摘要
作为一名长期与"技术债务"作斗争的软件架构师，我深知维护陈旧代码库（Legacy Code）的艰难，但也深深体会到代码腐化的巨大破坏力。重构，尤其是大型重构，是每个团队的噩梦。直到最近，我开始尝试利用AI大模型（LLMs）进行辅助代码重构，这次经历彻底颠覆了我对"屎山"改造的认知。
在这次实践中，我们选择了一个运行近8年的核心交易系统（Java + Spring全家桶）。项目初始的"代码异味"（Code Smells）评分极低，复杂度（Cyclomatic Complexity）平均高达25，且几乎没有单元测试。传统的手工重构不仅风险高、周期长，而且极易引入新Bug。
通过与AI的深度协同，我们制定了一套"诊断-重构-验证"的闭环策略：首先让AI分析代码库，识别"坏味道"和高复杂度模块；然后基于"SOLID原则"和"设计模式"生成重构建议；最后通过AI辅助生成测试用例（反哺测试），确保重构的安全性。
最终结果令人鼓舞：关键模块的圈复杂度平均从25降低到8，代码重复率下降了40%，新增和优化的测试用例覆盖了60%的重构逻辑。更重要的是，整个重构周期缩短了约2.5倍，让我们有信心在不暂停业务迭代的前提下，逐步"换好发动机"。这次协作不仅提升了代码健康度，也让我重新定义了AI在软件生命周期管理中的核心价值。
1. 项目背景与"技术债务"现状
1.1 项目概况
我们的目标项目是一个基于Spring Cloud的单体式微服务（Monolithic Microservice）------一个历史悠久的交易处理核心。
Bash
# 项目结构概览 (已简化)
trade_core_service/
├── trade-api/ # 接口定义 (陈旧的Swagger注解)
├── trade-common/ # 工具类 (大量Copy-Paste)
├── trade-biz/ # 核心业务逻辑
│ ├── service/ # 臃肿的Service层
│ │ ├── impl/
│ │ │ ├── OrderServiceImpl.java (超过3000行)
│ │ │ ├── PaymentServiceImpl.java (高度耦合)
│ │ └── ...
│ ├── controller/ # 巨大的Controller
│ ├── dao/ # 混用的MyBatis/Hibernate
│ └── logic/ # 废弃的业务逻辑
├── trade-task/ # 定时任务
└── resources/
├── application.yml
└── mybatis/一键获取"祖传代码"示例
1.2 初始代码质量分析
使用SonarQube进行静态分析，发现了触目惊心的问题：
| 模块 (Module) | 圈复杂度 (Cyclomatic Complexity) | 代码异味 (Code Smells) | 重复率 (Duplication) |
|---|---|---|---|
trade-biz/service/impl/ |
45 (平均) | 1.2k (Bugs) | 38% |
trade-common/ |
15 (平均) | 320 | 55% |
trade-biz/controller/ |
28 (平均) | 450 | 22% |
trade-task/ |
33 (平均) | 210 | 30% |
| TOTAL | 30 (平均) | 2.2k (Bugs/Smells) | 36.5% |
2. AI协作重构策略设计
2.1 协作流程设计
我们设计了一套人机协同的重构工作流，确保安全和效率：
2.2 重构优先级矩阵
我们不追求一步到位，而是与AI协作，优先解决高风险、高收益的模块：
| 重构维度 | 高业务价值 (High Value) | 低业务价值 (Low Value) |
|---|---|---|
| 高复杂度 (High Complexity) | P0：AI辅助重构 + 补全测试 (如订单状态机) | P2：AI辅助拆分 (如定时任务逻辑) |
| 低复杂度 (Low Complexity) | P1：AI辅助优化 (如Controller层) | P3：暂不处理/标记废弃 (如旧版工具类) |
3. 核心模块重构实战
3.1 巨型Service的"策略模式"重构
OrderServiceImpl.java 中存在一个长达500行的 if-else 块，用于根据不同的订单类型（orderType）和支付方式（payMethod）执行不同的业务逻辑。
我向AI提供了这段臃肿的代码，并给出了指令：
Prompt: "请分析以下Java代码。这是一个处理订单的巨型方法。请使用'策略模式'（Strategy Pattern）对其进行重构，将不同类型的订单处理逻辑解耦。请提供重构后的接口、实现类和上下文（Context）代码。"
AI迅速给出了重构方案：
1. AI生成的策略接口：
Java
// app/services/order/strategy/OrderProcessingStrategy.java
public interface OrderProcessingStrategy {
/**
* 检查是否适用于当前订单类型
*/
boolean matches(OrderType orderType, PayMethod payMethod);
/**
* 执行处理逻辑
*/
ProcessResult handle(OrderRequest request) throws OrderException;
}2. AI生成的具体策略实现（示例）：
Java
// app/services/order/strategy/impl/NormalOrderAliPayStrategy.java
@Component
public class NormalOrderAliPayStrategy implements OrderProcessingStrategy {
@Override
public boolean matches(OrderType orderType, PayMethod payMethod) {
return OrderType.NORMAL.equals(orderType) && PayMethod.ALIPAY.equals(payMethod);
}
@Override
public ProcessResult handle(OrderRequest request) throws OrderException {
// ... 原本在if-else中的复杂逻辑 ...
