实战:核心系统缩减80%代码

2026-01-10 14:49:02

阿里妹导读

我们对精简代码做了一些创新尝试，在核心发券系统alsc-pc实践落地，取得不错的效果。希望能给大家带来一点参考价值。

精简代码是系统重构的一种手段，其目标在通过量化手段，辅助删减无效代码。通过减少无效代码来减轻系统的复杂度，提升系统的可读性、可运维性，从而减轻研发人员的理解、开发、运维的成本。

背景

软件系统会随着时间不断的成长，随着功能的添加和修改，代码数量不断的增加，函数之间的调用关系也越来越庞杂，最终导致代码复杂性增加、可读性下降，进而影响开发效率和软件质量。从某种角度来说，越是关键系统，承担的业务变化越频繁，其熵值增加的也就越快。因此，代码精简是一个重要的事情，体现在日常工作中，就是一个个小型的技改，很多时候，它们常驻to do list，目送其它需求一个个的发布。

“代码的阅读时间比写代码的时间多十倍以上。所以，让代码易于阅读至关重要。” --Robert C. Martin

1+6+N后，系统交割、数据独立运维，本地平台承接了几十个核心系统，千万行代码量级。这类系统特点是：演进多年，功能强大、逻辑复杂，保持了底层逻辑高度抽象、通用的同时，上层充分开放、灵活定制，以此支撑了多种形态的业务。团队接手后，需要快速的进入研发和运维状态。面对系统数量多、复杂度高，上手难度大的挑战，考虑到系统本身有很多代码，本地业务其实用不到。于是乎，代码精简成为一个重要且紧急的事情。

基于此，我们做了一些创新尝试，聚焦精简代码这个点，在核心发券系统alsc-pc实践落地，取得不错的效果。希望能给大家带来一点参考价值。

方案

这一章节主要围绕三个核心的难点展开：决策难、投入高、风险高，结合案例，给出实践方案。

1. 决策难

我们知道需要优化系统代码，但是怎么评估ROI是一个难题。减少系统10%的代码行，需要投入多少人力？减少20%的代码，能节省多少其他人阅读的时间，能提升多少的吞吐？以上问题，都在本文的射程范围之外（非常抱歉），需要根据实际的情况进行分析。以人力投入为例，其跟系统复杂度、变更频率、代码结构、历史负载、编程规范等均有关系，没有统一量化的标准，因此也就没有统一的方案。本文的意义在于，通过量化数据，给出定性的判断，辅助决策。

量化可以量化的部分：以生产流量来度量当前系统中，有效代码的占比（具体来说，是有效函数占比）。

如图所示，经过一个月的随机采样，采集到46万流量，以此来对系统代码进行染色，得到有效函数占比为~5.5%。

函数覆盖（有效函数） = 回放流量覆盖到的函数数量 / 系统的总函数数量

我们没有办法给出一个固定的门槛值：当一个系统的有效函数占比低于XX%时，就要开展代码精简专项。但是，我们不难判断，当该比例 <10%时，精简代码会取得不错的效果，是开展专项的良好时机。

Fowler、Bob大叔等人都在强调要重构、要优化系统代码。

但要是问他们：什么时候应该优化？

估计他们会答：任何时候。

问他们：优化能带来哪些好处？

估计会答：好处很多，自行体会。

2. 投入高

事中的部分，往往是最难的。正式进入删除代码的阶段，我们通过深入代码，从入口处逐层解读，分析每一个分支的业务含义，最终在脑中构建出一张函数调用的大网。大网以外，孤立的类、函数，很容易解决，IDE和静态代码扫描都能帮到我们。大网以内的部分，就需要结合业务场景进行人工的逻辑分析，并做出判断。

注意，在这里需要明确区分：精简代码和常规重构两个目标。精简代码，在走读过程中，需要时刻聚焦在：这个函数是不是必要的，能不能删除？而后者，聚焦在这个类、这个函数是否符合SOLID原则、是否符合命名规则，需不需要重写？

本文的方案依旧是，量化可以量化的部分：通过函数称重，以生产流量来量化每一个函数的重要程度。

函数权重 = 该函数被调用的次数 / 流量总数

如上图所示，左侧是类列表，右侧是选中的类下面的所有函数列表。右侧部分，每一行是一个函数，后面的数据就是其被调用的次数、函数的权重。

这部分数据，会帮助到开发同学，用以印证脑中的函数调用大网。在代码走读的过程中，实时的查看量化数据，形成快速的反馈机制，有助于理清思路、减轻脑负担，同时也能有效的防止分析遗漏。

IDE插件内部提示：

重点说明：由于流量是采样的数据，虽然通过随机、长时间采样，从统计上可以无限毕竟全量数据分布，但是对于核心系统来说，不能完全依赖统计分析。因此，精简代码的过程，需要以数据为辅，最终由人工来决策。

根据实践情况统计，以上的函数权重反馈机制，可以帮助开发同学有效减少30%-40%的代码走读成本。

20世纪初，福特公司有一台电机出了问题，导致整个车间生产停转，大批内部工人、专家反复查看都无法找到原因。后来，公司请来了斯坦门茨。斯坦门茨仔细检查了电机，然后用粉笔在电机外壳画了一条线，对工作人员说：“打开电机，在记号处把里面的线圈减少16圈。”人们照办了，令人惊异的是，故障竟然排除了！生产立刻恢复了！福特公司经理问斯坦门茨要多少酬金，斯坦门茨说：“不多，只需要1万美元。”1万美元？就只简简单单画了一条线！斯坦门茨看大家迷惑不解，转身开了个清单：画一条线，1美元；知道在哪儿画线，9999美元。

真正的难题不是培养斯坦门茨，而是技术化的解决“知道在哪儿画线”。

3. 风险高

毋庸置疑，删除代码是一件极其高危的操作，一不小心就会删在“大动脉”上。精简代码是一个典型的重构类项目，其质量保障的重点是确保：功能无损、性能无损、应急能力无损。对应的手段主要有：回归、灰度、压测、演练。

当然，以上手段需要根据实际情况进行选型和调整，以alsc-pc重构为例，经过综合考量，决策新建系统alsc-coupon（迁移alsc-pc的有效代码），并逐步完成上游流量的迁移。基于此，带来了一些新的挑战：

天启用例不能直接使用，需要人工修复流量、mock子调用、mock配置等。而这部分的复杂度极高，导致ROI极低，我们最终放弃了天启回归方案。进一步，引发了回归覆盖的挑战。
新系统，新的配置，需要专门验证。对于一个演进多年的系统，往往有大量的switch, diamond配置，如何高效的验证是一个难题。
新建的部署结构，重点关注高可用风险，性能、限流、单元化等。

风险及应对策略

关键难点和风险

质量策略

开发迁移成本高！

alsc-pc代码量多(70+w行)、通过人工评估方式迁移成本极高，可能存在功能迁移遗漏风险。

通过 函数称重工具 辅助进行代码精简评估和函数能力评估。

测试成本高！

全量业务迁移，接口数量多，涉及全量券类活动，影响券生命周期全链路，评估不全会带来接口不可用、资源不可用的风险。

通过 全面的回归和校验能力 进行质量保障