高质量的缺陷分析：让自己少写 bug

阿里妹导读：缺陷分析做得好，bug 写得少。阿里资深技术专家和你分享如何进行高质量的缺陷分析，总结了 5 个要点，通过缺陷分析消除开发中的各种盲点，打造一个学习型的团队。

软件开发中的缺陷隐含着极高的价值，但是许多组织都仅仅忍受了缺陷带来的成本和后果，却让价值白白溜掉了。

缺陷的价值是其触发的学习和成长的机会。把握缺陷带来的学习机会，可以快速提高组织的能力，未来的缺陷更少，成本更低，更容易成功。但同时，有效的缺陷分析和跟踪行动需要有效的方法和相应的组织的支持。

缺陷隐含着极高的价值

最近我们做了一次关于缺陷分析的工作坊。

“发生缺陷是一件好事吗？” 在工作坊开始的时候，我这么问参与的同学。

“那当然是一件坏事了。”

“不管是不是好事，它就在那儿。我觉得无所谓好不好，这是一件正常的事情。”

“这么说好像也对，但是缺陷很麻烦，我没法喜欢缺陷。”

是的，没有人喜欢缺陷，它消耗研发成本，影响开发周期，但同时，缺陷又和软件开发如影随形，无论多少，始终都在。这是为什么呢？

看下面的这张图：

软件开发和工业生产完全不同。工业生产通过消除过程中的各种可变性，能够逐步逼近零缺陷的目标。所以，六西格玛方法在工业生产中非常行之有效。

软件开发的过程则恰恰相反。每一次开发，都是不确定的，我们往往都是在项目临近结束的时候，对整个项目的各种问题和细节才变得清晰。在这种假设下，与其追求零缺陷，倒不如说是我们应该追求降低缺陷的影响，比如，在缺陷产生的第一时间（注入时间甚至注入之前）就发现缺陷——因为这时候缺陷的成本几乎为零，这也就可以等价为“零缺陷”了吧。

如果说工业生产中的六西格玛方法来自于对生产系统的打造，那么，在软件开发中，“零缺陷”对应的系统是什么呢？它当然包含软件研发的流程和工具，但是，在我看来，最重要的，应该是打造软件的核心主体——人。通过缺陷分析来持续学习，才能不浪费缺陷所消耗的成本。

为什么会重复踩坑

有不少团队是有缺陷原因分析的。我曾经仔细分析过一个团队的缺陷原因分析，发现了下面这些缺陷原因的高频词：

编码有问题，下次写代码的时候想的更仔细一些。
代码评审做的不好。下次代码评审要充分。
业务场景分析不全面，下次分析的更全面一些。
......

我相信，写下上述原因分析的同学，内心一定是很真诚的，也是真心觉得自己当时代码写的不够好，业务场景分析的不全面，代码评审不够充分。但是，这个分析带来的行动，却往往是不可达成的。是真的想的不仔细吗，还是就是想不到？这次评审做的不好，下次就肯定能做好了吗？这次场景分析不全，那么怎么才能更全呢?

这种原因分析过于宽泛了，以至于很难产生实际有效的改进行动，下次往往还是会在同样的地方跌倒——大家只要看一下在既往的原因分析中，有多少次类似的答案？每一次重复，就是一次新的踩坑。

还有一类原因分析，恰恰相反，又过于具体化了，具体化到了没有学习价值的层面上。例如，这是当时设计的不对，A 服务就不该调用 B 服务，A 服务应该考虑到B服务调用中的异常场景，等等。好吧，缺陷现在已经修复了，A 服务调用 B 服务出现的异常场景已经固化在代码中了，下一次如果是 C 服务调用 D 服务的异常场景应该怎么办呢？

最合适的缺陷原因应该基于这样的标准：这些原因需要形成系统化的可行动的结果。这个标准的检验方式是：下一次如果发生某某场景，我们的应对方案是否有效?

做好缺陷分析的 5 个要点

在实践中，我们总结了 5 个要点，来最大化出于学习目的的缺陷分析的实践操作。它们是：

及时总结，设置卡点
结对分析，小组总结
负面清单支持下的全量分析
可操作的结果
团体学习，机制建设

及时总结，设置卡点

“缺陷分析很重要，但是研发同学都太忙了，我们两个月集中做一次怎么样？”

别那么紧张——及时才是最节约的方式。要从忙碌中解放出来，每次花 15 分钟，做一次有效的缺陷分析，时间已经妥妥的啦。

缺陷分析的最好时间是缺陷修复完成的时间。此时记忆最新鲜、也能早收益。如果一个缺陷已经过去了两个月，那么缺陷分析的成本就变高了，得找回原来的记忆和当时的上下文，这个记忆准确不准确还是另一回事。

怎样才能保证及时地做，从而保证这些重要而不紧急的事情发生呢？一个比较有效的方式，是设置流程中的卡点：当缺陷被设定为已修复状态、或者设定为已关闭状态时，强制把缺陷分析设定为一个流程卡点，这样就能形成比较好的驱动。

结对分析，小组总结

谁来负责缺陷分析？是让具体这个缺陷的同学来做，还是召集整个团队一起？

召集整个团队来做缺陷分析，有时候代价过于高昂。即使仅仅分析比较后期的线上问题，即使每个缺陷仅仅分析 15 分钟：100 个缺陷，每个团队 8 个人，乘积就是 12,000分钟，合 200 个小时，也是一个惊人的数字，投入产出不成比例。

