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持续集成( 转 透明译)

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持续集成<o:p></o:p>






Martin Fowler & Matthew Foemmel               透明

© Copyright Martin Fowler, all rights reserved

原文链接:http://martinfowler.com/articles/continuousIntegration.html


中译本下载:http://gigix.topcool.net/download/ContinuousIntegration.pdf


 

    译者语:2002年1月23日,我们很荣幸的在UMLCHINA组织的网上交流中聆听了Martin Fowler先生的教诲。在交流中,Martin Fowler向所有中国软件开发者推荐了这篇文章:Continuous Integration(《持续集成》)。初读之下,我便感觉到了它的分量,的林星也称赞:“其中的思想非常的好,大师就是大师。”然后,用了一周的时间,我终于把这篇文章翻译出来,以飨读者。<o:p></o:p>


    由于这是Fowler先生送给全体中国软件开发者的礼物,所以我绝对不敢独占。任何人都可以在任何地方随意转载本文,但是在转载时请保持本文完整性——包括标题、版权声明、原文链接、译者语……总之,请不要在转载的时候做任何改动或增删。另外,如果能在转载的时候顺手给我一个mail,我会更加高兴。

    下面,请开始欣赏这篇精彩的文章。

       在任何软件开发过程中都有一个重要的部分:得到可靠的软件创建(build)版本。尽管知道创建的重要性,但是我们仍然会经常因为创建失败而惊讶不已。在这篇文章里,我们将讨论MattMatthew Foemmel)在ThoughtWorks的一个重要项目中实施的过程,这个过程在我们的公司里日益受到重视。它强调完全自动化的、可重复的创建过程,其中包括每天运行多次的自动化测试。它让开发者可以每天进行系统集成,从而减少了集成中的问题。

<v:shapetype id="_x0000_t75" stroked="f" filled="f" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" o:preferrelative="t" o:spt="75" coordsize="21600,21600"><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:formulas><v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"></v:f><v:f eqn="sum @0 1 0"></v:f><v:f eqn="sum 0 0 @1"></v:f><v:f eqn="prod @2 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @0 0 1"></v:f><v:f eqn="prod @6 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="sum @8 21600 0"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @10 21600 0"></v:f></v:formulas><v:path o:connecttype="rect" gradientshapeok="t" o:extrusionok="f"></v:path><o:lock aspectratio="t" v:ext="edit"></o:lock></v:shapetype><v:shape id="_x0000_i1027" style="WIDTH: 23.4pt; HEIGHT: 9pt" o:bullet="t" alt="" type="#_x0000_t75"><v:imagedata o:href="http://martinfowler.com/articles/new.gif" src="file:///C:/DOCUME~1/firefox1/LOCALS~1/Temp/msoclip1/01/clip_image001.gif"></v:imagedata></v:shape>       ThoughtWorks公司已经开放了CruiseControl软件的源代码,这是一个自动化持续集成的工具。此外,我们还提供CruiseControlAnt和持续集成方面的顾问服务。如果需要更多的信息,请与Josh Mackenziejmackenz@ThoughtWorks.com)联系。<o:p></o:p>


本文有以下主要内容:

  • 持续集成的优点
  • 集成越频繁,效果越好
  • 一次成功的创建是什么样的?
  • 单一代码源
  • 自动化创建脚本
  • 自测试的代码
  • 主创建
  • 代码归还
  • 总结

       在软件开发的领域里有各种各样的“最佳实践”,它们经常被人们谈起,但是似乎很少有真正得到实现的。这些实践最基本、最有价值的就是:都有一个完全自动化的创建、测试过程,让开发团队可以每天多次创建他们的软件。“日创建”也是人们经常讨论的一个观点,McConnell在他的《快速软件开发》中将日创建作为一个最佳实践来推荐,同时日创建也是微软很出名的一项开发方法。但是,我们更支持XP社群的观点:日创建只是最低要求。一个完全自动化的过程让你可以每天完成多次创建,这是可以做到的,也是完全值得的。

       在这里,我们使用了“持续集成(Continuous Integration)”这个术语,这个术语来自于XP(极限编程)的一个实践。但是我们认为:这个实践早就存在,并且很多并没有考虑XP的人也在使用着它。只不过我们一直用XP作为软件开发过程的标准,XP也对我们的术语和实践产生了深远的影响。尽管如此,你还是可以只使用持续集成,而不必使用XP的任何其他部分——实际上,我们认为:对于任何切实可行的软件开发活动,持续集成都是很基本的组成部分。

