专栏上线后，有一些同学对于代码质量有关的问题还不是很清楚，有很多疑问，所以我特意做了一期Q&A，来回答一下这些问题。
这是一个好问题。但遗憾的是，我们费力的程度，主要取决于代码的作者，而不是我们自己。我想了好久，也没有找到不费力气查看源代码的技巧。
通常我自己用的办法，有时候就像剥洋葱，从外朝里看；有时候也像挖井，找到地表的一小块地儿，朝下一直挖，直到我理解了代码的逻辑关系。
如果你刚开始接触，我建议你先不要看代码，先去看README，再去看用户指南。先把软件干什么、怎么用搞清楚。然后再去看开发者指南，搞清楚模块之间的关系、功能，理解代码中的示例。最后，再去看代码。
看代码的时候，找一个顺手的IDE。IDE丰富的检索功能，可以帮助我们找到一个方法，在什么地方定义的，有哪些地方使用了。
如果你还不知道要看哪一个源代码，先找一个例子开始。不管这个例子是开发指南里的，还是测试代码里的。先找出一个例子，把它读懂，然后阅读例子中调用的源代码。
比如，你要是看到示例代码调用了Collections.unmodifiableList()方法，如果想了解它，就查看它的规范文档或者源代码。从例子开始剥每一个你关心的方法，一层一层地深入下去。
OpenJDK的代码评审，很多时候代码量很大。代码评审的时候，很多文档还没有出来。我一般是分层看的。先看用户接口设计的这部分代码，这一部分的代码量一般比较少。看完用户接口的设计，才能明白作者的思路和目标。这样，自己就有了一个思路，对代码的方向有了一个大致的了解。然后再看接口实现的代码，看看实现和接口是不是吻合的。这个过程中，我一般会记录下类和方法之间的依赖关系，也会顺着依赖关系来理解代码的逻辑关系。
好的代码，有清晰的分割和层次，逻辑清晰，代码的行文一般也是简单直观，读起来比较容易。不好的代码，阅读起来就费力得多了。
这个问题有一个隐含的假设，就是代码质量和工作效率不可兼得。这本身是个常见的误区。这个误区也给了我们一个看似成立的借口：要么牺牲代码质量，要么牺牲工作效率。
代码质量和工作效率，是不是矛盾的呢？这取决于我们观察的时间、地点以及维度，甚至我们是怎么定义效率的。
如果给我们一个小时的时间，看看谁写的代码多。不顾及代码质量的也许会胜出（只是也许，我们后面再说为什么只是也许）；认真设计、认真对待每一行代码的也许会败北（也只是也许）。
短期内代码写得多与否，我们可以把这个比喻成“走得慢，还是走得快”的问题。
如果给我们半年的时间，那些质量差的代码，编写效率也许可以和质量好的代码保持在同一水准，特别是软件还没有见到用户的时候。
如果给我们一年的时间，软件已经见到了用户，那么质量差的代码的编写效率，应该大幅度落后于优质代码了。甚至生产这些代码的团队，都被市场无情淘汰了。
看谁的代码能够长期赢得竞争，我们可以把这个比喻成“到得慢，还是到得快”问题。
为什么会这样呢？ 一小时内，什么都不管，什么都不顾，怎么能不多产呢！
可是，不管不顾，并不意味真的可以高枕无忧。需求满足不了就会返工，程序出了问题也会返工，测试通不过还会返工······每一次的返工，都要你重新阅读代码，梳理逻辑，修改代码。
有很多时候，你会发现，这代码真是垃圾，没法改了，只有推倒重来。
这个时候再回过头看看这种代码编写的背景，你能说这是一种高效率的行为吗？
这就相当于，一个马拉松比赛，前1000米你在前头，后来你就要往回跑。1000米这个槛，有人跑一次就够了，你要是跑七八次，还谈什么效率呢。这种绝望的事情看似荒唐，其实每天都会发生。
为什么会这样呢？ 因为在软件开发的过程中，遗留的问题需要弥补，这就类似于往回跑。所以，走得快，不一定到得快。
