背景介绍和难点
1.1 为什么重视Code Review?
结合下面这个例子，我们来谈谈为什么要重视code review。假设你作为新人刚入职，领导分配了一个需求，于是接下来做了下面这些事：
为了完成任务疯狂敲了三天代码，
你将一个包含大约 800行新代码的commit提交MR，
收到两条关于代码风格的意见，以及一个对某块代码不是很理解的疑问，
修复了代码风格问题并回答了reviewer的问题，接着reviewer通过了你写的代码，
把代码分支合并到 Master，自动化测试完成，没有异常发生，
此后 几个月，你一直战战兢兢，不知道代码何时会crash，以及以什么方式crash…….
听完这个例子我们是不是有共鸣呢？也许这就是发生在我们身边的真实例子。
我们将code review的作用归纳为以下几个方面：
给编码者带来良性的社交压力。你正写一个比较紧急的需求，团队对代码的单元测试有一个要求：凡是新增的代码，必须有完整的单元测试以及需要达到一定覆盖率。此时你是否会有这样的想法，为了应付测试工具的覆盖率要求，先写一点不那么有用但是能带来覆盖率的测试。但是，一旦想到你的代码将会有你的同事参与review，有没有为刚才的这种想法产生一丝丝压力？这种压力是良性的，会阻止你去选择这些隐患很大的“投机”行为。
提高代码质量和可维护性。通过review发现缺陷，统一代码规范，功能模块化等保障代码质量和可维护性。
查缺补漏，发现一些潜在的问题。比如性能是否存在瓶颈，平台兼容性，错误异常处理。
知识分享，review他人代码其实也是一个学习的过程，自己可以从中学习别人的优点，反思自己平常开发过程中的不足。
对需求的double-check，与开发前的方案评审形成闭环。
让别人易看懂，让代码可以传承。
大多数缺陷是在编码过程中产生，在测试中被发现和修复，随着功能的测试上线，修复缺陷的成本也成指数级增长。因此code review作为测试后上线前的阶段，发现缺陷和解决缺陷也变得尤为关键，有效避免缺陷留到线上造成巨大损失。
1.2 Code Review存在哪些通用性难点？
在了解了code review及其重要性后，接下来我们分析下code review的难点：
review代码本身并不困难，但是需要耗费不少时间和精力去了解项目背景，需求背景，方案设计，甚至还需要了解关联模块的相关信息。除了读懂代码，还需要找到代码中测试没有发现的潜在的问题，这对reviewer的专业素养有较高要求。
review一般要求尽快完成，避免持续太长时间因为双方记忆的遗忘造成review效率降低。假如此时你很忙，code review的工作在一定程度上会造成很大的负担。
虽然我们提倡尽量不要出现大的代码量提交MR，但是也不能牺牲功能的完整性。假如你一下子收到了几千行需要被review的MR。是不是感觉很崩溃？
了解完code review及其难点后，接下来简单介绍下TDSQL-C以及code review在TDSQL-C存在哪些难点。
1.3 TDSQL-C是什么？
随着互联网的发展，各种业务数据快速膨胀，用户对数据库计算和存储能力的需求日益增长。在应对业务需求持续增长时，传统数据库的迭代和优化已经变得举步维艰，而分布式架构的优势则愈发明显。借助计算存储分离的架构，新硬件优势，物理复制特点，分布式系统优势，云原生数据库 TDSQL-C对比传统MySQL具有高性能，低成本，大存储，主从复制延迟低，秒级扩缩容，极速回档，serverless化等优势。
前面讲了TDSQL-C相对传统数据库的优势，那么接下来讲讲code review在TDSQL-C存在哪些难点？从下面的对比图可以看出，传统MySQL的数据，逻辑日志，物理日志，元数据都是存在本地盘，主从管理各自的数据，通过逻辑日志进行主从同步。TDSQL-C分为计算层和存储层，本地不再存储任何数据，共享存储层数据，主从通过物理日志进行同步，存储层通过接受主库发送的物理日志进行回放生成数据及元数据，不再需要逻辑日志。架构的巨大改变带来了以下问题：
TDSQL-C基于开源MySQL(系统复杂，项目总代码数百万级别)，重构了日志系统，IO模块，事务模块，启动流程等多个模块，代码改动量巨大
