面对很乱的代码，你会慢慢看，慢慢改，还是重写？
面对一团乱麻的代码，这确实是软件开发中最常见也最令人头疼的挑战之一。是选择“慢慢看、慢慢改”，还是“重写”，这是一个需要权衡利弊的决定，没有绝对的答案，取决于多种因素。
一、 分析“慢慢看、慢慢改”的思路和场景
“慢慢看、慢慢改”，顾名思义，就是深入理解现有代码的逻辑，然后一点一点地进行修改和优化，使其变得更好。
1. 核心思路：
理解优先： 首要任务是花时间去理解这段代码的“意图”（Intention）是什么，它试图解决什么问题，以及它是如何解决的。这可能意味着从头到尾阅读代码，画流程图，写单元测试来验证现有行为，甚至与原作者（如果还在）沟通。
小步快跑： 每次只做一小部分修改。这样做的目的是降低引入新 bug 的风险，并且更容易回溯到上一个正常工作的状态。每一次小的改动都可以伴随一个单元测试来验证其正确性。
局部优化： 针对代码中的具体问题，如性能瓶颈、重复代码、可读性差等，进行针对性的改进。
重构与演进： 在修改过程中，逐步进行代码重构（Refactoring），例如提取函数、简化条件语句、引入设计模式等，使代码结构更清晰、更易于维护。这是一个渐进式的过程。
2. 适用场景：
代码库规模不大，且核心功能尚未完全失效： 如果代码库整体上还有可取之处，并且主要问题在于细节上的混乱而非基础架构的崩溃，那么慢慢改是可行的。
时间压力相对较小，或需要快速迭代修复关键bug： 如果项目有紧迫的时间表，但只需要修复一些关键的错误或者添加少量新功能，并且现有代码还能勉强支撑，那么在不推倒重来的情况下进行小范围修改是更务实的选择。
代码的整体架构尚可，但实现细节混乱： 如果代码的顶层设计是合理有效的，只是内部实现细节充斥着大量冗余、硬编码、命名不规范等问题，那么通过重构和逐步修改可以显著改善。
原作者对代码有深入理解或仍可提供帮助： 如果原作者还在并且愿意投入时间解释代码，或者你本人对这段代码有较深的理解，那么慢慢改会更容易。
缺乏对整体重构所需资源的投入： 有时候，项目的预算或团队资源不足以支持一次完整的重写。
3. 优点：
风险较低（单次修改）： 每一次小的改动都更容易控制和测试，降低引入重大缺陷的概率。
知识积累： 团队成员在修改过程中可以深入理解现有代码库，学习到很多东西，这有助于未来的维护和开发。
成本相对较低（前期）： 初期投入的时间和资源可能比重写少，尤其是如果只是局部问题。
可预测性： 修改的进度和范围相对可控，更容易进行估算。
4. 缺点：
耗时且效率低下： 如果代码混乱程度非常高，理解和修改的过程可能会异常缓慢，并且效率低下。每次修改都可能牵扯出更多隐藏的问题。
可能只是“缝缝补补”： 如果基础架构本身存在严重问题，慢慢改可能只能解决表面的混乱，而无法触及根本，最终可能导致代码越来越难以维护，成为一个“技术债务”的泥潭。
容易引入新的“烂”代码： 在理解不透彻或时间压力下，修改者也可能引入新的坏味道（Bad Smell），让代码变得更糟。
难以达到“干净”的状态： 即使努力，也很难将一个极其混乱的代码库完全改造成一个优雅、高效、易于维护的系统。
测试覆盖率不足： 如果原代码没有完善的测试，那么在修改时很难保证每一步都正确，需要花费大量时间编写测试。
二、 分析“重写”的思路和场景
“重写”（Rewrite）则意味着放弃大部分现有代码，从头开始构建一个新的系统，或者在一个全新的基础上，将原有系统的核心逻辑重新实现。
1. 核心思路：
目标明确： 在重写之前，必须非常清楚新系统要达到什么样的目标，包括功能、性能、可维护性、技术栈等方面。