你不妨记录一下三个月以来，你的工作时间，看看有多少时间是花在了修修补补上，有多少时间是花在了新的用户需求上。这样，对这个问题可能有不一样的感受。
另外，是不是关注代码质量，就一定走得慢呢？
其实也不是这样的。比如说，如果一个定义清晰，承载功能单一的接口，我们就容易理解，编码思路也清晰，写代码就又快又好。可是，简单直观的接口怎么来？我们需要花费大量的时间，去设计接口，才能获得这样的效果。
为什么有的人一天可以写几千行代码，有的人一天就只能写几十行代码呢？这背后最重要的一个区别就是心里有没有谱，思路是不是清晰。几千行的代码质量就比几十行的差吗？ 也不一定。
你有没有遇到这样的例子，一个同学软件已经实现一半了，写了十万行代码。另一个熊孩子还在吭哧吭哧地设计接口，各种画图。当这个同学写了十五万行代码的时候，完成一大半工作的时候，那个熊孩子已经五万行代码搞定了所有的事情。你想想，效率到底该怎么定义呢？
那个熊孩子是不是没有能力写二十万行代码呢？不是的，只要他愿意，他也许可以写得更快。只是，既然目标实现了，为什么不去聊聊天，喝喝咖啡呢？搞这么多代码干啥！你想想，效率能用代码数量定义吗？
就单个的程序员而言，代码质量其实是一个意识和技能的问题。当我们有了相关的意识和技能以后，编写高质量的代码甚至还会节省时间。如果我们没有代码质量的意识，就很难积累相关的技能，编写代码就是一件苦差事，修修补补累死人。
有很多公司不愿意做代码评审，效率也是其中一个重要的考量。大家太注重一小时内的效率，而不太关切一年内的效率。如果我们将目光放得更长远，就会发现很多不一样的东西。
比如说代码评审，就可以减少错误，减少往回跑的频率，从而节省时间。代码评审也可以帮助年轻的程序员快速地成长，降低团队出错的机率，提高团队的效率。
有一些公司，定了编写规范，定了安全规范，定了很多规范，就是执行不下去，为什么呢？ 没有人愿意记住那么多生硬的规范，这个时候，代码评审就是一个很好的方法，有很多眼睛看着代码，有反馈，有讨论，有争议，有建议，团队能够更快地形成共识，找出问题，形成习惯，共同进步。看似慢，其实快。
英文里，有一句经典的话 “Run slowly, and you will get there faster”。汉语的说法更简洁，“因为慢，所以快”。
一般情况下，通常意义上的软件开发，如果我们从产品的角度看，我认为高质量的代码，会提升工作的效率，而不是降低工作效率。
当然，也有特殊情况。比如我们对质量有着偏执般的追求，这时候，效率就不是我们的首选项。也有情况需要我们在五秒以内眨眼之间就给出代码，这时候，质量也不是我们的首选项。
代码的质量该怎么取舍呢？这取决于具体的环境，和你的真实目标。
在十多年间，Java开发的流程有很多大大小小的调整。影响最大的，我觉得主要有三个。
第一个变化是更加开放了。Java开源以后，不仅仅是把代码开放出来，开发流程也开放了出来。OpenJDK有详细的开发人员手册，告诉大家怎么参与到OpenJDK社区中来。
OpenJDK开放了Java改进的流程，这就是JEP（JDK Enhancement-Proposal & Roadmap Process）。每一个Java的改进，从雏形开始，一直到改进完成，都要经过OpenJDK社区的讨论、评审。什么都要经过OpenJDK讨论，这效率不是变慢了吗？其实，这种开放反而加快了Java的演进。
创新性的想法第一时间就送到用户面前，接受用户的审视。
一个项目是好还是坏？做还是不做？该怎么做？这都在用户可以“挑剔”的范围内。Java的演进，也从少数的专家委员会模式，变更为小步快走的大集市模式。
