Code review - критически важный процесс в разработке на C++. Вот профессиональный подход к его проведению, который я выработал за годы практики.
1. Архитектура и дизайн кода
Что проверять:
- Соответствие SOLID принципам
- Правильное разделение ответственностей
- Использование подходящих паттернов проектирования
- Масштабируемость решения
Пример проблемы:
// Нарушение SRP: класс и отвечает за хранение, и за форматирование
class Report {
vector<Data> data;
public:
void saveToFile(string path);
string formatAsHTML();
};
2. Качество кода
Читаемость:
- Осмысленные имена переменных/функций
- Консистентный стиль кодирования
- Оптимальная длина функций/методов (желательно < 20 строк)
Поддерживаемость:
- Отсутствие дублирования кода (DRY)
- Адекватный уровень абстракции
- Понятные комментарии (где необходимо)
3. Безопасность
Критичные аспекты:
- Обработка ошибок и исключений
- Проверка входных параметров
- Отсутствие уязвимостей (buffer overflow, memory leaks)
- Безопасные строковые операции
Пример уязвимости:
void unsafeCopy(char* src) {
char dest[100];
strcpy(dest, src); // Возможное переполнение буфера
}
4. Производительность
Что анализировать:
- Эффективность алгоритмов (Big-O)
- Неоптимальные операции в циклах
- Избыточное копирование объектов
- Использование move-семантики
Пример проблемы:
vector<string> process(vector<string> data) {
vector<string> result;
for (auto item : data) { // Копирование элемента
result.push_back(processItem(item));
}
return result; // Возможно NRVO, но лучше гарантировать move
}
5. Работа с памятью
Ключевые моменты:
- Отсутствие утечек памяти
- Правильное владение ресурсами (RAII)
- Использование умных указателей
- Исключение сырых указателей где возможно
Хороший пример:
void safeOperation() {
auto ptr = make_unique<Resource>();
process(ptr.get());
// Память автоматически освободится
}
6. Потокобезопасность
Что проверять:
- Гонки данных (data races)
- Корректная синхронизация
- Отсутствие deadlock-ов
- Атомарность операций
Пример проблемы:
class Counter {
int value;
public:
void increment() { ++value; } // Не потокобезопасно
};
7. Тестируемость
Аспекты:
- Возможность изолированного тестирования
- Отсутствие жестких зависимостей
- Наличие и качество unit-тестов
- Покрытие edge-cases
8. Совместимость и переносимость
Проверять:
- Кроссплатформенность кода
- Отсутствие платформо-специфичных хаков
- Обработку разных endianness
- Совместимость версий библиотек
9. Документация и соглашения
Важно:
- Соответствие code style guide компании
- Наличие комментариев для сложной логики
- Документирование публичного API
- Четкие commit messages
10. Интеграционные аспекты
На что смотреть:
- Совместимость с существующим кодом
- Влияние на сборку (зависимости, время компиляции)
- Backward compatibility
- Логирование и диагностика
Практические советы по проведению code review
- Используйте checklist - систематизируйте процесс
- Сначала общее, потом детали - архитектура прежде синтаксиса
- Будьте конструктивны - предлагайте альтернативы
- Автоматизируйте что можно - статические анализаторы, linters
- Обращайте внимание на тесты - они часть кодовой базы
- Учитывайте контекст - иногда quick fix допустим
- Лимитируйте размер ревью - 200-400 строк за раз оптимально
Инструменты для code review
-
Статические анализаторы:
- Clang-Tidy
- Cppcheck
- PVS-Studio
-
Системы ревью:
- GitHub/GitLab/Bitbucket PR
- Phabricator
- ReviewBoard
-
Автоматические проверки:
- Форматирование (clang-format)
- Сборка на разных платформах
- Тестовое покрытие
Резюмируем
Эффективное code review в C++ проектах требует внимания к:
- Качеству кода - читаемость, поддерживаемость
- Безопасности - память, исключения, потоки
- Производительности - алгоритмы, копирование
- Архитектуре - SOLID, паттерны, масштабируемость
- Документации - соглашения, комментарии
- Тестированию - покрытие, изолированность
Главный принцип: code review - это не формальность, а инвестиция в качество кода и знаний команды. Хороший ревью не только находит проблемы, но и обучает разработчиков.