说说:Code Review

本文分享了作者从不注重代码质量到参与严格CodeReview流程的变化过程。通过实施代码审查,不仅提高了代码质量,还促进了团队成员之间的交流与技术成长。

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呆过两家国内的公司,基本上都是项目为主,程序只要实现功能基本上就没有人会在关心你了,所以编程的习惯,代码的重用,以及对于其他代码再工程中的作用知道的都很少。
在新的公司呆了也有半年了,这里很重视代码的质量,当然bug也有不少,不过Code Review这一个环节,很重要。
首先。自己做的东西需要有测试代码覆盖,测试用例也有要求。这样做,即检查了代码的正确性,又方便了以后代码的修改,和新功能的增加。
其次,自己做的东西都有文档详细设计文档对应,再代码完成后,需要2人以上参加代码的检验,大家再review之前都很认真的看详细文档,和提交的代码,先提出问题。再开始的时候,先解释文档,然后解释代码。在这个过程中自己就能发现不少的问题,两个reviewer中都有很久的经验,能够指出,代码中不良的习惯,以及重复发明的轮子。

参加别人的review也是一种收获,第一,可惜熟悉业务,
2.可以多看代码,看看有经验的人怎么编码的,
3.可以看到代码中的不足,发现问题。
4。增加团队之间的合作以及友谊
<think>好的,我现在要帮用户理解计算机公司研发岗位的情况。首先,用户可能对研发岗位的具体职责不太清楚,或者想转行进入这个领域,需要一些指导。我需要先明确研发岗位的核心职责,比如需求分析、架构设计、编码实现、测试优化这些环节。然后,考虑用户可能关心的技能要求,比如编程语言、算法、框架工具等。还要区分不同的研发方向,比如前端、后端、算法工程师,这样用户可以根据自己的兴趣选择。 接下来,用户可能想知道研发岗位的挑战,比如技术更新快、复杂问题解决、团队协作压力。这些点需要具体举例说明,让用户有更直观的认识。另外,职业发展路径也是重点,比如从初级到高级再到架构师或管理岗位的晋升路线,以及不同公司的晋升机制差异。 可能用户还会关心研发岗位的行业价值,比如技术创新如何推动产品竞争力,研发与产品、市场部门的关系,以及长期职业规划的建议,比如技术深度与广度的平衡,软技能的重要性。需要提醒用户注意持续学习和适应变化的重要性,同时保持热情。 在组织回答时,要结构清晰,分点阐述,每个部分用简短的标题,便于阅读。同时,使用例子和实际场景帮助用户理解抽象概念,比如提到电商系统的高并发场景,说明研发人员需要解决的问题。还要注意语言口语化,避免过于专业术语,让不同背景的用户都能理解。 最后,检查是否符合用户给的系统级指令,比如数学公式的格式是否正确,这里可能涉及算法中的公式,比如时间复杂度O(n),但用户的问题主要关于研发岗位,可能数学公式较少,但如果有提到算法复杂度,需要用正确的LaTeX格式。同时确保回答用中文,结构层次分明,帮助用户逐步了解研发岗位的全貌。</think>### 对计算机公司研发岗位的阶段性理解 #### 一、核心职责与技术定位 1. **需求转化与实现** - 研发岗位的核心是将业务需求转化为技术方案。例如:电商系统中“秒杀功能”需通过分布式锁、缓存预热、限流算法(如漏桶/令牌桶)等技术实现。 - 需平衡性能(如QPS≥10万)、可靠性(99.99%可用性)、安全性(防超卖/防爬虫)等多维度指标。 2. **技术攻关** - 解决复杂场景问题,如推荐系统的实时特征计算需在5ms内完成,可能涉及Flink流处理+Redis向量检索的混合架构。 - 典型技术挑战案例:视频编码算法优化(如H.265→AV1)可降低30%带宽成本。 #### 二、关键能力模型 1. **硬技能栈** | 层级 | 内容举例 | 应用场景 | |---|---|---| | 基础 | 数据结构(B+树索引)、网络(QUIC协议) | 数据库优化/弱网传输 | | 进阶 | 分布式共识算法(Raft/Paxos) | 微服务注册中心设计 | | 专项 | CUDA并行计算/Transformer模型 | GPU加速/大语言模型部署 | 2. **工程化能力** - 代码质量:需通过SonarQube静态扫描(0严重漏洞)、单元测试覆盖率(≥80%) - DevOps实践:CI/CD流水线构建时长压缩(如从40分钟优化至8分钟) #### 三、研发流程全景 ```mermaid graph TD A[需求评审] --> B(技术方案设计) B --> C{方案评审} C -->|通过| D[编码实现] D --> E(单元测试) E --> F[Code Review] F --> G(集成测试) G --> H[灰度发布] H --> I{线上监控} I -->|异常| J[快速回滚] ``` #### 四、职业发展双路径 1. **技术纵深路径** - 示例:Java工程师→JVM调优专家(GC暂停从200ms降至20ms) - 关键技术里程碑:主导开源项目(如Apache顶级项目Committer) 2. **横向拓展路径** - 技术管理:50人团队效能提升(通过敏捷改造将迭代速度提升2倍) - 产品技术融合:主导AI客服系统设计,使人力成本降低40% #### 五、行业趋势适配 1. **前沿技术追踪** - 量子计算:需关注Q#语言与量子纠错算法 - 云原生:Service Mesh下沉到芯片层(如AWS Nitro系统) 2. **研发范式进化** - AI辅助编程:GitHub Copilot使代码生成效率提升55% - 低代码平台:复杂业务表单配置化开发(从7人天→2小时) #### 六、价值创造维度 - **直接经济价值**:某推荐算法优化带来GMV提升12% - **技术资产沉淀**:构建统一监控平台,故障定位时间从4小时→15分钟 - **行业标准参与**:主导制定边缘计算国家标准(GB/T XXXXX-2023) ### 总结建议 研发岗位本质是**系统性创新**的过程,建议从业者: 1. 建立T型能力结构:1-2个领域深度(如K8s调度算法)+多领域认知(如芯片指令集对编译优化的影响) 2. 培养技术产品化思维:将技术方案封装为可复用的中间件(如分布式ID生成服务) 3. 关注技术经济学:评估技术选型的ROI(如自研vs开源方案的全生命周期成本)
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