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Code Reviews: Techniken und Tipps Rabea Gransberger @rgransberger

Code Reviews: Techniken und Tipps · 07.07.2016 · Warum Code Reviews? •Fehler finden •Kundenzufriedenheit •Paretoprinzip (80/20 Regel) •Qualität des Code •Fortbildung

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Code Reviews: Techniken und Tipps

Rabea Gransberger

@rgransberger

Über mich

Rabea Gransberger

• Diplom Informatik 2008

• Entwicklerin, Projekt- und Abteilungsleitung bei MEKO-S GmbH, Bremen

–Projekt-Basis eclipse Technologie (RCP, RAP)

–Code Reviews toolunterstützt in allen Projekten

• Vorträge auf Konferenzen

• Organisationsteam JUG Bremen

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Agenda

• Warum macht man Code Reviews?

• Wie laufen Reviews ab?

• Welche Tools gibt es?

• Tipps für Entwickler und Reviewer

• Welche Hürden gibt es?

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EINLEITUNG

Warum Code Reviews?

• Fehler finden

• Kundenzufriedenheit

• Paretoprinzip (80/20 Regel)

• Qualität des Code

• Fortbildung des ganzen Teams

• Weniger Stress

• Geringere Projektkosten

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Wirtschaftlicher Nutzen

[10]

Bugs Cost

After Development 463

After QA/Test 321 200$ / fix

After Customer 194 1000$ / fix

Cost of fixing bugs 174k $

+ Cost of 194 latent bugs 194k $

Total 368k $

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Wirtschaftlicher Nutzen

Bugs Cost

After Development 463

After Code Review 180 25$ / fix

After QA/Test 113 200$ / fix

After Customer 32 1000$ / fix

Cost of fixing bugs 120k $

+ Cost of 32 latent bugs 32k $

Total 152k $

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Wir machen schon TDD…

• Lesbarkeit / Verständlichkeit?

• Fehler nicht nur im Code:

–Anforderungen

–Design / Architektur

–Dokumentation

–Testfälle

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https://lol.browserling.com/full-stack-hires.png

PROZESS & TECHNIKEN

Prozess Arten

• Inspektion: formelle Review Sitzung mit Team

• Audit: Durchführung durch externen Anbieter

• Pair Programming: 2 Autoren an 1 Rechner

• Walkthrough: Autor zeigt Reviewer den Code

• Informell: u.a.

–Patches per Mail

–Toolunterstützter Review

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Task basierter Review

Beispiel-Ablauf:

Rollen: Autor/ Reviewer 1-*

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Task ImplementReview

RequestReview

-1Reopen

+1Done

ReviewComments

Voraussetzungen

• Unterstützung durch Management und Team

• Kritikfähigkeit: Es geht um den Code / Qualität der Software

• Standards definieren: Syntax, Namenskonventionen, Frameworks

• Klare Aufgabenstellung / Verständnisprobleme vermeiden

• Entwickler prüfen eigenen Code vor Commit

• Ziele definieren

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EIN BEISPIEL

public class ReviewCodeExample {

public static String ID = "review.example";

public BigDecimal getFactor() {return new BigDecimal(0.1);

}

public Collection<String> getCarNames() {List<Car> cars = getCarsFromDatabase();List<String> carNames = new ArrayList<>(cars.size());for (Car car : cars) {

if (!carNames.contains(car))carNames.add(car.getName());

}return carNames;

}

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Wer?

• Empfehlung: Jeder Entwickler

• Wieviel Reviewer pro Anfrage?

–Min. zwei mit unterschiedlichen Schwerpunkten [1]

–Empfehlung: Experte in seinem Bereich [1]

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Wie?

• Anforderungen aus Aufgabenstellung ermitteln

• Überblick verschaffen: Was wurde geändert? Anforderungen erfüllt?

• Testfälle / Coverage ausführen

• Funktioniert der Code / Oberflächen-Test

• Code Zeile für Zeile durchgehen

• Probleme identifizieren, Kommentare schreiben und priorisieren

• Am schwierigsten: Fehlende Teile identifizieren

• Geschwindigkeit kein Effizienzmaß

• Auch für Einzeiler min. 5 min Zeit

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Wie: Eye Tracking

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Wann?

