Programmatūras Metrikas: Tehniskā Parāda Mērīšana un Pārvaldība

Straujajā programmatūras izstrādes pasaulē spiediens ātri piegādāt dažreiz var novest pie īsceļiem un kompromisiem. Tas var radīt to, kas pazīstams kā tehniskais parāds: netiešās pārmaksāšanas izmaksas, ko izraisa vieglāka risinājuma izvēle tagad, nevis labākas pieejas izmantošana, kas prasītu ilgāku laiku. Līdzīgi kā finanšu parāds, tehniskais parāds uzkrāj procentus, padarot to grūtāk un dārgāk labot vēlāk. Efektīva tehniskā parāda mērīšana un pārvaldība ir ļoti svarīga jebkura programmatūras projekta ilgtermiņa veselības, uzturamības un panākumu nodrošināšanai. Šajā rakstā ir aplūkots tehniskā parāda jēdziens, tā mērīšanas nozīme ar atbilstošām programmatūras metrikām un praktiskas stratēģijas tā efektīvai pārvaldībai, īpaši globālās izstrādes vidēs.

Kas ir Tehniskais Parāds?

Tehniskais parāds, termins, ko ieviesis Vords Kaningems, atspoguļo kompromisus, ko izstrādātāji pieņem, izvēloties vienkāršāku, ātrāku risinājumu, nevis stabilāku, ilgtermiņa risinājumu. Tas ne vienmēr ir slikti. Dažreiz tehniskā parāda uzņemšanās ir stratēģisks lēmums, kas ļauj komandai ātri izlaist produktu, apkopot lietotāju atsauksmes un atkārtot. Tomēr nepārvaldīts tehniskais parāds var lavīnveidīgi pieaugt, izraisot paaugstinātas izstrādes izmaksas, samazinātu veiklību un lielāku defektu risku.

Ir dažādi tehnisko parādu veidi:

• Apzināts/Mērķtiecīgs Parāds: Apzināts lēmums izmantot ne tik ideālu risinājumu, lai ievērotu termiņu vai tirgus iespēju.
• Nejaušs/Netīšs Parāds: Rodas no izpratnes vai pieredzes trūkuma, kā rezultātā rodas slikta koda kvalitāte vai dizains.
• Bitu Puve: Kods, kas laika gaitā pasliktinās mainīgu tehnoloģiju, apkopes trūkuma vai mainīgu prasību dēļ.

Kāpēc Mērīt Tehnisko Parādu?

Tehniskā parāda mērīšana ir būtiska vairāku iemeslu dēļ:

• Redzamība: Nodrošina skaidru izpratni par pašreizējo koda bāzes stāvokli un tehniskā parāda apjomu.
• Prioritātes noteikšana: Palīdz noteikt prioritātes, kurām koda jomām nepieciešama uzmanība un atjaunošana.
• Riska pārvaldība: Identificē potenciālos riskus, kas saistīti ar tehnisko parādu, piemēram, paaugstinātu defektu līmeni vai drošības ievainojamības.
• Lēmumu pieņemšana: Informē lēmumus par to, vai veikt refaktoru, pārrakstīt vai piekrist pašreizējam parāda līmenim.
• Komunikācija: Atvieglo komunikāciju starp izstrādātājiem, projektu vadītājiem un ieinteresētajām pusēm par projekta tehnisko stāvokli.
• Progresa izsekošana: Ļauj komandām laika gaitā izsekot savam progresam tehniskā parāda samazināšanā.

Galvenās Programmatūras Metrikas Tehniskā Parāda Mērīšanai

Vairākas programmatūras metrikas var izmantot, lai kvantitatīvi noteiktu un izsekotu tehnisko parādu. Šīs metrikas sniedz ieskatu dažādos koda kvalitātes, sarežģītības un uzturamības aspektos.

1. Koda Pārklājums

Apraksts: Mēra koda procentuālo daudzumu, ko aptver automatizēti testi. Augsts koda pārklājums norāda, ka tiek testēta ievērojama koda bāzes daļa, samazinot neatklātu kļūdu risku.

