自动化开发

让开发自动化系列专栏

上面提到的技术可能过时，但是思想值得借鉴。

持续集成

持续集成

类似的工具很多，个人推荐 jenkins、TeamCity

除掉构建脚本中的气味

除掉构建脚本中的气味

对于脚本这一块，研发确实比较慵懒，比如我。没有更加规范，甚至没有这个意识。

这一点可以进行拓展：只要和项目相关的东西，无论内外，都应该做到尽可能的规范简洁。

  • 惟 IDE 的构建

  • 复制-粘贴式的编写脚本方法

  • 冗长的目标

  • 庞大的构建文件

  • 没有清理干净

  • 硬编码的值

  • 测试失败还能构建成功

  • 魔力机

  • 格式的缺失

持续测试

Junit

Junit + mockito + powerMock

基础测试

DBUnit

数据库相关测试

Selenium

功能性测试

JUnitPerf

性能测试

断言架构可靠性

通过分析代码的度量报告，比如由 JDepend 工具生成的报告， 您可以有效地判定代码是否实现了确定的架构。

静态检测工具

CI 反模式

持续集成反模式

知道不要做什么，也可以学到很多知识。

签入不够频繁

反模式：由于所需的修改太多，源代码长时间签出存储库。

解决方案：频繁地提交比较小的代码块。

破碎的构建

反模式：构建长时间破碎，导致开发人员无法签出可运行的代码。

解决方案：在构建破碎时立即通知开发人员，并以最高优先级尽快修复破碎的构建。

反馈太少

反模式：团队没有把构建状态通知发送给团队成员；因此，开发人员不知道构建已失败。

解决方案：使用各种反馈机制传播构建状态信息。

垃圾反馈

反模式：团队成员很快被构建状态消息淹没（成功、失败或界于这两者之间的各种消息）， 所以开始忽视这些消息。

解决方案：反馈要目标明确，使人们不会收到无关的信息。

缓慢的机器

反模式：用一台资源有限的工作站执行构建，导致构建时间太长。

解决方案：增加构建机器的磁盘速度、处理器和 RAM 资源，从而提高构建速度。

膨胀的构建

反模式：把太多的任务添加到提交构建过程中，比如运行各种自动检查工具或运行负载测试，从而导致反馈被延迟。

解决方案：一个构建 管道（pipeline）可以运行不同类型的构建。

使用自动化加速部署

使用自动化加速部署

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外部化属性

对于不同的目标环境，配置值（例如文件位置、主机名、数据库名和端口号）可能各不相同，因此不能进行硬编码（例如在源代码中）。 这些属性在 *.properties 文件中得到了完善的管理。

通过外部化属性，可以使用同一个构建脚本在一个环境中编译，然后在另一个环境中部署，而不需要修改或重新编译源代码。

可以使用 auto-config 工具等。

自动化 DBA

Data Definition Language（DDL）语句（如删除现有数据库、创建数据库和创建数据库用户） 以及 Data Manipulation（DML）语句（如 insert语句）可以轻松地脚本化并作为构建脚本的一部分运行。

而且，还可以远程执行这些语句。

发行和部署

远程部署和本地部署在实现方面并非完全不同，它仅需要一个不同的通道， 从而将资源安全地从一个位置复制到另一个位置（从构建机器复制到目标环境）。

在大多数企业中，安全性至关重要，因此仅仅使用 FTP 和 telnet 并不能满足需求。 在这种情况下，SCP 和 SSH 可以轻松完成任务。

自动负载测试

自动负载测试

使用 JMeter 创建自动化测试、将测试作为自动构建的一部分运行， 以及将测试设置为每天自动运行（通常当机器的使用率低时）。将测试作为预定构建的一部分运行可以让您：

  • 在任何时候执行负载测试

  • 在开发过程的初期检测并解决负载和性能问题

  • 监视构建服务器的最新的负载测试和性能测试报告

  • 减少依靠单个人配置和运行测试时可能出现的瓶颈和错误

文档化

文档的痛处

有两个关键性的问题制约着软件开发的文档化。

  • 似乎没有人会去阅读文档。

  • 几乎是在编写文档的同时，它就已经过时了。

常见的工具

  • 使用 UMLGraph 生成当前源代码的 UML图。

  • 使用 SchemaSpy 创建 实体关系图（ERD），归档数据库中的表格和关系。

  • 使用 Grand 生成构建目标以及它们之间的关系的 Ant 构建图。

  • 使用 Doxygen 生成 源代码文档。

  • 使用 DocBook 制作 用户文档。

持续重构

持续重构

Martin Fowler 编写了 《Refactoring》

  • 使用 CheckStyle 度量 圈复杂度（cyclomatic complexity）， 并提供诸如 Replace Conditional with Polymorphism之类的重构，以此来减少 条件复杂度代码味道

  • 使用 CheckStyle 评估 代码重复率，并提供诸如 Pull Up Method之类的重构，以此来移除 重复代码

  • 使用 PMD（或 JavaNCSS）计算 源代码行，并提供诸如 Extract Method 之类的重构，以此来淡化 大类代码味道

  • 使用 CheckStyle（或 JDepend）确定一个类的 传出耦合度（efferent coupling），并提供诸如 Move Method 之类的重构，以此来除掉 过多的导入代码味道

实现自动化数据库迁移

手工变更数据库

常见的由 DBA 进行操作：(一些公司直连研发都没有)

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自动化

使用工具 LiquiBase 进行数据库的自动更新。

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使用基于向导的安装程序

提供一种简单的方式来安装您的软件，这对于吸引和留住用户至关重要。

PS：对于互联网或者是传统项目，war 包之类的不需要到用户本地部署的不在此范围内。

war、jar 可以通过 CI 结合 shell(bat) 脚本搞定。

IzPack

我们看过 Antigen、AntInstaller、Denova、install4j、InstallAnywhere、IzPack、NSIS 等工具。

但是根据项目的特定需求，我们最后决定使用 IzPack：