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summary for code analysis and auto-refactor。《代码分析与自动化重构》 - 如何自己动手设计源码解析、构建代码的代码模型、可视化代码、以及如何进行自动化的重构和守护。

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《代码分析与自动化重构》

PS:根据过去编写 Modernizing 相关的开源工具里,编写的《代码分析与自动化重构》指南。

遗留系统的现代化演进是一门艺术。在日常的软件开发里,我们经常会遇到一系列的问题:

  • 如何解决人类智商不够的问题?模式、原则和工具
  • 谁应该去解决代码的问题?代码
  • ……

应对于这些问题,其中的一个解决方案就是:自动化的工具,有些人喜欢称之为。支撑这些工具的便是一系列的原则模式,将它们融入到工具之中。另外一个解决人成长的方案就是:元元(meta-meta),这是另外一个故事。应对于日常编码而言,它便是代码的分析,以及后续的自动化重构。

代码分析与自动化重构流程:

Refactor Patterns

简介

Why 开源 + 遗留系统现代化工具

遗留系统是常态。在大多数公司里,我们所遇到的系统里多数是是遗留系统,来到一个新项目时,可能就需要对他们快速的分析,以提供洞见 —— 写 PPT 汇报。所以,在过去的几年里,我们也沉淀了一系列的遗留系统分析和重构的工具,比如新哥的 Tequila、正在开源的架构分析和守护工具 ArchGuard 等等。除此,在有些重构项目里,还要编写定制的工具来进行分析,诸如于先前我的同事覃宇和俊斌等所写的「移动应用遗留系统重构」 系列。

技术热情发电。对多数人而言,我们面临的一个重要挑战则是:拿自己的业余时间来完善工具。

既然要用自己的时间来开发,还和项目没有关系,这种用爱发电的事情,用开源的方式最合适了。

我们需要怎样的工具?

从对于使用工具的结果来看,我们需要这个现代化工具是:

  • 可视化驱动。快速生成项目的分析结果,并展示出来给开发人员了解现状,还有编写 PPT。
  • 必要的交互性。用于在重构的过程中,寻找合适的切入点。
  • 定制化开发
    • 特定坏味道。不同的开发团队会有不同的坏味道,有些坏味道是无法由 SonarQube 这样的工具识别的。
    • 自动化重构。基于已知的坏味道,对应的代码位置信息,对代码进行自动化重构。
  • 适当的语法精准度。更高的语法精准度,意味着更高的开发成本,需要有针对地平衡它们。
  • 多平台。我们用的是 macOS,而多数时候,客户使用的是 Windows。

如何开发这样的工具?

这里定义的遗留系统现代化工具包含了这么几部分:语法分析、结果及可视化、自动化重构、架构守护。

语法分析

对代码进行语法分析,生成特定的语言的数据结构。常用的工具有:Antlr、Ctags、Tree-sitter、Doxygen、CodeQuery 等。一个大致的对比(拍脑袋订的)如下表所示:

工具 精确度量化 开发难度 跨语言学习成本 添加新语言成本 可自动化重构
语言编译器 完美 - Yes
Antlr 极高 Yes
Ctags Yes(成本高)
Tree-sitter Yes(成本高,S)
Doxygen No
CodeQuery 极高 Yes(成本高)

结果及可视化

通常来说,我们会出于以下的一些情况,来对遗留系统进行可视化:

  • 数值化。如针对于特定的 smell 进行自动化重构,类似于 SonarQube,常见的模式和原则源自于《重构》一书。在 Coca 里,还引入了在一些论文里看到了测试的 bad smell,诸如于没有断言的测试等。
  • 可视化依赖。如针对于代码中的类、包等的依赖情况进行可视化,主要用于分析分层架构等。常用的工具有:PlantUML、Graphviz、D3.js、Echarts 等。
  • **代码属性可视化。**如针对于文件的修改频率、大小等属性进行可视化,可以获取诸如于单位时间内的文件变化频率。一个文件经常修改,还大量被引用,那说明它是一个不稳定的类、文件,除了业务变化,最有可能就是设计不合理。
  • 其它

自动化重构

这一步是可选的,它取决于我们的场景。通常来说,编写这样的功能主要弥补是现代化的 IDE 无法完成的工作,诸如于:

  • 多代码库间的未使用类删除。
  • 多代码库间的聚类。
  • 针对于 CSS 颜色的重构。

架构守护

编写架构的守护规则,以对于系统的架构进行守护,用的工具有:ArchUnit、ArchGuard 等。在参考了 ArchUnit 的语法之后,我们也设计了一个多语言的架构守护工具:Guarding

遗留系统现代化工具集

Modernizing 里,我们集合了先前开发的一系列工具。并创建了:awesome-modernization 用于对其它的一系列相关的工具进行收集。

在 Modernizing 里,针对于单个编程语言的工具有:

  • 针对于 Java 语言的系统重构、系统迁移和系统分析的工具:Coca,Go 语言,GitHub stars:691。Coca 是一个“全功能”的重构工具,基于 Antlr 进行语法分析的,除了常规的可视化、调用分析,还可以进行自动化重构。Coca 一名的由来是:对标新哥写的 Tequila —— 龙舌兰酒 vs 快乐水。
  • 针对于 CSS/LESS/CSS 的分析和自动化重构工具:Lemonj,TypeScript 语言,GitHub stars:128。当时设计的主要目的是:用来对 CSS 中的颜色进行提取,基于 Antlr 的语法树分析,可以用于进行自动化的重构。
  • 针对于 MySQL 代码进行自动化分析,并从中构建中 UML,并生成其关系的:SQLing,Go 语言,使用 PingCap 的 SQL 解析器解析。当然了,还有一个初始化的针对于 PL/SQL 的版本:pling
  • 适用于 Ant 转 Maven 的半自动化工具:Merry,Go 语言 + Antlr。
  • 前端规范化改造工具:Clij,用于一键添加 eslint、husky、lint-staged 等,TypeScript 语言。

针对于多语言的工具,我们有:

  • 基于 Antlr 的多语言的语言模型分析工具:Chapi,Kotlin 语言。其设计的初衷是用于生成 Coca 相同的数据结构,以接入更多的可视化工具。在语法分析上,采用的是 Antlr 进行分析。
  • 基于 Doxygen 的多语言分析和可视化工具:Go mod 版本的新哥的 Tequila。其中,还有一系列的迷之代码,需要重构掉。
  • 基于 Ctags 的多语言模型分析和可视化工具:Modeling,Rust 语言。分析源码,并生成基于模型的可视化依赖。
  • 基于 Tree-sitter 的多语言架构守护工具:Guarding,Rust 语言。通过自制的 DSL,来对系统架构进行守护。

除此,还有一个在 Inherd 开源小组下开源的:Coco,它主要是通过代码的物理属性:修改频率 + 目录 + 行数来分析系统的工具。以及现在紧锣密鼓开源中的 ArchGuard。

我们使用一系列不同的语言和工具来开发这些软件,因为不同的场景之下,都会有不同的选择。

自动化重构:代码分析

代码分析是我们编写自动化重构、架构守护等一系列工具的第一步。而代码分析的方式有多种不同的形态,最常见的是基于源码以及基于编译后的字节码(常见于 Java 语言)的静态程序分析。

通常来说,根据我们的目标获取的信息是不同的,如:类/结构体、成员、函数(含参数、返回值、注解)、引用(import)、表达式等。因此,所选的工具也是不同的:

目标 语法信息级别 可选 工具
HTTP API @注解、参数、类、方法 语法分析器(语言自带、三方、Antlr)
领域模型 类/结构体、成员等 根据不同精度,可以考虑 Ctags、Tree-sitter等
包、类依赖关系 引用、函数调用等。 Doxygen、 语法分析器等
调用链 全部信息 语法分析器(语言自带、三方、Antlr)

根据我们的不同需求,我们还需要记录语法的位置信息。比如,同样是 HTTP API 的情况下,我们想获取:

  • API URI 列表。只需要解析注解即可。
  • API 的输入和输出参数。注解 + 解析函数签名。
  • API 输入到数据库。注解 + 解析函数签名 + 调用链。

因此,是不是使用语言自带的语法分析器,生成一个完整的模型就行了,如 Java 使用 Javaparser。事情并不是这么简单,如今是微服务时代,每个服务都可能使用不同语言,一个二三十人的研发团队,可能使用 7~8 种语言 —— 为每个服务挑选合适的语言,老系统 C#、新系统 Java、大数据 Scala、AI 用 Python 等。除此,为某个语言写一个成本也是颇高的,并且用处可能还不大。

所以 ,在不断平衡之间,我们有了一系列的工具选型。

编译器前端

编译器粗略分为词法分析,语法分析,类型检查,中间代码生成,代码优化,目标代码生成,目标代码优化。

基于语法分析器(parser)

从实现的层面来看,使用官方的 parser 是最准确的 —— 前提是它提供了便利的接口,像 Java 语言好像就没有这样的接口。

  • 官方支持。如 Coca 早期在解析 Golang 时,使用的是 Go 的 parser 包。
  • 三方。在 SQLing 中,我们使用的 TiDB 的 parser,它宣称与 MySQL 完全兼容,并尽可能兼容 MySQL 的语法。

使用这一类 parser 比较麻烦的是在于跨语言的支持,每实现一个新的语言,就需要实现一套,不能复用。

自制 parser

为了实现更好的跨平台,以及更好玩,选用一个合适的解析器生成器就更“科学” 了。在这一方面,除了传统的 Flex 和 Bison,Antlr 也是一个不错的选择 —— 多语言支持:JavaScript、Golang、Java、Rust 等。

Antlr 社区维护了一个语法库:https://github.com/antlr/grammars-v4/,内置了几十种编程语言的 Antlr 语法文件。虽然,部份语法可能不太准确,需要我们手动进行修改,但是依旧可以大大减少我们的编写成本 —— 除了学习 Antlr 是个成本。Antlr 之类工具的迷人之处在于:你可以重温一下《编译原理》,又或者是《计算机程序的构造和解释(SICP)》,毕竟它是编译器的前端部分。你再掌握一下 LLVM 的 API,就可以开发个语言了。它的挑战之处在于,你需要知道语言的各类语法细节,所以也是一个不错的学习新语言语法的机会。

不过,诸如 Java、C++ 等支持在编译时进行代码生成的语言,也会遇到一系列的挫折。诸如于:

  • 引用推断。最难受的 junit.*需要做一些推断
  • 生成工具推断。如 lombok 等

所以,我们需要通过编译过程中的中间表示,来做一些额外的处理。

基于中间表示(IR)

IR-Intermediate Representation(中间表示)是程序编译过程中,源代码与目标代码之间翻译的中介。

为了提升语法分析的精准度,就需要应对编译其的代码生成,于是,就需要分析 IR。如:Java 里的 ASM。能对 .class 文件进行分析。只是,IR 处理了一些信息,所以如 class 文件里有些内容(如 annotation)好像并不会被记录行号信息,详见:LineNumberTable Attribute

Java Flow

Java、Android 在编译过程中对于 Annotation 的操作,又或者是在编译后的骚优化,也是 666。

不过,它能完成大部分我们所需要的工作。

编辑器语法树

编辑器在做语法高亮的时候,也在做类似的事情。正好,我先前在某 spike 过编辑器 / IDE 的架构和实现。

只是呢,上述的工具,在离开了编辑器之后,这个 API 嘛,就有些难用了。于是,有一些独立的工具出现了。

基于语言服务器(LSP)

虽然,我还没有尝试过使用 LSP 来实现语法分析,但是我尝试构建过一个语言及其 LSP。因此,从理论来说,LSP 也能达成此目的。并且与 Antlr 类似,Microsoft 也维护了一个 LSP 的目录:https://microsoft.github.io/language-server-protocol/implementors/servers/

麻烦的是,不同语言的 LSP 可能由不同的语言来实现,在系统的集成上会比较困难。其所需要的语言运行环境比较多,比如 Java 的就需要一个 JDK/SDK,在编写分析工具时,自动化测试环境搭建起来也比较麻烦。

Ctags:有限的解析

Ctags 可以快速实现对类、成员的解析,所以它经常被用在 Vim 的语法高亮上。只是呢,使用 Ctags 难以实现支持:某个函数调用了哪些函数、哪些函数被某个函数调用。从流程上,先用 ctags 生成 tags 文件,然后解析这个 tags 文件即可。如下是一个 tags 文件(部分):

