ESLint 在中大型团队的应用实践
引言
代码规范是软件开发领域经久不衰的话题，几乎所有工程师在开发过程中都会遇到，并或多或少会思考过这一问题。随着前端应用的大型化和复杂化，越来越多的前端工程师和团队开始重视 JavaScript代码规范。得益于前端开源社区的繁盛，当下已经有几种较为成熟的 JavaScript 代码规范检查工具，包括 JSLint、JSHint、ESLint、FECS 等等。本文主要介绍目前较为通用的方案——ESLint，它是一款插件化的 JavaScript 代码静态检查工具，其核心是通过对代码解析得到的 AST（Abstract Syntax Tree，抽象语法树）进行模式匹配，定位不符合约定规范的代码。
ESLint 的使用并不复杂。依照 ESLint 的文档安装相关依赖，可以根据个人/团队的代码风格进行配置，即可通过命令行工具或借助编辑器集成的 ESLint 功能对工程代码进行静态检查，发现和修复不符合规范的代码。如果想降低配置成本，也可以直接使用开源配置方案，例如eslint-config-airbnb或eslint-config-standard。
对于独立开发者，或者执行力较强、技术场景较为单一的小型团队而言，直接使用 ESLint 及其生态提供的一些标准方案，可以用较低成本来实现 JavaScript 代码规范的落地。如果再搭配一些辅助工具（例如 husky 和 lint-staged），整个流程会更加顺畅。但对于数十人的大型前端团队来说，面向数百个前端工程，规模化地应用统一的 JavaScript 代码规范，问题就会变得较为复杂。如果直接利用现有的开源配置方案，可能会使工作事倍功半。
问题分析
规模化应用统一的 ESLint 代码规范，会涌现各类问题，根源在于大型团队和小团队（或独立开发者）的差异性：
技术层面上：
- 技术场景更加广泛：对于大型团队，其开发场景一般不会局限在传统 Web 领域内，往往还会涉及 Node.js、React Native、小程序、桌面应用（例如 Electron）等更广泛的技术场景。
- 技术选型更加分散：团队内工程技术选型往往并不统一，如 React/Vue、JavaScript/TypeScript 等。
- 工程数量的增加和工程方案离散化导致 ESLint 方案的复杂度提升：这样会进一步增加工程接入成本、升级成本和方案维护成本。
在团队层面，随着人员的增加和组织结构的复杂化：
- 人员风格差异性更大、沟通协调成本更高。
- 方案宣导更难触达，难以保证规范执行的落实。
- 执行状况和效果难以统计和分析。
因为存在诸多差异，我们在设计具体方案时，需要考虑和解决更多问题，以保证规范的落实。针对上述分析，我们梳理了以下需要解决的问题：
-
如何制定统一的代码规范和对应的 ESLint 配置？
- 场景支撑：如何实现对场景差异的支持？如何保证不同场景间一致部分（例如 JavaScript 基础语法）的规范一致性？
- 技术选型支撑：如何在支撑不同技术选型的前提下，保证基础规则（例如缩进）的一致性？
- 可维护性：具体到规则配置上，能否提升可复用性？在方案升级迭代时成本是否可控？
-
如何保证代码规范的执行？
- 人员的增加和组织结构的复杂化，会导致基于管理的执行把控失效，这种情况应该如何保证代码规范的执行质量？
-
如何降低应用成本？
- 在工程数量增加、工程方案离散化的情况，降低方案的接入、升级和执行成本能节约大量的人力，同时也有利于方案落地推进。
-
如何及时了解规范应用状况和效果？
解决方案
为了能在团队内实现 JavaScript 代码规范的统一，在分析和思考团队规模化应用存在的问题后，我们设计了一套完整的技术解决方案。该方案包括多场景统一的 ESLint 规则配置、代码集成交付检查、自动化接入工具、执行状况监测分析等四个模块。通过各个模块协调配合，共同解决上文提出的问题，在降低维护成本、提升执行效率的同时，也保障了代码规范的统一。
