• 前端面试宝典React篇15 如何提升 React 代码可维护性?


    组件的设计也好,性能优化也好,它们彼此割裂,并不能反映真实的工程质量,也不能反映代码质量。面试中除了探讨造飞机的话题,也需要落地讲讲代码怎么写、怎么放、怎么用,才能更好维护,所以如何提升 React 代码可维护性也是面试官常问的一个问题。

    破题

    在探讨 React 代码的可维护性之前,需要先聊一个话题,即当我们在探讨可维护性的时候,我们究竟在聊什么。你会发现很难用一句话解释清楚这样一个模糊的概念,是指代码规范,还是设计模式呢?如果我们要认真探讨这个问题的话,其实可以有很多维度,并没有标准答案。这里,我提供一个不一样的视角看待这个问题:表面上讨论的是 React 代码,实际上是基于 React 开发的项目,所以可以从软件工程的角度去尝试理解。

    在软件工程中,可维护性对应的单词是 Maintainability,与它相近的概念还有技术债代码异味,这些都表示当前代码迭代的难易程度。简而言之,当项目可维护性很差的时候,往往意味着该项目既难以修改,也难以拓展。更专业一些的话,就像 ISO/IEC 9126 的国际标准中指出产品可维护性反映了五个特征。

    • 可分析性,指工程项目拥有定位产品缺陷的能力,暗指定位缺陷的成本。举一个工作中的例子,你的页面在线上出了问题,但是你找不到相关手段去定位哪里有问题,在自己的电脑上也无法复现,线上代码在 uglify 后也无法阅读,这就是缺少可分析性。

    • 可改变性,指工程项目拥有基本的迭代能力,暗指迭代的成本。这点相对好理解,通常在你看完代码后,如果觉得这次的内容容易修改,那迭代成本就很低;如果觉得实在改不动,那么这就不具备可变性了。

    • 稳定性,指避免工程项目因为代码修改而造成线上意外。这点也很好理解,更生活化一点的表达就是,你敢不敢改这段代码?你的修改是否会影响线上运行?如何确保每次迭代都不会影响线上环境,那就是保障了稳定性。

    • 易测试性,指工程项目能够快速发现产品缺陷的能力。如果代码有问题,项目有 Bug,怎么在交付前发现?怎么在引起大规模故障前发现?用什么手段可以发掘?这就是易测试性。

    • 可维护性的依从性,指遵循相关的标准或约定,即团队开发工程规范,比如代码风格的要求、开发流水线的要求等。

    基于各个框架开发的项目,其可维护性的基本特征是一致的,区别在于使用 React 构建项目,它的可维护性通过什么额外的方案来保障,比如特殊的文档规范、设计准则还是自动化工具。

    所以这里需要建立特征与方案之间的联系,比如特征是可分析性,那它对应的方案是什么?方案是否有现成的工具可用,你又是如何规范使用的?

    审题

    在有了这样的基本认知下,我们就可以开始整理答题的框架图了。整理上述的思路,本题需要把握两个方面:

    • 特征,也就是答题维度,包含了可分析性、可改变性、稳定性、易测试性、可维护性的依从性;

    • 方案,从每个单一维度出发阐述 React 项目的差异与可使用的规范、工具等。

    Drawing 1.png

    特征可以帮助我们建立一个基本的答题轮廓,再根据实际经验逐步填充完整,你的答案才会呈现出层次感。

    入手

    可分析性

    仅凭可分析性的概念,确实难以下手。这里你可以用在第 12 讲“React 的渲染异常会造成什么后果?”中提到的做工程的方案,就是预防与兜底:

    • 预防,即从上线前开始,可以对代码做哪些措施防止出现线上问题;

    • 兜底,就是上线后又可以做哪些方案加快线上故障的定位速度。

    预防

    从预防的角度出发,能够提前发掘代码中的问题点,通过使用人工或者工具审查的方式去实现。

    人工审查代码的方式,标准称谓是 Code Review。基于 React 写法的易错点,团队内部会总结出一些实践准则,比如这篇由网友分享的 Review checklist 中的案例就提供了一些实践。

    工具审查的方式,标准称谓是静态代码检查工具。在 JavaScript 世界中,静态代码检查工具主要有 3 个,分别是JSLintJSHintESLint。从生态发展的角度上,支持配置化与插件拓展 ESLint 获得了最终的胜利。基于 ESLint 有不少大厂给出了自己的最佳实践,最经典的规则方案莫过于 Airbnb 的 eslint-config-airbnb。这些规则方案将人工审查工作转化为工具自动化审查,节约了团队内部的时间。

