项目初期的最优技术实践

所谓最优，就是从一堆不非最佳的方案中找到最好的一个，或者整合一个。

在我最近的三个项目里，项目的周期都太短了，大抵都在 3～6 个月之间。短周期的项目里，对于开发人员的能力增长并不是一件好事——我们所能沉淀的知识比较少。但因为项目周期太短，也带来了一定的挑战性，或许是关键的 “坑位” 带来的挑战。

几乎所有的长期项目都是从短期项目开始的——多数情况下，只有我们验证了 idea 是可行的，我们才会投入更多的时间、精力去演化这个项目。长期项目带来的主要挑战是：人员能力增长、架构演进以及代码实践。而短期项目的主要挑战是：技术实践与业务进度的冲突。即我们在追赶业务进度的同时，如何实施好的技术实践。

于是乎，在最近的日子里，我开始在思考：如何进行最优的技术实践。按我的理解，我将项目初期的实践分为了三个时期：

• 技术准备期。进行一系列充分、不充分的技术工作，从搭建脚手架，到部署测试等等。
• 业务回补期。填补第一个时期造成的业务落后问题，技术实践业务来证明技术的价值。
• 成长优化期。持续地对项目的技术和业务进行优化，以实现开发及业务人员的诉求。

每个时期都有自己要所要面对的挑战。

技术准备期：探索技术

这是一个 技术 First，业务 Second 的阶段。

一旦开发一个新的项目，我们就得做大量的技术准备工作。哪怕是我们已经有了一个现成的脚手架，但随着时间的推移，其中的一些依赖版本就需要更新，又或许是有一些依赖在这个项目又用不上，还需要进行一系列的定制化。

对于复杂的项目，我们还需要进行一系列的技术探索方面的工具。以为将来的开发，打下深厚的基础（避免被骂）。

概念验证：原型

在我的上一个项目里，才算正式接触 PoC （ 概念验证）这个阶段。但是，我发现并不是上一个项目独有的，只是在那个项目里，PoC 的阶段比较长，达到几周的长度。而一般的项目，这个阶段可能是一周，也可能是几天，几个小时——因为之前已经有了相关的经验。

概念验证（英语：Proof of concept，简称POC）是对某些想法的一个较短而不完整的实现，以证明其可行性，示范其原理，其目的是为了验证一些概念或理论。概念验证通常被认为是一个有里程碑意义的实现的原理。[^wiki_poc]

在这个概念验证阶段里，实践的是对于一些技术理论的探索。比如我们看上了微技术、微前端等新技术，或者 GraphQL 等新框架，并且计划在这个项目中使用，那么我们就需要去验证它是否能真正的被用上？

可当我们预先设想的技术和架构不能应用时，那么我们到底是采用原有的系统架构，还是新设计一个合理的架构，还是采用 B、C 方案？这个问题就变成一种考验，在这个时候到底什么是第一优先级，技术、业绩还是业务？但是不可避免的，我们又花费了大量的时间在原型设计上。

迭代 0

完成概念验证之后，I0 就要完成项目配套的技术准备工作，如创建脚手架、搭建持续集成、进行更细粒度的技术选型等。

迭代 0，又名为 I0，看这名称就可以发现它与敏捷软件开发的关系。开始一个项目开发的时候，进入的是迭代 1 的开发，那么迭代 0 呢？我们可以将其视之为，所有迭代之前的准备工作。它在这种定义之下，在项目不复杂的情况下，PoC 阶段会被列入迭代 0 的工作中。而项目复杂的时候，PoC 则会独立于迭代 0。有意思的是，在方案和咨询公司里，如我司，是 PoC 都是在开始项目前进行一部分，而在项目进行时进行另外一部分。

在 PoC 编写的是一些粒度较粗的代码，并且为了追求效率和验证，可能有大量的 Code Smell（代码坏味道），诸如注释的代码、未使用的代码、不经测试的代码等等。因此我们需要在迭代 0 ，对架构进行更细粒度的整理和优化。同时，我们还需要确认大部分的未来将使用到依赖软件，这些依赖在可见的未来还会经过修改，但是进入开发阶段时应该是 可用的 。除此，我们还要进行部署的准备工作，尝试进行第一次部署，包含 内部部署 。

迭代 0 除了技术准备工作，还需要进行内部的技术培训——只是简单的技术培训，用于介绍系统的架构，开发注意事项等等的内容。当然了，即使已经有相应的培训，还需要准备基础的架构方面的文档，以及必要的一些规范。

这个阶段结束的标志是，项目成员可以进行正常的项目开发，这个开发和未来开发没有区别。

业务回补期：应对第一次 Deadline

在这个阶段里，业务开发已经进入了正轨，但是可能存在一定的进度落后。于是变成了 业务 First，技术 Second 。

毕竟欠下的债（业务）总是要还的。 这是一步价值证明的阶段，也是调配落后的进度与先进的生产力的时期。

除此，由于内部技术的问题已经解决了，我们还需要关注于与第三方集成，并开始着手准备应用的测试，即第一次上线的相关事宜。

追补业务

…作者太懒，没什么想补充的…

上线准备

在这个时期里，我们所要面临的第一个挑战是：第一次 Deadline 及其上线。

如果我们的项目依赖于第三方服务、平台，并且他/她们的上线周期，和我们是相近的。那么，这个时候与他们联合进行调试，就是一种挑战。特别是上线日期临近时，如果遇上 Bug，那么就需要反反复复确认。

