Google 250M+ 行 C++ 代码重构与 CS 教育：对话 Titus Winters

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现在可在 YouTube、Apple 和 Spotify 上收听和观看。本集文字稿见本页顶部，时间戳见本页底部。

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本期内容

一位曾参与创建当今软件工程课程体系的工程师现在表示，几乎要把这套课程全部推倒重来。这一矛盾因何而起？我们从Software Engineering at Google的第一作者那里寻找答案。

Titus Winters 在 Google 工作了十多年，期间领导了可读性项目，并构建了 Abseil——Google 开源的基础 C++ 库。他目前是 Adobe 的高级首席科学家，专注于开发者体验与生产力。

在本期The Pragmatic Engineer podcast中，Titus 和我讨论了：他的团队如何应对 Google 2.5 亿行 C++ 代码库的大规模重构项目、Google 为何强制要求测试，以及他在更新 ACM/IEEE 本科计算机科学课程指南方面的工作。

我们还探讨了传统生产力指标为何会遗漏 AI 的一些最大收益、计算机科学教育需要改变什么，以及新工程师如何脱颖而出。

与 Titus 对话的要点

Titus 是一位深度思考者，参与过一些非常有趣的项目。以下是我们交谈中让我印象深刻的 12 点。

1. 重构 2.5 亿多行 C++ 代码是有史以来最大的重构任务吗？这发生在 2010 年的 Google，当时 Titus 加入这家搜索巨头才几个月。一封内部邮件征集志愿者帮助清理旧的 C++ 代码，其中一些代码是由最早的 Google 员工编写的。

一个由十几人组成的团队被组建起来。当时 Google 有接近 2.5 亿行代码，由 10,000 名工程师编辑。Titus 回忆起那次清理：“我们当时是在更换帝国大厦的地基。我们不被允许关闭大楼，也不能阻断交通。哦，而且我们还发现地下室里堆着核废料。”

2. 这次重构使用了先进的语言解析技术，远早于 LLM 的出现。早在 2010 年，还没有 LLM 能完成这种规模巨大的重构。以下是团队的做法：

解析：在整个代码库上运行 MapReduce。mapper 将每个构建目标解析为抽象语法树
匹配：在语法树中匹配精确的调用模式
代码生成：生成由机器执行的编辑
共存：让旧 API 和新 API 并行工作
分片：一旦新 API 准备就绪，按目录拆分编辑，并分批发送出去
封堵旧 API：确保没有人把旧模式复制回代码中
删除：移除旧 API

clang-format 工具包之所以存在，是因为 Titus 和他的团队在这次重构中需要它。

3. 在 Search 无法再定期发布之后，Google 将自动化测试设为强制要求。大约在 2007 年，旗舰产品 Search 已无法再按每月一次的节奏发布，他们能交付到生产环境的最好情况是每季度一次。

Google 几乎每一处改动都会触及 Search 的代码，甚至像 Gmail 的改动这类事情也是如此。为了加以控制，Google 作为一个组织强制要求每一处改动都必须附带测试。随着时间推移，Search 恢复了以往更高的发布节奏。

4. Google 的 readability 项目可能是科技界有史以来最大的教育项目。要在 Google 做代码改动，需要两个人通过代码审查来批准该改动：

文件/项目的“所有者”：团队中具备领域知识的人
“readability”审查者：一位被认证为改动所用语言的“readability”专家的工程师

Google 的第一位工程师 Craig Silverstein 会带着每一位新入职开发者走完他们的第一次改动。Java 团队将这种做法发展为导师制，由经验丰富的审查者轮流审查所有改动。很快，一套面向所有语言的正式 readability 项目建立了起来。Titus 三个月前离开 Google 时，随时都有 10,000 多名工程师注册在 readability 中。其他地方还有过比这更大的工程“课堂”吗？

5. 恐惧不是工程的可接受基础。Titus 认为，如果无法安全地做出有价值的改动，你的代码库就是不可持续的。不应对代码库做出改动感到恐惧。拥有能捕获错误的正确“安全网”在战略上非常有价值，因为它能让团队无惧地进行改动。

6. 有了 AI，故障似乎正在增加。Titus 与其他公司的工程师交流，情况如出一辙：代码产出相比一年前大幅上升，故障也上升了约 30%，而交付的功能数量却持平。这看起来像是在原地踏步。从这个角度看，这对 AI 并不利；仅从故障来看，这项技术可能是负面的。

7. 另一方面，AI 让那些没有它就不现实的宏大项目成为可能。Titus 对 AI 作为净生产力提升持乐观态度，并认为人们关注错了重点。他认为 AI 的真正价值不在于以更高速度重复以前做过的事，而在于做你从未想过的事：那些过去根本说不通的宏大项目！

8. 彻底推翻美国本科计算机科学课程体系（大部分）。Titus 是 2023 年 ACM/IEEE/AAAI 计算机科学课程指南指导委员会中唯一在职工程师，他认为该课程体系已无可救药地过时。他指责它自 2000 年左右以来没有实质性改变，而行业却已改变。测试与验证对新入职者来说重要得多，但课程中却缺失这些内容。

除非做出重大改变使其具有相关性，否则计算机科学专业的入学人数可能会下降，而专注于实用开发技能的软件工程专业将对学生具有吸引力——这是 Titus 的预测。

9. “中间群体”学生在 AI 面前最为挣扎。计算机科学专业的教授告诉 Titus，学生分为三类：

最优秀的比以往任何时候都更优秀，并充分利用了一个耐心、知识渊博的导师，即 AI
中间群体：教授们说，所有低于“最优秀”水平的学生都已崩溃：成绩低于 B 的学生往往完全不懂代码
最弱的：他们更容易赶上中间群体——不过主要是靠用 AI 产出垃圾。

当我在母校做一次客座讲座时，教授们告诉了我类似的观察——按成绩划分的“中间群体学生”对这门学科的理解低得令人失望，与往年相比。

10. 评分学生的提示词和测试比关注他们的代码更好。Titus 会关注学生在构建和验证软件时投入的思维过程，而不仅仅是输出。

11. “记住安德鲁的斧头”——给初级工程师的建议。安德鲁用斧头砍倒一棵树。还是安德鲁的斧头砍倒了树？Titus 说，是安德鲁做的，斧头只是实现他意志的工具。AI 也是如此：它是供你使用的工具，将这一工具拟人化会让我们脱离这种思维模式。

12. 要想成功，不要复制别人都在做的事！当我们的时间接近尾声时，我问 Titus 他会对二年级学生说什么。这段内容没有进入播客，但我把它加在这里！

“我人生中的大部分成功都来自不做其他人都在做的事。如果你只是听什么是热门话题，追逐字面上每个人都在追逐的同样闪亮的东西，要想脱颖而出真的极其困难。
我的主要建议[是]找到你热爱的东西，而不只是你假设会出现在每个人简历上的东西，然后大量去做。找到一个热情项目，深入钻研它。
比如，‘我如何使用计算和 AI 氛围编码新一代技术？’‘我如何解决这个对我很重要的问题？’‘或者我如何通过游戏或艺术表达自己？’你做的[事情]越是独特的你，你就越脱颖而出，你做得越多，你学到的就越多。”