何谓重构

“重构”这个词既可以用作名词也可以用作动词。

重构（名词）：对软件内部结构的一种调整，目的是在不改变软件可观察行为的前提下，提高其可理解性，降低其修改成本。
重构（动词）：使用一系列重构手法，在不改变软件可观察行为的前提下，调整其结构。

重构的关键在于运用大量微小且保持软件行为的步骤，一步步达成大规模的修改。每个单独的重构要么很小，要么由若干小步骤组合而成。因此，在重构的过程中，我的代码很少进入不可工作的状态，即便重构没有完成，我也可以在任何时刻停下来。

Tip 如果有人说他们的代码在重构过程中有一两天时间不可用，基本上可以确定，他们在做的事不是重构。

在上述定义中，我用了“可观察行为”的说法。它的意思是，整体而言，经过重构之后的代码所做的事应该与重构之前大致一样。这个说法并非完全严格，并且我是故意保留这点儿空间的：重构之后的代码不一定与重构前行为完全一致。比如说，提炼函数会改变函数调用栈，因此程序的性能就会有所改变；改变函数声明和搬移函数等重构经常会改变模块的接口。不过就用户应该关心的行为而言，不应该有任何改变。如果我在重构过程中发现了任何 bug，重构完成后同样的 bug 应该仍然存在。

两顶帽子

Kent Beck 提出了“两顶帽子”的比喻。使用重构技术开发软件时，我把自己的时间分配给两种截然不同的行为：添加新功能和重构。添加新功能时，我不应该修改既有代码，只管添加新功能。通过添加测试并让测试正常运行，我可以衡量自己的工作进度。重构时我就不能再添加功能，只管调整代码的结构。此时我不应该添加任何测试，只在绝对必要（用以处理接口变化）时才修改测试。软件开发过程中，我可能会发现自己经常变换帽子。首先我会尝试添加新功能，然后会意识到：如果把程序结构改一下，功能的添加会容易得多。于是我换一顶帽子，做一会儿重构工作。程序结构调整好后，我又换上原先的帽子，继续添加新功能。新功能正常工作后，我又发现自己的编码造成程序难以理解，于是又换上重构帽子……整个过程或许只花 10 分钟，但无论何时我都清楚自己戴的是哪一顶帽子，并且明白不同的帽子对编程状态提出的不同要求。

为何重构

重构改进软件的设计

如果没有重构，程序的内部设计（或者叫架构）会逐渐腐败变质。当人们只为短期目的而修改代码时，他们经常没有完全理解架构的整体设计，于是代码逐渐失去了自己的结构。程序员越来越难通过阅读源码来理解原来的设计。代码结构的流失有累积效应。越难看出代码所代表的设计意图，就越难保护其设计，于是设计就腐败得越快。经常性的重构有助于代码维持自己该有的形态。

消除重复代码，我就可以确定所有事物和行为在代码中只表述一次，这正是优秀设计的根本。

重构使软件更容易理解

用于协作

重构帮助找到 bug

对代码的理解，可以帮我找到 bug。我承认我不太擅长找 bug。有些人只要盯着一大段代码就可以找出里面的 bug，我不行。但我发现，如果对代码进行重构，我就可以深入理解代码的所作所为，并立即把新的理解反映在代码当中。搞清楚程序结构的同时，我也验证了自己所做的一些假设，于是想不把 bug 揪出来都难。

重构提高编程速度

最后，前面的一切都归结到了这一点：重构帮我更快速地开发程序。

有的团队：

但有些团队的境遇则截然不同。他们添加新功能的速度越来越快，因为他们能利用已有的功能，基于已有的功能快速构建新功能。

两种团队的区别就在于软件的内部质量。良好的模块划分使我只需要理解代码库的一小部分，就可以做出修改。如果代码很清晰，我引入 bug 的可能性就会变小，即使引入了 bug，调试也会容易得多。理想情况下，我的代码库会逐步演化成一个平台，在其上可以很容易地构造与其领域相关的新功能。 20 年前，行业的陈规：良好的设计必须在开始编程之前完成，因为一旦开始编写代码，设计就只会逐渐腐败。重构改变了这个图景。现在我们可以改善已有代码的设计，因此我们可以先做一个设计，然后不断改善它，哪怕程序本身的功能也在不断发生着变化。

何时重构

预备性重构：让添加新功能更容易

重构的最佳时机就在添加新功能之前。在动手添加新功能之前，我会看看现有的代码库，此时经常会发现：如果对代码结构做一点微调，我的工作会容易得多。修复 bug 时的情况也是一样。在寻找问题根因时，我可能会发现：如果把 3 段一模一样且都会导致错误的代码合并到一处，问题修复起来会容易得多。或者，如果把某些更新数据的逻辑与查询逻辑分开，会更容易避免造成错误的逻辑纠缠。用重构改善这些情况，在同样场合再次出现同样 bug 的概率也会降低。

