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軟件研發效能提升之美

為了解決Object 244的問題，作者吳駿龍 這樣論述：

本書彙聚了行業前沿的研發效能提升實踐與案例，同時提煉出大量方法論和經驗反思，以詼諧、幽默而又不失嚴謹、詳實的風格，多角度、全方位覆蓋研發效能領域的核心知識，深入淺出，發人深思。   全書採用從概要到細節、從方法論到案例、理論聯繫實際的寫作思路。第1章和第2章通覽研發效能的概念與背景，並對研發效能進行由淺入深的解讀；第3章以敏捷開發為主線，講述專案管理中的提效實踐；第4章介紹了行業流行的DevOps實踐，並衍生講解了目前流行的DevSecOps、AIOps、DevPerfOps，以及混沌工程等內容；第5章和第6章立足于工具建設，詳細介紹了流量重播、精准測試、服務虛擬化，以及AI在研發效能提升中的

應用等12個大大小小的工具、系統與設計理念；第7章介紹了組織效能提升的多種手段，同時給出作者從實踐中總結的大量經驗和誤區；第8章為案例篇，通過對四家不同形態企業的研發效能提升的實戰講解，幫助讀者舉一反三、融會貫通。   本書適合IT行業的各類從業人群，無論是技術人員、專案經理、產品經理，還是團隊管理人員；無論是初入IT行業的新人，還是資深專家和高層管理者，都能從本書中得到啟發。   吳駿龍 Wish China QA Director，阿裡本地生活前高級測試經理，畢業于中國科學技術大學，碩士學位。在軟體品質體系、服務容量保障、服務穩定性建設、軟體研發效能等領域深耕多年，善於

通過創新手段解決品質和效能難題，擁有多項國內外專利。極客時間專欄作者，多次受邀於業界各技術大會發表演講，傳播先進理念和方法論，具備一定的行業影響力。   茹炳晟 業界知名實戰派軟體研發效能和軟體品質雙領域專家，矽谷先進研發效能理念在國內的技術佈道者，騰訊Tech Lead，騰訊研究院特約研究員。騰訊雲、阿裡雲和華為雲最具價值專家；中國商業聯合會互聯網應用技術委員會智庫專家；多本技術暢銷書作者，極客時間專欄作者；“研發效能度量規範”核心編寫專家；國內外各大軟體技術峰會的聯席主席，技術委員會成員和出品人。 第1章 軟體研發效能概論 1 1.1 到底什麼是研發效能 2 1.1.1

研發效能提升案例1：前端代碼的自動生成 3 1.1.2 研發效能提升案例2：臨界參數下的API測試 4 1.1.3 研發效能提升案例3：基於流程優化的效能提升 5 1.2 研發效能的“第一性原理” 6 1.3 研發效能的另一種解讀 7 1.4 基於工具協作的研發效能提升 8 1.5 基於MVP原則構建研發效能的持續改進 11 1.6 研發效能提升最佳實踐的探索 12 1.6.1 從痛點入手 13 1.6.2 從全域切入 14 1.6.3 用戶獲益 15 1.6.4 持續改進 16 1.6.5 全域優化 17 1.6.6 效能平臺架構的靈活性 18 1.6.7 杜絕“掩耳盜鈴” 18 1.6.

8 吃自己的“狗糧” 19 1.7 研發效能的發展方向與未來展望 20 1.8 總結 21 第2章 研發效能的進階解讀 23 2.1 研發效能與霍桑效應 25 2.1.1 霍桑效應 25 2.1.2 霍桑效應的負面影響 26 2.1.3 霍桑效應的正面影響 27 2.2 摩爾定律與反摩爾定律 28 2.2.1 摩爾定律 28 2.2.2 反摩爾定律 28 2.2.3 反摩爾定律對研發效能的意義 29 2.3 不容忽視的溝通成本 31 2.3.1 信息熵 32 2.3.2 溝通資訊熵衰減 32 2.3.3 自解釋程式設計 34 2.4 研發效能對現代大型軟體企業的重要性 35 2.5 總結 3

7 第3章 專案管理中的提效手段 38 3.1 敏捷專案管理概述 39 3.1.1 敏捷宣言 40 3.1.2 常見的敏捷開發方法 42 3.1.3 敏捷角色 45 3.2 敏捷專案管理中效能提升的五大要素 47 3.2.1 自組織團隊 47 3.2.2 持續改進 48 3.2.3 頻繁交付 48 3.2.4 消除對立 49 3.2.5 未雨綢繆 50 3.3 敏捷專案管理中的常見誤區 50 3.3.1 敏捷開發就是快速開發 51 3.3.2 敏捷開發應當拋棄文檔 51 3.3.3 敏捷開發只適合小微團隊 52 3.3.4 敏捷開發淪為小瀑布開發 52 3.3.5 敏捷是沒有約束的 53 3