Interpretācija: Zems koda pārklājums var norādīt uz koda apgabaliem, kas ir slikti testēti un var saturēt slēptus defektus. Tiecieties uz vismaz 80% koda pārklājumu, bet kritiski svarīgās lietojumprogrammas jomās tiecieties uz lielāku pārklājumu.

Piemērs: Modulim, kas atbild par finanšu darījumu apstrādi, jābūt ļoti augstam koda pārklājumam, lai nodrošinātu precizitāti un novērstu kļūdas.

2. Ciklomātiskā Sarežģītība

Apraksts: Mēra koda moduļa sarežģītību, skaitot lineāri neatkarīgu ceļu skaitu caur kodu. Augstāka ciklomātiskā sarežģītība norāda uz sarežģītāku kodu, ko ir grūtāk saprast, testēt un uzturēt.

Interpretācija: Moduļi ar augstu ciklomātisko sarežģītību ir vairāk pakļauti kļūdām un prasa vairāk testēšanas. Veiciet sarežģītu moduļu refaktoru, lai samazinātu to sarežģītību un uzlabotu lasāmību. Vispārpieņemts slieksnis ir ciklomātiskā sarežģītība, kas ir mazāka par 10 vienai funkcijai.

Piemērs: Sarežģītam biznesa noteikumu dzinējam ar daudziem ligzdotiem nosacījumiem un cilpām, visticamāk, būs augsta ciklomātiskā sarežģītība, un to būs grūti atkļūdot un modificēt. Loģikas sadalīšana mazākās, vieglāk pārvaldāmās funkcijās var uzlabot situāciju.

3. Koda Dublēšana

Apraksts: Mēra dublēta koda apjomu koda bāzē. Koda dublēšana palielina uzturēšanas slogu un kļūdu ieviešanas risku. Kad dublētā kodā tiek atrasta kļūda, tā ir jālabo vairākās vietās, palielinot kļūdu iespējamību.

Interpretācija: Augsts koda dublēšanās līmenis norāda uz nepieciešamību veikt refaktoru un atkārtoti izmantot kodu. Identificējiet un novērsiet dublēto kodu, izveidojot atkārtoti izmantojamas komponentes vai funkcijas. Izmantojiet tādus rīkus kā PMD vai CPD, lai noteiktu koda dublēšanu.

Piemērs: Vienas un tās pašas koda bloka kopēšana un ielīmēšana, lai validētu lietotāja ievadi vairākās veidlapās, izraisa koda dublēšanu. Atkārtoti izmantojamas validācijas funkcijas vai komponentes izveide var novērst šo dublēšanu.

4. Koda Rindas (LOC)

Apraksts: Mēra kopējo koda rindu skaitu projektā vai modulī. Lai gan tas nav tiešs tehniskā parāda mērs, LOC var sniegt ieskatu koda bāzes lielumā un sarežģītībā.

Interpretācija: Liels LOC skaits var norādīt uz nepieciešamību veikt koda refaktoru un modularizāciju. Mazāki, vieglāk pārvaldāmi moduļi ir vieglāk saprotami un uzturami. To var izmantot arī kā augsta līmeņa projekta lieluma un sarežģītības indikatoru.

Piemērs: Viena funkcija, kas satur tūkstošiem koda rindu, visticamāk, ir pārāk sarežģīta, un tā jāsadala mazākās, vieglāk pārvaldāmās funkcijās.

5. Uzturamības Indekss

Apraksts: Salikts metrikas rādītājs, kas apvieno vairākus citus metrikas rādītājus, piemēram, ciklomātisko sarežģītību, LOC un Halstead apjomu, lai sniegtu vispārēju koda uzturamības mēru. Augstāks uzturamības indekss norāda uz vieglāk uzturamu kodu.

Interpretācija: Zems uzturamības indekss norāda, ka kodu ir grūti saprast, modificēt un testēt. Koncentrējieties uz to apgabalu uzlabošanu, kas veicina zemo rezultātu, piemēram, ciklomātiskās sarežģītības vai koda dublēšanas samazināšanu.