    那是不是说明 Code Review 没用了?并不是,工具并不能检查业务逻辑,所以我更推荐团队内部将 Code Review 的重心放到代码的业务逻辑上。

    兜底

    兜底能够快速定位线上报错。在线环境的代码通常是经过 UglifyJS 混淆并压缩的(当然新版 Webpack 将默认的压缩器替换为了 terser),所以直接看报错信息,并不能得知对应的源码是什么样的,不利于排查问题。所以需要考虑线上代码的报错信息收集、汇总与反混淆。

    最理想的情况莫过于改造编译流水线,在发布过程中上传 sourcemap 到报错收集平台。这里以部分开源的 Sentry 平台为例,在 Webpack 中添加 sourcemap 相关插件就可以在编译过程直接上传 sourcemap 到 Sentry 的报错平台。如下代码所示:

    const SentryWebpackPlugin = require("@sentry/webpack-plugin");
    module.exports = {
      configureWebpack: {
        plugins: [
          new SentryWebpackPlugin({
            authToken: process.env.SENTRY_AUTH_TOKEN,
            org: "exmaple-org",
            project: "example-project",
            include: ".",
            ignore: ["node_modules", "webpack.config.js"],
          }),
        ],
      },
    };
    
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    在使用 Sentry 捕获报错时,就能够直接查看对应的源码了,如下所示:

    try {
      aFunctionThatMightFail();
    } catch (err) {
      Sentry.captureException(err);
    }
    
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    报错平台具体用哪一家,需要依据自家公司的基建现状,那如果当前的报错平台不支持怎么办呢?可以使用 Mozilla 开源的工具 sourcemap,直接恢复对应的源代码信息,如下所示:

    const rawSourceMap = { 
      version: 3, 
      file: "min.js", 
      names: ["bar", "baz", "n"], 
      sources: ["one.js", "two.js"], 
      sourceRoot: "http://example.com/www/js/", 
      mappings: "CAAC,IAAI,IAAM,SAAUA,GAClB,OAAOC,IAAID;CCDb,IAAI,IAAM,SAAUE,GAClB,OAAOA" 
    };
    const whatever = await SourceMapConsumer.with(rawSourceMap, null, consumer => { 
      console.log(consumer.sources); 
      // [ 'http://example.com/www/js/one.js', 
      //   'http://example.com/www/js/two.js' ] 
      console.log( 
        consumer.originalPositionFor({ 
          line: 2, 
          column: 28 
        }) 
      ); 
      // { source: 'http://example.com/www/js/two.js', 
      //   line: 2, 
      //   column: 10, 
      //   name: 'n' } 
      console.log( 
        consumer.generatedPositionFor({ 
          source: "http://example.com/www/js/two.js", 
          line: 2, 
          column: 10 
        }) 
      ); 
      // { line: 2, column: 28 } 
      consumer.eachMapping(function(m) { 
        // ... 
      }); 
      return computeWhatever(); 
    });
    
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    可改变性

    从代码层面来讲,可变性代表了代码的可拓展能力。一提到拓展能力,你可能会想到架构设计或者设计模式一类的概念。在这方面并没有唯一的正确答案,可以说仁者见仁智者见智,但统一的特征是做划分边界模块隔离

    在前面的文章中提供了两个思路来提升代码的可拓展性。

    • 第 05 讲“如何设计 React 组件?”中提到的组件设计模式,即从组件的角度出发,通过分离容器组件与展示组件的方式分离模块。其中推荐了 Storybook 来沉淀展示组件。

    • 第 08 讲“列举一种你了解的 React 状态管理框架”中提到的状态管理框架。状态管理框架中有相对成熟的设计模式,比如 Redux 中的 action、reducer 等,它的边界很清楚,你很容易明白业务逻辑该如何拆解、如何放入模块中。

    只要跟着框架走就完事了吗?不,面试官还要听你的思考。在前面的章节中反复提过思考是什么:思考是调研方案、对比方案,说明选择这个方案的原因,阐述在该方案基础上的实践。

    稳定性

    要增强项目稳定性,从代码层面来讲,常规的思路是加测试。但写测试并不是一件容易的事。你会发现在前端项目中,无论是单元测试还是集成测试,整体覆盖比例都很低,常常通过人工测试“点点点”的方式保证稳定性。

    究其主要原因,前端测试并不好写。不好写并不是指代码不好写,而是针对 UI 层不好写。即便是做 Android 和 iOS 开发,其 UI 测试也很少有人认真写。因为国内的业务迭代模式都非常快,快到 UI 层难以有稳定的测试代码,所以通常大家也不会花太多时间去写组件的测试,基于实际情况,有条件写测试的话,也是尽量给核心业务写测试