- 整体方案的设计如下图所示：
- 多场景统一的 JavaScript 规范：该模块是整个方案的核心，借助 ESLint 的特性，通过分层分类的结构设计，在保证基础规则一致性的同时，实现了对不同场景、技术选型的支撑。
- 代码集成交付检查：该模块是方案落地执行的保障，将代码静态检查集成到持续交付工作流中。具体设计实现上，在保证交付质量的同时，也通过定制集成检查工具降低了开发者的应用执行成本。
- 自动化接入和升级方案：通过命令行工具提供“一键”接入/升级能力，同时集成到团队脚手架中，大大降低了工程接入和维护的成本。
- 执行状况监测分析：通过对工具运行和代码集成交付检查过程进行埋点、检查结果收集和分析，了解方案的应用状态和效果。
方案实现
上文中提出的问题，通过各模块的协调配合能够得到有效地解决，但具体到各个模块的实现，仍然需要进一步深入思考，以设计出更加合理的实现方案。本章将对方案的四个核心模块进行详细介绍。
通用 ESLint 配置方案
这一模块主要借助 ESLint 的基础特性，采用分层分类的结构设计，提供多场景、多技术方案的通用配置方案，并使方案具备易维护、易扩展的特性。
ESLint 特性简介
在进行 ESLint 配置方案设计前，我们先看一下 ESLint 的一些特点。
1.插件化
下图简单地描述了 ESLint 的工作过程：
ESLint 的能力更像一个引擎，通过提供的基础检测能力和模式约束，推动代码检测流程的运转。原始代码经过解析器的解析，在管道中逐一经过所有规则的检查，最终检测出所有不符合规范的代码，并输出为报告。借助插件化的设计，不但可以对所有的规则进行独立的控制，还可以定制和引入新的规则。ESLint 本身并未和解析器强绑定，我们可以使用不同的解析器进行原始代码解析，例如可以使用 babel-eslint 支持更新版本、不同阶段的 ES 语法，支持 JSX 等特殊语法，甚至可以借助 @typescript-eslint/parser 支持 TypeScript 语言的检查。
2.配置能力全面、可层叠、可共享
ESLint 提供了全面、灵活的配置能力，可以对解析器、规则、环境、全局变量等进行配置；可以快速引入另一份配置，和当前配置层叠组合为新的配置；还可以将配置好的规则集发布为 npm 包，在工程内快速应用。
3.社区生态较为成熟
开源社区中基于 ESLint 的项目非常多，既有针对各种场景、框架的插件，也有各种 ESLint 规则配置方案，基本可以涵盖前端开发的所有场景。
规范配置方案设计
基于 ESLint 的插件化、可层叠配置特性，以及面向各种场景、框架的开源方案，我们设计了如下图所示的 ESLint 配置架构：
该配置架构采用了分层、分类的结构，其中：
- 基础层：制定统一的基础语法和格式规范，提供通用的代码风格和语法规则配置，例如缩进、尾逗号等等。
- 框架支撑层（可选）：提供对通用的一些技术场景、框架的支持，包括 Node.js、React、Vue、React Native等；这一层借助开源社区的各种插件进行配置，并对各种框架的规则都进行了一定的调整。
- TypeScript 层（可选）：这一层借助 typescript-eslint，提供对 TypeScript 的支持。
- 适配层（可选）：提供对特殊场景的定制化支持，例如 MRN（美团内部的 React Native 定制化方案）、配合 prettier 使用、或者某些团队的特殊规则诉求。
具体的实际项目中，可以灵活的选择各层级、各类型的搭配，获得和项目匹配的 ESLint 规则集。例如，对于使用 TypeScript 语言的 React 项目，可以将基础层、框架层的 React 分支、以及 TypeScript 支撑层的 React 分支层叠到一起，最终形成适用于该项目的 ESLint 配置。如果项目不再使用 TypeScript 语言，只需要将 ts-react 这一层去掉即可。