解决缺陷的同学确实是对这个缺陷理解最好。但是，这会不会形成“单点问题”，降低问题分析的有效性？

我们的方案是：

把结对分析作为制度

让解决缺陷的同学担任负责人，搭配上一个小伙伴。结对既形成了知识方面的互补，一定程度上消除了思维盲点，也通过结对形成了更深入的讨论，也提前进行结果的“验收”，提高分析的质量。如果有必要，结对的小组可以自主决定是否引入其他人参与。

团队定期讨论学习

团队定期对重要的缺陷分析结果进行讨论，既是对小组成果的验收，更有利于在团队成员间形成传播，互相学习。

负面清单支持下的全量分析

缺陷分析的目的是提升，所以，重在解决那些“未知的未知”的问题。显然不是每个缺陷都应该深入分析。但是，如果我们针对每个缺陷都定义它该不该分析，又会导致决策成本过高，而且质量也不可靠。所以，我们的做法是在默认全量的基础上，使用负面清单进行过滤。凡是负面清单不存在的，都进行缺陷分析。负面清单是团队级别的。每个团队都应该维护自己的列表，例如：

偶发问题
已经列在改进项中的问题（不断扩充）

这个事情和淘金有些类似，明确不要什么，能更高效地避免那些真正值得做的事情不被淹没。事实上，每次缺陷分析都会扩充负面清单的长度，所需的缺陷分析数量将越来越少，问题越来越聚焦，时间也越来越节省。

可操作的结果

缺陷分析应该产生有价值的洞见，足够的深度是重点。在如何产生深度洞见方面已经有非常多成熟的方法，最典型的是 5 Whys，此外还有鱼骨图等著名工具可用。为了控制篇幅，本文略去对这些方法的介绍，只通过一个实例来说明在实际的缺陷分析中，我们是如何产生深度洞见的。

某缺陷描述了如下的场景（该实例在不影响问题说明的情况下做了适度抽象）：

用户持有某个虚拟设备，该设备有一些附属资源，当用户删除设备时，该设备的附属资源应该被释放。但是，发现在一种特殊场景下，这个附属资源并没有得到释放。

代码如下：

void releaseResources (resoure_id){    if (failedOfHardwareResourceRelease(resource_id)){        writeLog("resource release failed");    }
}

下面是关于这个问题的对话：

“原因是什么？”

“我们没有在需求分析阶段考虑到这种释放不成功的场景。”

“OK。需求分析是问题，这是一个改进点。——但是更重要的：最后发现这个问题的最直接的机会点是哪个时间点？”

“写代码的时候。”

“写代码的时候我们注意到这个问题了吗？”

“注意到了啊，所以写了 log，但是没仔细想应该怎么处理。这说明我们对这段代码的职责定义不清晰。”

“也许我们可以在编程规范中加入一条：出现异常场景时不应该只记录 log，而应该和负责人澄清场景和处理方案。在未来，当出现了仅仅出现写错误 log，但是没有其他处理的时候，我们就能注意到这一点。”

检验分析深度是否足够，最直接的指标就是产生的结果是否是“可行动的”。如果一个结果是不可行动的，往往意味着深度或者抽象不够。

团体学习，机制建设

学习型组织并不总是容易建立。除了上述心智模型和操作方法之外，组织机制往往是成功的重点。我们总结了如下几点：

是长期存在的团队
建立持续学习的心智模型
持续维护和利用本组织的智力资产

这几点似乎都毋需多言。但是关于智力资产，还是要多强调一下：分析结果最后可能会是流程改进、编程习惯和编程规范、代码评审的检查单、设计能力的提升、引入某些新的工程实践如实例化需求等，不外乎有两类：

短期的行动

例如引入实例化需求实践、建设自动化测试机制等。对于这类具体行动，要定义责任人和结束日期，并且把它们和管理需求等工作项同等管理起来，确保其发生。

长期的规则

这类是需要持续关注的东西，例如代码评审的常见问题列表、采纳某种设计思想如契约式设计、防御式编程等。对于这类问题，由于需要持续关注，需要维护它们，并把它们作为团队资产的一部分。当然了，如果技术上可行，还是要把其中的一部分尽早做成工具，减少记忆负担，提升可操作性。

这种资产维护的越多，就会发现未来需要继续分析的缺陷越少——当然了，这也是一切资产的共性所在。

总结

现实情况纷繁复杂，统一的方法往往并不存在。但是心智模型和一定的规律、思路还是存在的。本文聚焦于通过缺陷分析进行学习。

通过适当的方法，它可以在可控的时间投入下，为组织积累宝贵的财富，并且在未来的开发中得到数倍、数十倍上百倍的回报。忙碌不是理由，在未来少掉一个新 bug，就赚回来了。

通过缺陷分析，我们可以形成如下的产出：

建立团队关于需求分析、软件设计、编程、测试、运维等方面的共同心智
形成常见问题的检查单
采用或者开发新的工具
改进既有流程
形成针对特定问题的行动计划

最最重要的，通过消除各种盲点，我们的能力也就越来越强，开发也就越来越顺畅，距离零缺陷的目标，就越来越近了。