帮助理解的重构：使代码更易懂

我需要先理解代码在做什么，然后才能着手修改，这些都是重构的机会。看代码时，我会在脑海里形成一些理解，但我的记性不好，记不住那么多细节。正如 Ward Cunningham 所说，通过重构，我就把脑子里的理解转移到了代码本身。随后我运行这个软件，看它是否正常工作，来检查这些理解是否正确。如果把对代码的理解植入代码中，这份知识会保存得更久，并且我的同事也能看到。

捡垃圾式重构

帮助理解的重构还有一个变体：我已经理解代码在做什么，但发现它做得不好，例如逻辑不必要地迂回复杂，或者两个函数几乎完全相同，可以用一个参数化的函数取而代之，我会马上重构它；如果重构需要花一些精力，我可能会拿一张便笺纸把它记下来，完成当下的任务再回来重构它。

有计划的重构和见机行事的重构

上面的例子——预备性重构、帮助理解的重构、捡垃圾式重构——都是见机行事的：我并不专门安排一段时间来重构，而是在添加功能或修复 bug 的同时顺便重构，这是我自然的编程流的一部分。

Tip 还有一种常见的误解认为，重构就是人们弥补过去的错误或者清理肮脏的代码。当然，如果遇上了肮脏的代码，你必须重构，但漂亮的代码也需要很多重构。

如果团队过去忽视了重构，那么常常会需要专门花一些时间来优化代码库，以便更容易添加新功能。在重构上花一个星期的时间，会在未来几个月里发挥价值。有时，即便团队做了日常的重构，还是会有问题在某个区域逐渐累积长大，最终需要专门花些时间来解决。但这种有计划的重构应该很少，大部分重构应该是不起眼的、见机行事的。

何时不应该重构

如果我看见一块凌乱的代码，但并不需要修改它，那么我就不需要重构它。如果丑陋的代码能被隐藏在一个 API 之下，我就可以容忍它继续保持丑陋。只有当我需要理解其工作原理时，对其进行重构才有价值。另一种情况是，如果重写比重构还容易，就别重构了。

重构、架构和 YAGNI

与其猜测未来需要哪些灵活性、需要什么机制来提供灵活性，我更愿意只根据当前的需求来构造软件，同时把软件的设计质量做得很高。随着对用户需求的理解加深，我会对架构进行重构，使其能够应对新的需要。如果一种灵活性机制不会增加复杂度，我可以很开心地引入它；但如果一种灵活性会增加软件复杂度，就必须先证明自己值得被引入。如果不同的调用者不会传入不同的参数值，那么就不要添加这个参数。当真的需要添加这个参数时，运用函数参数化也很容易。要判断是否应该为未来的变化添加灵活性，我会评估“如果以后再重构有多困难”，只有当未来重构会很困难时，我才考虑现在就添加灵活性机制。我发现这是一个很有用的决策方法。

这种设计方法有很多名字：简单设计、增量式设计或者 YAGNI——“你不会需要它”（you arenʼt going to need it）的缩写。YAGNI 并不是“不做架构性思考”的意思，不过确实有人以这种欠考虑的方式做事。我把 YAGNI 视为将架构、设计与开发过程融合的一种工作方式，这种工作方式必须有重构作为基础才可靠。

重构与软件开发过程

重构的第一块基石是自测试代码。我应该有一套自动化的测试，我可以频繁地运行它们，并且我有信心：如果我在编程过程中犯了任何错误，会有测试失败。如果一支团队想要重构，那么每个团队成员都需要掌握重构技能，能在需要时开展重构，而不会干扰其他人的工作。这也是我鼓励持续集成的原因：有了 CI，每个成员的重构都能快速分享给其他同事，不会发生这边在调用一个接口那边却已把这个接口删掉的情况；如果一次重构会影响别人的工作，我们很快就会知道。自测试的代码也是持续集成的关键环节，所以这三大实践——自测试代码、持续集成、重构——彼此之间有着很强的协同效应。有这三大实践在手，我们就能运用前一节介绍的 YAGNI 设计方法。重构和 YAGNI 交相呼应、彼此增效，重构（及其前置实践）是 YAGNI 的基础，YAGNI 又让重构更易于开展：比起一个塞满了想当然的灵活性的系统，当然是修改一个简单的系统要容易得多。在这些实践之间找到合适的平衡点，你就能进入良性循环，你的代码既牢固可靠又能快速响应变化的需求。有这三大核心实践打下的基础，才谈得上运用敏捷思想的其他部分。持续交付确保软件始终处于可发布的状态，很多互联网团队能做到一天多次发布，靠的正是持续交付的威力。即便我们不需要如此频繁的发布，持续集成也能帮我们降低风险，并使我们做到根据业务需要随时安排发布，而不受技术的局限。有了可靠的技术根基，我们能够极大地压缩“从好点子到生产代码”的周期时间，从而更好地服务客户。这些技术实践也会增加软件的可靠性，减少耗费在 bug 上的时间。

参考文献

《重构改善既有代码的设计》
https://book-refactoring2.ifmicro.com/docs/ch2.html