Apache DataFusion代码评审清单：关键检查点

Apache DataFusion代码评审清单：关键检查点

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代码评审是保障Apache DataFusion项目质量的重要环节。本文档提供了一份全面的代码评审清单，涵盖架构合规性、API设计、测试覆盖、性能优化等关键检查点，帮助评审者系统评估代码变更，确保项目的稳定性、可维护性和性能。

架构合规性检查

模块化与分层设计

• 验证代码是否符合DataFusion的分层架构，核心逻辑应位于datafusion/core，扩展功能应使用扩展API实现。
• 检查新功能是否适合作为独立模块或子 crate，避免核心模块过度膨胀。参考架构文档中关于扩展API与fork的建议。

扩展API使用

• 优先使用官方扩展API（如TableProvider、OptimizerRule）而非修改核心代码。新扩展应参考扩展开发指南。
• 检查自定义逻辑是否正确实现了相关 trait，如ScalarUDFImpl或AggregateUDFImpl。

API设计规范

公共API稳定性

• 确认公共API变更符合API健康政策，避免非必要的破坏性变更。
• 对已弃用API检查是否添加了#[deprecated]注解，并指明替代方案。例如：

  #[deprecated(since = "41.0.0", note = "Use new_api() instead")]
  pub fn old_api() {}
  

函数实现位置

• 新函数应按类型放置在正确目录： | 函数类型 | 实现目录 | 示例 | |----------|----------|------| | 标量函数 | datafusion/functions | advanced_udf.rs | | 聚合函数 | datafusion/functions-aggregate | advanced_udaf.rs | | 窗口函数 | datafusion/functions-window | advanced_udwf.rs |

测试覆盖验证

测试类型完整性

• 确保包含单元测试、集成测试和SQL逻辑测试：
  • 单元测试应使用test_util中的辅助宏。
  • SQL测试需添加到sqllogictest/test_files目录。
  • 性能关键路径需添加Criterion基准测试。

测试执行检查

• 验证测试可通过以下命令执行：

  cargo test --workspace  # 单元测试
  cargo test --test sqllogictests  # SQL测试
  cargo bench --bench parquet_query_sql  # 性能测试
  

• 检查是否存在内存泄漏或资源未释放问题，可配合--test-threads=1减少并行干扰。

性能与优化

查询计划优化

• 使用EXPLAIN验证新功能是否生成高效执行计划，复杂查询需检查：
  • 过滤条件下推至数据源
  • 聚合操作的分区策略
  • Join顺序是否合理

基准测试对比

• 新功能需提供性能基准数据，使用以下命令对比优化前后结果：

  cargo bench --bench BENCH_NAME -- --save-baseline before
  # 修改代码后
  cargo bench --bench BENCH_NAME -- --baseline before
  

• 关键指标（如吞吐量、延迟）变化应在可接受范围内。

文档与合规性

代码文档

• 公共API需包含详细文档注释，函数需添加#[user_doc]属性以生成SQL参考文档。
• 运行dev/update_function_docs.sh更新函数文档，并验证生成的标量函数文档。

格式与合规检查

• 代码格式需通过以下工具验证：

  ./dev/rust_lint.sh  # 运行rustfmt、clippy和taplo
  prettier -w **/*.md  # 格式化Markdown文档
  

• 检查许可证头是否完整，新文件需包含Apache 2.0许可证声明。

常见问题清单

检查项	参考标准
Protobuf编译	确保protoc版本≥3.15，执行regen.sh验证生成代码
快照测试更新	使用cargo insta review确认快照变更合理性
线程安全	多线程场景下验证无数据竞争，参考并发测试示例
内存使用	大数据集测试中监控内存占用，避免OOM问题

通过以上检查点，可系统性评估代码变更的质量与合规性，确保DataFusion项目的长期健康发展。评审过程中应重点关注架构一致性、API稳定性和测试覆盖率，同时兼顾性能优化与文档完整性。

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