加入阿里技术团队三年，哪些习惯让我在工作上持续受益？

2017年研究生毕业，我加入阿里巴巴数据库技术团队，从事分布式数据库研发，如今算来已经有三年时间了，在这期间，我深度参与了双十一背后的数据库PolarDB-X从设计到实现的全过程。在这三年的时间里，于我而言，最大的收获来自两方面：

（1）大型数据库项目的磨砺。数据库作为三大基础软件之一，复杂度不言而喻，而分布式数据库将这个复杂度又提升了一个层次，因此尝试这个领域的企业并不多。一毕业就有机会挑战这个级别的难度，磨砺造就成长。
（2）有幸与一群实力超群的小伙伴一起工作，从他们身上能学习到太多东西了。

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根据工作经验和观察身边优秀的同事，我发现优良的工作习惯是区别一般工程师和专家工程师的重要素质。想要提升自己，必须要认识到哪些工作习惯会拖延工作效率，提升项目复杂度，增加沟通难度，甚至让合作伙伴失望，然后改正它们。刻意练习那些被证明有效实用的工作方式，成为习惯。在阿里的这三年，我积累了这些工作习惯：

01

最基础也最重要的习惯：想清楚再动手。大模块和功能，详细的设计文档必不可少。小模块和功能，最好动手之前，在白板或纸上写画清楚，并记录下来，千万不要靠巧合编程，要理解正在做的事情，并全面考虑各种可能性。

02

设计、编写正交性好的代码模块。这是大家公认的良好编程习惯，但说起来容易，做起来难。工程师可能会图一时之快，编写重复、复杂的“面条代码”，随着代码量膨胀，这无疑会是代码维护和问题排查的灾难。平时最好能刻意练习编写正交性好的代码（刚开始可能花时间，但要熟悉这种思维习惯），学习业界优秀的代码也是精进的方式。这里简单列四点实用技巧：

1、不向其它模块暴露任何不必要的信息，也尽量不依赖其它模块，隐藏复杂性

2、尽量避免编写相似的函数，让复用变的容易。

3、尽量避免直接使用全局变量。

4、编写独立的函数，减少函数间的依赖，函数解耦的一些技巧：

（1）只调用对象自身的函数。

（2）只调用传入参数对象的成员函数。

（3）只调用函数内部创建对象的函数。

（4）减少函数的长度。

03

如果发现代码中不满意的地方，早重构、多重构。尽量不要容忍软件中的“垃圾”。重构前应该确保：

1、不要在重构的同时加功能；
2、重构前确保拥有良好测试，确保重构对系统重量的影响最小化；
3、采取短小、深思熟虑的重构节奏。

04

系统里的每一项知识都是单一、无歧义、权威的，要与所有研发人员达成一致。避免合作者之间因为理解的差异，编写出语义相悖的代码。

05

把低级的知识放在代码里，注释留给高级的说明，糟糕的代码才需要许多注释，当然也不能没有注释。commit message也要认真写。

06

时刻考虑并发对代码的影响，面向并发设计；时刻考虑空间和时间效率；时刻考虑Corner case。

07

为项目制定详细的编码规范，并严格遵守。精心的为模块、文件、变量和函数命名，意义清晰无歧义。合理布局文件和文件夹。

08

关于bug排查。

1、遇到bug，不要恐慌，相信自己能解决它。学会评估bug的影响面。
2、bug是你的还是别人的没有关系，不要抱怨，问题已经在那了，解决它。
3、如果排除一个bug花费了很长时间，思考能否做点什么（例如增加日志、总结文档、优化代码等），让下次排查更容易。
4、Crash early，一旦发生异常，立即崩溃，让问题第一现场尽早暴露。如果认为什么不可能发生，就用断言确保它不会发生，不要自己说服和欺骗自己。
5、打印含有跟踪信息、格式统一规范的日志，尤其是异常路径的。

09

尽可能多、尽可能早、尽可能全面地测试。让质量成为正式的需求。

1、单元测试要覆盖正向路径和异常路径，关注一些边界条件，并且校验结果。
2、模块测试、集成测试、压力测试、性能测试都应该自动化。
3、不要忽略资源耗尽、故障恢复的测试场景

10

关于工具使用：

1、选择一种强大的编辑器，尽可能学好它，利用它。
2、尽可能多的自动化，让计算机去做那些重复的工作，显然它们更擅长。这既避免了出现错误，又提高效率。
3、使用配置文件，而不是集成在代码里。把抽象放进代码，把细节放进元数据。

11

做一个知识输出者，多写文章和总结，在自己常用的平台分享，总结和复盘能加快进步。不要害怕交流，不要害怕暴露缺点，有效的交流越多，你就越有影响力。

12

今天了不起的软件，比明天完美的软件更重要。

13

最后，多运动，保持头发和衣着整洁，保护好颈椎，保护好视力...

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团队简介：

PolarDB-X是阿里巴巴全自研自主可控的分布式数据库系统。不同于同品牌基于共享存储架构的数据库PolarDB，PolarDB-X是一款Share Nothing架构的分布式数据库，可支撑千万级并发规模及百PB级海量存储，专注解决海量数据存储、超高并发吞吐、大表瓶颈以及复杂计算效率等数据库瓶颈问题。

面向人群：

2021 届海内外院校应届毕业生

（毕业时间为 2020 年 11 月 - 2021 年 10 月）

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