如何深入理解开源项目

2018-01-04  本文已影响604人  大宽宽

感谢这个时代，我们有了github，有了近乎无穷的开源项目可以看，可以学。

记住，看的目的是学，但是看不等于学！

从小代码集看起

对于一个新手，是绝对不适合一上来就追求spring，web容器，数据库这种级别的代码。万事开头总是要从简单的来。如果没有太多阅读开源代码经验的话，请从一个代码量在千行级别或更小的repository开始吧。在阅读代码中，也慢慢留意一些约定，如

这些将帮你构建一个初步的可以深入代码的路径，并为进一步深入理解代码打基础。

这一点不得不夸一下javascript的npm。npm有相当多的很小的好代码。老牌web框架express的代码数才4000多行。一些小工具比如随机字符串产生器、分布式ID产生器只有数十行。非常适合入门学习。

聚焦

有多少人是抱着一颗不切实际的预期去看代码的？有人说，我Java想提升一下去看看Spring吧；有人说我Web没有太理解，去看看Tomcat吧。结果可想而知。正像问问题时不应该问过于宽泛的问题，看任何代码都不应该抱有看一遍全都看懂的期望——因为就连代码作者自己都做不到。

写代码时往往都会做一些抽象，把某个特定问题拆解。比如分层、比如抽象为一个class代表一个实际的概念等等。每个抽象都可能解决一个具体的问题。看代码也是如此，一定要先聚焦，把看代码的scope限制住，不要贪多。

比如当看Java Collections代码，可能是希望学习其数据结构的实现方式——到底链表、树、跳表等是怎么实现的，内存中一个个object是如何关联起来的，如何被快速访问的；又或者是特定算法的实现（比如Collections.sort用的是什么排序算法）。此时，其他的部分就不要太过于在意，直接忽略那些抽象隐藏起来的地方，以及不相关的细节。

对于更复杂的服务就更要聚焦。比如Jetty解决了相当多问题，比如：如何启动、如何找到Java Runtim、如何加载配置文件、如何load核心class、如何打log如何处理IO、如何解析HTTP协议的数据、如何将数据转换为Servlet标准的处理、如何管理集群…… 并且，这些代码里还会夹杂着一些设计模式的层，比如XXXXFactory，XXXXAdaptor…… 如此复杂的代码，即使是很有经验的人也不可能兼顾着在短时间内全看懂。所以，每次看代码之前，务必先确定一个要学习的目的。如果代码量很庞大，就可以安排一个学习计划，每次聚焦于一个目的。

对于像Java这样的面向对象语言，优秀的设计往往都是基于一组代表概念的类生成的对象的相互交互。学习代码时，优先去看类名，组织起高层的全局感非常重要。比如，如果希望学习一个“驾驶模拟”系统的代码中有关“如何驾驶”的部分，一定会找到代表操作人、油门和方向盘概念的类。然后去观察他们是如何互动的。此时绝对不该扯上变速箱、发动机和传动轴。

作为像C这样的语言，其源码大致是面向过程的，即分多个步骤做一件事，每个步骤再细分为更多子步骤。例如，nginx分配一段内存来存储一个http请求头就大概包括

  1. 利用一个工具函数分配指定大小的内存
  2. 从socket中将数据读出来，并填充到分配的内存上

而第一步可以进一步细化为：从一个内存池把一段内存借出来，如果没有可用内存了就得找操作系统要，要到了内存可能还需要填充为零……等等子步骤。这时预先画画流程图对理解代码会非常有帮助。

总之，如果你被庞大的源码打败，大概率不是因为你笨，而是因为你过于贪心急躁了。

请先看文档

任何代码，总得有个出现的动机和大致的工作原理。好的代码一般会在文档里（一般是README.md)里讲得比较明白。比如Redis的源代码的README.md就给出了非常概要性的信息，见https://github.com/antirez/redis。如果还需要对某个特定的主题的解释，Redis官网也提供了大量的文字来说明，比如

这些文档能非常好的指导阅读相关的源代码。

更复杂的开源系统往往都有对应的书籍来解释其内部工作原理。比如，《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》是很好的指引如何理解InnoDB源代码的书，大名几乎每个做业务的同学都会接触到；当年侯捷先生的《深入浅出MFC》非常细致的剖析了MFC内部的C++是怎么把本来C++运行时做不到的事情通过一些歪招给搞定的；《C专家编程》（又称鱼书），用很多小例子来解释比如一个复杂的函数指针的是怎么被parse的，变量是如何被保存和传递的。等等等等。

如果你阅读的是著名系统的源代码，请尽量先从文档/书籍入手找到切入点，往往能事半功倍。对于可读性，给人写的东西总是好过给机器写的东西啊。

关注资源的生命周期

有生产意义的系统一般总是会有一些核心的资源需要管理，而这些资源的生命周期的维护往往是这类系统代码的核心。

比如

数据库系统、队列系统、web系统、一些业务系统（比如做活动、发红包）、安全系统等等，都有这样的资源的存在。把握住核心资源的生命周期就能掐到代码的命门。

找一个好工具

很多年前我们做C开发时都喜欢用一款叫做"Source Insight"的软件来学习代码。他可以开很多窗口，在不同的函数间跳来跳去，还可以做书签方便定位。

如今，基本上是个IDE都会有这些功能，就连没有类型的js也能很方便的在VS Code中做各种符号跳转和多串口切换。

代码嘛，了解其执行顺序，而非其写作顺序更有利于学习。

建立调试环境

如果对于某些系统需要特别细致的理解，就需要把代码跑起来。通过打断点，输出log验证等方式印证自己的想法。

对于js，python这类会相当简单，因为npm/pip等工具解决了很多依赖问题，而且无需编译，直接启动-修改-重启-修改-……即可不断的尝试。jvm类的系统只要能满足mvn install或者gradle build这样的通用编译约定，或者通过IDE直接加载，也能相对容易的把系统跑起来。

对于C/C++的系统就要麻烦许多，需要自己建立一个虚拟机，然后自行安装必要的包。对于它们，远程GDB之类的技术是非常必要的。

对于前端代码，使用jsfiddle配合chrome开发工具这样的工具可让你快速的构建一段js+html+css代码的片段，并且实时的看到效果。

值得提一句的是，有些系统可能涉及到比较复杂的多进程/线程并发执行，对调试学习非常不利。此时需要优先寻找将系统退化到单线程/进程的运行方式（毕竟代码作者自己也得靠这个模式调试不是：）。一个典型的例子是nginx通常会有1个master进程+多个worker进程并发运行，但在开发时只要配置中设定：

daemon off;
worker_processer 1;

即可使其退化为单进程运行时模式。

看代码很累，要坚持

就像跑步能跑多远，跑多久，都是要靠自己。阅读代码的确能极大地提高个人能力。但是能走多远要靠毅力坚持。而坚持的大敌就是过大的挫折感。上面提到的种种方法——从简单的入手、聚焦、有计划、找好工具，说白了就是尽量减少挫败感，最大限度的提高“正反馈”。但是即便如此，不可否认的是，对于大多数人，看代码是一项非常枯燥的过程。这时你的恒心，你的毅力，你的“熬”的劲头决定了你能走多远。毕竟，想成为高级程序员并不是轻轻松松的事情。

横下一条心来，挑战自我吧。

最后附上部分我曾经看过的高质量开源代码：

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读