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没有代码审查的公司,很容易出现不可替代的程序员

很多中小型公司,因为没有代码审查,所以很容易出现“不可替代”的大牛程序员。 很多所谓的大牛,能解决问题,但是很少有人看得懂他的代码。如果试图分析过这些代码,会发现各种随心所欲,比如:全局变量一大推、函数过于随意、代码逻辑混乱、函数嵌套和递归到处可见、链式调用非常多、没有任何注释等等。 可由于代码有效但难以理解,所以就很容易被捧为“大牛”,加上多年的工作经验,能快速分析并解决问题,各种救场,很快就成为了团队最能解决问题的人。正应了一句:不管黑猫白猫,能抓耗子就是好猫。可这样的“好猫”对团队的长期发展并非好事,抱怨声会越来越重,但其上司也只能是既爱又恨。 对这样的情况,也只能慢慢的解决,主要可以从如下几方面入手: 管理层面 让其他人分摊大牛的工作,同时为了避免“撂挑子”,还要适当的给大牛奖励,例如加薪、安排新的业务、提升职位等等。同时把控好新接手人的代码习惯和质量。 技术层面 引入代码扫描工具,集中代码管理,使用工具对代码的编写规范、潜在漏洞进行全面的检查。 协同层面 引入代码评审机制。通过多人的代码互审,来避免某个人的代码成为项目中的黑盒。 技术层面和协同层面说起来很简单,但如果不借助工...

时序数据库Influx-IOx源码学习七(Chunk的生命周期)

InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序数据库,专注于海量时序数据的高性能读、写、高效存储与实时分析等,在DB-Engines Ranking时序型数据库排行榜上常年排名第一。 InfluxDB可以说是当之无愧的佼佼者,但 InfluxDB CTO Paul 在 2020/12/10 号在博客中发表一篇名为:Announcing InfluxDB IOx – The Future Core of InfluxDB Built with Rust and Arrow的文章,介绍了一个新项目 InfluxDB IOx,InfluxDB 的下一代时序引擎。 接下来,我将连载对于InfluxDB IOx的源码解析过程,欢迎各位批评指正,联系方式见文章末尾。 上一章介绍了数据从客户端写入到服务器端的内存中的整个过程。详情见: https://my.oschina.net/u/3374539/blog/5027429 这一章记录一下数据库中数据管理单元Chunk的生命周期。 在开篇,先介绍一下一个Chunk拥有的生命周期: //这里需要注意,这些变体里的Chunk结构都是不相同的...

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