十年磨一剑：那些关于长期软件开发的思考，架构设计中如何做好技术选型

在这个快节奏的软件开发时代，持续集成（CI）、持续部署（CD）让我们习惯了快速迭代，但很多领域却不适用这种"边做边改"的开发方式，比如核电站、航空系统、心脏起搏器，以及......选举软件。

这些领域需要的不是短期快速开发，而是"能用十年甚至更久"的软件。那么，如何开发能经得起时间考验的代码？这是一个既复杂又有趣的话题。

先来聊聊依赖（Dependencies）。开发者都知道，任何软件都无法独立存在，无论是基础编程语言，还是各种第三方库和框架，都构成了你的技术栈。但是，依赖是"双刃剑" ，一旦选择错误，代价可能是数年后的"技术债爆发"。

在这里，我将依赖分为四个层级：

1. 基础语言和平台
  比如 Java、Python 或 C++，这些是项目的基石，变更语言几乎等于重写整个项目。因此，选择语言时，一定要考虑长远，比如社区的活跃度、支持年限以及性能需求。
1. 核心框架
  框架（如 React、Spring）与代码紧密耦合，替换它们往往需要"外科手术"式的大规模改造。
1. 数据库
  数据库的切换相对框架更容易，但仍然会涉及到数据迁移、语法调整等问题。
1. 辅助库
  这些库通常是实现特定功能的小工具，比如日期处理库、日志库等，替换起来代价较小。

面对多如牛毛的依赖库，挑选时不妨问自己以下问题：

例如，如果你选择了一个小众的 JSON 解析库，它的开发者突然弃坑，可能会让你在五年后焦头烂额。

一个简单的经验法则是：少依赖，多审查。 在实际项目中，尽量减少直接使用的大量依赖库，而是优先选择稳定、历史悠久的工具。

你可能听过一句话："测试是软件工程的生命线。"但在长期软件开发中，这句话需要再加重语气------多测试，疯狂测试，直到你觉得无趣为止。

为什么测试重要？原因很简单：依赖和技术环境会变。没有测试，三年后的代码就像一颗定时炸弹，你甚至不知道它何时会爆。

针对小模块，验证它们的输入和输出是否符合预期。

java 复制代码

def add(a, b):
    return a + b
    
def test_add():
    assert add(2, 3) == 5
    assert add(-1, 1) == 0

代码复杂度是开发中的头号敌人。过于复杂的代码不仅难以理解，还容易引发隐性 bug，甚至让开发团队在几年后陷入"维护地狱"。

我们可以用一个简单的图来表示代码复杂度与团队承受能力的关系：

为了避免走向"崩盘"，你需要：

1. 定期重构
删掉不必要的代码，合并重复逻辑。
1. 减少功能需求的范围
如果可以实现 90% 的需求，别为了剩下的 10% 把代码写得像天书。
1. 写"无聊"的代码
不要炫技，写简单易读的代码。正如 Brian Kernighan 所说：

"调试比编写代码要难两倍。如果你用最聪明的方法写代码，那你几乎没办法调试它。"

对于长期运行的软件，日志和监控等同于"黑匣子" 。当问题出现时，日志会告诉你它们是如何发生的，监控会告诉你它们对系统的影响。

通过这些数据，你可以快速定位问题，避免漫无目的的排查。

软件开发是团队的合作艺术。一个软件能否坚持十年，不仅看代码，还要看团队是否稳定。如果每年都有人离职，哪怕代码写得再好，新的成员也需要大量时间去熟悉旧代码。

如何留住开发者？

写一段能活十年的软件代码是每个开发者的梦想，但实现这一目标绝非易事。核心在于：

这些道理看似简单，但真正做到却需要时间和耐心。希望这篇文章能为你未来的开发旅程带来一些启发！