一次重构带来的新认知
最近，下定决心对手头一个 Java 项目的核心功能模块进行了一次彻底重构。这次经历带来了深刻的感触——该模块已运行三年多，历经多次需求迭代和人员变更，代码逐渐变得臃肿复杂，维护成本越来越高。新需求到来时，团队成员只能在这堆历史代码中小心翼翼地打补丁，生怕牵一发而动全身。终于，一次线上故障让开发者意识到不能再拖延，必须对这个模块进行系统性重构。
与以往不同，这次重构大量借助了 AI 的力量。起初也有些犹豫，担心 AI 生成代码质量不可控，或对业务逻辑理解存在偏差。但实践证明，对 AI 辅助开发的认识得到了全新提升。整个重构过程中，逐渐摸索出一套方法论：大胆重构，小心验证。大胆重构是指在 AI 帮助下，可以更有信心地进行大规模代码改造，不必畏首畏尾；而小心验证则强调，无论 AI 生成的代码多么完美，都必须建立完善验证机制，确保改动正确性和安全性。这次重构历时两周，涉及二十多个类文件和上千行代码改动，最终结果令人满意：代码可读性和可维护性大幅提升，性能得到优化，整个过程未引入任何线上问题。这次经历深刻展现了，AI 不是要取代开发者，而是成为开发者手中更强大的工具。关键在于掌握正确使用方法，既要善用 AI 能力突破传统开发限制，又要保持工程师严谨态度，对每一处改动负责。
为什么必须重构：技术债的持续失血
在做出重构决定之前，花了很长时间权衡利弊。毕竟如果它能工作就不要动它是很多程序员信奉的准则。但最终还是决定动手，原因很简单：继续拖延只会让技术债越积越多，最终酿成更大的灾难。这个项目最初是为了快速响应业务需求而开发的，采用了比较简单直接的架构设计。但随着业务的发展，功能不断叠加，原本清晰的边界变得模糊，各个模块之间的耦合度越来越高。一个看似简单的订单处理流程，代码却散落在七八个不同的类中，这些类之间存在着复杂的相互调用关系。更糟糕的是，由于历史原因，有些业务逻辑被重复实现了多次，每次稍有差异，导致维护时需要在多个地方同步修改。
技术债带来的影响是全方位的。首先是开发效率的下降，每次新增功能或修复 bug 都需要花费大量时间理解现有代码，而且经常会因为对某个隐藏的依赖关系不了解而引入新的问题。团队中的新成员更是苦不堪言，他们需要很长时间才能熟悉这套复杂的代码结构。其次是质量风险的增加，由于代码逻辑复杂、耦合度高，很难进行充分的测试覆盖，每次发版都如履薄冰。最后是心理层面的消耗，团队成员对这个模块普遍产生了畏惧心理，能避则避，这种负面情绪又进一步加剧了技术债的累积。
做了一个简单的计算：如果不进行重构，按照当前的趋势，每个迭代周期开发者们会在这个模块上多花费大约 30% 的时间用于处理技术债相关的问题。这意味着原本两周能完成的需求，现在需要接近三周。而且随着技术债的持续累积，这个比例还会继续上升。更重要的是，技术债就像慢性病一样，会持续消耗团队的战斗力，降低产品质量，甚至影响团队士气。这种慢性失血的状态是不可持续的。因此，尽管重构需要投入大量的时间和精力，短期内可能会影响需求交付进度，但从长远来看，这是一笔必要的投资。与其让技术债持续拖累团队，不如一次性彻底解决，为未来的发展打下良好的基础。有了 AI 的辅助，更有信心能够高效、安全地完成这次重构。
AI 辅助重构的完整计划
在确定要进行重构后，没有急于动手，而是制定了一个系统的计划。这个计划分为四个阶段：了解现状、定位问题症结、设计解决方案、实施改造。在每个阶段，都充分发挥了 AI 的优势，同时保持自己的判断和掌控。
第一阶段是了解现状。虽然负责这个模块，但说实话，对于一些历史代码的细节，并不完全清楚。首先让 AI 梳理整个模块的架构，将核心类的代码提供给 AI，让它生成类图和时序图，并总结各个类的职责。这个过程非常高效，AI 在几分钟内就给出了详细的分析报告，包括识别出的设计模式、关键数据流以及潜在的问题点。接下来，让 AI 进行静态代码分析，要求它识别代码中的坏味道，比如过长的方法、过多的参数、重复的代码块、违反单一职责原则的类等。AI 不仅指出了这些问题，还给出了具体的代码位置和改进建议。这一步对需要重构的范围有了量化的认知：有 15 个类需要重点改造，8 个方法需要拆分，约 200 行重复代码需要提取。