TDSQL-C项目包括计算层，存储层，分布式文件系统，管控，运维等，参与人数众多，代码改动牵一发动全身
复杂的系统对研发，测试，code review都提出了极高要求
TDSQL-C Code Review流程
作为一个比较大的项目团队，经历多年的发展和优化，我们形成了目前的研发流程：
基于master分支创建属于自己的分支；
在自己的分支上进行开发；(开发之前要记录详细的设计方案，邮件的方式发送所有相关人及相关领导）
进行单元测试，性能测试，长稳测试，使用valgrind工具进行缺陷检查
上述测试通过后提交MR，自动触发单测，静态缺陷检测，生成覆盖率报告
全量覆盖率和增量覆盖率均需要达到90%以上才合格。
通知reviewer进行code review，并提供issue单，设计文档和测试数据，author和reviewer进行接下来的code review
code review通过后合入master分支
出包，正式提测
在这个过程中，对author和reviewer有不同的要求：
对author的要求
每次提交code review的代码量要少
以文档或其它方式向reviewer介绍修改了哪些文件，增加了什么样的功能
对reviewer的要求
把程序跑起来，调试一下是否符合预期，
尽可能及时的进行 code review，
在你读代码之前，先想想自己会怎么做，
Code Review主要参照以下几个方面进行：
代码书写规范，是否遵照代码规范进行书写，
代码实现与需求文档是否一致：核对需求单，
算法优化，思考最佳实现方法：if else的八二法则等，
细节把控：内存释放问题，错误处理，
注释是否合理，
单元测试是否完善，
代码提交commit规范
写好commit log很重要，它可以帮助我们快速了解这段代码的很多信息。为了从commit log中获取足够多的信息，我们对commit log有严格要求，每一个commit需要包括完整的信息：
类别：bug修复还是功能开发，
Issue：本地提交对应的issue，
主题：本次commit的概述，
Problem：要解决什么问题，
Solution：解决方法是什么，
MR：MR编号是多少，
Reviewer：记录reviewer同学
TDSQL-C CodeReview规范优化
前面介绍完了TDSQL-C的code review流程，接下来讲一下我们TDSQL-C在多年的code review实践中做的一些改进。
3.1 Code Review 的呈现形式
过去我们在评论里直接写上自己的意见，有时候给author没有传递准确的信息。
后来对Review的评论进行分级，不同级别打上不同的Tag：
[blocker]：代码行的问题必须要修改
[optional]：代码行的问题可改可不改
[question]：对代码行不理解，有问题需要问，author需要针对问题进行回复澄清
3.2 定期复盘
过去开发和线上稳定性维护的同学各司其职，缺乏有效反馈机制帮助开发人员了解线上会出现的一些通用性问题。
目前团队每周进行一次线上稳定性分析会，主要针对目前线上遇到的问题，讨论解决办法及后期如何避免，经验丰富的reviewer可以借助这些经验帮助author找到一些设计上，甚至是用户使用上可能触发的异常情况。
3.3 Code Review是一种开发文化而不是制度
Code review 的执行，很大程度上依赖于reviewer的认真审查，以及author的积极配合。过去往往流于形式，审查不够严格。
后来Code Review变成团队的一种文化，开发人员从心底接受并认真执行：
让开发人员认识到Code Review这件事为自己、为团队带来的好处，
团队负责人及资深工程师带头做好表率作用，
把code review作为开发任务的一部分，给author和reviewer都留出时间，
进行模块owner划分，每个子模块由资深工程师把关，提升效率，
代码合入master时需要注明reviewer，author和reviewer对代码承担同等责任，
团队定期组织topic share，加强技术分享