• Zeitnah nach Entwicklung

• Pre-Commit oder Post-Commit

• Nicht alles auf einmal vor Release

• Maximal 90 Minuten per Review

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Was?

• Abweichungen von Standards/Anforderungen/Clean Code

• Code muss lesbar sein. Refactoring, notfalls Kommentar

• Abdeckung neue Konstanten if/switch

• if ohne else

• Exception Handling korrekt

• Immutable Objekte präferieren

• Rechtschreibung/Grammatik in Nachrichten/Fehlermeldung für Benutzer

• Atomare Operationen in synchronized/transactions

• Verwendung von Strings/Magic Numbers

• Buch: Trisha Gee: What to Look for in a Code Review (2016)

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Beispiel Checkliste

1. Documentation: All subroutines are commented in clear language.2. Documentation: Describe what happens with corner-case input.3. Documentation: Complex algorithms are explained and justified.4. Documentation: Code that depends on non-obvious behavior in external

libraries is documented with reference to external documentation.5. Documentation: Units of measurement are documented for numeric values.6. Documentation: Incomplete code is indicated with appropriate distinctive

markers (e.g. “TODO” or “FIXME”).7. Documentation: User-facing documentation is updated (online help, contextual

help, tool-tips, version history).8. Testing: Unit tests are added for new code paths or behaviors.9. Testing: Unit tests cover errors and invalid parameter cases.10. Testing: Unit tests demonstrate the algorithm is performing as documented.11. Testing: Possible null pointers always checked before use.12. Testing: Array indexes checked to avoid out-of-bound errors.13. Testing: Don’t write new code that is already implemented in an existing, tested

API.14. Testing: New code fixes/implements the issue in question.

15. Error Handling: Invalid parameter values are handled properly early in the subroutine.

16. Error Handling: Error values of null pointers from subroutine invocations are checked.

17. Error Handling: Error handlers clean up state and resources no matter where an error occurs.

18. Error Handling: Memory is released, resources are closed, and reference counters are managed under both error and nonerror conditions.

19. Thread Safety: Global variables are protected by locks or locking subroutines.20. Thread Safety: Objects accessed by multiple threads are accessed only through a

lock.21. Thread Safety: Locks must be acquired and released in the right order to prevent

deadlocks, even in error-handling code.22. Performance: Objects are duplicated only when necessary.23. Performance: No busy-wait loops instead of proper thread synchronization

methods.24. Performance: Memory usage is acceptable even with large inputs.25. Performance: Optimization that makes code harder to read should only be

implemented if a profiler or other tool has indicated that the routine stands to gain from optimization.

[10]

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Alles?

• Langsam anfangen: Jeder Review hilft!

• Höhere Priorität für riskante Änderungen

–Änderungen an bestehenden Berechnungen

–Sicherheitskritischer Code, z.B. Authentifizierung

–Code ohne Testfälle

–Code von neuen Teammitgliedern

–Änderungen an vielen Dateien

• Alles kann Pflicht sein

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KLEINE HELFERLEIN

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FindBugs

• Statische Code-Analyse

• Erklärung mit Lösungsvorschlägen

–Bug: Method ReviewCodeExample.getFactor() passes double value to BigDecimal Constructor

–This method calls the BigDecimal constructor that takes a double, and passes a literal double constant value. Since the use of BigDecimal is to get better precision than double, by passing a double, you only get the precision of double number space. To take advantage of the BigDecimal space, pass the number as a string.

