2 篇博文 含有标签「software engineering」

20% 时间​

工程师被允许花费他们 20% 的工作时间给任何一个他们自己想要贡献的项目，不用寻求他们经理或者其他人的同意。这非常有价值，因为：

1. 只要有好的想法，甭管一开始听起来有多烂，都有充足的时间去实现它到一个可以 demo 的状态。
2. 给管理者看到他们原本看不到的活动，否则工程师会搞“skunkwork” 偷偷干活。
3. 允许工程师干一些有趣的东西，防止他们 burn out，激励他们让他们更开心。有干劲的工程师和 burnt-out 的工程师在产出的差距是远超 20% 的。
4. 鼓励创新，如果周围其他人都做 20% 项目，你也会受到感染去做。

OKRs​

个人和团队都必须公开记录他们的目标和对目标的衡量。

• Objectives 目标
  • 设置季度和年度的目标
  • 个人和小组的目标要和大组的目标看齐 （align ）
• Key Results 关键结果: 通过可测量的关键结果，可以算出达到目标的进度，范围是从 0 到 1。
• OKR 尽量往高里设，最后一般达到 0.65 是一个不错的标准，如果你的执行结果常常低于它说明目标设置得太高，高于它说明目标设置得太低。
• 好处
  • 大家互相知道在干什么，能够互相激励
  • 让执行有了目标，让目标更容易被执行
• ORKs 与绩效考核不是直接相关的

项目继续做还是终止？​

尽管对于重大的新发布的审查是流程化的，但是某个项目该不该做这种问题却没有定论，有些是自下而上的决定，有些是自上而下的决定。

重组 (re-org)​

组的分拆以及合并是家常便饭，似乎这样做能够优化效率。

我的评价​

20% 时间的结果是好的，比如孵化了 Gmail，AdSense 等等举足轻重的项目。在一个跑马圈地的年代，鼓励优秀的工程师花一些时间做一些新东西是非常合算的。在公司还小需要用非常好的福利措施来吸引人才的时候，宣扬 20% 时间也是一种特立独行的手段。我更倾向于 20% 时间是一种管理风格，而不是成功的必然原因。

ORKs 与绩效考核不直接相关，这种区分非常重要 —— 换句话说，就是愿景与执行分离，目标管理与绩效管理分离。举个例子，你开车从 A 点到 B 点，“你有没有到终点？”，对比，“你开的这辆车是不是好车？”，其实是两个不同的问题。同样的道理，产品最后卖的不好，与工程师有没有做出好的产品，是两件不同的事情。

对于普通的工程师来讲，在大公司里面跟其他组，包括跟你具体工作没关系的其他组，保持好的关系很重要，因为这相当于你在劳动力供求的市场上多出了一些需求方。这样一旦发生重组或者其他不利的事件的时候，你能够有更多的选择。

业界公认，谷歌是一家工程能力超强的公司。它有哪些好的工程实践？我们可以在里面得到哪些启发？其中又有哪些地方是被人诟病的？这些内容比较细致我们慢慢讲，本篇主要是讲开发。

代码库​

• 截止15年有 20 亿行代码存在少量的 Monorepo 单一代码库中，绝大部分代码对所有人是可见的。谷歌鼓励工程师见到有问题就可以改，只要所有人审核通过，就能进库。
• 几乎所有的开发都是在代码库的头部 (head) 进行的，而不是在分枝上，避免 merge 时候遇到问题，安全修复也更方便。
• 每个改动都会触发测试，有错几分钟内就能通知作者和审查者。
• 代码库的每个子树至少有两个所有人，其他开发者可以提交修改，但是所有人批准才能进库。

构建系统​

• 分布式构建系统 Bazel 让编译、链接、测试轻松快速。
• 成百上千台机器。
• 可靠性高，确定的依赖输入导致确定的结果输出，不会出现奇怪的不确定的抖动。
• 快。一个构建结果缓存了，依赖它的构建会直接采用缓存，不必重新勾结。只会重新构建改动的部分。
• 提交前自检 (pre-submit checks)。一些快速的测试可以在提交前先执行。

代码审查​

• 有代码审查工具
• 所有改动必须有审查
• 发现 bug 之后可以去之前的那个审查上指出问题，相关人员会被邮件通知到
• 实验性质的代码不用强制审查，但是生产环境下的代码一定会被审查
• 鼓励每个改动尽量小。百行以内是“小”，三百行以内是“中”，一千行以内是“大”，超过一千行是“超tm大”。