彻底革新： 不仅仅是修改表面的代码，而是要重新设计架构，选择更合适的技术和模式，彻底解决现有代码存在的设计缺陷。
分阶段或一次性： 重写可以是一个大的“Big Bang”一次性重写，也可以是渐进式的，例如先重写某个模块，然后逐步替换。
新技术的采纳： 通常会借此机会采纳更新、更高效或更适合当前需求的技术栈。
2. 适用场景：
代码混乱程度极高，无法维护： 当代码已经变得“意大利面条式” (Spaghetti Code)，难以阅读、理解、调试和扩展，任何修改都可能引入意想不到的副作用时，重写可能是唯一的出路。
技术债务过高，影响业务发展： 如果现有代码库的技术债务已经严重到阻碍了新功能的开发、性能的提升，或者对业务的快速响应造成了巨大影响，那么为了长远发展，重写是必要的。
基础架构存在严重缺陷： 糟糕的架构设计，如紧耦合、不合理的模块划分、性能瓶颈难以解决等，这些深层次问题无法通过局部修改解决。
业务逻辑与代码实现严重脱节： 随着业务发展，原有的代码可能已经无法良好地映射当前的业务需求，或者已经变得非常扭曲。
技术栈过时且难以升级： 使用的语言、框架、库已经过时，社区支持薄弱，或者难以集成现代化的服务，此时重写以采纳新技术是明智之举。
团队有能力且有资源进行重写： 重写需要强大的技术能力、充足的时间和资源投入。
3. 优点：
彻底解决根本问题： 可以从设计、架构层面解决所有隐藏的问题，打造一个更加健壮、高效、易于维护的系统。
引入最佳实践和现代技术： 可以使用当前最优秀的设计模式、架构思想和技术栈，提升整体质量。
提高开发效率和代码质量： 新的代码库将更容易理解和扩展，开发速度和质量都会有质的飞跃。
消除技术债务： 通过一次性的彻底改革，可以摆脱沉重的技术债务。
重塑团队信心： 成功重写一个烂项目，可以极大地提升团队的士气和信心。
4. 缺点：
风险极高： 重写是一个巨大的工程，失败的风险很高。如果计划不周、执行不力，可能会导致项目延期、成本超支，甚至项目失败。
成本高昂且耗时漫长： 需要投入大量的人力、时间和金钱，而且过程可能非常漫长，这段时间内，对原有系统的维护和新功能的开发都会受到影响。
可能丢失现有功能或引入新bug： 在迁移或重写过程中，很可能会遗漏某些功能，或者引入新的bug，需要非常谨慎。
需要完善的测试： 新代码必须有极其完善的测试来保证其正确性，否则重写可能会适得其反。
项目可能暂停或延迟： 在重写期间，可能需要暂停对现有系统的功能迭代，或者推迟新项目的上线。
团队成员可能产生抵触情绪： 一些对现有系统有感情或熟悉度的成员，可能对重写持保留意见。
三、 如何做出决策？
这是一个复杂的决策，需要综合考虑以下几个关键因素：
1. 代码混乱的程度：
程度1：轻度混乱/坏味道： 有些命名不规范、函数过长、重复代码等，但整体结构尚可，逻辑清晰。—— 倾向于慢慢看、慢慢改（重构）。
程度2：中度混乱： 存在大量难以理解的逻辑、复杂的嵌套、硬编码，部分模块耦合严重，但核心架构还算可用。—— 权衡，可能需要分阶段重构，甚至局部重写。
程度3：重度混乱/不可维护： 代码结构完全混乱，几乎无法理解，修改任何地方都可能影响其他功能，技术债务极高，严重阻碍业务发展。—— 倾向于重写。
2. 业务需求和时间压力：
紧急修复bug或开发新功能： 如果业务急需某些功能或修复关键bug，而现有代码还能勉强支撑，那么慢慢改（在不破坏现有功能的前提下）可能是更现实的选择。
长期战略和可维护性： 如果项目面临长期的发展需求，对代码的可维护性、可扩展性要求很高，那么即使前期投入大，重写也可能是值得的。
3. 技术债的深度：
技术债可以接受的程度： 有些技术债可以通过持续的重构慢慢偿还。