MethodInfo	src/coco_struct.rs	/^pub struct MethodInfo {$/;\"	struct	line:21	language:Rust
name	src/coco_struct.rs	/^    pub name: String,$/;\"	field	line:22	language:Rust	struct:MethodInf

然后,再写几个正则表达式 match 一下:

        Regex::new(r"(?x)/\^([\s]*)
([A-Za-z0-9_.]+)
(,(\s|\t)*([A-Za-z0-9_.]+))*(\s|\t)*
(?P<datatype>[A-Za-z0-9_.<>\[\]]+)").unwrap();

因此,在不考虑正则表达式难写和代码精准度的情况下,使用 Ctags 还会存在一些小问题:

  1. 版本冲突,如 macOS 环境自带了一个 ctags,需要 override,或者自定义路径。
  2. 下载 ctags。特别是如果客户是在内网环境时,又会比较麻烦。

所以,Tree-sitter 成了一个更好的选择:平衡。

Tree-sitter

Tree-sitter 是一个解析器生成工具和增量解析库。 它可以为源文件构建具体的语法树,并在编辑源文件时有效地更新语法树。这个工具最初是为 Atom 编辑器设计的。Tree-sitter 内置了一个 S 表达式,可以快速构建出我们想要的模型。如下是一个 C# 代码:

using Microsoft.CodeAnalysis.CSharp;
using Microsoft.CodeAnalysis.CSharp.Syntax;

[ApiController]
public class SharpingClassVisitor { 

}

对应的 S 表达式如下:

(using_directive
	(qualified_name) @import-name)

(class_declaration
    (attribute_list (attribute name: (identifier) @annotation.name))?
    name: (identifier) @class-name
)

我们在 Guarding 中使用了 Tree-sitter 来实现,示例:[Guarding Ident](https://github.com/modernizing/guarding/tree/master/guarding_ident/src/identify),与 Ctags 相比,没有这个环境依赖,会比较清爽。

其在线 Playground:https://tree-sitter.github.io/tree-sitter/playground

其它生成工具

除了上述的几类,还有一些可选的工具。

文档生成器:Doxygen

Doxygen 是一个适用于 C++、C、Java、Objective-C、Python、IDL、Fortran、VHDL、PHP、C# 和 D 语言的文档生成器。为了生成代码的文档,它需要能支持对于代码进行语法分析。所以,它也内置了有限的语法分析功能。

Tequila 中,是通过分析 Doxygen 生成的文档结果,从而构建出内部的依赖关系。如下是一个 Doxygen 生成的 Graphviz 文件:

digraph "Domain::AggregateRootB"
{
 // LATEX_PDF_SIZE
  edge [fontname="Helvetica",fontsize="10",labelfontname="Helvetica",labelfontsize="10"];
  node [fontname="Helvetica",fontsize="10",shape=record];
  Node1 [label="Domain::AggregateRootB",height=0.2,width=0.4,color="black", fillcolor="grey75", style="filled", fontcolor="black",tooltip=" "];
  Node2 -> Node1 [dir="back",color="midnightblue",fontsize="10",style="solid",fontname="Helvetica"];
  Node2 [label="Domain::AggregateRoot",height=0.2,width=0.4,color="black", fillcolor="white", style="filled",URL="$class_domain_1_1_aggregate_root.html",tooltip=" "];
  Node3 -> Node2 [dir="back",color="midnightblue",fontsize="10",style="solid",fontname="Helvetica"];
  Node3 [label="Domain::Entity",height=0.2,width=0.4,color="black", fillcolor="white", style="filled",URL="$class_domain_1_1_entity.html",tooltip=" "];
}

解析这个 dot 文件,从而生成项目的类与类之间的依赖信息。

索引工具:CodeQuery

CodeQuery 是由 GitHub 推出的索引和查询工具,它主要结合了 Ctags 和 Cscope,cscope 可以实现部分语言的表达式(expression)的支持。它试图结合 cscope 和 ctags 提供的功能,提供比 cscope 更快的数据库访问(因为它使用 sqlite)。虽然,我还没有试过,但是应该也是可以玩一玩的。架构如下所示:

CodeQuery workflow

它结合了 starscope、pyscope、cscope 等多个工具,来实现对于代码的解析。

自动化重构:为代码再建个代码模型

为代码建模并不是一件很难的事情,毕竟每个编译器都在重复做同样的事情。

从代码到模型

现在,回忆一下你大学学的编译原理 —— 虽然有些人可能和我一样没上过对应的课。

class GFG {
    public static void main(String[] args)
    {
        System.out.println("Hello World!");
    }
}

解析成 AST 后,可以用如下的形式来表示(可能没有对照 JVM 里的实现):

CLASS_DEF -> CLASS_DEF [1:0]
|--MODIFIERS -> MODIFIERS [1:0]
|   `--LITERAL_PUBLIC -> public [1:0]
|--LITERAL_CLASS -> class [1:7]
|--IDENT -> GFG [1:13]
`--OBJBLOCK -> OBJBLOCK [1:17]
    |--LCURLY -> { [1:17]
    |--METHOD_DEF -> METHOD_DEF [2:4]
    |   |--MODIFIERS -> MODIFIERS [2:4]
    |   |   |--LITERAL_PUBLIC -> public [2:4]
    |   |   `--LITERAL_STATIC -> static [2:11]
    |   |--TYPE -> TYPE [2:18]
    |   |   `--LITERAL_VOID -> void [2:18]
    |   |--IDENT -> main [2:23]
    |   |--LPAREN -> ( [2:27]
    |   |--PARAMETERS -> PARAMETERS [2:34]
    |   |   `--PARAMETER_DEF -> PARAMETER_DEF [2:34]
    |   |       |--MODIFIERS -> MODIFIERS [2:34]
    |   |       |--TYPE -> TYPE [2:34]
    |   |       |   `--ARRAY_DECLARATOR -> [ [2:34]
    |   |       |       |--IDENT -> String [2:28]
    |   |       |       `--RBRACK -> ] [2:35]
    |   |       `--IDENT -> args [2:37]
    |   |--RPAREN -> ) [2:41]
    |   `--SLIST -> { [2:43]
    |       |--EXPR -> EXPR [3:26]
    |       |   `--METHOD_CALL -> ( [3:26]
    |       |       |--DOT -> . [3:18]
    |       |       |   |--DOT -> . [3:14]
    |       |       |   |   |--IDENT -> System [3:8]
    |       |       |   |   `--IDENT -> out [3:15]
    |       |       |   `--IDENT -> println [3:19]
    |       |       |--ELIST -> ELIST [3:27]
    |       |       |   `--EXPR -> EXPR [3:27]
    |       |       |       `--STRING_LITERAL -> "Hello World!" [3:27]
    |       |       `--RPAREN -> ) [3:41]
    |       |--SEMI -> ; [3:42]
    |       `--RCURLY -> } [4:4]
    `--RCURLY -> } [5:0]