测试​

• 单元测试
• 集成测试、回归测试
• 提交前检查
• 自动生成测试覆盖率
• 部署之前做压力测试，并产生相应的关键指标，尤其是延迟、错误率随着负载的变化

Bug 追踪工具​

Bugs, feature requests, customer issues, process 等等都记录起来，需要时常 triage 以确认优先级然后分配给相应的工程师。

编程语言​

• 限制有五个官方语言 C++, Java, Python, Go, JavaScript，以便代码重用和开发协作。每种语言有风格指南。
• 工程师要经历代码可读性培训。
• 当然某些场合的 DSL (Domain-specific language) 也不可避免。
• 这些语言之间的数据交互主要是通过 protocol buffers。
• 通用流程很重要，不同的语言，同样的工作流程

Debug 和分析工具​

• 服务器崩溃时，崩溃信息会自动记录下来。
• 内存泄漏会附带上当前的 heap 对象。
• 有大量的 web 工具帮你检测 RPC 的请求、改变设置、资源消耗等等。

发布​

• 大多数的发布工作是普通的工程师自己做的
• 及时发布很重要，因为快速的发布节奏能够极大地激励工程师多干活、更快地得到反馈
• 典型的发布过程：
  1. 找最新的稳定 build ，做一个 release branch，可能再附带 cherry-pick 一些小改动
  2. 跑测试与构建、打包
  3. 发布到 staging 服务器上内部测试，这时候可以 shadow 一下线上的流量，看看有没有问题
  4. 发布到 canary 上承接少量的流量公开测试
  5. 逐渐发布给所有的用户

对发布的审查​

用户可见的、或者是重大的发布必须有相关的法务、隐私、安全、可靠性、业务需求相关的审查批准，确保相关人员被通知到。有专门的工具来辅助这个流程。

尸检报告​

有重大的 outage 事故发生之后，相关责任人必须写尸检报告，内容包括

1. 事件标题
2. 总结
3. 影响：发生了多久、影响了多少流量、损害了多少利润
4. 时间轴：记录时间的发生、诊断和消弭
5. root causes
6. 做的好的地方，做的不好的地方：有什么经验能够帮助他人在下一次更快更准地找到并解决问题？
7. 接下来的可行动作：有什么接下来可以做的事情能够避免将来类似的事情发生？

对事不对人，这里的关键是理解问题本身、以及将来如何避免类似问题。

重写代码​

大量的软件每隔几年就会被重写一次。坏处是确实成本高，好处是

1. 保持敏捷。市场在变，软件的需求也一直在变，代码也需要随之变化以应对不时之需。
2. 降低复杂度。
3. 传承知识给新人，让他们有拥有感。
4. 提高工程师的移动性，促进跨领域创新。
5. 采用最新的技术栈和方法论。

我的评论​

谷歌的单一代码库和强大的构建系统是小公司不可学的，毕竟小公司没有资源和能力让构建系统快到敏捷可用；保持小、简单、快速会让小公司跑得更顺畅，更加专注于核心业务逻辑。

构建系统通常是定制化的，你的知识无法迁移和衍生。强大的构建系统对新手甚至是有害的，因为提高了新手俯瞰全局的成本。

知识无法迁移和衍生也是完善的内部工具 (in-house tools) 的问题。我在职业生涯中会尽量避免使用不会开源的内部工具，比如 Uber 的 Schemaless，只针对特定的场景且没打开放出来算做大做强 ；而相反的， Linkedin 的 Kafka 则是一个有开放性和衍生性的知识的好产品。

在公开市场，这整个开发、测试、集成、发布的流程都有非常好的工具帮你来做，举个 JS 社区的例子：

流程	工具
代码库	Github, Gitlab, Bitbucket, gitolite
代码审查	Github Pull Requests, Phabricator
提交前自检、测试与 Lint	husky, ava, istanbul, eslint, prettier
Bug Tracking	Github Issues, Phabricator
测试与持续集成	CircleCI, TravisCI, TeamCity
部署	发布在线服务的 Heroku, Netifly, 发布移动 App 的 Fastlane, 发布库的 NPM

最后，我可能有一个洞见，不注重这些工程流程自动化的细节的公司，在工程上会损失巨大的竞争力。我甚至为了良好的工程实践自己配了一个 JS 全栈开发框架 OneFx。快节奏与慢节奏、高质量与低质量差别，通常是指数级别的，因为 —— 通常，快会让你更快更多，差会让你更差更少。