当依赖 ready 时，我们就可以着手准备上线相关的事宜。小公司的购买相应的服务器，大公司的申请相应的资源、审批流程等等。

因此，在 Deadline 提前，进行磨合也是不错的策略。

测试

在一个前后端分离的项目里，我们在平时的开发里，已经进行了大量的联调，基本可以应对上线。

• 我们可能还没有进行测试，无法验证业务的完整性。
• 我们可能没有完整的测试规范，来保证整个流程正常。
• 我们可能还没有准备好一个稳定的测试环境，以提供给测试人员进行测试。

即使是敏捷项目，在第一次时，测试人员进入项目的时间，也和瀑布型项目类似，略晚于开发人员进入项目测试。一来，前后端之间的联调可能没有完全 ready，二来，可测试的业务内容也相对比较少。但是敏捷项目在 QA 进入测试之后，便一直在项目中进行测试。测试除了带来功能的稳定，还会带给开发人员一堆的 bug，这些 bug 会进一步地影响项目的进度。

对于复杂的项目而言，自动化测试（单元测试、UI 测试等）在前两个阶段可能并不会出现——大量的时间被花费在相关的技术实现上。覆盖率在这一阶段要定一个基本的值，比如说 30%，先从 0 开始，然后再进入更高的数值。基于此此，我们才有机会进一步地提升代码的质量。

但是不管怎样，在第一次上线之后，我们实现了从 0 到 1 的阶段，接下来就是从 1 到 100 的时期了。

成长优化期：技术债与演进

这是一个技术证明业务、技术提升开发体验的阶段。同时，随着业务代码的堆砌，我们开始面对它们带来的挑战。

值得注意的是：

• 如果一个项目的时间太短，那么它就不会遇到这些挑战。
• 如果领导们看来技术不重要，那么这个时期实践就少一些。
• 如果我们的能力不够，那么我们只能努力去提升。

但是不论怎样，作为一个手工艺人，我们总得有点 “ 追求 ”。

弥补技术债

这个时期，我们面临了一些遗留的技术问题，不得不去弥补这些债务，免得被利息拖垮了。

在技术准备期，我们花费了大量的时间在构建技术基础；在业务回补期，花了大量的时间、精力在支持业务的开发上。在这两个时期，我们都或多或少地采取了一些妥协方案，为的是能加快速开发流程。而在当前这个时期看来，这些问题将在未来成为我们的开发负担。因此，我们将其称为技术债。

这些债务，包含了很多方面，比如：

1. 代码质量。常见的问题有： 接口、函数重复实现 ，即 a 成员在自己的功能内，实现过这个功能，但是 b 成员又实现一份，没有提取到公共的方法中。 实现方式、模式不统一 ，这一点常见于我们采用了某个框架来解决问题，但是真实场景下，可能又会采取过去的实践方式，诸如使用 Lambda、RxJava、Rx.js、Ramda 等框架来进行函数式编程。 少部分代码未按规范实践 ，这个问题更加常见，不仅仅存在于没有代码检视（Code Review）的项目，还存在于拥有 Code Review 的项目，未 Code diff 过的代码，往往容易被遗漏。

2. 测试覆盖率，在面对技术不熟悉，业务又过急的情况下，测试往往是最先被抛弃的一环。值得商榷的是，国内的互联网公司都不会有测试这种东西，所以它们就存在这种长期的债务了。

3. 依赖问题。依赖对于短期项目来说，并不是问题。对于长期项目来说，依赖没有及时更新是一个很严重的问题。诸如，我们使用的是 Redux 3.0 的版本，当 4.0 发布的时候，按照语义化版本的规则，它可能修改大量的代码，而我们不得不追随这个变化——除非，我们决定未来重写现在这个应用，否则大量依赖过旧的问题，会导致我们难以对代码进行重构，因而不得不重写应用。

除此，还有大量的前期我们设定的技术目标，我们也会在这个时期实施。

提升开发体验

时间一长，业务的进一步实施，我们便开始在堆砌业务代码。堆砌业务代码，对于某些技术人员来说是一件难熬的事情——每天都在重复工作经验，于是需要帮他们寻找一些挑战。对于技术负责人来说，堆砌业务代码就会轻松一点，毕竟风险会小一点。除此，有时候会为了绩效，也需要创造一些机会。基于多方面考虑，便需要去努力地提供开发体验。

在这个过程中，我们可能写了大量的类重复性代码。这些代码表面看上去并不是重复的，但是从抽象层来看是重复的。应对这种方式的方式之一，是可以用诸如《 如何在业务代码中提升：创建领域特定语言 》中的方式来进一步抽象出内部 DSL 代码。那么，我们就可以减少花费在业务代码上的时间，进一步地花费时间去抽象这一层抽象层。

除此，还会思考怎样去自动化一些代码的编写，比如在 UI 层采用的 Sketch2Code，又比如 Java 中的 XML 编程。

结论呢？

……这部分稿子被台风吹走了……