对于代码分析来说,我们就是:

  1. 构建 AST 模型。通过代码分析工具,得到一个类似上述内容的结果,不同的工具得到的详尽程度不同。
  2. 基于标准的 AST 构建分析模型。如我们只取类、函数的信息,就需要解析 CLASS_DEF 里的 IDENT ,以及其 children 中的 METHOD_DEF 里的 IDENT,遍历-取值,就这么简单。

所以,要构建出一个完善的 AST 及其模型,基本上就是写一个语言的编译器前端。在现代的编程语言里,Rust 能提供一个非常不错的参考,如 Rust 的编译过程是 AST → HIR → MIR → LIR,其官方在引入 MIR 的时候写了一篇博客《Introducing MIR

Rust Flow

在 Rust 编译器里, HIR 相当于是 Rust 的 AST,它在源码的基础上进行解析、宏扩展和名称解析之后生成。如下是 Rust 的 hello, world! 生成的 HIR 表示:

#[prelude_import]
use std::prelude::rust_2021::*;
#[macro_use]
extern crate std;
fn main() {
        {
                ::std::io::_print(::core::fmt::Arguments::new_v1(&["hello, world!\n"],
                        &[]));
            };
    }

基于不同阶段的编构建模型,得到的模型结果是不完全一样的。如果我们想分析编程语言调用系统的库,或者是三方的库,那么从这里得到的才是更精确的 —— 对比于 Java 的 Bytecode。Java 编程过程中对于 Annotation 的处理,也在侧面反应两者的差异之处。所以,想获取准备的代码模型,可以在这的基础上,进一步探索下编程语言的构建。

如此一来,你也就是一个真正的代码专家了。

0.1 初始化版本:面向 Java

在和新哥设计第一个 MVP 版本的时候,只是想比 Doxygen/Tequila 更准确地记录 Java 代码的调用链。所以,设计的模型也相当的简单:

type JClassNode struct {
	Package     string
	Class       string
	Type        string
	Path        string
	Fields      []JAppField
	Methods     []JMethod
	MethodCalls []JMethodCall
}

如上的历史代码所示,在面向 Java 语言设计,只记录一个类(Class)的名称、包名、类型、路径、成员变量(包含了依赖的类型)、函数/方法、函数调用关系。因为最初只是为依赖设计,所以调用关系只保存在 ClassNode 里。基于 Antlr 这样的解析器生成器之后,其对应的解析代码(Listener 模式)也颇为简单(java_full_listener.go):

func (s *JavaCallListener) EnterClassDeclaration(ctx *ClassDeclarationContext) {
	currentType = "Class"
	currentClz = ctx.IDENTIFIER().GetText()

	if ctx.EXTENDS() != nil {
		currentClzExtends = ctx.TypeType().GetText()
	}
}

从 ClassDef/ClassDecl 中获取 ident 就是类名,如果有 extends 关系的话,再获取 extends 关系。这是一个初始化的版本,所以没有考虑到非常复杂的场景,比如多重继承、泛型等等。

但是,它也让我重新理解了一下,为什么有的语言的语法设计得有点诡异 —— 解析器不好写。

1.0 版本:更多的工具,更多的模型

在发布了 Coca 之后,从 GitHub 几百的 stars 和对应的迁移指南 Migration 2.8k 的 stars 来看,这个领域的需求还是相当的旺盛。

所以,我们开发了更多的功能,也一步步陷入了「人类创造的三个系统」的陷阱中。

适用于重构的模型

而后,为了生成实现不适用在 IDE 用的重构功能(多代码库引用检测、类移动等),我们又构建了一个新的模型,因为我们就只需要这么多信息:

type JFullMethod struct {
	Name              string
	StartLine         int
	StartLinePosition int
	StopLine          int
	StopLinePosition  int
}

type JField struct {
	Name   string
	Source string
	StartLine         int
	StopLine          int
}

type JPkgInfo struct {
	Name   string
	StartLine         int
	StopLine          int
}

这个时候要实现的功能,还是比较简单的,所以并不是那么复杂

适用于测试代码坏味道的模型

除了重构之后,在 Coca 中,还有一个非常有意思的特性:测试代码坏味道。测试代码坏味道,是指单元测试代码中的不良编程实践(例如,测试用例的组织方式,实现方式以及彼此之间的交互方式),它们表明测试源代码中潜在的设计问题。简单来说,就是看测试是否有断言?ignore 的测试数量等等。需求不复杂,所以构建的模型也比较简单:

type BSDataStruct struct {
	core_domain.CodeDataStruct

	Functions    []BSFunction
	DataStructBS ClassBadSmellInfo
}

type BSFunction struct {
	core_domain.CodeFunction

	FunctionBody string
	FunctionBS   FunctionBSInfo
}

当然了,细节都是魔鬼,比如 FunctionBSInfo 长什么样的?

