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，有些人喜欢称之为器。支撑这些工具的便是一系列的原则与模式，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：

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	低	高	-	Yes
Antlr	极高	中	中	中	Yes
Ctags	中	低	低	高	Yes（成本高）
Tree-sitter	高	高	中	高	Yes（成本高，S）
Doxygen	中	低	低	高	No
CodeQuery	极高	中	中	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

在 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、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。

• Atom/VSCode。主要由 JSON/PList 格式的 TMLanguage（源自 TextMate） + 正则表达式实现，即 VSCode TextMate 和 Oniguruma 共同构成了 VSCode 的一部分语法高亮功能。吐槽一句，非常难以维护。
• Eclipse。需要手写解析器，FAQ How do I write an editor for my own language?。
• Intellij IDEA。可以通过 BNF 来添加相应的功能：Custom Language Support Tutorial 。
• Vim。由自带的 Vim 脚本 + 正则表达式（类似）来实现，示例：Rust.vim
• Emacs。由 Emacs Lisp 语言 + 正则表达式（类似）来实现，示例：rust-mode

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：Language 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。

在 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_SIZEedge [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：

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. 构建类 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》

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     stringClass       stringType        stringPath        stringFields      []JAppFieldMethods     []JMethodMethodCalls []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              stringStartLine         intStartLinePosition intStopLine          intStopLinePosition  int
}type JField struct {Name   stringSource stringStartLine         intStopLine          int
}type JPkgInfo struct {Name   stringStartLine         intStopLine          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.CodeDataStructFunctions    []BSFunctionDataStructBS ClassBadSmellInfo
}type BSFunction struct {core_domain.CodeFunctionFunctionBody stringFunctionBS   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 Scalavar Imports: Array<CodeImport> = arrayOf<CodeImport>(),    // todo: select node useonly importsvar 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 modifierpub 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 Rust Playground 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:  moduleimport printf
hello:    func i64local 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, formatret rendfuncendmodule

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）	差	高	低	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）	差	高	低	是	面向模型建模 + IDE的可视化支持
Web 之 D3.js	高	高	低	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	低	中	中	高	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	高	高	低	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-Package 和 Export-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：Merry Dependencies Analyser

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-shadow、border 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 common 的 common 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 []intfor index := range imports {imp := imports[index]ss := strings.Split(imp.Name, ".")lastField := ss[len(ss)-1]var isOk = falsefor _, 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 operator 和 assert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。