Piemērs: Kodam ar augstu ciklomātisko sarežģītību, augstu koda dublēšanos un lielu LOC skaitu, visticamāk, būs zems uzturamības indekss.

6. Kļūdu/Defektu Skaits

Apraksts: Izseko kodā atrasto kļūdu vai defektu skaitu. Liels kļūdu skaits var norādīt uz pamatā esošām problēmām ar koda kvalitāti un dizainu.

Interpretācija: Liels kļūdu skaits var norādīt uz nepieciešamību veikt rūpīgāku testēšanu, koda pārskatus vai refaktoru. Analizējiet kļūdu pamatcēloņus, lai identificētu un novērstu pamatā esošās problēmas. Tendences kļūdu skaitā laika gaitā var būt noderīgas, lai novērtētu programmatūras kopējo kvalitāti.

Piemērs: Modulim, kas pastāvīgi ģenerē lielu kļūdu ziņojumu skaitu, var būt nepieciešama pilnīga pārrakstīšana vai pārprojektēšana.

7. Koda Smaržas

Apraksts: Heiristiski rādītāji par iespējamām problēmām kodā, piemēram, garas metodes, lielas klases vai dublēts kods. Lai gan tās nav tiešas mērīšanas, koda smaržas var norādīt uz koda apgabaliem, kas var veicināt tehnisko parādu.

Interpretācija: Izpētiet un novērsiet koda smaržas, lai uzlabotu koda kvalitāti un uzturamību. Veiciet koda refaktoru, lai novērstu smakas un uzlabotu kopējo dizainu. Piemēri ietver:

• Gara Metode: Metode, kas ir pārāk gara un sarežģīta.
• Liela Klase: Klase, kurai ir pārāk daudz atbildību.
• Dublēts Kods: Kods, kas tiek atkārtots vairākās vietās.
• Funkcijas Skauž: Metode, kas piekļūst cita objekta datiem vairāk nekā saviem datiem.
• Dieva Klase: Klase, kas zina vai dara pārāk daudz.

Piemērs: Klase ar simtiem metožu un desmitiem lauku, visticamāk, ir Dieva Klase, un tā jāsadala mazākās, specializētākās klasēs.

8. Statiskās Analīzes Pārkāpumi

Apraksts: Skaita to kodēšanas standartu un labākās prakses pārkāpumu skaitu, ko atklāj statiskās analīzes rīki. Šie pārkāpumi var norādīt uz iespējamām koda kvalitātes problēmām un drošības ievainojamībām.

Interpretācija: Novērsiet statiskās analīzes pārkāpumus, lai uzlabotu koda kvalitāti, drošību un uzturamību. Konfigurējiet statiskās analīzes rīku, lai nodrošinātu kodēšanas standartus un labāko praksi, kas ir specifiska projektam. Piemēri ietver nosaukumu konvenciju pārkāpumus, neizmantotus mainīgos vai potenciālus nulles rādītāja izņēmumus.

Piemērs: Statiskās analīzes rīks var atzīmēt mainīgo, kas ir deklarēts, bet nekad netiek izmantots, norādot uz potenciālu mirušu kodu, kas jānoņem.

Rīki Tehniskā Parāda Mērīšanai

Ir pieejami vairāki rīki, lai automatizētu tehniskā parāda mērīšanu. Šie rīki var analizēt kodu, identificēt iespējamās problēmas un ģenerēt pārskatus par koda kvalitāti un uzturamību. Šeit ir dažas populāras iespējas:

• SonarQube: Atvērtā koda platforma nepārtrauktai koda kvalitātes pārbaudei. Tas nodrošina detalizētus pārskatus par koda smaržām, kļūdām, ievainojamībām un koda pārklājumu. SonarQube integrējas ar dažādām būvniecības sistēmām un IDE, padarot to viegli iekļaujamu izstrādes darbplūsmā. Tas atbalsta plašu programmēšanas valodu klāstu. Daudzas lielas korporācijas visā pasaulē plaši izmanto SonarQube, un tās kopienas atbalsts ir lielisks.
• CAST: Komerciāla programmatūras informācijas platforma, kas sniedz ieskatu programmatūras lietojumprogrammu arhitektūrā, kvalitātē un drošībā. CAST piedāvā uzlabotas analīzes iespējas un var identificēt sarežģītas atkarības un potenciālos riskus. To bieži izmanto lielas organizācijas, lai pārvaldītu sarežģītus programmatūras portfeļus.
• PMD: Atvērtā koda statiskās analīzes rīks, kas var noteikt koda smaržas, kļūdas un koda dublēšanu Java, JavaScript un citās valodās. PMD ir ļoti pielāgojams, un to var integrēt būvniecības sistēmās un IDE. Tas ir viegls rīks, kas ir ideāli piemērots mazākiem projektiem.
• ESLint: Populārs statiskās analīzes rīks JavaScript un TypeScript. ESLint var nodrošināt kodēšanas standartus, noteikt iespējamās kļūdas un uzlabot koda kvalitāti. Tas ir ļoti konfigurējams, un to var integrēt dažādās IDE un būvniecības sistēmās.
• Checkstyle: Atvērtā koda statiskās analīzes rīks, kas nodrošina kodēšanas standartus un labāko praksi Java kodā. Checkstyle var pielāgot, lai nodrošinātu konkrētus kodēšanas noteikumus, un to var integrēt būvniecības sistēmās un IDE.
• Understand: Komerciāls statiskās analīzes rīks, kas sniedz detalizētu informāciju par koda struktūru, atkarībām un sarežģītību. Understand var izmantot, lai identificētu iespējamās problēmas un uzlabotu koda kvalitāti. Īpaši spēcīgs, lai izprastu sarežģītas un lielas mantotās sistēmas.

Stratēģijas Tehniskā Parāda Pārvaldībai

Efektīvai tehniskā parāda pārvaldībai ir nepieciešama proaktīva pieeja, kurā iesaistās visas ieinteresētās puses. Šeit ir dažas galvenās stratēģijas tehniskā parāda pārvaldībai:

1. Prioritizējiet Tehniskā Parāda Atjaunošanu

Ne visi tehniskie parādi ir vienādi. Daži tehniskā parāda elementi rada lielāku risku projektam nekā citi. Prioritizējiet tehniskā parāda atjaunošanu, pamatojoties uz šādiem faktoriem:

• Ietekme: Tehniskā parāda potenciālā ietekme uz projektu, piemēram, paaugstināts defektu līmenis, samazināta veiktspēja vai drošības ievainojamības.
• Varbūtība: Varbūtība, ka tehniskais parāds nākotnē radīs problēmas.
• Izmaksas: Tehniskā parāda atjaunošanas izmaksas.

Koncentrējieties uz to tehnisko parādu atjaunošanu, kuriem ir vislielākā ietekme un varbūtība radīt problēmas, un kurus var atjaunot par saprātīgām izmaksām.

2. Integrējiet Tehniskā Parāda Atjaunošanu Izstrādes Procesā

Tehniskā parāda atjaunošanai jābūt neatņemamai izstrādes procesa sastāvdaļai, nevis pēdējai doma. Atvēliet laiku un resursus tehniskā parāda risināšanai katrā sprintā vai iterācijā. Iekļaujiet tehniskā parāda atjaunošanu katra uzdevuma vai lietotāja stāsta izpildes definīcijā. Piemēram, koda izmaiņu “izpildes definīcija” var ietvert refaktoru, lai samazinātu ciklomātisko sarežģītību zem noteikta sliekšņa vai novērstu koda dublēšanu.

3. Izmantojiet Agile Metodoloģijas

Agile metodoloģijas, piemēram, Scrum un Kanban, var palīdzēt pārvaldīt tehnisko parādu, veicinot iteratīvu izstrādi, nepārtrauktus uzlabojumus un sadarbību. Agile komandas var izmantot sprintu pārskatus un retrospektīvas, lai identificētu un risinātu tehnisko parādu. Produkta īpašnieks var pievienot tehniskā parāda atjaunošanas uzdevumus produkta atpalicībai un prioritizēt tos līdzās citām funkcijām un lietotāju stāstiem. Agile koncentrēšanās uz īsām iterācijām un nepārtrauktu atgriezenisko saiti ļauj bieži novērtēt un koriģēt uzkrāto parādu.