2.0 AST 集合:一个臃肿而缓慢的系统

随后,我们试图构建一个更理想的系统,于是就有了「第二个系统」,一个经过精心设计的系统。

兼容更多的语言

随着 Coca/Chapi 的演进,陆陆续续想支持 Golang、Java、Python 等语言。于是,一个平凡的 ClassNode 已经变成了 DataStruct:

@Serializable
open class CodeDataStruct(
    var NodeName: String = "",
    var Type: DataStructType = DataStructType.EMPTY,
    var Package: String = "",
    var FilePath: String = "",
    var Fields: Array<CodeField> = arrayOf(),
    var MultipleExtend: Array<String> = arrayOf(),
    var Implements: Array<String> = arrayOf(),
    var Extend: String = "",
    var Functions: Array<CodeFunction> = arrayOf(),
    var InnerStructures: Array<CodeDataStruct> = arrayOf(),
    var Annotations: Array<CodeAnnotation> = arrayOf(),
    var FunctionCalls: Array<CodeCall> = arrayOf(),
    @Deprecated(message = "looking for constructor method for SCALA")
    var Parameters: Array<CodeProperty> = arrayOf(), // for Scala
    var Imports: Array<CodeImport> = arrayOf<CodeImport>(),    // todo: select node useonly imports
    var Extension: JsonElement = JsonObject(HashMap())
) {  
    ...
}

一味地进行了兼容设计,导致它变得异常复杂。而和多数系统一样,这种兼容设计并非是最理想的,没有进一步做一些抽象,比如函数的属性,参数、返回类型等,是否能构建 Type Signature?虽然这是一个技术项目,但是也掉入了同样的业务模型的常见问题中。

最后,我尝试将非 Java 语言分离成插件,但是因为 Golang 当时的版本并不支持插件化架构。所以,从形态拆分为了 Java + 其它语言 CLI,并转向了 Rust 语言。

更多的模型

既然,原来的模型可能太重了,那么是不是会有新模型。所以,陆陆续续又构建了一系列的模型。如,在设计 Guarding/Modeling 的时候,我们也构建了一个简化的版本:

#[repr(C)]
#[derive(Serialize, Deserialize, Debug, Clone)]
pub struct CodeClass {
    pub name: String,
    pub package: String,
    pub extends: Vec<String>,
    pub implements: Vec<String>,
    pub constant: Vec<ClassConstant>,
    pub functions: Vec<CodeFunction>,
    pub start: CodePoint,
    pub end: CodePoint
}

#[repr(C)]
#[derive(Serialize, Deserialize, Debug, Clone)]
pub struct CodeFunction {
    pub name: String,
    // todo: thinking in modifier
    pub vars: Vec<String>,
    pub start: CodePoint,
    pub end: CodePoint
}

在这个版本里,使用的是 Tree-sitter 没有函数调用,所以显得非常简单 —— 只是记录基本的类、函数信息等,又是一个非常简单的初始化版本。

3.0 进行中的向下抽象:MIR <=> AST

既然,从 AST 做合集太复杂,那么是不是往下钻,寻找更 common 的元素,就能获得更通用的结果,毕竟最后运行在机器上的是一样的。

所以,这就成为了 2022 年的一个潜在的业余乐趣,如果你有兴趣,欢迎到 GitHub 上讨论:https://github.com/modernizing/kernel

潜在的路:MIR

在这一方面,Rust 编译器的 MIR 就是一个不错的参考,它基于控制流图、也没有嵌套表达式,并且所有类型都是完全显式的 —— 更多的细节可以查看官方的文档:Rust MIR。除此,你可以在 https://play.rust-lang.org/ 里,查看 Rust 在 HIR、MIR、LLVM IR 不同阶段的形式,当然直接诗源码是最简单的。如下是一段 Rust 的代码(本来应该用 Hello, world!,但是它更复杂)。

fn main() {
    let mut vec = Vec::new();
    vec.push(1);
    vec.push(2);
}

生成的 CFG 示例

    ...
    bb0: {
        _1 = Vec::<i32>::new() -> bb1;
    }

    bb1: {
        _3 = &mut _1; 
        _2 = Vec::<i32>::push(move _3, const 1_i32) -> [return: bb2, unwind: bb5];
    }

    bb2: {
        _5 = &mut _1;                    
        _4 = Vec::<i32>::push(move _5, const 2_i32) -> [return: bb3, unwind: bb5];
    }
    ...

在这个阶段,MIR 比 AST 添加了更完整的细节 —— 我们能知道 push 方法是从哪里来的,不需要自己做一些推断。

与之相类似的,还有一个名为 MIR Project 的项目更有意思,它尝试建立多语言的抽象。只是从形式上来看,它接近于 LIR:

hello_m:  module
          import printf
hello:    func i64
          local i64:r # local variable has to be i64
# prototype of printf
p_printf: proto i32, p:fmt
format:   string "hello, world\n"
          call p_printf, printf, r, format
          ret r
          endfunc
          endmodule

不过,在代码模型上,还是接近于 MIR 的:

/* Function definition */
typedef struct MIR_func {
  const char *name;
  MIR_item_t func_item;
  size_t original_vars_num;
  DLIST (MIR_insn_t) insns, original_insns;
  uint32_t nres, nargs, last_temp_num, n_inlines;
  MIR_type_t *res_types;
  char vararg_p;           /* flag of variable number of arguments */
  char expr_p;             /* flag of that the func can be used as a linker expression */
  VARR (MIR_var_t) * vars; /* args and locals but temps */
  void *machine_code;      /* address of generated machine code or NULL */
  void *call_addr;         /* address to call the function, it can be the same as machine_code */
  void *internal;          /* internal data structure */
} * MIR_func_t;

它让我重新思考起,我如何去组件 Struct/Class 和 Function 的关系?从 AST 的层面来说,这个不好解决,但是从 MIR/LIR 的话,这个问题就变得异常简单了 —— 在底层没有继承。

所以,我们应该如何去设计这样一个模型呢?

还有 CLR 和 Graal IR ?

在先前设计 Chapi 的期间,鹏飞推荐了一本书《CLR via C#》,在设计 Chapi 的时候,参考了一部分。简单来说,就是 Microsoft .NET Framework 里构建了一个公共语言运行时(Common Language Runtime,CLR)。其核心功能(如内存管理、程序集加载、安全性、异常处理和线程同步)可面向 CLR 的所有语言使用。我并不关心 CLR 怎么实现,我关心的是其中的 “通用类型系统”(Common Type System)。

另外一个有意思的项目就是 Graal VM,它是一个生态系统和共享运行时,不仅提供基于 JVM 的语言(如Java,Scala,Groovy和Kotlin)的性能优势,还提供其他编程语言(如JavaScript,Ruby,Python和R)的性能优势。其中的 Graal IR 便是 Graal 的核心构建块之一:GraalVM Compiler,这个可以作为下一个阶段的研究的乐趣。

这部分足够让我们重新思考一下:公共语言模型是怎样的?