.4 建立度量體系：無法度量，就無法改進 54 3.4.1 選擇度量指標 55 3.4.2 構建度量體系 58 3.4.3 度量的誤區 59 3.5 視覺化：打開窗戶看世界 60 3.5.1 專案管理中的效能視覺化 61 3.5.2 效能數據視覺化 64 3.6 提速：依賴解耦，提升交付速度 65 3.6.1 提速的切入點 65 3.6.2 高頻的威力 68 3.6.3 避免豎井效應 68 3.7 消除變數：控制複雜度 70 3.7.1 約束 70 3.7.2 控制 71 3.7.3 抵抗熵增 71 3.7.4 遠慮 72 3.8 未雨綢繆：防禦性管理 73 3.8.1 及時暴露風險 73 3

.8.2 防禦性管理 74 3.8.3 Plan B 74 3.8.4 避免盲目自信 75 3.9 總結 76 第4章 DevOps落地實施精要 78 4.1 DevOps核心解讀 80 4.1.1 DevOps的“六大武器” 81 4.1.2 自動化、自動化、自動化 82 4.1.3 DevOps生命週期精解 83 4.1.4 DevOps不適合的場景 86 4.2 代碼、分支與流水線 86 4.2.1 代碼品質 87 4.2.2 分支與工作流 91 4.2.3 流水線 94 4.3 持續集成與持續交付 96 4.3.1 持續集成與持續交付的羽量級實施 98 4.3.2 持續集成與持續交付

的誤區 101 4.4 容器技術在DevOps中的應用 103 4.4.1 無容器化管理 104 4.4.2 持續集成的容器化 104 4.4.3 持續交付的容器化 105 4.4.4 測試環境的容器化 107 4.5 混沌工程 109 4.5.1 Chaos Monkey 110 4.5.2 混沌工程的實施要點 111 4.5.3 混沌工程的相關工具 114 4.6 DevSecOps的由來與發展 115 4.6.1 傳統軟體安全開發體系面臨的挑戰 115 4.6.2 新技術對軟體安全開發提出的挑戰 118 4.6.3 DevSecOps概念的誕生與內涵 119 4.6.4 DevSecOp

s工具 121 4.6.5 典型DevSecOps流程的解讀 124 4.7 AIOps的行業實踐 126 4.7.1 AIOps的知識體系 128 4.7.2 AIOps實施的關鍵技術 129 4.7.3 AIOps的應用場景 133 4.7.4 AIOps在運營保障中的應用 134 4.7.5 AIOps在成本優化中的應用 137 4.7.6 AIOps在效率提升中的應用 139 4.8 DevPerfOps初探 142 4.8.1 全鏈路壓測的局限性 142 4.8.2 DevPerfOps全流程解讀 144 4.9 軟體產品的可測試性和可運維性 149 4.9.1 可測試性的例子 15

0 4.9.2 可運維性的例子 151 4.10 總結 152 第5章 基於工具的研發效能提升（基礎篇） 154 5.1 造數能力 155 5.1.1 通過服務介面即時造數 156 5.1.2 非同步造數與造數平臺 156 5.1.3 黃金資料集 158 5.1.4 生產資料移轉 159 5.2 流量重播 160 5.2.1 傳統流量重播技術 161 5.2.2 請求對比 162 5.2.3 高級流量重播技術 163 5.3 精准測試 166 5.3.1 什麼是精准測試 167 5.3.2 精准測試的工程化實施 168 5.3.3 精准測試的應用 170 5.4 異常場景測試 171 5.4