       实现自动化日创建需要做以下几部分的工作:

  • 将所有的源代码保存在单一的地点,让所有人都能从这里获取最新的源代码(以及以前的版本)。
  • 使创建过程完全自动化,让任何人都可以只输入一条命令就完成系统的创建。
  • 使测试完全自动化,让任何人都可以只输入一条命令就运行一套完整的系统测试。
  • 确保所有人都可以得到最新、最好的可执行文件。

       所有这些都必须得到制度的保证。我们发现,向一个项目中引入这些制度需要耗费相当大的精力。但是,我们也发现,一旦制度建立起来,保持它的正常运转就不需要花多少力气了。

持续集成的优点

       描述持续集成最大的难点在于:它从根本上改变了整个开发模式。如果没有在持续集成的实践环境中工作过,你很难理解它的开发模式。实际上,在单独工作的时候,绝大多数人都能感觉到这种气氛——因为他们只需要与自己的系统相集成。对于许多人来说,“团队开发”这个词总让他们想起软件工程领域中的一些难题。持续集成减少了这些难题的数量,代之以一定的制度。<o:p></o:p>


       持续集成最基本的优点就是:它完全避免了开发者们的“除虫会议”——以前开发者们经常需要开这样的会,因为某个人在工作的时候踩进了别人的领域、影响了别人的代码,而被影响的人还不知道发生了什么,于是bug就出现了。这种bug是最难查的,因为问题不是出在某一个人的领域里,而是出在两个人的交流上面。随着时间的推移,问题会逐渐恶化。通常,在集成阶段出现的bug早在几周甚至几个月之前就已经存在了。结果,开发者需要在集成阶段耗费大量的时间和精力来寻找这些bug的根源。

       如果使用持续集成,这样的bug绝大多数都可以在引入的同一天就被发现。而且,由于一天之中发生变动的部分并不多,所以可以很快找到出错的位置。如果找不到bug究竟在哪里,你也可以不把这些讨厌的代码集成到产品中去。所以,即使在最坏的情况下,你也只是不添加引起bug的特性而已。(当然,可能你对新特性的要求胜过了对bug的憎恨,不过至少你可以多一种选择。)

       到现在为止,持续集成还不能保证你抓到所有集成时出现的bug。持续集成的排错能力取决于测试技术,众所周知,测试无法证明已经找到了所有的错误。关键是在于:持续集成可以及时抓到足够多的bug,这就已经值回它的开销了。

       所以,持续集成可以减少集成阶段“捉虫”消耗的时间,从而最终提高生产力。尽管现在还不知道是否有人对这种方法进行过科学研究,但是作为一种实践性的方法,很明显它是相当有效的。持续集成可以大幅减少耗费在“集成地狱”中的时间,实际上,它可以把地狱变成小菜一碟。

集成越频繁,效果越好

       持续集成有一个与直觉相悖的基本要点:经常性的集成比很少集成要好。对于持续集成的实践者来说,这是很自然的;但是对于从未实践过持续集成的人来说,这是与直观印象相矛盾的。

       如果你的集成不是经常进行的(少于每天一次),那么集成就是一件痛苦的事情,会耗费你大量的时间与精力。我们经常听见有人说:“在一个大型的项目中,不能应用日创建”,实际上这是一种十分愚蠢的观点。<o:p></o:p>


       不过,还是有很多项目实践着持续集成。在一个五十人的团队、二十万行代码的项目中,我们每天要集成二十多次。微软在上千万行代码的项目中仍然坚持日创建。<o:p></o:p>


       持续集成之所以可行,原因在于集成的工作量是与两次集成间隔时间的平方成正比的。尽管我们还没有具体的衡量数据,但是可以大概估计出来:每周集成一次所需的工作量绝对不是每天集成的5倍,而是大约25倍。所以,如果集成让你感到痛苦,也许就说明你应该更频繁地进行集成。如果方法正确,更频繁的集成应该能减少你的痛苦,让你节约大量时间。

       持续集成的关键是自动化。绝大多数的集成都可以而且应该自动完成。读取源代码、编译、连接、测试,这些都可以自动完成。最后,你应该得到一条简单的信息,告诉你这次创建是否成功:“yes”或“no”。如果成功,本次集成到此为止;如果失败,你应该可以很简单地撤消最后一次的修改,回到前一次成功的创建。在整个创建过程中,完全不需要你动脑子。

       如果有了这样一套自动化过程,你随便想多频繁进行创建都可以。唯一的局限性就是创建过程本身也会消耗一定的时间。(译注:不过与捉虫所需的时间比起来,这点时间是微不足道的。<o:p></o:p>


一次成功的创建是什么样的?