其它

我并非编译器方面的专家,更细节的内容可以自己去读代码或者比编译原理相关的书籍。除了传统的龙书、虎书、鲸书,在编译器前端上,Antlr 作者编写的《编程语言实现模型》和后续的《ANTLR 4权威指南》能更快速地帮你入门语法解析。

其它常见问题:

  • 没有类型怎么办?诸如于 JavaScript 这一类动态语言,就需要自己尝试性地做一些类型推断。
  • 在底层 MIR 真的能做融合吗?不确定,但是可以试试,毕竟有上述的 MIR 大佬说可以。

自动化重构:代码可视化代码

有了模型,有了分析代码,便可以将代码序列化为一个个的数据。接着,剩下的就是对数据进行操作的过程了。

根据不同的可视化需求,我使用过一系列的可视化形式,如下表:

工具 编码成本 可定制性 代码可维护性 UI 美观性 额外工具 主要使用场景
Graphviz 低(形式的DSL) 是(打包到工具中,需要考虑跨平台) 快速构建 PoC,诸如于依赖可视化
PlantUML 低(标准化的格式) 面向模型建模 + IDE的可视化支持
Web 之 D3.js 取决于设计 不需要,可以打包到工具中 可交互性要求高,如依赖、调用分析
Web 之 Echats/AntV 不需要,可以打包到工具中 可交互性要求高,如依赖、调用分析
Web 3D 之 Three.js 取决于设计 不需要,可以打包到工具中 3D 交互、 VR 世界

总的来说,我们依旧是在各种的平衡,每个工具都有自身的特点和优势。在代码模型不一致的时候,我们需要一层 adapter,用于从代码模型转换到可视化所需要的模型,进而将代码可视化。在这个时候,就能体现出会写前端代码的好处。从模式上来说,主要是分为两类:

  1. 利用已有工具的静态可视化。比较常见的有,诸如于使用 Dot 语言描述的 Graphviz,使用 UML 描述的 PlantUML。
  2. 开发新工具的交互性可视化。常见的有 Web 技术开发的工具,如 D3.js 等。

相似的,和代码分析一样,也需要一个成本的考虑。从无到有,优先考虑已有的工具;从 1 到 100,便是考虑自己做个可视化工具。

静态的代码可视化

这里主要以我使用过的 Graphviz、PlantUML 作为示例。

神器 Graphviz:依赖可视化

Graphviz 是自 1991 年开发的,历史悠久,比较从使用频率来看,它应该是用得最多的一类工具。参见 Graphviz 的 wiki,诸如于 Doxygen、Rust、Sphinx 等大量的工具都会用它来生成文档中的图形,而像 OmniGraffle 这一类工具,则使用它来生成自动化布局。从场景上来看,主要就是利用它便利的 Dot 语言描述,结合图形算法,来自动生成依赖关系。

Graphviz 中的 Dot 语言非常便利,只需要使用 这样的语法,就可以生成调用关系。如下是 Coca 中生成调用链的 dot 文件示例:

digraph G { 
  "POST /books" -> "com.phodal.pholedge.book.BookController.createBook";
  "com.phodal.pholedge.book.BookController.createBook" -> "com.phodal.pholedge.book.BookService.createBook";
  ...
}

对应转换后的图形如下所示(因为是测试代码中有多个相同的 Controller,所以是双份箭头):

对于代码量较大的工程来说,生成的 SVG 就会比较大,以致于可能会在浏览器上渲染许久。为此,常见的一种解决方案就是:添加大量的 filter 函数、参数,以有选择性的过滤。这也造成了另外一个问题,工具的学习成本和试命令的成本比较高。有一个很好的例子就是,虽然我是 Coca 的作者,但是很多功能,我现在已经不记得了。

PlantUML:模型可视化

和 Graphviz 相比,UML 更为人所知,是个建模的好工具。PlantUML 是一个开源工具,能让你通过纯文本的方式来生成 UML 图(Unified Model Language 统一建模语言)。在 Modernizing 的几个工具里,主要是用它来对模型进行可视化,诸如于:

  • Modeling,结合 Ctags 对代码库中的模型(如 repository)进行分析,结合 id 等,构建出简单的依赖关系。
  • SQLing,结合 MySQL parser 对数据库的 Schema 进行分析,结合外键关系,构建出表的依赖关系,进而帮助我们推导出模型的关系。

以 SQLing 为例,如下是一个网上找的 SQL 代码:

CREATE TABLE human(
    ...
)
CREATE TABLE car(
    id VARCHAR(12) PRIMARY KEY,
    mark VARCHAR(24),
    price NUMERIC(6,2),
    hid VARCHAR(12),
    CONSTRAINT fk_human FOREIGN KEY(hid) REFERENCES human(id)
)

通过 SQLing,可以转换为如下的结果(UML):

@startuml
class Human {
 ...
}
class Car {
 - Id: String
 - Mark: String
 - Price: BigDecimal
 - Hid: String
}
Car --> Human
@enduml

这样一来,就可以配合 IDEA 的 PlantUML 插件进行可视化了:

Modeling 的依赖构建会比 SQLing 复杂一些,在构建模型的时候,还要从 xxId 中尝试分析出是否存在这样的类,以构建出对应的依赖关系 —— 当然,这种是基于编码模式的分析,有些人的代码写的是 id 没有前缀,这就分析不出来了。

交互的代码可视化

在基于微服务、代码库小的场景下,上述的 Graphviz、PlantUML 基本上可以完成大部分的工作。而对于遗留系统来说,它巨大的代码量,就意味着我们需要更强的交互工具。所以,我找了个周末写了个工具:Merry

从 Graphviz 到 D3.js:OSGi 的天坑

我尝试构建的第一个场景是一个 OSGi 系统的 Ant 转移到 Maven 方案上,我们的目标是告诉客户:你还不如重写。不过,你需要有强壮的证据,还有可估算的成本证明。采用 OSGi 框架,就意味着系统可能有几十、几百个 bundle,可以理解为模块,而这些模块又可以相互依赖,妥妥的一个大泥球。与此同时,采用 Ant 又意味着系统的依赖是放在某个目录里管理的,具体的版本什么的,也不定会在文件名中体现。所以,我们所要做的就是:

  1. 解析 build.xml,从中获取 classpath 中的 jar 路径。
  2. 解析 jar 包中的 Manifest.MF、pom.properties,从中解析出包名、版本号、Export、Import 等一系列的信息。
  3. 自动生成一个 pom.xml 文件。(PS:需要对一些依赖进行人工校验,所以是半自动的。可以通过配置 map 文件,在后续变成全自动化。)

其中,最过于坑人的,要数 Manifest.MF 存在多个不同的版本的问题。在使用正则无力的情况下,最后只能用 Antlr 来写解析器了。有意思的是,OSGi 生成的 Manifest.MF 里,必须有 Import-PackageExport-Package,便可以从中生成项目的依赖信息。就这么找了 Apache 的 OSGi 项目,run 了一下,写了个 demo,it works:

然后,来到客户现场,一试,嘿,傻眼了,客户有几百个 bundle。怎么看清包之间的关系,怎么看清哪个 bundle 被依赖最多?所以,让 D3 来干活吧。

依赖图

在有了依赖关系之后,只需要生成一个 JSON 文件,就可以给 D3.js 使用了。剩下要做的就是打包 Web 应用,以便于在客户的 Windows 电脑上运行 —— 这就体现出了 Golang 的跨平台优势。在采用有了 GitHub Action 的多平台构建之后,Rust 也可以实现同样的效果。接着,迅速实现了个 demo,然后拿 Eclipse 的 OSGi 框架 Equinox 跑了一下,这图估计也 hold 不住,几百个 bundle:

于是,又从 D3.js 的 Gallery 里继续拿个图了测试一下:

效果比上面好一点,但是依旧不理想。然后,我就一如即往的弃坑了 —— 在 OSGi 技术越来越难见到的时代,投精力开发工具,显得非常不值得。和 D3.js 的简单 demo 相比,我们在 ArchGuard 设计的、基于 AntV G6 的可视化来说,它显得更加的好用。

Merry 可视化的最后 demo 见:https://modernizing.github.io/merry/demo

可交互的变化

上面的可交互性仅限于当前时期,但是历史上的变化有时候往往更重要。于是,在设计效能分析工具 Coco 时,我们做提分析 Git 的提交历史,从中发现历史上的高频变更。如下是 Nginx 的示例,可以播放,然后查看变化:

对于本身就是增量变更的 Git 来说,分析 Git 的日志,就能得到上面的结果。但是,对于代码来说,要分析模型上的增量变更,还是稍微有一点麻烦。如果有哪个小伙伴有空,可以去构建这样的功能。

面向风口的可视化

几年前,在阅读《Your Code as a Crime Scene》一书之后,我便一直想构建一个 Code City,只是我一直看不到有效的使用场景。在设计 Coco 和 Coca 的时候,虽然图形是 2D 的,表现力是有限的,但是多数时候是够用的 —— 受客户开发机的性能影响。所以,去年在元世界又开始火了之后,结合了几年前在 Thoughtworks 国内构建的第一个 VR 机器人,并写了 Code City 的 demo:https://github.com/modernizing/codecity

当然,这还只是一个玩具。只要一打开 Oculus Quest 2,我就沉迷在 Beat Saber 中*。*But the way,我构建了我一直想构建的 Code City demo。

开发工具就是这样的,在业余的时候,需要先搭建个架子,等到使用的时候,就可以改吧改吧上线了。而不是用的时候,发现没有架子,然后就不做了。

让代码修改代码

程序员嘛,重复的事情都应该尽可能自动化。所以,在我们呈现完问题,就要一一去解决问题。

以机器的角度来考虑,对于重构来说,就是发现 bad smell 的模式,寻找解决方案,编程以自动化重构。诸如于 Intellij IDEA 这类的 IDE,以及各类 Lint 工具,便也是类似于此。不过,在已经有了大量的现有工具的情况下,我们编写的工具能做点什么?

  • 规模化修改。比起一个个在 IDE 中敲入 Alt + Enter 来得更有效率 —— 对于大型的工程来说。
  • IDE 难以完成的工作。跨多个工程的代码重构,一来是性能问题,二来是不支持。
  • 其它不常见的 bad smell 模式

好的习惯不容易学习,但是不好的、便利的习惯,往往非常容易上手。先来看一个简单的 CSS 重构案例。

前端:自动化的颜色重构

在诸多的前端项目中,在早期如果没有构建好项目模板,又或者是后期没有按规范捃,那么项目中的颜色中就会分散在各个 CSS 和各类 CSS 预处理器。这个时候,当我们来一个主题类的需求,比如过年的大红色。那么,就需要一个个的 debug。因此,一个比较简单的方式,就是识别代码中的 CSS 中的颜色,提取出来,统一管理。于是,在 2020 年的时候,我和刘宇构建了一个简单的 CSS 重构工具:Lemonj

思路上也颇为简单:

  1. 识别代码中的各类颜色。记录每一个颜色的文件信息,位置信息等。
  2. 生成颜色的 mapping 文件。
  3. 修改生成的 mapping 文件。通过记录的信息,将颜色值,修改成对应的变量
  4. 执行重构。将颜色变量修改到文件中。

从技术实现上,就是使用 Antlr 构建一个跨 CSS 预处理器的颜色解析,主要是针对于 LESS。其中,比较麻烦的一个点在于 CSS 里的颜色,除了 color 属性,在 box-shadowborder 等一系列的属性中都会出现:

    switch (propertyKey) {
      case 'color':
      case 'background-color':
      case 'border-color':
      case 'background':
        ...
      case 'border':
      case 'border-right':
      case 'border-left':
      case 'border-bottom':
      case 'border-top':
      case 'border-right-color':
      case 'border-left-color':
      case 'border-bottom-color':
      case 'border-top-color':
      case 'box-shadow':
      case '-webkit-box-shadow':
      case '-moz-box-shadow':
         ...
   }

主要分析代码见:RefactorAnalysisListener.ts。随后,生成一个 Mapping 文件:

// _fixtures/less/color/border.less
@color1: #ddd;
// _fixtures/less/color/border.less
@color2: green;
// _fixtures/less/color/rgba.less
@color3: rgba(255, 0, 0, 0.3);
// _fixtures/less/color/sample.less

其中的注释信息主要是用于人为的 debug。当然,它还不是全自动化的,后续还需要一系列小的代码修改。但是,大体上已经大大减少了工作量了。随后,我们在这基础上构建了一个简单的 CSS 的 bad smell 识别,用于证明 Antlr 语法的可用性。如下是一个 bad smell 示例:

Code Smell:  {
  colors: 24,
  importants: 4,
  issues: 8,
  mediaQueries: 1,
  absolute: 0,
  oddWidth: 1
}

这个项目还有一系列的 Todo 要做,有兴趣的小伙伴可以基于此来构建自己的 CSS 重构工具,又或者是接手、完善 Lemonj

模式上依旧是:识别 bad smell 模式,寻找解析方案,编写自动化重构代码。

后端:批量性 Java 代码重构

回到先前说到的 Coca 支持的 Java 代码重构上。同样的,也是识别代码味道的模式,然后重构。场景上是:客户有一个 commoncommon 包,简单来说,就是上百人的团队,最后维护出一个非常大的 common 包,JVM 启动慢 blabla。有些团队离开了这个包,有些团队还在使用,所以需要分析哪些不被使用了。于是,基于 Coca 的分析功能,我们开始构建的第一个例子里,删除未使用的 import —— 客户写的代码太烂了。历史有点悠久,当时似乎好像是在 IDEA 中,只要 import 的,但是未使用的,也会被视为依赖?。另外一个原因是,代码量较大,一个个过滤成本高。

在有了 AST 的基础上,分析代码就非常简单了:

func BuildErrorLines(node models2.JFullIdentifier) []int {
	var fields = node.GetFields()
	var imports = node.GetImports()

	var errorLines []int
	for index := range imports {
		imp := imports[index]
		ss := strings.Split(imp.Name, ".")
		lastField := ss[len(ss)-1]

		var isOk = false
		for _, field := range fields {
			if field.Name == lastField || lastField == "*" {
				isOk = true
			}
		}

		if !isOk {
			errorLines = append(errorLines, imp.StartLine)
		}
	}

	return errorLines
}

从上述代码,其实有一个雷那就是 lastField == "*" 此坑嘛,没有填上。然后,就是重构 —— 随机删除代码了:

func (j *RemoveUnusedImportApp) Refactoring(resultNodes []models2.JFullIdentifier) {
	for _, node := range resultNodes {
		if node.Name != "" {
			errorLines := BuildErrorLines(node)
			removeImportByLines(currentFile, errorLines)
		}
	}
}

只要编译通过了,就说明我们的重构是好的。第一次写 Goland 写了 Coca,所以代码写得比较一般了,不过测试覆盖率有 90%,也算是方便大家对这个代码库重构了。

后续,我用这个项目来向客户证明,嘿,我们的代码都是有测试的,你不需要 100%,只需要 90% 即可(手动狗头)。

Coca 还有比较简单的批量移动 + 重命名功能。速度比 IDEA 高效 + 快速,至少放在当时,客户的机器 + 他们的代码量,IDEA 就未响应了。通过如下的配置形式,以支持重命名 + 移动:

move.a.ImportForB -> move.b.ImportForB
move.c.ImportForB -> move.d.ImportForB

简单易懂,还相当的靠谱(我觉得),下班回去后一两个小时就能写完 —— billable 时间写不了。

当然,在 IDEA 支撑得住,代码量小的情况下,还是告诉客户你们手动移动吧,然后自己回去想想怎么自动化。

让重构消失:构建前置的架构守护

重构,从理论上来说,是一种事后补救的方式。我们应该尽量避免 bad smell 的出现,从 CI 上的 SonarQube,到 Git Hooks 的 pre check,再到 IDE 里的 Checkstyle,我们无一不是在构建架构适应度函数,以让系统的架构逐步演进到合适的状态。

在我们有了代码模型,又有了语法分析能力之后,我们就能构建出一个跨越任何语言的架构守护工具,类似于 ArchUnit。好的架构模式、设计模式,只有变成代码,可测试、可度量,它才有发挥的空间。通过前面的一系列 Antlr 的语法分析基础,很容易就能具备编写一套新的 DSL,再配上老马的《领域特定语言》作为指导思想,《ANTLR 4权威指南》作为实践手册,我们就是一个“代码专家”。

于是呢,我按照这个想法,开了一个坑:Guarding 一个用于 Java、JavaScript、Rust、Golang 等语言的架构守护工具。结合 Tree-sitter 进行目标代码的模型构建,借助于易于理解的 DSL,来编写守护规则。在设计上参考了 ArchUnit 的语法,采用了 Rust 里的 pest 作为解析器 —— 主要是一年前 Rust 的 Antlr 支持不好(完整的语法:guarding.pest):

normal_rule = {
	rule_level ~ ("(" ~ scope ~ ")")? ~ (use_symbol ~ expression)? ~ should? ~ only? ~ operator ~ assert ~ ";"?
}

rule_level = {
    "package" |
    "class" |
    "struct" |
    "function" |
    "file"
}

use_symbol = {
    "::" |
    "->"
}

rule_level 对应 ArchUnit 里的 CodeUnits,后面的 operatorassert便是核心的计算逻辑所在。最后的规则示例:

// class
class(implementation "BaseParser")::name should endsWith "Parser";
class("java.util.Map") only accessed(["com.phodal.pepper.refactor.staticclass"]);
class(implementation "BaseParser")::name should not contains "Lexer";

// naming
class("..myapp..")::function.name should contains("Model");

// 简单的值计算
package(".")::file.len should < 200;
package(".")::file.len should > 50;

代码中的 :: 可以换成 表示,都是在 use_symbol 中声明的,自己写的语法嘛,怎么开心就这么写。最后,代码是可以 work 的,也没有枉费我看了许久的 ArchUnit 源码。

顺带一提,先前提到的 Tree-sitter 的 S 表达式还挺好玩的,有空应该实现一个:

(using_directive
	(qualified_name) @import-name)

上述的代码可以用于识别 C# 里的 using声明。不过,我在 Guarding 中实现的解析倒是不太好。

其它

重构是一件有技巧、有难度的手工活。但是,作为一个工程实践上的专家,我们应该让重构消失。

回到开始,成为一个代码方面的专家非常有意思。

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summary for code analysis and auto-refactor。《代码分析与自动化重构》 - 如何自己动手设计源码解析、构建代码的代码模型、可视化代码、以及如何进行自动化的重构和守护。

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