本文作者：旺德，阿里雲高級開發工程師
2017年研究生畢業，我加入阿里巴巴數據庫技術團隊，從事分佈式數據庫研發，如今算來已經有三年時間了，在這期間，我深度參與了雙十一背後的數據庫PolarDB-X從設計到實現的全過程。在這三年的時間裡，於我而言，最大的收穫來自兩方面：
（1）大型數據庫項目的磨礪。數據庫作為三大基礎軟件之一，複雜度不言而喻，而分佈式數據庫將這個複雜度又提升了一個層次，因此嘗試這個領域的企業並不多。一畢業就有機會挑戰這個級別的難度，磨礪造就成長。
（2）有幸與一群實力超群的小夥伴一起工作，從他們身上能學習到太多東西了。
根據工作經驗和觀察身邊優秀的同事，我發現優良的工作習慣是區別一般工程師和專家工程師的重要素質。想要提升自己，必須要認識到哪些工作習慣會拖延工作效率，提升項目複雜度，增加溝通難度，甚至讓合作伙伴失望，然後改正它們。刻意練習那些被證明有效實用的工作方式，成為習慣。在阿里的這三年，我積累了這些工作習慣：
01
最基礎也最重要的習慣：想清楚再動手。大模塊和功能，詳細的設計文檔必不可少。小模塊和功能，最好動手之前，在白板或紙上寫畫清楚，並記錄下來，千萬不要靠巧合編程，要理解正在做的事情，並全面考慮各種可能性。
02
設計、編寫正交性好的代碼模塊。這是大家公認的良好編程習慣，但說起來容易，做起來難。工程師可能會圖一時之快，編寫重複、複雜的“麵條代碼”，隨著代碼量膨脹，這無疑會是代碼維護和問題排查的災難。平時最好能刻意練習編寫正交性好的代碼（剛開始可能花時間，但要熟悉這種思維習慣），學習業界優秀的代碼也是精進的方式。這裡簡單列四點實用技巧：
1、不向其它模塊暴露任何不必要的信息，也儘量不依賴其它模塊，隱藏複雜性
2、儘量避免編寫相似的函數，讓複用變的容易。
3、儘量避免直接使用全局變量。
4、編寫獨立的函數，減少函數間的依賴，函數解耦的一些技巧：
（1）只調用對象自身的函數。
（2）只調用傳入參數對象的成員函數。
（3）只調用函數內部創建對象的函數。
（4）減少函數的長度。
03
如果發現代碼中不滿意的地方，早重構、多重構。儘量不要容忍軟件中的“垃圾”。重構前應該確保：
1、不要在重構的同時加功能；
2、重構前確保擁有良好測試，確保重構對系統重量的影響最小化；
3、採取短小、深思熟慮的重構節奏。
04
系統裡的每一項知識都是單一、無歧義、權威的，要與所有研發人員達成一致。避免合作者之間因為理解的差異，編寫出語義相悖的代碼。
05
把低級的知識放在代碼裡，註釋留給高級的說明，糟糕的代碼才需要許多註釋，當然也不能沒有註釋。commit message也要認真寫。
06
時刻考慮併發對代碼的影響，面向併發設計；時刻考慮空間和時間效率；時刻考慮Corner case。
07
為項目制定詳細的編碼規範，並嚴格遵守。精心的為模塊、文件、變量和函數命名，意義清晰無歧義。合理佈局文件和文件夾。
08
關於bug排查。
1、遇到bug，不要恐慌，相信自己能解決它。學會評估bug的影響面。
2、bug是你的還是別人的沒有關係，不要抱怨，問題已經在那了，解決它。
3、如果排除一個bug花費了很長時間，思考能否做點什麼（例如增加日誌、總結文檔、優化代碼等），讓下次排查更容易。
4、Crash early，一旦發生異常，立即崩潰，讓問題第一現場儘早暴露。如果認為什麼不可能發生，就用斷言確保它不會發生，不要自己說服和欺騙自己。
5、打印含有跟蹤信息、格式統一規範的日誌，尤其是異常路徑的。
09
儘可能多、儘可能早、儘可能全面地測試。讓質量成為正式的需求。
1、單元測試要覆蓋正向路徑和異常路徑，關注一些邊界條件，並且校驗結果。
2、模塊測試、集成測試、壓力測試、性能測試都應該自動化。
3、不要忽略資源耗盡、故障恢復的測試場景
10
關於工具使用：
1、選擇一種強大的編輯器，儘可能學好它，利用它。
2、儘可能多的自動化，讓計算機去做那些重複的工作，顯然它們更擅長。這既避免了出現錯誤，又提高效率。
3、使用配置文件，而不是集成在代碼裡。把抽象放進代碼，把細節放進元數據。
11
做一個知識輸出者，多寫文章和總結，在自己常用的平臺分享，總結和覆盤能加快進步。不要害怕交流，不要害怕暴露缺點，有效的交流越多，你就越有影響力。
12
今天了不起的軟件，比明天完美的軟件更重要。
13
最後，多運動，保持頭髮和衣著整潔，保護好頸椎，保護好視力...
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團隊簡介：
PolarDB-X是阿里巴巴全自研自主可控的分佈式數據庫系統。不同於同品牌基於共享存儲架構的數據庫PolarDB，PolarDB-X是一款Share Nothing架構的分佈式數據庫，可支撐千萬級併發規模及百PB級海量存儲，專注解決海量數據存儲、超高併發吞吐、大表瓶頸以及複雜計算效率等數據庫瓶頸問題。
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