4. Veiciet Koda Pārskatus

Koda pārskati ir efektīvs veids, kā identificēt un novērst tehnisko parādu. Koda pārskatu laikā izstrādātāji var identificēt iespējamās koda kvalitātes problēmas, koda smaržas un kodēšanas standartu pārkāpumus. Koda pārskati var arī palīdzēt nodrošināt, ka kods ir labi dokumentēts un viegli saprotams. Nodrošiniet, lai koda pārskata kontrolsarakstos būtu iekļautas pārbaudes par iespējamām tehniskā parāda problēmām.

5. Automatizējiet Koda Analīzi

Automatizējiet koda analīzi, izmantojot statiskās analīzes rīkus, lai identificētu iespējamās problēmas un nodrošinātu kodēšanas standartus. Integrējiet statiskās analīzes rīku būvniecības procesā, lai nodrošinātu, ka viss kods tiek analizēts pirms tā nodošanas koda bāzei. Konfigurējiet rīku, lai ģenerētu pārskatus par koda kvalitāti un tehnisko parādu. Tādi rīki kā SonarQube, PMD un ESLint var automātiski identificēt koda smaržas, iespējamās kļūdas un drošības ievainojamības.

6. Regulāri Veiciet Refaktoru

Refaktors ir process, kurā tiek uzlabota koda iekšējā struktūra, nemainot tā ārējo uzvedību. Regulāra refaktora veikšana var palīdzēt samazināt tehnisko parādu, uzlabot koda kvalitāti un padarīt kodu vieglāk saprotamu un uzturamu. Ieplānojiet regulārus refaktora sprintus vai iterācijas, lai risinātu tehniskā parāda elementus. Veiciet nelielas, pakāpeniskas izmaiņas kodā un rūpīgi testējiet pēc katras izmaiņas.

7. Izveidojiet Kodēšanas Standartus un Labāko Praksi

Izveidojiet kodēšanas standartus un labāko praksi, lai veicinātu konsekventu koda kvalitāti un samazinātu tehniskā parāda ieviešanas varbūtību. Dokumentējiet kodēšanas standartus un labāko praksi un padariet tos viegli pieejamus visiem izstrādātājiem. Izmantojiet statiskās analīzes rīkus, lai nodrošinātu kodēšanas standartus un labāko praksi. Kopīgu kodēšanas standartu piemēri ietver nosaukumu konvencijas, koda formatēšanu un komentēšanas vadlīnijas.

8. Ieguldiet Apmācībā un Izglītībā

Nodrošiniet izstrādātājiem apmācību un izglītību par programmatūras izstrādes labāko praksi, koda kvalitāti un tehniskā parāda pārvaldību. Mudiniet izstrādātājus būt informētiem par jaunākajām tehnoloģijām un metodēm. Ieguldiet rīkos un resursos, kas var palīdzēt izstrādātājiem uzlabot savas prasmes un zināšanas. Nodrošiniet apmācību par statiskās analīzes rīku, koda pārskata procesu un refaktora metožu izmantošanu.

9. Uzturiet Tehniskā Parāda Reģistru

Izveidojiet un uzturiet tehniskā parāda reģistru, lai izsekotu visus identificētos tehniskā parāda elementus. Reģistrā jāiekļauj tehniskā parāda elementa apraksts, tā ietekme, tā varbūtība, tā atjaunošanas izmaksas un tā prioritāte. Regulāri pārskatiet tehniskā parāda reģistru un atjauniniet to pēc vajadzības. Šis reģistrs ļauj labāk izsekot un pārvaldīt, neļaujot aizmirst vai ignorēt tehnisko parādu. Tas arī atvieglo komunikāciju ar ieinteresētajām pusēm.