最终，形成了如下所示的 ESLint 配置集：
考虑到维护、升级和应用成本，我们最终选择将所有配置放到一个 npm 包中，而不是每种类型分别设置。仍以使用 TypeScript 语言的 React 项目为例，只需在工程中进行如下配置：
// 需要安装 typescript、eslint-plugin-react、@typescript-eslint 等插件
module.exports = {
root: true,
extends: [
// 因为基础层是必备的，所以框架层默认引入了对应的基础层，不需再单独引入 eslintrc.base.js
'eslint-config-xxx/eslintrc.react.js',
'eslint-config-xxx/eslintrc.typescript-react.js'
]
}
这种通过分层、分类的结构设计，还有利于后期的维护：
- 对基础层的修改，只需修改一处即会全局生效。
- 对非基础层某一部分的调整不会产生关联性的影响。
- 如需扩展对某一类型的支持，只需关注这一类型的特殊规则配置。
众所周知，TypeScript 类型的项目使用 TSLint 进行代码检查，也是一种简单、便捷的方案。但在本方案中我们依旧选择了：eslint + @typescript-eslint/parser + @typescript-eslint/eslint-plugin 的组合方案。主要有以下几点原因：
- ESLint 的规则配置更加详细全面，覆盖更加广泛。
- 采用了分层分类的架构，能够保证即使框架或语言不同，也能在基本语法、风格层面保持规则的一致性，这样有利于团队内不同技术选型项目的风格统一。
- @typescript-eslint 方案持续迭代，问题响应非常迅速，对 TSLint 相关的规则基本提供了对等的实现。
根据最新消息，TypeScript在 2019 路线图 中明确表明后续对 Lint 工具的支持和建设会以对 ESLint 进行适配的方式为主。
代码集成检查
基于团队对工程化基础设施的建设，将代码规范静态检查与开发工作流集成，保证代码规范的落实。
通常而言，工程接入 ESLint 后，可以在开发的同时借助编辑器集成的 ESLint 检查提示能力（例如 VSCode 的 ESLint 插件），实时发现和修改不符合规范的语法错误和风格问题。但这仍不能避免因一些主观因素或疏漏造成的规范执行不到位，所以我们考虑在开发工作流的特定节点自动执行代码静态检查，阻断不合规范代码的提交或交付。
集成静态检查的开发工作流节点有很多，我们主要参考以下两种方案：
- 代码提交检查：在代码 Commit 时，通过 githook 触发 ESLint 检查。其优点在于能实时响应开发者的动作，给出反馈，快速定位和修复问题；缺陷在于开发者可以主动跳过检查。
- 代码交付检查：在代码交付（借助 CI 系统的交付流程功能）时，在代码检测平台中对代码进行 ESLint 检查，检测不通过则阻断交付。其优点在于能够强制执行，可在线追踪检测报告；缺陷在于离开发者的开发环境太“远”，开发者响应处理成本较高。
如果将两者进行结合，可能会事半功倍，效果如下图所示：
常用的代码提交检查方法一般是 husky 与 lint-staged 结合，在代码 Commit 时，通过 githook 触发对 git 暂存区文件的检查。但考虑到团队现有工程数量庞大、存在大量行数较多的文件，虽然 lint-staged 策略能够降低部分成本，但仍稍显不足。为此，我们对该方法进行优化，定制了本地代码提交检查工具 precommit-eslint，其核心特点是：
- 将增量检查执行到代码行这一粒度，支持 Warn 和 Error 两个检查级别。
- 只需将工具安装为工程的依赖，无需任何配置。
- 减少了 pre-commit hook 中植入脚本的侵入性。
- 进行了执行状况埋点和采集。
使用效果如下图所示：
