“祖传”代码的质量到底怎么样？可以用这个指标衡量一下

今天，在这里教大家一招对付“祖传”代码的办法。

我曾经对比某公司的产品代码与谷歌开源代码质量的差别。对比方法也非常简单，你也可以自己进行对比。

我选择了四个指标，分别是 ：

（1）函数（方法）的圈复杂度；

（2）单个函数（方法）的总行数；

（3）单一文件的代码重复率；

（4）类的扇入扇出比（针对JAVA代码）。

每个指标选定适当的阈值后，分别对双方代码库进行扫描。注意：我选择的代码库规模相当。

扫描结果不应以绝对结果数值进行比较，而是要以“Error密度”进行对比。例如，平均每百行的Error数量各是多少。

由于产品是持续进行开发的，所以也针对不同时间点进行了统计。这样能够得出每增加百行代码，新增加的Error数量是多少。

这样就可以了解两个不同的软件，其相对的代码质量水平如何了？

如果对以上四条指标与阈值没有异议，就可以进行代码质量的管理了。

由于很多代码是“遗留”代码，并不易对其进行全面改造。

此时就可以使用“童子军营地原则”，至少从现在起不要让代码质量变得更差。

（参见《持续交付2.0》的第九章 9.2.1,第139页）来进行管理。

你可以自己确定每个指标的阈值，只要你认为正确就可以。例如，我对圈复杂度的选择如下图所示。

扫描圈复杂度得到的结果数字理论上可以认为是该函数（方法）的测试用例数，因为它对应该函数中语句的执行路径数量。

当然，对于不同的语言，圈复杂度的指标阈值应有所不同。通常认为，C++语言本身带来的复杂度就高一些，所以阈值可以选择大一点。

平均圈复杂度的指导意义不大。因为，在一个大型代码库中，大多数函数的圈复杂度不会太高，少数函数的圈复杂度会比较高。这样，使用平均圈复杂度就会被平均。

而且，个别函数为了特定原因（比如局部性能点），相比而言，其函数圈复杂度就不那么重要，对它来说，可以超标。