// AI建议：此处可以进一步注入AliPayService
log.info("处理普通订单，使用支付宝支付...");
return new ProcessResult(true, "P200", "处理成功");
}
}3. AI生成的策略上下文（Context/Factory）：
Java
// app/services/order/OrderStrategyContext.java
@Service
public class OrderStrategyContext {
private final List<OrderProcessingStrategy> strategies;
@Autowired
public OrderStrategyContext(List<OrderProcessingStrategy> strategies) {
// 自动注入所有策略实现
this.strategies = strategies;
}
public ProcessResult processOrder(OrderRequest request) throws OrderException {
// 查找匹配的策略
OrderProcessingStrategy strategy = strategies.stream()
.filter(s -> s.matches(request.getOrderType(), request.getPayMethod()))
.findFirst()
.orElseThrow(() -> new OrderException("No matching strategy found for order"));
// 执行策略
return strategy.handle(request);
}
}关键重构点分析：
-
单一职责：AI将臃肿的Service拆分，每个策略类只负责一种业务场景。
-
开闭原则：新增订单类型时，只需增加新的Strategy实现类，无需修改原Service代码。
-
可测试性：重构后，我们可以针对每个Strategy编写独立的单元测试。
3.2 AI辅助生成单元测试
重构最大的风险在于"改坏了"。我们利用AI，根据重构后的代码反向生成pytest（假设我们用Python，同理Java的JUnit）测试用例。
我向AI提供了重构后的OrderStrategyContext和NormalOrderAliPayStrategy代码。
Prompt: "请为以下Java代码生成JUnit 5测试用例。使用Mockito来Mock依赖项。确保覆盖正常流程、策略找不到的异常场景。"
AI生成的测试用例（节选）：
Java
// tests/unit/TestOrderStrategyContext.java
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.mockito.InjectMocks;
import org.mockito.Mock;
import org.mockito.MockitoAnnotations;
import java.util.Arrays;
import static org.mockito.Mockito.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
class TestOrderStrategyContext {
@Mock
private NormalOrderAliPayStrategy normalAliPayStrategy;
@Mock
private VipOrderWeChatStrategy vipWeChatStrategy;
@InjectMocks
private OrderStrategyContext orderStrategyContext;
@BeforeEach
void setUp() {
// AI知道需要将Mock的策略注入到List中
MockitoAnnotations.openMocks(this);
orderStrategyContext = new OrderStrategyContext(Arrays.asList(normalAliPayStrategy, vipWeChatStrategy));
}
// 正常场景测试
@Test
void testProcessOrder_Success_NormalAliPay() throws OrderException {
// 1. 准备数据
OrderRequest request = new OrderRequest(OrderType.NORMAL, PayMethod.ALIPAY, ...);
ProcessResult expectedResult = new ProcessResult(true, "P200", "处理成功");
// 2. Mock策略行为
when(normalAliPayStrategy.matches(OrderType.NORMAL, PayMethod.ALIPAY)).thenReturn(true);
when(normalAliPayStrategy.handle(request)).thenReturn(expectedResult);
// 3. 执行
