Stop met het constant repareren van dezelfde code: een datagedreven methode om onderhoudsproblemen te beëindigen

Je kent dat gevoel. Je team zit vast. Elke sprint besteden ontwikkelaars uren - soms dagen - aan het patchen van dezelfde paar bestanden. Nieuwe functies worden vertraagd. Het moreel daalt. Het budget voor "onderhoud" blijft groeien, maar de problemen lijken nooit te verdwijnen.

Je hebt te maken met codehotspots. Een klein deel van je codebase veroorzaakt de meeste van je problemen. Het is alsof je een lekkende kraan hebt die elke paar weken het hele huis onder water zet.

Het goede nieuws? Onderzoekers hebben de code gekraakt voor waarom dit gebeurt. En belangrijker nog, ze hebben je een duidelijke kaart gegeven om het te repareren.

Wat onderzoekers ontdekt hebben: je code heeft voorspelbare pijnlijke punten

Een team van onderzoekers heeft meer dan 90 open-source projecten geanalyseerd om te begrijpen waarom sommige code constant aandacht nodig heeft. Hun bevindingen, gepubliceerd in Source Code Hotspots: A Diagnostic Method for Quality Issues, zijn zowel eenvoudig als krachtig.

Ten eerste, het probleem is geconcentreerd. Slechts een klein deel van de code - de hotspots - wordt herhaaldelijk gewijzigd. Dit kleine gebied verbruikt de meeste onderhoudsinspanning.

Ten tweede, deze hotspots volgen patronen. De onderzoekers vonden niet alleen willekeurige problemen. Ze identificeerden 15 specifieke, terugkerende patronen die uitleggen waarom code een hotspot wordt. Denk hierbij aan een checklist voor een monteur voor de meest voorkomende redenen waarom een auto motor faalt. In plaats van te gokken, kun je nu diagnosticeren.

Twee patronen zijn verantwoordelijk voor bijna de helft van alle hotspotproblemen:

1. Pinned Version Bump (26% van de gevallen): Dit is je releasebeheerhoofdpijn. Code is gekoppeld aan specifieke, hardgecodeerde versies van bibliotheken of afhankelijkheden. Elke keer dat een van die versies wordt bijgewerkt, moet je handmatig de code wijzigen. Het is broos en creëert onnodig werk.
2. Long Line Change (17% van de gevallen): Dit is een ontwerpfout. Extreem lange, complexe code-regels zijn moeilijk te lezen en nog moeilijker om veilig te wijzigen. Ontwikkelaars moeten deze "verwarde touw" elke keer ontwarren als ze een wijziging moeten aanbrengen, waardoor de kans op fouten toeneemt.

PAYLOAD_UPLOAD_32

Figuur: De studie toonde aan dat Pinned Version Bump en Long Line Change de meest voorkomende boosdoeners zijn, waardoor ze primaire doelwitten zijn voor reparatie.

Dit onderzoek geeft je iets onbetaalbaars: een diagnostisch kader. Je vecht niet langer tegen willekeurige branden. Je identificeert en elimineert systematisch de oorzaken van je technische schuld.

Hoe je dit vandaag kunt toepassen: je 4-stappen actieplan

Je hebt geen PhD nodig om deze inzichten te gebruiken. Hier is een praktisch, vierstappenplan dat je deze week kunt beginnen implementeren. Voor een team van 5-10 ontwikkelaars kun je een meetbare reductie in hotspotgerelateerde problemen verwachten binnen 3-6 maanden.

Stap 1: Vind je hotspots (30 minuten)

Eerst moet je het probleem zien. Gebruik versiebeheergeschiedenis om je probleemgebieden te identificeren.

Actie: Voer een eenvoudige git-opdracht uit op je hoofdvertakking om bestanden te lijsten die in de meeste commits van het afgelopen jaar zijn gewijzigd:

```bash
git log --since="1 jaar geleden" --name-only --oneline | grep -v "^[a-f0-9]\{7\}" | sort | uniq -c | sort -rn | head -20
```

Dit toont je de top 20 meest frequent gewijzigde bestanden. Dit zijn je kandidaat-hotspots.

Voorbeeld: Als je package.json, build.gradle of een specifiek utils.js-bestand aan de top van de lijst ziet, heb je een primaire doelwit gevonden.

