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更有效的进行代码质量优化

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更有效的进行代码质量优化

代码质量不仅影响着产品的稳定性和性能,而且在很大程度上决定了开发团队的工作效率和产品的成败。然而,由于现代软件交付快速迭代的要求和项目的长时间发展等因素,往往会使得代码质量难以得到长期有效的保证,需要不断对其质量进行优化,同时建立起可持续、可扩展且高效的流程。

通过在线Demo故障注入平台,注入例如 使方法抛出运行时异常 增加处理每个请求的CPU消耗 等故障来模拟真实环境中因代码质量问题导致的系统故障。

本指南将展示如何使用 Kindling-OriginX 更有效的发现并优化代码质量问题,尽早尽快发现代码缺陷,并与常用方法做一简单对比。

传统方式

在实际生产环境中,代码质量常以性能问题或产生异常甚至是导致系统故障的形式表现出来,传统方式中主要以代码审查及事后复盘的方式找到相关问题点,对其进行针对性的优化。主要依靠开发人员经验水平和代码测试。

代码审查

代码审查的目的是确保代码具备一定的质量水平,通过团队内部或业内通用标准规范来尽可能产生合格的代码,检查编码是否符合详细设计,确保编码与设计的一致性和可追踪性。主要以走查方式为主,需要团队有完整的工作流程和经验丰富的技术专家,主要以优化常见和简单问题为主。 更有效的进行代码质量优化

复盘优化

通过定期对问题进行总结复盘,对问题代码进行针对性的优化,一般都能获得比较好的效果。但这种方式较被动,同时进行复盘过程中需要相关工具支持或技术专家参与,常常周期长且效率低。

测试分析

通过设计并进行单元测试、集成测试、压力测试等,使用静态检查工具以及组建完整的测试团队来提高代码及软件产品质量。实际开发过程中,难以保证一直能够设计出完备的测试用例,同时也会存在部分代码可测试性差,依赖人工测试容易出现疏漏。

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使用Kindling-OriginX

Kindling-OriginX 对于代码质量的优化从系统执行层面切入,消除盲区,使开发者能够了解代码的每一步执行细节,为尽早尽快发现代码质量问题提供自动化、零侵入、高效便捷、极低性能损耗的解决方案。

针对每一条 Tracing 自动化分析

  • 分类统计当下故障服务情况,清晰直观发现可能存在代码质量问题的节点。
  • 聚合单个服务报告,聚焦重点。 更有效的进行代码质量优化

智能化生成可解释的故障根因报告

  • 简明扼要给出可解释的根因报告,任何人都能据此高效定位需要优化的问题点。例如本例中响应慢的根因是Runq耗时高,存在CPU抢占,即代码性能不佳,需要针对问题节点相关代码在执行效率上进行优化。

    更有效的进行代码质量优化

  • 报告包含 Trace 信息,描述、时间、耗时、TraceID等基本信息。 更有效的进行代码质量优化

  • 报告对节点链路调用情况及耗时数据进行详细对比分析。

    更有效的进行代码质量优化

  • 提供节点详情、Trace 耗时情况对比及该时段对应日志。本例中可以通过该时间段的日志详情对具体优化点进行定位和追踪。 更有效的进行代码质量优化

  • 提供各层级分段调用数据及单独的历史基线数据,使用户能够对代码执行的每一步都能了如指掌,通过耗时分析对问题方向提供明确指引。本例中runq耗时明显超出基线水平,即存在代码在CPU调用部分存在优化,或当前应用系统资源不足。

    更有效的进行代码质量优化

  • 提供影响各条Trace数据的核心指标详情,帮助用户聚焦关键指标,并对关键指标数据进行下钻展示。本例判定故障根因由于计算资源不足导致,则会对该数据进一步分析,并对更详细的数据进行分析展示。 更有效的进行代��码质量优化 更有效的进行代码质量优化


Kindling-OriginX 相较于传统工具和方法,打开代码及系统盲区,不论在代码质量优化,还是在故障复盘阶段都能够相比传统方式提供更深入和全面的方案。

通过在线Demo故障注入平台,注入例如 使方法抛出运行时异常 增加处理每个请求的CPU消耗 等故障来模拟真实环境中因代码质量问题导致的系统故障。