    比如购物车的商品与价格计算逻辑,每次有人修改这段代码必然会心惊胆战。如果可以的话,针对这样的核心业务逻辑,测试用例尽量做到完全覆盖;在流水线上确保每次修改后,都能自动化地跑一次单元测试。

    前端单元测试主要是有 Chai、Mocha 和 Jest,其中 Jest 与 React 生态最为紧密,由 Facebook 主推。

    综上所述,由于 UI 层迭代更新快,所以在代码中,选取业务核心逻辑编写测试更利于整体项目的稳定性。

    易测试性

    易测试性与整体的代码架构相关。下面采用 Redux 官方的案例说明合理的架构为什么容易测试。

    比如其中的 Action 是一个纯函数,那么编写测试就非常容易,直接输入输出验证一波就完事了。如下代码所示:

    mport * as actions from '../../actions/TodoActions'
    import * as types from '../../constants/ActionTypes'
    describe('actions', () => {
      it('should create an action to add a todo', () => {
        const text = 'Finish docs'
        const expectedAction = {
          type: types.ADD_TODO,
          text
        }
        expect(actions.addTodo(text)).toEqual(expectedAction)
      })
    })
    
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    再比如,它的 Reducer 也是纯函数,那么只需要验证输入输出就可以了。如下代码所示:

    import reducer from '../../structuring-reducers/todos'
    import * as types from '../../constants/ActionTypes'
    describe('todos reducer', () => {
      it('should return the initial state', () => {
        expect(reducer(undefined, {})).toEqual([
          {
            text: 'Use Redux',
            completed: false,
            id: 0
          }
        ])
      })
      it('should handle ADD_TODO', () => {
        expect(
          reducer([], {
            type: types.ADD_TODO,
            text: 'Run the tests'
          })
        ).toEqual([
          {
            text: 'Run the tests',
            completed: false,
            id: 0
          }
        ])
        expect(
          reducer(
            [
              {
                text: 'Use Redux',
                completed: false,
                id: 0
              }
            ],
            {
              type: types.ADD_TODO,
              text: 'Run the tests'
            }
          )
        ).toEqual([
          {
            text: 'Run the tests',
            completed: false,
            id: 1
          },
          {
            text: 'Use Redux',
            completed: false,
            id: 0
          }
        ])
      })
    })
    
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    这里有两点值得我们学习:

    • 合理的架构划分,使得模块与模块之间互不干涉、各自分离,可以让测试相对独立;

    • 纯函数在测试上有着得天独厚的优势,让测试验证的过程变得更为简单,试想,如果是一个类,有状态流转变化,有缓存机制,那是否会给测试带来困难,所以现在前端有一种思潮就是编写一个接一个的函数,而比较少写类

    比如 react-native-code-push 这个项目中的代码就是在调用一个接一个的函数。这是 React 社区值得关注的一种现象。

    依从性

    依从性讲的是约束。为什么要约束呢?因为统一编码规范与代码风格可以提升易读性减少认知差异防止不规范操作埋藏的潜在隐患。软件开发又是一个过分依赖人的活动,而人往往是最不可靠的。这里需要注意,强调约束时,落地的方案一定要在工具上,而非人本身。

    在前端工程中最常见的 Lint 工具包含:

    • 针对 JavaScript 的 ESLint;

    • 针对样式的 Stylelint;

    • 针对代码提交的 Commitlint;

    • 针对编辑器风格的 Editorconfig;

    • 针对代码风格的 Prettier。

    这些也都适用于 React 生态。

    答题

    通过梳理上述的知识点,可以尝试从软件工程的角度来回答本题。

    如何提升 React 代码的可维护性,究其根本是考虑如何提升 React 项目的可维护性。从软件工程的角度出发,可维护性包含了可分析性、可改变性、稳定性、易测试性与可维护性的依从性,接下来我从这五个方面对相关工作进行梳理。

    可分析性的目标在于快速定位线上问题,可以从预防与兜底两个维度展开工作,预防主要依靠 Lint 工具与团队内部的 Code Review。Lint 工具重在执行代码规划,力图减少不合规的代码;而 Code Review 的重心在于增强团队内部的透明度,做好业务逻辑层的潜在风险排查。兜底主要是在流水线中加入 sourcemap,能够通过线上报错快速定位源码。