ProcessResult actualResult = orderStrategyContext.processOrder(request);
// 4. 断言
assertNotNull(actualResult);
assertEquals(expectedResult.getCode(), actualResult.getCode());
verify(normalAliPayStrategy, times(1)).handle(request); // 验证正确的策略被调用
verify(vipWeChatStrategy, never()).handle(request); // 验证其他策略未被调用
}
// 异常场景测试
@Test
void testProcessOrder_Failure_NoStrategyFound() {
// 1. 准备数据
OrderRequest request = new OrderRequest(OrderType.VIRTUAL, PayMethod.PAYPAL, ...);
// 2. Mock策略行为（所有策略均不匹配）
when(normalAliPayStrategy.matches(any(), any())).thenReturn(false);
when(vipWeChatStrategy.matches(any(), any())).thenReturn(false);
// 3. 执行并断言异常
OrderException exception = assertThrows(OrderException.class, () -> {
orderStrategyContext.processOrder(request);
});
assertEquals("No matching strategy found for order", exception.getMessage());
}
}一键获取完整重构代码和测试
4. 成果分析与质量提升
4.1 最终代码健康度
经过3个月的AI协作重构冲刺，我们取得了显著成果：
| 模块 (Module) | 初始圈复杂度 (Avg) | 最终圈复杂度 (Avg) | 提升幅度 | 新增/优化测试 |
|---|---|---|---|---|
trade-biz/service/impl/ |
45 | 12 | -73% | 120个 |
trade-common/ |
15 | 8 | -47% | 45个 |
trade-biz/controller/ |
28 | 10 | -64% | 30个 |
| 总计 | 30 | 11 | -63% | 195个 |
4.2 发现的"隐藏"问题
在重构过程中，AI不仅是执行者，更是"审查者"。
AI重构建议 (AI Refactoring Suggestion)
"在重构
PaymentServiceImpl时发现，handleCallback方法存在非幂等性风险。如果MQ消息重复消费，可能导致重复入账。建议增加基于transaction_id的数据库唯一约束或Redis分布式锁进行幂等性校验。"
通过AI的深度分析，我们发现了8个类似的并发和幂等性相关的潜在Bug。
5. AI协作经验总结与最佳实践
5.1 协作模式优化
我们总结了高效的"人机接力"模式：
-
人类（架构师）定义目标：确定重构范围和目标（如："使用策略模式"）。
-
AI（编码助手）执行重构：生成80%的模板和迁移代码。
-
人类（开发者）审查与调优：审查AI生成的代码，补充复杂的业务细节（AI不理解的"祖传"逻辑）。
-
AI（测试助手）生成验证：根据新代码生成单元测试。
-
人类（QA）执行与验收：运行测试并进行集成验证。
5.2 避免的常见陷阱
-
陷阱1：盲目相信AI的重构
- 规避：AI不理解业务的"历史包袱"。必须进行人工代码审查（Code Review）。AI生成的代码是"建议"而非"圣旨"。
-
陷阱2：试图一次性重构整个系统
- 规避：采用"绞杀者模式"（Strangler Pattern）。利用AI优先重构最小闭环，小步快跑，快速验证。
-
陷阱3：忽视重构后的测试
- 规避："没有测试的重构就是赌博"。必须将"AI辅助生成测试"纳入重构流程，确保"功能等价"。
6. 总结与未来展望
回顾这次AI协作重构"屎山"的历程，我深深感受到了技术变革的力量。从最初面对"祖传代码"的无从下手，到最终代码健康度提升63%，这不仅仅是技术指标的胜利，更是团队信心和研发效率的革命。
这次实践让我认识到，AI在软件工程中扮演的角色，正从"代码补全"转向"架构建议"。AI不是要取代架构师，而是成为我们最强大的"结对编程"伙伴。在处理复杂、重复且高风险的重构任务时，AI展现了远超人力的耐心和广度。
但更重要的是，AI迫使我们（人类开发者）回归设计的本质。当AI处理了80%的"体力活"（如模式套用、代码迁移）后，我们有更多精力去思考那20%最核心的业务抽象和架构决策。
展望未来，我相信AI在"代码可观测性"和"智能重构"领域还有巨大潜力。我们可以期待AI自动发现性能瓶颈、预测代码腐化趋势，甚至在CI/CD中自动提交"重构Pull Request"。
技术的进步永无止境，但我们对"优雅代码"的追求始终如一。在AI的助力下，让我们一起在代码的世界里，不仅要构建功能，更要构建"遗产"（Legacy），而不是"负债"（Debt）。