       有一件重要的事需要确定:怎样的创建才算是成功的?看上去很简单,但是如此简单的事情有时却会变得一团糟,这是值得注意的。有一次,Martin Fowler去检查一个项目。他问这个项目是否执行日创建,得到了肯定的回答。幸亏Ron Jeffries也在场,他又提了一个问题:“你们如何处理创建错误?”回答是:“我们给相关的人发一个e-mail。”实际上,这个项目已经好几个月没有得到成功的创建了。这不是日创建,这只是日创建的尝试。<o:p></o:p>


       对于下列“成功创建”的标准,我们还是相当自信的:<o:p></o:p>


  • 所有最新的源代码都被配置管理系统验证合格
  • 所有文件都通过重新编译
  • 得到的目标文件(在我们这里就是Javaclass文件)都通过连接,得到可执行文件
  • 系统开始运行,针对系统的测试套件(在我们这里大概有150个测试类)开始运行
  • 如果所有的步骤都没有错误、没有人为干涉,所有的测试也都通过了,我们就得到了一个成功的创建

       绝大多数人都认为“编译+连接=创建”。至少我们认为:创建还应该包括启动应用程序、针对应用程序运行简单测试(McConnell称之为“冒烟测试”:打开开关让软件运行,看它是否会“冒烟”)。运行更详尽的测试集可以大大提高持续集成的价值,所以我们会首选更详尽的测试。

单一代码源

       为了实现每日集成,任何开发者都需要能够很容易地获取全部最新的源代码。以前,如果要做一次集成,我们就必须跑遍整个开发中心,询问每一个程序员有没有新的代码,然后把这些新代码拷贝过来,再找到合适的插入位置……没有什么比这更糟糕的了。

       办法很简单。任何人都应该可以带一台干净的机器过来,连上局域网,然后用一条命令就得到所有的源文件,马上开始系统的创建。

       最简单的解决方案就是:用一套配置管理(源代码控制)系统作为所有代码的来源。配置管理系统通常都设计有网络功能,并且带有让开发者轻松获取源代码的工具。而且,它们还提供版本管理工具,这样你可以很轻松地找到文件以前的版本。成本就更不成问题了,CVS就是一套出色的开放源代码的配置管理工具。

       所有的源文件都应该保存在配置管理系统中。我说的这个“所有”常常比人们想到的还要多,它还包括创建脚本、属性文件、数据库调度DLL、安装脚本、以及在一台干净的机器上开始创建所需的其他一切东西。经常都能看到这样的情况:代码得到了控制,但是其他一些重要的文件却找不到了。

       尽量确保所有的东西都保存在配置管理系统的同一棵代码源树中。有时候为了得到不同的组件,人们会使用配置管理系统中不同的项目。这带来的麻烦就是:人们不得不记住哪个组件的哪个版本使用了其他组件的哪些版本。在某些情况下,你必须将代码源分开,但是这种情况出现的几率比你想象的要小得多。你可以在从一棵代码源树创建多个组件,上面那些问题可以通过创建脚本来解决,而不必改变存储结构。

自动化创建脚本

       如果你编写的是一个小程序,只有十几个文件,那么应用程序的创建可能只是一行命令的事:javac *.java。更大的项目就需要更多的创建工作:你可能把文件放在许多目录里面,需要确保得到的目标代码都在适当的位置;除了编译,可能还有连接的步骤;你可能还从别的文件中生成了代码,在编译之前需要先生成;测试也需要自动运行。<o:p></o:p>


       大规模的创建经常会耗费一些时间,如果只做了一点小小的改动,当然你不会希望重新做所有这些步骤。所以好的创建工具会自动分析需要改变的部分,常见的方法就是检查源文件和目标文件的修改日期,只有当源文件的修改日期迟于目标文件时,才会重新编译。于是,文件之间的依赖就需要一点技巧了:如果一个目标文件发生了变化,那么只有那些依赖它的目标文件才会重新编译。编译器可能会处理这类事情,也可能不会。