在美团，我们使用自主开发的 CI 系统，并在独立部署的 Sonar 系统上定制化实现了相应规则，基本可以满足诉求，这里就不再赘述。对于独立的团队，基于 ESLint 提供的工具，可以很容易的实现使用 Node 快速搭建一个代码检测服务或平台，大家有兴趣不妨一试。
自动化接入工具
这个模块主要通过 CLI 工具提供方案自动化接入的能力，降低工程接入和升级的成本。如果不借助自动化工具，在工程中接入上述方案还是有一定的工作量和复杂度的，大致步骤如下：
- 安装 Eslint。
- 根据项目类型安装对应的 ESLint 规则配置 npm 包。
- 根据项目类型安装相关的插件、解析器等。
- 根据项目类型配置 .eslintrc 文件。
- 安装代码提交检查工具。
- 配置 package.json。
- 测试及修复问题。
在这个过程中，特别需要注意依赖的版本问题：依赖之间的版本兼容性，例如 typescript 和 @typescript-eslint/parser 之间的兼容性；依赖对规则的支持性，比如某个版本的插件中去除了对某个规则的支持，但规则配置中仍然配置了该规则，此时配置就会失效。对于 ESLint 不熟悉的开发者而言，在配置的过程中都会或多或少遇到兼容性、解析异常、规则无效等问题，反复排查和定位问题会浪费大量的精力。
因此，在设计开发自动化接入工具时，我们综合考虑了操作步骤、依赖版本、规则集和工程方案的兼容性，设计了如下的工作流程：
该工具流程简单，不管什么开发场景和框架选型，繁琐的接入流程都可以简化为一条命令，需要配合工程方案升级时同样如此。如下图所示，执行该命令后项目就完成了 ESLint 的接入，使用统一的规则规范编码，同是在代码提交时自动进行增量检查：
埋点与统计分析
统计分析的主要目的是掌握方案应用执行状况和效果，理论上应当支持工程和大盘两个视角，如下图所示：
执行情况分析其实并不复杂，核心是信息采集和分析。在本方案中，信息采集通过 precommit-eslint 工具实现：在 git commit 触发本地代码检查后，脚本会把检查结果（包括检查是否通过、错误或警告信息的数量级别等）上报；信息的统计分析借助日志上报分析平台实现，美团使用的是 CAT 平台（如果团队或公司没有专门的平台，可以在上文提到的代码检测服务平台中实现这部分功能）。为了便于数据的聚合分析，我们将一次代码提交检查中出现的问题数量进行了分级：
- 检查通过：检查无代码规范错误。
- 错误 1 级：检查出代码规范错误数量小于 10 个。
- 错误 2 级：检查出代码规范错误数量在 10 - 100 个之间。
- 错误 3 级：检查出代码规范错误数量在 100 - 1000 个之间。
- 错误 4 级：检查出代码规范错误数量大于 1000 个。
比如下图中，201903 第一周的代码提交检查结果统计（综合采样率 0.2），很明显，所有检查失败的提交中，错误数量在 10 个以内的占比最大，修复成本不高。
1.提交检查异常分布（仅筛选检查未通过信息）
2.提交检查警告信息分析
除此之外，还可以对单一工程，在更细的时间粒度上去观察提交检查的执行情况。
效果质量主要分析工程质量的变化：一方面可以通过代码检查执行通过率变化趋势、检查结果分布去看持续的生产流程中，代码质量是否有所提升；另一方面，由于代码检查采用增量模式，需要对工程代码进行整体分析，得到工程整体的不规范代码占比及变化趋势，从而从工程维度分析判断质量效果（涉及到权限相关问题，目前团队中未采用工程分析的方法）。具体的分析会在方案应用效果中一并进行介绍。
方案应用
除了上述整体方案外，为保证开发者使用更方便，我们还进行了一些配套工作：
- 持续维护升级：以每月一版的方式持续迭代升级，解决应用中的问题、规则争议，以及支持新的规则或方案。
- 工程化集成：整套方案可以无缝接入到各个团队的脚手架工具中，自动成为团队的默认方案，在工程初始化阶段即可完成接入。