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Automatisierter Review

• Findet Fehler die leicht übersehen werden

–Probleme in Formatierung und Benennung

–Fehlerhafte API Benutzung

• Vor dem manuellen Review

–Durch Entwickler vor Commit

–Vom Build-System/Continuous Integration

• Wichtig: Behandlung von False-Positives

–z.B. FindBugs @SuppressFBWarnings

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Kostenlos:

• FindBugs: http://findbugs.sourceforge.net(Extensions) http://fb-contrib.sourceforge.net)

• Checkstyle: http://checkstyle.sourceforge.net

• PMD: http://pmd.sourceforge.net

• JQAssistant: http://jqassistant.org

• SonarQube: http://www.sonarqube.org

Lizenzpflichtig:

• Coverity: https://www.coverity.com

TOOLBASIERTER REVIEW

Beispiel: GitHub Pull Request

• Webbasierter Code Review

• Commit/Branch/Task-basierter Review unterstützt

• Fork von Projekt / Branch erstellen / Datei in Master editieren

• Pull Request erstellen

• Repository Owner werden benachrichtigt

• Zeilenbasierte Kommentare können hinzugefügt werden

• Pull request kann zurückgewiesen oder akzeptiert werden

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Pull Request Review

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• Mail: Notification Pull Request / Review

• Web: Pending Pull Request / Review

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Weitere Tools

• Reviews in pull requests Github (reviewable.io)• JetBrains Upsource *• Atlassian Crucible• Gerrit / eGerrit *• Review Board• Phabricator Differential• SmartBear Collaborator / CodeReviewer*• ReviewClipse*

(* mit IDE Integration)

• Siehe auch: 20 Best Code Review Tools for Developers

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Tools Checkliste

• Automatische Übernahme/Hooks für SCM

• Aktualisierung bestehender Reviews

• Pre-/Post-Commit Review Unterstützung

• Patch/Live-Code

• Wo werden Kommentare gespeichert? Code oder DB/XML?

• Übersichtsseite anstehende Reviews

• Tracking welche Codestellen man angeschaut hat

• Kommentare mit Priorität und Thread-Aufbau

• Extra Webseite und/oder IDE Integration

• Benachrichtigungen per Mail

• Review pro Task oder ganze Code Basis

• Statistiken um Effektivität Review prüfen zu können

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Beispiel: Tools der IDE

• IDE bietet gute Unterstützung für Reviews

• SCM Integration

• Issue Tracker Integration

• Task Tags

• Beispiel: Review bei MEKOS mit Eclipse/Rational Team Concert

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Rational Team Concert

• Reviewer kann Liste anstehender Reviews abfragen

• Auswahl Work-Item per Doppelklick

• Öffnen der angehängten Change-Sets

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RTC: Change Summary

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RTC: Diff Ansicht

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Review mit Eclipse

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Review mit Eclipse

• Kommentare im Code

• Task-Tags TODO/FIXME + Work-Item IDtodo Strg+Space => //TODO #4738

• Code/Kommentare werden an das Work-Item mit Commit-Message „Review“ delivered

• Review wird Rejected => Work Item Reopen

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Tasks filtern

• Autor erhält Benachrichtigung per Mail/ in IDE

• Problemstellen in der Eclipse View Tasks

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Nacharbeiten

Autor

• Überarbeitung anhand der Kommentare

• Entfernen der Task Tags

• Commit mit „Nacharbeiten Review“

• Work-Item auf Verification

• Reviewer zu neuem Review einladen

Reviewer

• Alle Task Tags entfernt

• Code erneut reviewern:

• Änderungen zwischen „Review“ und „Nacharbeiten“ commits

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STATISTIKEN

Statistiken

Statistiken um den Nutzen quantifizieren zu können:

• Gefundene Probleme nach Klassifizierung

• Geöffnete vs. geschlossene Probleme

• % Code in Review aus eingechecktem Code

Zeiterfassung:

• Zeit für Implementierung / Nacharbeiten / Review

• Anzahl gefundene Bugs

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Statistik: Gefundene Probleme

• Wartungsprobleme 71,7%

–Benennung 16,7 %

–API Nutzung /Formatierung 13,0 %

–Strukturierung 16,2 %

–Lösungsansatz 20,6 %

• Funktionale Probleme 21,4%

• Falsch Positivfunde 7,5%

x

Industrieller Review, Domäne: Engineering, 9 Reviews, 1-4 Reviewer, 388 Probleme gefunden [12]

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TIPPS & ERFAHRUNGEN

Tipps für Entwickler

• Kritik/Fehler = Lernen. Nicht persönlich nehmen!