Stap 2: Diagnoseer met de 15-patronenchecklist (1-2 uur per hotspot)

Neem je top 3-5 hotspotbestanden en controleer ze tegen de onderzoeks patronen. Maak een gedeeld document en beantwoord deze vragen voor elk bestand:

• Pinned Version Bump: Bevat het hardgecodeerde versienummers voor afhankelijkheden (bijv. library==1.4.2)? Kunnen deze worden versoepeld of beheerd door een tool?
• Long Line Change: Bevat het code-regels langer dan 120 tekens? Zijn functies overmatig complex?
• Andere veelvoorkomende patronen: Doet de code te veel verschillende dingen (Multi-Concern Module)? Is het een centraal punt dat alles aanraakt (Hub Module)?

Tool Suggestie: Gebruik een statische analysietool zoals SonarQube, CodeClimate of ESLint (met passende regels) om automatisch Long Line Changes en complexiteitsproblemen te markeren. Dit automatiseert een deel van de diagnose.

Stap 3: Prioriteer en plan reparaties (1-uur teamvergadering)

Niet alle hotspots zijn gelijk. Prioriteer op basis van twee factoren:

1. Pijnfrequentie: Hoe vaak breekt het of moet het worden gewijzigd? (Gebruik je gegevens uit Stap 1).
2. Reparatie-impact: Hoeveel ontwikkelaarstijd zal de reparatie per maand besparen?

Maak een eenvoudige backlog:

1. Hoge prioriteit: Pinned Version Bump in een core-afhankelijkheidsbestand. Het repareren hiervan kan een hele klasse van maandelijkse patches elimineren.
2. Gemiddelde prioriteit: Een Long Line Change-functie in een veelgebruikte module. Het herschrijven hiervan maakt alle toekomstige wijzigingen veiliger en sneller.

Wijs de hoogste prioriteitstherstel toe als het eerste verhaal in je volgende sprint.

Stap 4: Implementeer systemische bewaking (doorlopend)

Stop nieuwe hotspots om te vormen. Integreer controles in je ontwikkelingsworkflow.

• In CI/CD-pijplijnen: Voeg een linting-stap toe die builds faalt als nieuwe code Long Line Changes (>120 tekens) introduceert of specifieke afhankelijkheidsversies hardcodeert waar een bereik acceptabel is.
• In codebeoordeling: Train je team om hotspotpatronen te herkennen. Maak "Kan dit een hotspot worden?" een standaardbeoordelingsvraag.
• Plan regelmatige scans: Elke kwartaal, voer Stap 1 opnieuw uit. Track of je hotspotlijst krimpt. Dit is je sleutelmetric voor succes.

Waar je op moet letten

Deze aanpak is krachtig, maar wees je bewust van de beperkingen.

1. De gegevensbron: De studie analyseerde open-source projecten. Je private enterprise-code kan andere patronen hebben (zoals frequente wijzigingen in propriëtaire integratiemodules). Gebruik de 15 patronen als een startgids, niet als een complete bijbel.
2. Geen zilveren kogel: Het repareren van een hotspotpatroon (zoals een vastgepinde versie) elimineert één type herhaalde wijziging. Het lost geen bugs op die worden geïntroduceerd door nieuwe functionaliteitswerk. Deze methode richt zich specifiek op voorspelbare, terugkerende onderhoud.
3. Refactoreringsrisico: Het wijzigen van oude, complexe code (Long Line Change) draagt altijd een risico met zich mee. Zorg ervoor dat je een goede testdekking hebt voordat je begint. Als tests zwak zijn, schrijf dan eerst karakteriserende tests om het huidige gedrag te vergrendelen.

Je volgende stap

Blokeer deze week 30 minuten. Voer de git-opdracht van Stap 1 uit op je meest kritieke project.

Kijk naar de top 5 bestanden die het uitvoert. Verbaast de lijst je? Weet je al precies waarom die bestanden altijd worden aangeraakt?

Dat is je startpunt. Deel de lijst met je lead-ontwikkelaar en vraag: "Als we het #1-item op deze lijst voor altijd repareren, hoeveel uren per maand zouden we besparen?"

Het antwoord geeft je alle zakelijke rechtvaardiging die je nodig hebt om te beginnen.

Wat is de meest frustrerende 'lekkende kraan' in je codebase op dit moment?