技术债已无法偿还： 如果技术债已经严重到影响团队的生产力，或者需要大规模的架构调整才能解决，那么重写是必然选择。
4. 团队能力和资源：
团队的重构能力： 团队是否具备扎实的重构经验，能够识别并解决代码中的问题？
团队的重写能力： 团队是否具备设计和实现一个全新系统的能力？
项目预算和时间表： 是否有足够的资源和时间来支持一次完整的重写？
5. 风险承受能力：
愿意承担的风险： 重写带来的风险更大，能否承受失败的后果？
规避风险的手段： 是否有完善的计划、测试、回滚策略来降低重写的风险？
四、 实操建议（一个综合性的策略）
在很多情况下，一个完全“慢慢看、慢慢改”或完全“重写”的二元选择可能过于极端。更现实的做法是结合两者的优点，采取渐进式重构（Incremental Refactoring） 或 模块化重写（Modular Rewrite） 的策略：
优先梳理和理解： 无论选择哪种方式，第一步都是花时间去理解代码。
建立完善的测试体系： 这是任何修改或重写的前提。没有测试覆盖，任何改动都可能是冒险的。先为现有代码编写足够多的单元测试和集成测试，确保现有功能的行为被准确捕获。
识别代码中的“坏味道”： 通过代码审查、静态代码分析工具（如SonarQube, ESLint, Pylint等）来识别出最需要改进的地方。
小步快跑地重构： 针对那些最影响可读性、可维护性或性能的局部问题，进行小范围的重构。例如：
提取重复的代码到单独的函数或类。
改进变量和函数的命名。
简化复杂的条件逻辑。
将大型类分解成更小的、职责更单一的类。
逐步引入设计模式。
用更清晰的语言或框架重写某一部分。
模块化重写： 如果整体架构存在严重问题，但某些模块相对独立且容易剥离，可以考虑：
将一个核心但混乱的模块独立出来，进行重写。
编写适配器（Adapter），使新重写的模块能够与旧系统无缝集成。
随着新模块的稳定和功能的完善，逐步替换旧模块。
最终目标是逐步将整个系统重写为新版本。
性能优化作为驱动： 如果代码的性能瓶颈非常明显，并且严重影响用户体验或成本，可以优先针对这些瓶颈进行优化，这往往也是一个好的重构切入点。
选择合适的时机： 如果可能，将大规模的重构或重写安排在业务需求相对平缓的时期，或者在发布新版本时，将重构作为版本的一部分进行。
总结：
选择“慢慢看、慢慢改”还是“重写”，是一个需要仔细权衡的战略决策。
如果代码混乱但尚未到完全不可救药的地步，且有时间积累， 那么渐进式重构是更稳妥的选择，它风险较低，能逐步提升代码质量并积累知识。
如果代码混乱到极点，技术债过高，严重阻碍业务发展，且团队有能力和资源应对高风险， 那么彻底重写可能是解决根本问题的唯一途径，尽管成本和风险都更高。
最终的决定，往往是在深入分析代码、理解业务需求、评估团队能力和风险承受能力后，做出一个最符合项目当前和未来发展利益的平衡选择。通常，一个聪明的团队会倾向于采用一种“有计划的、逐步的现代化改造”，而不是极端的全盘否定或无休止的修补。
一、 分析“慢慢看、慢慢改”的思路和场景
“慢慢看、慢慢改”，顾名思义，就是深入理解现有代码的逻辑，然后一点一点地进行修改和优化，使其变得更好。
1. 核心思路：
理解优先： 首要任务是花时间去理解这段代码的“意图”（Intention）是什么，它试图解决什么问题，以及它是如何解决的。这可能意味着从头到尾阅读代码，画流程图，写单元测试来验证现有行为，甚至与原作者（如果还在）沟通。
小步快跑： 每次只做一小部分修改。这样做的目的是降低引入新 bug 的风险，并且更容易回溯到上一个正常工作的状态。每一次小的改动都可以伴随一个单元测试来验证其正确性。