• Job erfordert laufende Fortbildung

• Review ersetzt keine Zwischenfragen/Diskussionen

• Refactoring in neues Changeset

• Vor Commit Changesets prüfen

• Checkliste für eigenen Review vor Commit

• Reviewer an Review erinnern, wenn wichtig

• Reviewer hat nicht immer Recht

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Tipps für den Reviewer

• Für Ruhe sorgen (kein klingelndes Telefon)

• Zu viele Request: Nur mit Prio, Rest ggf. löschen

• Nicht kurz schauen und OK sagen

• Viele Changesets nicht vor sich herschieben

• Schlecht Testbar als Walkthrough

• Falsch, aber wie geht es besser?

• Nicht auf Kleinigkeiten fokussieren

• Wortwahl: Fragend statt tadelnd, nicht persönlich

• Nicht den Code selber fixen (Bad fixes)

• Guten Code/Persönliche Weiterentwicklung loben

• Vom Code anderer lernen

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Hürdenlauf

• Reviews sind unnötig und Kosten nur Zeit

• Prozess ist zu langweilig/aufwändig

• Personen geraten in Konflikt / sind sich nicht einig

• Personen blockieren Prozess / Unordentlich

• Erfahrung != Qualität

• Kritik wirft Personen aus der Bahn

• Big Brother Effekt / Team fühlt sich überwacht

• Review wird x-Mal rejected

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Entfernte Tools

• Code Coverage / Testabdeckung

• Fehlermeldungen automatisch an Support

• Code City / Code as a crime scene

• Continuous Integration Server

• Continuous Testing

• Testdaten-Generatoren

• Mutation Testing

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FAZIT

Zusammenfassung

• Langsam beginnen / vorhandene Tools nutzen

• Standards/Checklisten definieren

• Tools für automatischen Review konfigurieren

• Entspannte Atmosphäre schaffen

• Support-Stress nimmt ab/Kundenzufriedenheit zu

• Zusatzaufwand lohnt sich auch wirtschaftlich

• Prozess ist nicht in Stein gemeißelt

• Zusätzlich Architektur Reviews einführen

• Jeder einzelne Code Review hilft!

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Fragen?

Präsentationsmaterialien:

• https://speakerdeck.com/rgra

Kontakt:

• Rabea Gransberger (Xing, LinkedIn, usw.)

• Twitter: @rgransberger

Feedback Willkommen!

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Quellen

1. Understanding Open Source Software Peer Review: Review Processes, Parameters and Statistical Models, and Underlying Behavioursand Mechanisms, Rigby, Dissertation, 2011

2. Convergent Contemporary Software Peer Review Practices, Rigby, 20133. Software Quality in 2002: A survey of the state of the art, Capers Jones, 20024. IEEE Standard for Software Reviews and Audits, IEEE Std 1028™-2008 5. Modernizing The Peer Code Review Process, KLOCWORK, White Paper, 2010 6. Code Reviews should be the universal rule of serious Software Development, Chhabra, Blog, 20127. How to hold a more effective code review, Stellman & Green, Blog, 20088. Code Review in Four Steps, Hayes, Blog, 20149. 11 proven practices for more effective, efficient peer code review, Cohen, 201110. Best Kept Secrets of Peer Code Review, Cohen, Smart Bear Inc., 200611. Don’t waste time on Code Reviews, Bird, Blog, 201412. Code Review Defects, Mäntylä & Lassenius, 2007 13. The Ten Commandments of Egoless Programming, Atwood, Blog, 200614. Improve Quality and Morale: Tips for Managing the Social Effects of Code Review, Smartbear, 201115. Code Reviews in Practice: Characteristics and Influencing Factors, Baum, 2015, (publication pending)16. What to Look for in a Code Review, Gee, 201617. 20 Best Code Review Tools for Developers, Blog, 201518. Effektiver Einsatz von Code Review, OIO, 201519. Technische Schulden in Architekturen erkennen und beseitigen, Dr. C. Lilienthal, 2016

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