.1 一個交易服務逆向流程補償機制的設計 172 5.4.2 使用JVM-Sandbox製造異常場景 174 5.4.3 相容異常場景測試和正常場景測試 176 5.4.4 異常場景測試平臺 176  5.5 測試模組化 178 5.5.1 可複用單元 179 5.5.2 切面化 181 5.5.3 模組化案例 181 5.6 測試環境治理 183 5.6.1 測試環境的標籤化容器方案 184 5.6.2 測試環境的配置管理 185 5.6.3 測試環境的可用性巡檢 186 5.7 總結 187 第6章 基於工具的研發效能提升（進階篇） 189 6.1 服務虛擬化 190 6.1.1 Hov

erfly的搭建方式 191 6.1.2 Hoverfly的六大模式 192 6.1.3 Hoverfly對有狀態請求的支援 197 6.2 變異測試 200 6.2.1 變異測試的概念 201 6.2.2 兩個基本假設和六大定義 201 6.2.3 變異測試步驟 204 6.2.4 變異測試實戰 204 6.3 高效API自動化測試的分層設計 209 6.3.1 原始狀態 210 6.3.2 API定義層 213 6.3.3 Service層 214 6.3.4 TestCase層 219 6.3.5 測試資料層 221 6.4 高效GUI自動化測試的分層設計 223 6.4.1 Page

Object 224 6.4.2 Page Section 225 6.4.3 Flow 226 6.4.4 Action 226 6.5 AI在研發效能提升中的應用 228 6.5.1 AI在測試結果分析中的應用 229 6.5.2 使用aiXcoder開發代碼的效率提升 231 6.6 單元測試用例的自動化生成 234 6.6.1 EvoSuite 235 6.6.2 Diffblue Cover 239 6.7 總結 240 第7章 組織效能提升 242 7.1 工程效能部：從哪裡來，到哪裡去 244 7.1.1 工程效能部的背景 244 7.1.2 工程效能部的組織建設 245 7.

1.3 工程效能部的未來 247 7.2 業務中台與品質中台 248 7.2.1 中台的深入解讀 249 7.2.2 業務中台解讀 250 7.2.3 品質中台解讀 251 7.3 組織建設中的研發效能度量 252 7.3.1 度量失敗的案例 253 7.3.2 度量失敗的原因 254 7.3.3 組織建設中的研發效能度量精解 255 7.3.4 組織建設中的研發效能度量誤區 258 7.4 高效組織建設的最佳實踐 263 7.4.1 不要制定衝突的目標 264 7.4.2 善用激勵手段，敢用懲罰手段 265 7.4.3 規避形式主義，勇於做減法 266 7.4.4 重視創新，鼓勵“小輪子”經

濟 267 7.5 企業級研發效能提升的常見誤區 268 7.5.1 試圖提升研發效能的絕對值 268 7.5.2 迷信單點局部能力 268 7.5.3 過高估計普適性的通用研發效能工具的能力 269 7.5.4 用偽工程實踐和面子工程來濫竽充數 270 7.5.5 忽略研發效能工具體系的長尾效應 270 7.5.6 盲目跟風 271 7.5.7 研發效能的“冷思考” 271 7.6 總結 272 第8章 業界優秀研發效能提升案例解讀 274 8.1 大型全球化電商公司的“去QE化”實踐 275 8.1.1 “去QE化”帶來的問題 277 8.1.2 “去QE化”的工程建設 278 8.2

CODING團隊的組織效能變遷 288 8.2.1 作坊式的團隊組織 288 8.2.2 “稍微”敏捷的團隊組織 289 8.2.3 產品制的團隊組織 291 8.2.4 基於工具優化助力組織建設 292 8.3 大型通信行業公司的研發效能提升實戰案例 293 8.3.1 DevOps實踐 294 8.3.2 敏捷開發實踐 296 8.3.3 研發效能的度量 298 8.3.4 案例總結 299 8.4 某大型金融行業公司的性能測試提效之路 299 8.4.1 背景與挑戰 300 8.4.2 基礎平臺建設 301 8.4.3 性能測試體系建設 303 8.4.4 案例總結 308 8.5 總結

310 參考文獻 312

面向對象是怎樣工作的（第2版）

為了解決Object 244的問題，作者（日）平澤章 這樣論述：

本書以圖配文的形式，直觀易懂地詳細介紹了物件導向的全貌及其中包含的各項技術，包括物件導向程式設計、框架、設計模式、UML、建模、物件導向設計和敏捷開發等。對於各項技術是如何使用的（How），書中只進行最小限度的說明，而重點介紹這些技術究竟是什麼樣的（What）以及為什麼需要這些技術（Why）。另外，書中設有“程式設計往事”專欄，介紹了作者年輕時的一些經歷；還設有“物件的另一面”專欄，以與正文不同的視角講解物件導向這一概念普及的背景和原因，通俗有趣。 平澤章 就職於UL System株式會社，多次參與面向大型金融機構的第三次線上系統的開發等系統開發工作，後負責技術諮詢業務，2