局部优化： 针对代码中的具体问题，如性能瓶颈、重复代码、可读性差等，进行针对性的改进。
重构与演进： 在修改过程中，逐步进行代码重构（Refactoring），例如提取函数、简化条件语句、引入设计模式等，使代码结构更清晰、更易于维护。这是一个渐进式的过程。
2. 适用场景：
代码库规模不大，且核心功能尚未完全失效： 如果代码库整体上还有可取之处，并且主要问题在于细节上的混乱而非基础架构的崩溃，那么慢慢改是可行的。
时间压力相对较小，或需要快速迭代修复关键bug： 如果项目有紧迫的时间表，但只需要修复一些关键的错误或者添加少量新功能，并且现有代码还能勉强支撑，那么在不推倒重来的情况下进行小范围修改是更务实的选择。
代码的整体架构尚可，但实现细节混乱： 如果代码的顶层设计是合理有效的，只是内部实现细节充斥着大量冗余、硬编码、命名不规范等问题，那么通过重构和逐步修改可以显著改善。
原作者对代码有深入理解或仍可提供帮助： 如果原作者还在并且愿意投入时间解释代码，或者你本人对这段代码有较深的理解，那么慢慢改会更容易。
缺乏对整体重构所需资源的投入： 有时候，项目的预算或团队资源不足以支持一次完整的重写。
3. 优点：
风险较低（单次修改）： 每一次小的改动都更容易控制和测试，降低引入重大缺陷的概率。
知识积累： 团队成员在修改过程中可以深入理解现有代码库，学习到很多东西，这有助于未来的维护和开发。
成本相对较低（前期）： 初期投入的时间和资源可能比重写少，尤其是如果只是局部问题。
可预测性： 修改的进度和范围相对可控，更容易进行估算。
4. 缺点：
耗时且效率低下： 如果代码混乱程度非常高，理解和修改的过程可能会异常缓慢，并且效率低下。每次修改都可能牵扯出更多隐藏的问题。
可能只是“缝缝补补”： 如果基础架构本身存在严重问题，慢慢改可能只能解决表面的混乱，而无法触及根本，最终可能导致代码越来越难以维护，成为一个“技术债务”的泥潭。
容易引入新的“烂”代码： 在理解不透彻或时间压力下，修改者也可能引入新的坏味道（Bad Smell），让代码变得更糟。
难以达到“干净”的状态： 即使努力，也很难将一个极其混乱的代码库完全改造成一个优雅、高效、易于维护的系统。
测试覆盖率不足： 如果原代码没有完善的测试，那么在修改时很难保证每一步都正确，需要花费大量时间编写测试。
二、 分析“重写”的思路和场景
“重写”（Rewrite）则意味着放弃大部分现有代码，从头开始构建一个新的系统，或者在一个全新的基础上，将原有系统的核心逻辑重新实现。
1. 核心思路：
目标明确： 在重写之前，必须非常清楚新系统要达到什么样的目标，包括功能、性能、可维护性、技术栈等方面。
彻底革新： 不仅仅是修改表面的代码，而是要重新设计架构，选择更合适的技术和模式，彻底解决现有代码存在的设计缺陷。
分阶段或一次性： 重写可以是一个大的“Big Bang”一次性重写，也可以是渐进式的，例如先重写某个模块，然后逐步替换。
新技术的采纳： 通常会借此机会采纳更新、更高效或更适合当前需求的技术栈。
2. 适用场景：
代码混乱程度极高，无法维护： 当代码已经变得“意大利面条式” (Spaghetti Code)，难以阅读、理解、调试和扩展，任何修改都可能引入意想不到的副作用时，重写可能是唯一的出路。
技术债务过高，影响业务发展： 如果现有代码库的技术债务已经严重到阻碍了新功能的开发、性能的提升，或者对业务的快速响应造成了巨大影响，那么为了长远发展，重写是必要的。
基础架构存在严重缺陷： 糟糕的架构设计，如紧耦合、不合理的模块划分、性能瓶颈难以解决等，这些深层次问题无法通过局部修改解决。