- 官网建设：提供详细的使用文档，包括规则信息、接入方法，并且对每个版本提供规则、环境依赖、changeLog 等详细说明。
- 常见使用问题：更新维护FAQ，帮助后续接入者快速查找并解决问题。
目前，该套方案已经接入美团外卖、餐饮平台、闪购、榛果、金融等多个团队，基于埋点统计分析，我们（基于2019年2月份最后一周统计数据分析，综合采样率0.2）得到了如下数据：
- 截止到2019年2月底，该方案已接入超过 200 个前端工程。
- 集成检查（增量）每天执行接近 1000 次。
- 集成检查（增量）平均每天检查出错误约 20000-25000 处。
- 集成检查代码质量：平均通过率为 75.562%，错误 1 级的比率为 15.644%，在所有未通过检查中占比 64.015%。
同时，我们持续统计上述数据的变化趋势，跟踪代码质量提升效果，以2018年12月到2019年3月的数据为例（截止2019年3月第一周，以周为时间统计尺度）：
从图中可以看出，最近三个月检查通过率整体呈上升趋势，但 2019 年 1 月的第 2 周和第 3 周集成检查通过率有明显下降。分析项目信息发现，在 2019 年 1 月的第 2 周有一批新项目接入，代码检查规范检查出几十个错误。但整体来看，目前集成检查通过率基本稳定在 75% - 80%，从变化趋势看仍有上升空间。
方案实施之后，我们做了一个用户调研，发现整体方案的运营正在发挥着正向的作用。一方面，在一定程度上提升了多人协作的效率，无论是共同维护一个工程还是在多个工程间切换，避免了代码风格不一致带来的可读性成本和格式化风险；另一方面，会帮助大家发现和避免一些简单的语法错误。
规划和思考
该方案已经稳定应用，除了现有功能，我们还在思考是否可以更进一步的优化，提供更丰富的能力。由此规划了一些仍未落地的方向：
- 扩展支持 HTML 和 CSS 的代码风格检查：虽然近几年前端框架、组件库的建设一定程度上减少了业务开发中（尤其是中后台业务）对 HTML 和 CSS 的需求，但是规范 HTML 和 CSS 的代码风格仍是必要的。基于此，可以用同样的思路将 HTML 和 CSS 的代码静态检查方案集成到当前的方案中，不再局限于 JavaScript（或 TypeScript）。
- 进一步的封装：目前整体方案会将所有依赖和配置暴露在工程内，如果将其完全封装在一个工具内会更便于应用，但难点在于兼顾灵活性、对编辑器的支持等问题。
- 增加工程维度的代码质量趋势分析：目前代码检查策略是增量检查，可以对接入的工程定期全量检查，基于时间线分析工程的代码质量变化趋势。
- 进一步深入分析检查结果和统计数据，发现一些潜在问题，为推动开发质量提升提供辅助，如：
- 统计开发者在工程中关闭或调整的规则，分析占比较高的规则被关闭的原因，进而调整规则或推动规则的执行。
- 统计分布检查出错误的规则分布，梳理出最常出问题的代码规则，发布对应的最佳实践或手册。
以上是美团外卖团队在 ESLint 方案规模化应用过程中的一些实践，欢迎大家提出建议，一起沟通交流。
作者简介
宋鹏，美团外卖事业部终端研发工程师。
团队介绍
美团外卖事业部终端团队，负责的多个终端和平台直接连接亿万用户、数百万商家和几万名运营与销售，目标是在保障业务高稳定、高可用的同时，持续提升用户体验和研发效率。
在用户方向上，构建了全链路的高可用体系，客户端、Web前端和小程序等多终端的可用性在99%左右；跨多端高复用的局部动态化框架在首页、广告、营销等核心路径的落地，提升了30%的研发效率；
在商家方向上，从提高进程优先级、VoIP Push拉活、doze等方面进行保活定制，并提供了Shark、短链和Push等多条触达通道，订单到达率提升至98%以上；
在运营方向上，通过标准化研发流程、建设组件库和Node服务以及前端应用的管理与页面配置等提升10%的研发效率。
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