第二阶段是定位问题症结。通过第一阶段的梳理，发现了几个核心问题。首先是职责不清，一个名为 OrderService 的类承担了太多责任，既要处理订单创建，又要处理支付、库存、物流等各种逻辑，导致这个类达到了惊人的 2000 多行。其次是缺乏抽象，很多业务规则都硬编码在代码中，没有形成可复用的组件。第三是数据流混乱，同一个订单对象在不同的处理环节中被反复修改，很难追踪其状态变化。将这些问题整理后，与 AI 进行了深入讨论，描述了业务场景，询问 AI 在类似情况下的最佳实践是什么。AI 建议采用领域驱动设计的思路，将订单处理拆分为多个领域服务，每个服务专注于特定的业务能力。它还建议引入策略模式来处理不同类型订单的差异化逻辑，使用事件驱动的方式来解耦各个处理环节。这些建议与自己的想法不谋而合，但 AI 提供了更详细的实现思路和代码示例。
第三阶段是设计解决方案。基于前面的分析，与 AI 一起设计了新的架构。将原来的单体服务拆分为订单创建服务、支付服务、库存服务、物流服务等多个独立的服务类，每个服务都遵循单一职责原则，接口清晰，易于测试。对于订单的生命周期管理，引入了状态机模式，明确定义了各个状态及其转换规则。对于不同类型订单的特殊处理逻辑，使用策略模式进行封装。在这个阶段，AI 生成了大量的脚手架代码。只需要描述接口的定义和核心逻辑，AI 就能生成完整的类结构，包括属性、方法签名、异常处理等。这大大加快了开发速度。当然，对于生成的代码，都会仔细审查，确保符合项目的编码规范和业务需求。
第四阶段是实施改造。采用了增量式重构的策略，而不是一次性推倒重来。开发者先创建了新的服务类，将旧代码中的逻辑逐步迁移到新的结构中。在这个过程中，AI 发挥了重要作用，对于一些复杂的业务逻辑，让 AI 理解原有代码的意图，然后用更清晰的方式重写。对于数据库操作、缓存处理等技术细节，AI 也提供了很多优化建议。整个实施过程中，始终保持着对代码的掌控。将改造分成小的任务单元，每完成一个单元就进行一次验证，确保功能正常后再继续下一个。这种渐进式的方法虽然看起来慢一些，但实际上风险更小，也更容易发现和修复问题。AI 在这个过程中扮演的是助手的角色，它提供建议和代码，但决策权始终在开发者手中。
小心验证：确保改动的正确性
重构过程中生成了大量新代码，如何确保这些代码是正确的、安全的，不会引入新的问题？这是最关心的问题。开发者的策略是建立多层次的验证体系，从单元测试到集成测试，从自动化测试到人工验证，形成一个完整的质量保障网。
首先，让 AI 梳理改动涉及的功能点和验证点。开发者将新旧代码都提供给 AI，要求它进行对比分析，识别出所有被修改、新增或删除的功能。AI 生成了一份详细的影响分析报告，列出了 30 多个需要验证的功能点，包括正常流程、异常流程、边界条件等。这份报告成为后续测试工作的基础。
基于这份影响分析，让 AI 生成测试用例。描述了业务场景和验证目标，AI 就能生成相应的 JUnit 测试代码。这些测试用例覆盖了各种情况：正常订单的创建和处理、支付失败的场景、库存不足的情况、并发订单的处理等。AI 生成的测试代码结构清晰，断言完整，大大节省了编写测试的时间。当然，也会根据实际情况对生成的测试进行调整和补充。
在单元测试方面，要求每个新的服务类都要有对应的测试类，测试覆盖率要达到 80% 以上。对于一些复杂的业务逻辑，还编写了参数化测试，用不同的输入数据验证代码的健壮性。在这个过程中，AI 生成了大量的测试数据和 mock 对象，使得测试编写变得更加高效。
除了单元测试，还非常重视集成测试。搭建了一个测试环境，使用真实的数据库和缓存，模拟完整的业务流程。编写了端到端的测试用例，从订单创建到支付完成，验证整个流程的正确性。在这个过程中，发现了几个单元测试没有覆盖到的问题，比如事务处理的边界情况、缓存一致性的问题等。这些问题如果到了生产环境才发现，后果会很严重。