10. Uzraugiet un Izsekojiet Progresu

Uzraugiet un izsekojiet progresu tehniskā parāda samazināšanā laika gaitā. Izmantojiet programmatūras metrikas, lai izmērītu tehniskā parāda atjaunošanas pasākumu ietekmi. Ģenerējiet pārskatus par koda kvalitāti, sarežģītību un uzturamību. Kopīgojiet pārskatus ar ieinteresētajām pusēm un izmantojiet tos, lai informētu lēmumu pieņemšanu. Piemēram, izsekojiet koda dublēšanas, ciklomātiskās sarežģītības vai statiskās analīzes pārkāpumu skaita samazināšanu laika gaitā.

Tehniskais Parāds Globālās Izstrādes Komandās

Tehniskā parāda pārvaldība globālās izstrādes komandās rada unikālus izaicinājumus. Šie izaicinājumi ietver:

• Komunikācijas Barjeras: Valodas un kultūras atšķirības var apgrūtināt efektīvu saziņu par tehnisko parādu.
• Laika Joslu Atšķirības: Laika joslu atšķirības var apgrūtināt sadarbību koda pārskatos un refaktora centienos.
• Izkliedēta Koda Īpašumtiesības: Koda īpašumtiesības var būt sadalītas starp vairākām komandām dažādās vietās, apgrūtinot atbildības piešķiršanu par tehniskā parāda atjaunošanu.
• Nekonsekventi Kodēšanas Standarti: Dažādām komandām var būt atšķirīgi kodēšanas standarti un labākā prakse, kas var izraisīt koda kvalitātes neatbilstības.

Lai risinātu šos izaicinājumus, globālās izstrādes komandām vajadzētu:

• Izveidot Skaidrus Komunikācijas Kanālus: Izmantojiet rīkus un procesus, kas atvieglo komunikāciju starp komandas locekļiem, piemēram, videokonferences, tūlītējo ziņojumapmaiņu un kopīgu dokumentāciju.
• Standardizēt Kodēšanas Standartus un Labāko Praksi: Izveidot kopīgu kodēšanas standartu un labākās prakses kopumu, kas jāievēro visām komandām.
• Izmantot Koplietojamus Rīkus un Platformas: Izmantojiet koplietojamus rīkus un platformas koda analīzei, koda pārskatiem un problēmu izsekošanai.
• Veikt Regulārus Starpkomandu Koda Pārskatus: Veiciet regulārus starpkomandu koda pārskatus, lai nodrošinātu koda kvalitāti un konsekvenci.
• Veicināt Sadarbības un Zināšanu Apmaiņas Kultūru: Mudiniet komandas locekļus dalīties savās zināšanās un pieredzē vienam ar otru.

Secinājums

Tehniskā parāda mērīšana un pārvaldība ir būtiska, lai nodrošinātu programmatūras projektu ilgtermiņa veselību, uzturamību un panākumus. Izmantojot galvenās programmatūras metrikas, piemēram, koda pārklājumu, ciklomātisko sarežģītību, koda dublēšanu un uzturamības indeksu, komandas var iegūt skaidru izpratni par tehniskā parāda klātbūtni savā koda bāzē. Tādi rīki kā SonarQube, CAST un PMD var automatizēt mērīšanas procesu un sniegt detalizētus pārskatus par koda kvalitāti. Stratēģijas tehniskā parāda pārvaldībai ietver atjaunošanas pasākumu prioritizēšanu, atjaunošanas integrēšanu izstrādes procesā, agile metodoloģiju izmantošanu, koda pārskatu veikšanu, koda analīzes automatizāciju, regulāru refaktoru, kodēšanas standartu izveidi un ieguldījumus apmācībā. Globālām izstrādes komandām komunikācijas barjeru novēršana, kodēšanas standartu standartizēšana un sadarbības veicināšana ir ļoti svarīga, lai efektīvi pārvaldītu tehnisko parādu. Proaktīvi mērot un pārvaldot tehnisko parādu, komandas var samazināt izstrādes izmaksas, uzlabot veiklību un piegādāt augstas kvalitātes programmatūru, kas atbilst viņu lietotāju vajadzībām.