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如何阅读源码

liuyubobobo 是不是很酷 2021-06-01

这是在我的知识星球上,一个同学问我的问题。


bobo老师,我现在在做一个区块链的项目,需要阅读 tendermint ( github 上的一个项目) 的源码。


这是我第一次读一个比较大项目的源码,我想请教下,阅读源码有没有什么技巧,或者有什么坑需要避免的?




bobo 老师的回答:


之前有很多同学问过我和源码阅读相关的问题。随便聊聊我的一些经验和想法。



首先,如果你想读懂一个项目的源码,你首先应该了解这个项目背后的基本技术原理。


举个简单的例子,如果你想读懂 Java 标准库里 TreeMap 的源码,你首先要明白红黑树是怎么回事儿,要想读懂 HashMap 的源码,你首先要明白哈希表是怎么回事儿,否则不可能读懂。


很多同学说学了我的课程,再去看 Java 源码,或者 C++ STL 源码就容易多了,就是这个道理。


当然,很多复杂的工业项目或者商业级别的实现,和基本原理之间还是有差距的。但了解基本原理是基础中的基础。


可能在真实的项目实现中,在基本原理的基础上,又套了很多别的东西,比如诸如迭代器的使用;一层一层的抽象设计和设计模式的使用;对更加广义的数据类型的处理,或者一些优化方案。


从某个侧面来讲,其实这些也是基本原理,只不过是不那么基本的基本原理而已。如果你知道什么是迭代器;知道它在使用什么设计模式;知道它还要处理什么数据;知道它在怎样优化,知道这些基本原理,那么看它的具体实现将会顺畅很多。


这个道理适用于读所有源码。要想读 Linux 源码,就要懂操作系统的基本原理。所以,所有科班学习操作系统,一上来都是在学习操作系统概念,就是这个原因。没有人学习操作系统,一上来就拿出内核源码看的。


同理,如果想读 sklearn 源码,就要懂机器学习的基本算法;想读一个编译器的源码,就要了解基本的编译原理。当然,有的时候,我们可能只专注于一部分实现的源码,比如只专注于 GC 回收部分,那至少 GC 回收的基本机制要懂。


源码是原理的具体实现,而不应该反过来,通过源码理解原理。


我甚至提倡,在时间充裕的情况下,自己先尝试实现一个小型的项目原型。所谓的造轮子。通过造轮子,我们才能更好的,通过实践去深刻理解原理,进而理解原理和具体实现之间的差距。再去看优秀的源码实现,才能更加深刻地理解这些优秀的源码的精巧之处。



在这个基础上,大多数时候,阅读源码的障碍,在我看来有三点。



一,是抽象层次过高。


所以,你可以看到,很多源码解析的书,都会先画一个源码的框架结构图,整个框架有哪些组件,涉及哪些类。哪些类最基本,在这个基础上又有哪些类;哪些层和哪些层是怎样的关系,等等等等,而不是一下子就深入到代码层,就是为了扫除这部分障碍。


通常,对于稍微有体量的项目,理清架构都是第一件事。


当然,如果你要看的源码不是教科书级别的,没有相应的系统书籍资料,就只能看源码的文档或者注释了,这本身也是好的开源项目的重要标准。


不过,一些常见的架构和设计模式,自己也要了解。因为文档和注释通常不会深入到原理层。


如果文档或者注释不够好,你可以找对这个源码比较了解的人交流,或者直接和作者交流;


当然,有的时候,好的文档可遇不可求,此时,我们只能自己做调试跟踪,来一点一点自己整理出来整个代码的运行结构了。这个过程可能涉及一些工具的使用,在这里,我就不对这些工具做具体介绍了。



二,是数据的流动和变化


所有的程序,归根到底,都是在处理数据的。


或者是对原始数据进行处理,计算出我们想要的结果,这就是所谓的算法;


或者是存储数据,以备未来快速的调取,这就是所谓的数据结构;


当然,数据结构还可以作为很多算法的核心支撑,这就是所谓的算法和数据结构不分家。

虽然 Niklaus Wirth 在 1976 年提出了著名的 Programs = Algorithms + Data Structure,即所谓的“程序 = 算法 + 数据结构”。



但是,我的经验是,除非你要阅读的是算法实现的源码,否则,对于大多数框架源码或者工程源码来说,数据结构比算法重要。


为什么?因为算法非常容易被很完整地封装起来,即使我们不理解内部的原理,但只需要大体知道它在做什么事情就好。一个排序算法就是完成排序,具体怎么排序的,在源码阅读的层面,我们不去关心,影响不大(甚至是完全没有影响)。


但数据结构不同,数据结构是和整个程序的结构联系在一起的。


很多时候,我们都必须明确,数据在程序中到底是如何存储的,才能进一步理解他们是如何被调用的,如何流动的,如何被处理的。在这个过程中,核心数据结构的使用无处不在,分布在代码的各个地方。


如果说架构设计和设计模式的使用,是代码的结构设计,那么这种结构设计就是一种显性的结构设计;


而数据结构,在我看来,则是一种隐性的结构设计。


所以,Linus Torvalds 有这样的名言:

Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships.

翻译:烂程序员才关心代码,好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系。



你看,Linus 作为系统内核的大神级领军开发者,会特意强调数据结构的意义,就是这个道理。


当然,很多时候,源码的文档和注释可能并没有重视对数据结构的使用说明,此时,可能你就需要找对这个源码比较了解的人交流,或者直接和作者交流;



三,就是代码中各种函数或者变量的具体表意。


好的源码,其文档或者注释的全面程度,甚至可以当做课本来读。相信大家都接触过这种教科书级别的源码:10 行代码,100 行注释。


大多数注释都在函数头,就是帮助你理清这个函数的语义到底什么,参数是什么意思,等等等等。


更不用说,好的源码,变量名和函数名起的也是足够 self-explanatory 的。


当然,如果你着手阅读的源码不是这样的话,你需要找对这个源码比较了解的人交流,或者直接和作者交流。





大家可以看到,在上面的总结中,我近乎每条都在说:可以找对这个源码比较了解的人交流,或者直接和作者交流。


其实,大家如果在 github 随便找个不出名的源码,很难找到对这个源码熟悉的人;给作者发邮件或者提 issue,很有可能也不回。那我为什么老强调这一点?


因为,之前很多同学问我源码阅读的问题,并非是要学习某个源码用,而是在自己的企业,着手一个项目,首先需要阅读源码,遇到了困难。


此时,很多同学就觉得自己是不是哪里不太行?想提高“源码阅读能力”。


我认为不是这样的。


很多时候,大家阅读源码的困难,来源于没有提纲挈领地掌握整个项目的架构,没有掌握所使用的设计模式或者数据结构,而不是能力问题。


此时,大家就应该去找维护这个项目的老员工,或者 leader,让他们给你讲明白,这个源码的“基本结构,基本原理”。


当然,如果你能总结清楚自己到底卡在哪里,通过一个或者几个具体的问题,从一点出发,逐渐推导到全局,那就更好了。不过在我看来,这属于提问的艺术了。


不管怎样,找到懂这个源码的人,甚至写这个源码的人,去交流,是正道;而不是想办法自己闭关修炼,提升所谓的“源码阅读能力”。



最后提一句:从源码学习的角度,好的源码不见得使用的技术多么高深,而是文档完整,注释全面,函数名变量取得有意义,结构清晰的。


否则,如非必要,这个源码很可能并无阅读学习的价值。


这本身,也是我们写出好的代码标准。


大家加油!:)




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