自动化测试固然重要，但人工验证同样不可或缺。人工执行了所有的测试用例，仔细检查每一个输出结果。对于一些关键的业务逻辑，还进行了 code review，邀请团队中的其他成员一起审查代码。在 review 过程中，发现了一些 AI 生成的代码存在的小问题，比如变量命名不够直观、注释不够清晰等，这些都进行了相应的修正。
为了进一步提高测试的可靠性，还采用了对比测试的方法。保留了旧代码的一个副本，在测试环境中让新旧两套代码并行运行，处理相同的输入数据，然后对比输出结果。这种方法能够有效地发现新代码中的逻辑错误。用这个方法发现了两个小 bug：一个是浮点数计算精度的问题，另一个是时区处理的差异。
最后，在正式上线之前，还进行了灰度发布。先将新代码部署到一台服务器上，只让 5% 的流量访问新代码，其余流量仍然走旧代码。密切监控新代码的运行情况，包括错误日志、响应时间、业务指标等。在确认一切正常后，逐步扩大新代码的流量比例，最终完成全量切换。整个灰度发布过程持续了三天，期间没有发现任何问题，这让人对重构的质量充满信心。
最佳实践总结
经过这次重构实践，总结出了一些使用 AI 进行代码重构的最佳实践，希望能对其他开发者有所帮助。
第一，明确 AI 的定位。AI 是一个非常强大的工具，但它不能替代开发者的思考和判断。在重构过程中，架构设计、技术选型、风险评估等关键决策必须由人来做。AI 的作用是提供信息、生成代码、加快开发速度，但最终的责任还是在开发者身上。开发者们要善于利用 AI 的优势，但不能盲目依赖。
第二，分阶段、分步骤进行。不要指望 AI 一次性生成完美的代码，重构是一个迭代的过程。建议是将大的重构任务拆解成小的、可管理的单元，每完成一个单元就进行验证。这样即使出现问题，也容易定位和修复。同时，渐进式的重构可以降低风险，避免对现有系统造成太大影响。
第三，建立完善的验证体系。这一点怎么强调都不为过。无论 AI 生成的代码看起来多么正确，都必须经过充分的测试验证。单元测试、集成测试、性能测试、人工验证，每一个环节都不能省略。建议在重构开始之前就设计好测试策略，明确验证标准，这样可以在整个过程中持续检验代码质量。
第四，保持与 AI 的有效沟通。AI 的输出质量很大程度上取决于提供的输入。在向 AI 提问或要求生成代码时，要尽可能清晰、具体地描述需求和上下文。如果 AI 的回答不理想，不要气馁，尝试换一种表达方式，或者提供更多的信息。发现，与 AI 的交互其实是一个学习的过程，随着使用经验的积累，会越来越善于驾驭AI。
第五，重视代码审查和知识传承。AI 生成的代码可能缺乏注释或命名不够规范，这些都需要人工进行完善。在重构完成后，要组织 code review，让团队成员理解新的架构和代码结构。同时，要及时更新文档，记录重构的决策和经验教训，为后续的维护工作打下基础。
第六，保持学习和探索的心态。AI 技术发展很快，新的工具和方法不断涌现。作为开发者，要保持开放的心态，积极尝试新的技术，但同时也要保持批判性思维，不盲从、不迷信。每一次实践都是学习的机会，要善于总结经验，不断优化自己的工作方法。
通过这次重构，深刻体会到，AI 正在改变软件开发的方式。它不会让开发者失业，反而让开发者能够更专注于高价值的工作，如架构设计、业务理解、质量把控等。但要用好 AI，需要转变思维方式，掌握新的技能。大胆重构，是要有勇气打破现状，敢于尝试新的方法；小心验证，是要保持工程师的严谨态度，对代码质量负责。只有将两者结合起来，才能真正发挥 AI 的价值，推动软件开发迈上新的台阶。
回顾这次重构经历，最大的收获不仅是完成了一个技术改造项目，更重要的是找到了与 AI 协作的正确方式。在未来的工作中，将继续探索 AI 在软件开发中的应用，相信随着技术的不断进步，AI 会成为每一个开发者不可或缺的得力助手。而开发者的价值，将更多地体现在创造性思维、系统性规划、风险把控等机器难以替代的能力上。这是一个充满机遇的时代，让开发者拥抱变化，与 AI 共同成长。