加入阿里技术团队三年,哪些习惯让我在工作上持续受益?

本文作者:旺德,阿里云高级开发工程师

2017年研究生毕业,我加入阿里巴巴数据库技术团队,从事分布式数据库研发,如今算来已经有三年时间了,在这期间,我深度参与了双十一背后的数据库PolarDB-X从设计到实现的全过程。在这三年的时间里,于我而言,最大的收获来自两方面:

(1)大型数据库项目的磨砺。数据库作为三大基础软件之一,复杂度不言而喻,而分布式数据库将这个复杂度又提升了一个层次,因此尝试这个领域的企业并不多。一毕业就有机会挑战这个级别的难度,磨砺造就成长。
(2)有幸与一群实力超群的小伙伴一起工作,从他们身上能学习到太多东西了。

加入阿里技术团队三年,哪些习惯让我在工作上持续受益?

根据工作经验和观察身边优秀的同事,我发现优良的工作习惯是区别一般工程师和专家工程师的重要素质。想要提升自己,必须要认识到哪些工作习惯会拖延工作效率,提升项目复杂度,增加沟通难度,甚至让合作伙伴失望,然后改正它们。刻意练习那些被证明有效实用的工作方式,成为习惯。在阿里的这三年,我积累了这些工作习惯:

01

最基础也最重要的习惯:想清楚再动手。大模块和功能,详细的设计文档必不可少。小模块和功能,最好动手之前,在白板或纸上写画清楚,并记录下来,千万不要靠巧合编程,要理解正在做的事情,并全面考虑各种可能性。

02

设计、编写正交性好的代码模块。这是大家公认的良好编程习惯,但说起来容易,做起来难。工程师可能会图一时之快,编写重复、复杂的“面条代码”,随着代码量膨胀,这无疑会是代码维护和问题排查的灾难。平时最好能刻意练习编写正交性好的代码(刚开始可能花时间,但要熟悉这种思维习惯),学习业界优秀的代码也是精进的方式。这里简单列四点实用技巧:

1、不向其它模块暴露任何不必要的信息,也尽量不依赖其它模块,隐藏复杂性

2、尽量避免编写相似的函数,让复用变的容易。

3、尽量避免直接使用全局变量。

4、编写独立的函数,减少函数间的依赖,函数解耦的一些技巧:

(1)只调用对象自身的函数。

(2)只调用传入参数对象的成员函数。

(3)只调用函数内部创建对象的函数。

(4)减少函数的长度。

03

如果发现代码中不满意的地方,早重构、多重构。尽量不要容忍软件中的“垃圾”。重构前应该确保:

1、不要在重构的同时加功能;
2、重构前确保拥有良好测试,确保重构对系统重量的影响最小化;
3、采取短小、深思熟虑的重构节奏。

04

系统里的每一项知识都是单一、无歧义、权威的,要与所有研发人员达成一致。避免合作者之间因为理解的差异,编写出语义相悖的代码。

05

把低级的知识放在代码里,注释留给高级的说明,糟糕的代码才需要许多注释,当然也不能没有注释。commit message也要认真写。

06

时刻考虑并发对代码的影响,面向并发设计;时刻考虑空间和时间效率;时刻考虑Corner case。

07

为项目制定详细的编码规范,并严格遵守。精心的为模块、文件、变量和函数命名,意义清晰无歧义。合理布局文件和文件夹。

08

关于bug排查。

1、遇到bug,不要恐慌,相信自己能解决它。学会评估bug的影响面。
2、bug是你的还是别人的没有关系,不要抱怨,问题已经在那了,解决它。
3、如果排除一个bug花费了很长时间,思考能否做点什么(例如增加日志、总结文档、优化代码等),让下次排查更容易。
4、Crash early,一旦发生异常,立即崩溃,让问题第一现场尽早暴露。如果认为什么不可能发生,就用断言确保它不会发生,不要自己说服和欺骗自己。
5、打印含有跟踪信息、格式统一规范的日志,尤其是异常路径的。

09

尽可能多、尽可能早、尽可能全面地测试。让质量成为正式的需求。

1、单元测试要覆盖正向路径和异常路径,关注一些边界条件,并且校验结果。
2、模块测试、集成测试、压力测试、性能测试都应该自动化。
3、不要忽略资源耗尽、故障恢复的测试场景

10

关于工具使用:

1、选择一种强大的编辑器,尽可能学好它,利用它。
2、尽可能多的自动化,让计算机去做那些重复的工作,显然它们更擅长。这既避免了出现错误,又提高效率。
3、使用配置文件,而不是集成在代码里。把抽象放进代码,把细节放进元数据。

11

做一个知识输出者,多写文章和总结,在自己常用的平台分享,总结和复盘能加快进步。不要害怕交流,不要害怕暴露缺点,有效的交流越多,你就越有影响力。

12

今天了不起的软件,比明天完美的软件更重要。

13

最后,多运动,保持头发和衣着整洁,保护好颈椎,保护好视力...


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团队简介:

PolarDB-X是阿里巴巴全自研自主可控的分布式数据库系统。不同于同品牌基于共享存储架构的数据库PolarDB,PolarDB-X是一款Share Nothing架构的分布式数据库,可支撑千万级并发规模及百PB级海量存储,专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题。

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