OpenJDK也开放了Java代码评审的流程。现在，几乎所有的变更，都是通过OpenJDK进行的。为什么要变更？变更的是什么？变更带来的影响有哪些，都要描述得清清楚楚。而且，任何人都可参与评审，都可以发表意见。如果有兼容性的影响，用户会在第一时间发现，而不是等到系统出了问题再来修补。透明化带来的好处就是，有更多的眼睛盯着Java的变更，代码的质量会更好，潜在的问题也会更少。
第二个变化是研发节奏更快了。Java的版本演进，从传统的好几年一个版本，变更为半年一个版本。两三年一个版本的演进模式，使得Java的任何改进，都要两三年以后见。即使这些改进已经成熟了，也得在代码库里躺着，到不了用户的场景里。没有用户反馈，产品的质量也就没有经过真实的检验了，没有改进的真实建议。这其实是一种浪费，效率会变低。
第三个变化是自动化程度提高了。现在，OpenJDK提交的每一个变更，都会自动运行很多的测试。如果这个变更引起了测试错误，测试系统会给参与者发邮件，指明出错的测试，以及潜在的怀疑对象。变更提交前，我们也可以发出指令，运行这些测试。这些自动化的测试，可以提高代码的质量，减轻工程师的压力，提高工作的效率。
代码的安全，我一直以为是一个见识问题。一个安全问题，你见识到了，认识到了，你就会在代码里解决掉。没有认识到安全问题，可能想破脑袋，也不知道问题出在哪。
比如说，TLS 1.3废弃掉了密码学的很多经典算法，包括RSA密钥交换、链式加密算法等。如果去你去查看经典的密码学教材，你会发现这些算法都被看做牢不可破的算法，全世界的每一粒沙子都变成CPU，也破解不了它们。
可是，站在2019年再来看这些算法，各有各的问题，有的破解也就是几分钟的事情。那我们还应该使用这些算法吗？当然要想办法升级。可现实是，你根本不知道这些算法已经有问题了。当然，也想不到去升级使用这些算法的应用程序。这就是我们说的见识。知道了，你才能想到去解决。
见识是一个坏东西，需要我们看得多、见得多，才能够拥有。甚至，需要付出代价，比如遭受到黑客攻击。
见识也是一个好东西，见得越多，看得越多，你构筑起来的竞争优势就越明显。随着阅历的增长，见识也会增强，竞争力就提高了。
如果一个东西，每个人三秒就可以掌握，那当然是好的。但同时，它就算不上你的优势了。即使有优势，也只是三秒钟的差距。
另一个常见的问题，就是认为安全的代码牺牲效率。
编写安全的代码，会不会牺牲工作的效率呢？一般情况下，这对效率的影响几乎可以忽略不计。 比如说，一个公开接口，我们不应该信任用户输入的数据，应该检查用户输入数据的边界和有效性。做这样的检查，增加不了多少代码量，反而会让我们的思路变得清晰。再编写具体的业务逻辑的时候，编码的效率就变高了，甚至还会减少代码量。
就拿TLS 1.3来说，当废弃掉一些经典的算法时，一幅全新的画面就出现在我们面前。TLS协议的设计更加简单，更有效，效率也会翻倍地提升。
代码质量、工作效率、软件性能、代码安全，这些东西可以作为基准，但是不适用拿来对比。如果非要单纯地从概念上对比，看看有没有冲突，没有一点儿现实意义。安全的代码会牺牲软件性能吗？ 不一定。重视代码质量，就会牺牲工作效率吗？也不一定。
今天挑了几个同学的问题来回答。其实关注代码质量这种事情，就像爬山一样，每个人都会，但不是所有人都能爬到最后。会当凌绝顶，一览众山小。当自己在山峰上爬得越来越高的时候，再回过头，你会发现自己和身边的人已经不一样了。
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