业务逻辑与代码实现严重脱节： 随着业务发展，原有的代码可能已经无法良好地映射当前的业务需求，或者已经变得非常扭曲。
技术栈过时且难以升级： 使用的语言、框架、库已经过时，社区支持薄弱，或者难以集成现代化的服务，此时重写以采纳新技术是明智之举。
团队有能力且有资源进行重写： 重写需要强大的技术能力、充足的时间和资源投入。
3. 优点：
彻底解决根本问题： 可以从设计、架构层面解决所有隐藏的问题，打造一个更加健壮、高效、易于维护的系统。
引入最佳实践和现代技术： 可以使用当前最优秀的设计模式、架构思想和技术栈，提升整体质量。
提高开发效率和代码质量： 新的代码库将更容易理解和扩展，开发速度和质量都会有质的飞跃。
消除技术债务： 通过一次性的彻底改革，可以摆脱沉重的技术债务。
重塑团队信心： 成功重写一个烂项目，可以极大地提升团队的士气和信心。
4. 缺点：
风险极高： 重写是一个巨大的工程，失败的风险很高。如果计划不周、执行不力，可能会导致项目延期、成本超支，甚至项目失败。
成本高昂且耗时漫长： 需要投入大量的人力、时间和金钱，而且过程可能非常漫长，这段时间内，对原有系统的维护和新功能的开发都会受到影响。
可能丢失现有功能或引入新bug： 在迁移或重写过程中，很可能会遗漏某些功能，或者引入新的bug，需要非常谨慎。
需要完善的测试： 新代码必须有极其完善的测试来保证其正确性，否则重写可能会适得其反。
项目可能暂停或延迟： 在重写期间，可能需要暂停对现有系统的功能迭代，或者推迟新项目的上线。
团队成员可能产生抵触情绪： 一些对现有系统有感情或熟悉度的成员，可能对重写持保留意见。
三、 如何做出决策？
这是一个复杂的决策，需要综合考虑以下几个关键因素：
1. 代码混乱的程度：
程度1：轻度混乱/坏味道： 有些命名不规范、函数过长、重复代码等，但整体结构尚可，逻辑清晰。—— 倾向于慢慢看、慢慢改（重构）。
程度2：中度混乱： 存在大量难以理解的逻辑、复杂的嵌套、硬编码，部分模块耦合严重，但核心架构还算可用。—— 权衡，可能需要分阶段重构，甚至局部重写。
程度3：重度混乱/不可维护： 代码结构完全混乱，几乎无法理解，修改任何地方都可能影响其他功能，技术债务极高，严重阻碍业务发展。—— 倾向于重写。
2. 业务需求和时间压力：
紧急修复bug或开发新功能： 如果业务急需某些功能或修复关键bug，而现有代码还能勉强支撑，那么慢慢改（在不破坏现有功能的前提下）可能是更现实的选择。
长期战略和可维护性： 如果项目面临长期的发展需求，对代码的可维护性、可扩展性要求很高，那么即使前期投入大，重写也可能是值得的。
3. 技术债的深度：
技术债可以接受的程度： 有些技术债可以通过持续的重构慢慢偿还。
技术债已无法偿还： 如果技术债已经严重到影响团队的生产力，或者需要大规模的架构调整才能解决，那么重写是必然选择。
4. 团队能力和资源：
团队的重构能力： 团队是否具备扎实的重构经验，能够识别并解决代码中的问题？
团队的重写能力： 团队是否具备设计和实现一个全新系统的能力？
项目预算和时间表： 是否有足够的资源和时间来支持一次完整的重写？
5. 风险承受能力：
愿意承担的风险： 重写带来的风险更大，能否承受失败的后果？
规避风险的手段： 是否有完善的计划、测试、回滚策略来降低重写的风险？
四、 实操建议（一个综合性的策略）
在很多情况下，一个完全“慢慢看、慢慢改”或完全“重写”的二元选择可能过于极端。更现实的做法是结合两者的优点，采取渐进式重构（Incremental Refactoring） 或 模块化重写（Modular Rewrite） 的策略：
优先梳理和理解： 无论选择哪种方式，第一步都是花时间去理解代码。
