遗留系统的现代化演进是一门艺术。
Why 开源 遗留系统现代化工具
在日常的软件开发里，我们经常会遇到一系列的问题，诸如于：
- 如何解决人类智商不够的问题？模式、原则和工具
- 谁应该去解决代码的问题？代码
- ……
应对于这些问题，其中的一个解决方案就是：自动化的工具，有些人喜欢称之为器。支撑这些工具的便是一系列的原则与模式，将它们融入到工具之中。另外一个解决人成长的方案就是：元元（meta-meta），这是另外一个故事。
遗留系统是常态。多数时候，我们所遇到的系统里多数是遗留系统，来到一个新项目时，可能就需要对他们快速的分析，以提供洞见 —— 写 PPT 汇报。所以，在过去的几年里，咨询团队也沉淀了一系列的遗留系统分析和重构的工具，比如新哥的 Tequila、正在开源的架构分析和守护工具 ArchGuard 等等。除此，在有些重构项目里，还要编写定制的工具来进行分析。
技术热情发电。主要的挑战是，我们需要拿自己的业余时间来完善工具。
既然要用自己的时间来开发，还和项目没有关系，这种用爱发电的事情，用开源的方式最合适了。
我们需要怎样的工具？
从对于使用工具的结果来看，我们需要这个现代化工具是：
- 可视化驱动。快速生成项目的分析结果，并展示出来给开发人员了解现状，还有编写 PPT。
- 必要的交互性。用于在重构的过程中，寻找合适的切入点。
- 定制化开发。
- 特定坏味道。不同的开发团队会有不同的坏味道，有些坏味道是无法由 Sonarqube 这样的工具识别的。
- 自动化重构。基于已知的坏味道，对应的代码位置信息，对代码进行自动化重构。
- 适当的语法精准度。更高的语法精准度，意味着更高的开发成本，需要有针对地平衡它们。
- 多平台。我们用的是 macOS，而多数时候，客户使用的是 Windows。
如何开发这样的工具？
这里定义的遗留系统现代化工具包含了这么几部分：语法分析、结果及可视化、自动化重构、架构守护。
语法分析
对代码进行语法分析，生成特定的语言的数据结构。常用的工具有：Antlr、Ctags、TreeSitter、Doxygen、CodeQuery 等。一个大致的对比（拍脑袋订的）如下表所示：
结果及可视化
通常来说，我们会出于以下的一些情况，来对遗留系统进行可视化：
- 数值化。如针对于特定的 smell 进行自动化重构，类似于 Sonarqube，常见的模式和原则源自于《重构》一书。在 Coca 里，还引入了在一些论文里看到了测试的 bad smell，诸如于没有断言的测试等。
- 可视化依赖。如针对于代码中的类、包等的依赖情况进行可视化，主要用于分析分层架构等。常用的工具有：PlantUML、Graphviz、D3.js、Echarts 等。
- 代码属性可视化。如针对于文件的修改频率、大小等属性进行可视化，可以获取诸如于单位时间内的文件变化频率。一个文件经常修改，还大量被引用，那说明它是一个不稳定的类、文件，除了业务变化，最有可能就是设计不合理。
- 其它。
自动化重构
这一步是可选的，它取决于我们的场景。通常来说，编写这样的功能主要弥补是现代化的 IDE 无法完成的工作，诸如于：
- 多代码库间的未使用类删除。
- 多代码库间的聚类。
- 针对于 CSS 颜色的重构。
架构守护
编写架构的守护规则，以对于系统的架构进行守护，用的工具有：ArchUnit、ArchGuard 等。在参考了 ArchUnit 的语法之后，我们也设计了一个多语言的架构守护工具：Guarding。
在开发这些工具的过程中，它们也不断地 push 着我进一步学习语言背后的东西，如编译原理（语言的前端部分），理解构建系统（build system）等。
遗留系统现代化工具集
为了更有针对性地对遗留系统进行现代化，最近我们创建了一个新的组织：Modernizing，集合了先前开发的一系列工具。并创建了：awesome-modernization 用于对其它的一系列相关的工具进行收集。
在 Modernizing 里，针对于单个编程语言的工具有：
- 针对于 Java 语言的系统重构、系统迁移和系统分析的工具：Coca，Go 语言，GitHub stars：691。Coca 是一个“全功能”的重构工具，基于 Antlr 进行语法分析的，除了常规的可视化、调用分析，还可以进行自动化重构。Coca 一名的由来是：对标新哥写的 Tequila —— 龙舌兰酒 vs 快乐水。
- 针对于 CSS/LESS/CSS 的分析和自动化重构工具：Lemonj，TypeScript 语言，GitHub stars：128。当时设计的主要目的是：用来对 CSS 中的颜色进行提取，基于 Antlr 的语法树分析，可以用于进行自动化的重构。
- 针对于 MySQL 代码进行自动化分析，并从中构建中 UML，并生成其关系的：SQLing，Go 语言，使用 PingCap 的 SQL 解析器解析。当然了，还有一个初始化的针对于 PL/SQL 的版本：pling。
- 适用于 Ant 转 Maven 的半自动化工具：Merry，Go 语言 Antlr。
- 前端规范化改造工具：Clij，用于一键添加 eslint、husky、lint-staged 等，TypeScript 语言。
针对于多语言的工具，我们有：
- 基于 Antlr 的多语言的语言模型分析工具：Chapi，Kotlin 语言。其设计的初衷是用于生成 Coca 相同的数据结构，以接入更多的可视化工具。在语法分析上，采用的是 Antlr 进行分析。
- 基于 Doxygen 的多语言分析和可视化工具：Go mod 版本的新哥的 Tequila。其中，还有一系列的迷之代码，需要重构掉。
- 基于 Ctags 的多语言模型分析和可视化工具：Modeling，Rust 语言。分析源码，并生成基于模型的可视化依赖。
- 基于 TreeSitter 的多语言架构守护工具：Guarding，Rust 语言。通过自制的 DSL，来对系统架构进行守护。
除此，还有一个在 Inherd 开源小组下开源的：Coco，它主要是通过代码的物理属性：修改频率 目录 行数来分析系统的工具。以及现在紧锣密鼓开源中的 ArchGuard。
我们使用一系列不同的语言和工具来开发这些软件，因为不同的场景之下，都会有不同的选择。
下一步？
现有的工具都是分散的，不同工具之前的数据格式不尽相同，缺乏统一的数据格式。在输出格式不统一时，我们就难以进行标准的可视化，诸如于我们正在构建 codecity 用于在元宇宙里，对遗留系统进行可视化，又或者是正在从 ArchGuard 中拆分的前端可视化部分，以用于复用。理想的情况下，它应该像是一个 pipeline 架构的系统，由一系列的 pipe 和 filter 所构成。