    可改变性的目标在于使代码易于拓展,业务易于迭代。工作主要从设计模式与架构设计展开。设计模式主要指组件设计模式,通过容器组件与展示组件划分模块边界,隔绝业务逻辑。整体架构设计,采用了 rematch 方案,rematch 中可以设计的 model 概念可以很好地收敛 action、reducer 及副作用,同时支持动态引入 model,保障业务横向拓展的能力。Rematch 的插件机制非常利于做性能优化,这方面后续可以展开聊一下。

    接下来是稳定性,目标在于避免修改代码引起不必要的线上问题。在这方面,主要通过提升核心业务代码的测试覆盖率来完成。因为业务发展速度快、UI 变化大,所以基于 UI 的测试整体很不划算,但背后沉淀的业务逻辑,比如购物车计算价格等需要长期复用,不时修改,那么就得加测试。举个个人案例,在我自己的项目中,核心业务测试覆盖率核算是 91%,虽然没完全覆盖,但基本解决了团队内部恐惧线上出错的心理障碍。

    然后是易测试性,目标在于发现代码中的潜在问题。在我个人负责的项目中,采用了 Rematch 的架构完成模块分离,整体业务逻辑挪到了 model 中,且 model 自身是一个 Pure Object,附加了多个纯函数。纯函数只要管理好输入与输出,在测试上就很容易。

    最后是可维护性的依从性,目标在于建立团队规范,遵循代码约定,提升代码可读性。这方面的工作就是引入工具,减少人为犯错的概率。其中主要有检查 JavaScript 的 ESLint,检查样式的 stylelint,检查提交内容的 commitlint,配置编辑器的 editorconfig,配置样式的 prettier。总体而言,工具的效果优于文档,团队内的项目整体可保持一致的风格,阅读代码时的切入成本相对较低。

    Drawing 3.png

    总结

    本讲提供了一个从软件工程角度论述的思路,但这并不是唯一答案,我们每个人都可以有自己的理论体系,以及讲解重点,只要它体系齐全、逻辑自洽、结构清晰,就能说服面试官。本讲中提到的理论,看一看、读一读,最重要的是有自己的理解,而本讲中提到的相关工具建议重点关注,试一试、用一用,看看是否真的能帮助你提升 React 代码的可维护性。

    你可以尝试用其他思路思考下本题,通过在留言区留言的方式分享自己的见解。我也会在留言区与你互动。

    在下一讲中就正式进入 React Hooks 的环节,先看看 Hooks 在使用上有什么限制。


    《大前端高薪训练营》


    精选评论

    ezra.xu:

    赞,文章内容干货很多。有个小问题,针对项目团队中开发人员使用不同编辑器(vs code, webstorm, sublime),不同系统平台(windows, linux, macOS)的情况,有哪些工具可以管理好代码风格,有没有相关的最佳实践。

        讲师回复:

        常规的空格、换行符建议添加 EditorConfig 配置文件,详情可以查看官网 EditorConfig (https://editorconfig.org/),配置文件可以参考下 React 仓库中的 https://github.com/facebook/react/blob/master/.editorconfig。这里主要是统一编辑器行为。
    其次是整个代码风格的把控,建议配置 eslint + prettier,并配合 husky (https://github.com/typicode/husky)一起使用,每次提交或者推送代码时强制检查。
    这里注意,一定要调好 eslint 和 prettier 的自动化 format,减轻使用者的负担,不要让人手动去修代码样式,那没啥意义。另外每个编辑器的 prettier 插件都可以配置保存代码时,自动化 format 一下,这个地方也可以做下调研与方案。
    最后就是在流水线或者公司 Git 的 Hook 上配置自动化 lint 脚本检查,防止组内成员在本地跳过检查。

    *兵:

    组件设计模式和架构上有更多的案例吗?感觉有点太笼统

        讲师回复:

        受于篇幅限制,确实很难完全展开说明。
    那么这里我再说一下,架构主要关注模块的组织与协作方式。组织方式是什么呢?React 并没有答案,它只有 View 层。
    而 Flux、Redux、Mobx 提出了自己的组织与写作方式。如果需要一点贴合国情的案例,那么我觉得 dva 的组织与协作方式是值得深入学习的,是最佳的通用案例。
    组件的设计模式已经基本发展到头了,可以看一下 https://reactpatterns.com/,其中尽数列举了已知的方案。
    Hooks 相关的内容推荐看一下 https://usehooks.com。
    不知道这样的回答是否还是有欧典笼统,但希望能对你有所帮助,如果还有问题,欢迎继续留言。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/fegus/article/details/126801935