建立完善的测试体系： 这是任何修改或重写的前提。没有测试覆盖，任何改动都可能是冒险的。先为现有代码编写足够多的单元测试和集成测试，确保现有功能的行为被准确捕获。
识别代码中的“坏味道”： 通过代码审查、静态代码分析工具（如SonarQube, ESLint, Pylint等）来识别出最需要改进的地方。
小步快跑地重构： 针对那些最影响可读性、可维护性或性能的局部问题，进行小范围的重构。例如：
提取重复的代码到单独的函数或类。
改进变量和函数的命名。
简化复杂的条件逻辑。
将大型类分解成更小的、职责更单一的类。
逐步引入设计模式。
用更清晰的语言或框架重写某一部分。
模块化重写： 如果整体架构存在严重问题，但某些模块相对独立且容易剥离，可以考虑：
将一个核心但混乱的模块独立出来，进行重写。
编写适配器（Adapter），使新重写的模块能够与旧系统无缝集成。
随着新模块的稳定和功能的完善，逐步替换旧模块。
最终目标是逐步将整个系统重写为新版本。
性能优化作为驱动： 如果代码的性能瓶颈非常明显，并且严重影响用户体验或成本，可以优先针对这些瓶颈进行优化，这往往也是一个好的重构切入点。
选择合适的时机： 如果可能，将大规模的重构或重写安排在业务需求相对平缓的时期，或者在发布新版本时，将重构作为版本的一部分进行。
总结：
选择“慢慢看、慢慢改”还是“重写”，是一个需要仔细权衡的战略决策。
如果代码混乱但尚未到完全不可救药的地步，且有时间积累， 那么渐进式重构是更稳妥的选择，它风险较低，能逐步提升代码质量并积累知识。
如果代码混乱到极点，技术债过高，严重阻碍业务发展，且团队有能力和资源应对高风险， 那么彻底重写可能是解决根本问题的唯一途径，尽管成本和风险都更高。
最终的决定，往往是在深入分析代码、理解业务需求、评估团队能力和风险承受能力后，做出一个最符合项目当前和未来发展利益的平衡选择。通常，一个聪明的团队会倾向于采用一种“有计划的、逐步的现代化改造”，而不是极端的全盘否定或无休止的修补。
网友意见
也许你有很强的编程能力，能驾驭1000行，5000行甚至10000行代码的重写，短时间内可以完成，并且bug不多，但是10万行呢，100万行呢，甚至数千万行呢？个人的能力总是有极限的。
团队的力量呢？2-3个人或许好找，但是去哪里找50-100个愿意去重写代码的人，并且还能保证质量呢？
更难的是，到哪里找到经理或老板愿意等你半年甚至一年不响应需求，不改bug，而是去重写代码，去用一套新代码完成和老代码一样的功能，甚至可能更多的bug。
抛开程序员的完美主义情怀，理性地看待分析旧代码，问自己几个问题：
是不是继续维护的成本真的比重新开发还要高？
是不是新的团队在设计开发能力上比原有团队上了一个台阶？
是不是有一些硬需求在旧代码上无论如何都无法做到？
是不是没有竞争对手在穷追不舍而不能停止更新维护？
是不是重写能提供些杀手级功能压制竞争对手？
分别对旧代码和新架构做下 SWOT分析，看看优势，劣势，机会，威胁都是什么。
旧代码或许在架构，接口设计，变量命名和缩进风格上不如人意，但是它是可以工作的，可以工作的代码意味着解决了很多问题，而这些问题在新重写的代码里并不会因为代码写得漂亮就自动得到解决，仍然要把前辈们踩的坑再踩一遍。
那么是不是就不能重写代码呢？不是，要等机会，看缘分的。
个人认为，如果我上面问的五个问题至少三个问题的答案是“是”，SWOT分析的结果里至少三项是有利于重写的，那么可以说也许缘分来了。
慢慢改，一块一块慢慢重写，最终整个重写掉了。
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