       取决于自己的需要,你可以选择不同的创建类型:你创建的系统可以有测试代码,也可以没有,甚至还可以选择不同的测试集;一些组件可以单独创建。创建脚本应该让你可以根据不同的情况选择不同的创建目标。

       你输入一行简单的命令之后,帮你挑起这副重担常常是脚本。你使用的可能是shell脚本,也可能是更复杂的脚本语言(例如PerlPython)。但是很快你就会发现一个专门设计的创建环境是很有用的,例如Unix下的make工具。

       在我们的Java开发中,我们很快就发现需要一个更复杂的解决方案。Matt用了相当多的时间开发了一个用于企业级Java开发的创建工具,叫做Jinx。但是,最近我们已经转而使用开放源代码的创建工具Anthttp://jakarta.apache.org/ant/index.html)。Ant的设计与Jinx非常相似,也支持Java文件编译和Jar封装。同时,编写Ant的扩展也很容易,这让我们可以在创建过程中完成更多的任务。<o:p></o:p>


       许多人都使用IDE,绝大多数的IDE中都包含了创建管理的功能。但是,这些文件都依赖于特定的IDE,而且经常比较脆弱,而且还需要在IDE中才能工作。IDE的用户可以建立自己的项目文件,并且在自己的单独开发中使用它们。但是我们的主创建过程用Ant建立,并且在一台使用Ant的服务器上运行。

自测试的代码

       只让程序通过编译还是远远不够的。尽管强类型语言的编译器可以指出许多问题,但是即使成功通过了编译,程序中仍然可能留下很多错误。为了帮助跟踪这些错误,我们非常强调自动化测试——这也是XP提倡的另一个实践。

       XP将测试分为两类:单元测试和容纳测试(也叫功能测试)。单元测试是由开发者自己编写的,通常只测试一个类或一小组类。容纳测试通常是由客户或外部的测试组在开发者的帮助下编写的,对整个系统进行端到端的测试。这两种测试我们都会用到,并且尽量提高测试的自动化程度。

       作为创建的一部分,我们需要运行一组被称为“BVT”(Build Verification Tests,创建确认测试)的测试。BVT中所有的测试都必须通过,然后我们才能宣布得到了一个成功的创建。所有XP风格的单元测试都属于BVT。由于本文是关于创建过程的,所以我们所说的“测试”基本上都是指BVT。请记住,除了BVT之外,还有一条测试线存在(译注:指功能测试),所以不要把BVT和整体测试、QA等混为一谈。实际上,我们的QA小组根本不会看到没有通过BVT的代码,因为他们只对成功的创建进行测试。

       有一条基本的原则:在编写代码的同时,开发者也应该编写相应的测试。完成任务之后,他们不但要归还(check in)产品代码,而且还要归还这些代码的测试。这也跟XP的“测试第一”的编程风格很相似:在编写完相应的测试、并看到测试失败之前,你不应该编写任何代码。所以,如果想给系统添加新特性,你首先

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    基于Matlab的双输入深度学习模型构建指南:处理序列与图像数据的创新性应用,Matlab双输入深度学习模型搭建指南:如何处理两种输入数据并实现创新与优势,Matlab搭建双输入深度学习模型,双输入网络。 相比普通的单输入网络,双输入网络能处理两种输入数据,在科研上也更具有优势和创新性。 如何用Matlab搭建双输入网络也是困扰本人很长时间的一个问题,现已弄明白。 注意,需要Matlab 2022b及以上版本,以下版本估计是都不行。 本程序是两个输入全为一维序列的情况(第二个输入序列是第一个输入序列的特征值,或者变后的序列)。 也可改为两边输入都是图像,或者一边输入图像,一边输入图像的一维特征序列。 本程序工作如下: 1、加载数据,两种输入数据一一对应,第二个数据是第一个数据做FFT之后的序列,属于一个类别。 两种数据样本数相等,序列长度不相等。 2、搭建双输入网络,此网络一边是CNN-LSTM,一边是CNN。 3、训练。 4、测试,输出准确率。 注:程序可直接运行,包教会和调通。 可以有偿修改为两边输入都是图像,或一边输入图像一边输入序列的模型。 可有偿替数据,调通程序。 程序注释详

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