001年轉為現在的職務。著有《UML建模教程》，是Working Effectively With Legacy Code、Refactoring: Improving the Design of Existing Code日文版譯者之一。 侯振龍（譯者） 管理科學與工程專業碩士，日語一級，軟體發展工程師，具有十年以上對日軟體發展經驗，現就職於某日本獨資企業。 第1章 物件導向：讓軟體發展變輕鬆的技術 1 1.1　物件導向是軟體發展的綜合技術 3 1.2　以物件為中心編寫軟體的開發方法 4 1.3　從程式設計語言演化為綜合技術 4 1.4　在混亂的狀態下去理解，就會覺得很

難 5 1.5　混亂之一：術語洪流 6 1.6　混亂之二：比喻濫用 7 1.7　混亂之三：“一切都是對象”綜合征 8 1.8　三種混亂增大了理解的難度 9 1.9　因為不理解，所以才感覺神秘 10 1.10　消除這三種混亂，就能看到物件導向的真面目 10 1.11　本書的構成 11 第2章 似是而非：物件導向與現實世界 13 2.1　如果只理解概念，就容易混亂 15 2.2　對照現實世界介紹物件導向 15 2.3　類指類型，實例指具體的物 16 2.4　多態讓消息的發送方法通用 18 2.5　繼承對共同點和不同點進行系統的分類和整理 20 2.6　物件導向和現實世界是似是而非的 22 2.7

　現實世界的人和物不是由類創建的 23 2.8　現實世界的人和物並不只是根據消息來行動 24 2.9　明確定義為程式設計結構 25 2.10　軟體並不會直接表示現實世界 25 2.11　與現實世界的相似擴大了可能性 26 專欄 對象的另一面 成為潮詞的物件導向 27 第3章 理解OOP：程式設計語言的歷史 29 3.1　OOP的出現具有必然性 31 3.2　最初使用機器語言編寫程式 31 3.3　程式設計語言的第一步是組合語言 32 3.4　高階語言的發明使程式更加接近人類 33 3.5　重視易懂性的結構化程式設計 34 3.6　提高副程式的獨立性，強化可維護性 35 3.7　實現無GOTO

程式設計的結構化語言 38 3.8　進化方向演變為重視可維護性和再使用性 39 3.9　沒有解決全域變數問題和再使用性差的問題 41 專欄 程式設計往事 COBOL編譯器的雞和蛋的問題 45 第4章 物件導向程式設計技術：去除冗餘、進行整理 47 4.1　OOP具有結構化語言所沒有的三種結構 49 4.2　OOP的結構會根據程式設計語言的不同而略有差異 51 4.3　三大要素之一：類具有的三種功能 51 4.4　類的功能之一：匯總 52 4.5　類的功能之二：隱藏 55 4.6　類的功能之三：創建很多個 58 4.7　執行個體變數是限定訪問範圍的全域變數 61 4.8　三大要素之二：實現調用

端公用化的多態 63 4.9　三大要素之三：去除類的重複定義的繼承 67 4.10　對三大要素的總結 70 4.11　通過嵌入類型使程式師的工作變輕鬆 71 4.12　將類作為類型使用 72 4.13　程式設計語言“退化”了嗎 74 4.14　更先進的OOP結構 74 4.15　進化的OOP結構之一：包 75 4.16　進化的OOP結構之二：異常 76 4.17　進化的OOP結構之三：垃圾回收 78 4.18　對OOP進化的總結 80 4.19　決心決定OOP的生死 81 第5章 理解記憶體結構：程式師的基本素養 83 5.1　理解OOP程式的運行機制 85 5.2　兩種運行方式：編譯器與解

譯器 85 5.3　解釋、運行中間代碼的虛擬機器 88 5.4　CPU同時運行多個執行緒 89 5.5　使用靜態區、堆區和棧區進行管理 91 5.6　OOP的特徵在於記憶體的用法 94 5.7　每個類只載入一個類資訊 95 5.8　每次創建實例都會使用堆區 96 5.9　在變數中存儲實例的指標 97 5.10　複製存儲實例的變數時要多加注意 99 5.11　多態讓不同的類看起來一樣 103 5.12　根據繼承的資訊類型的不同，記憶體配置也不同 105 5.13　孤立的實例由垃圾回收處理 107 專欄 程式設計往事 OOP中dump看起來很費勁？ 113 第6章 重用：OOP帶來的軟體重用和思

想重用 115 6.1　OOP的優秀結構能夠促進重用 117 6.2　類庫是OOP的軟體構件群 119 6.3　標準類庫是語言規範的一部分 120 6.4　將Object類作為祖先類的繼承結構 121 6.5　框架存在各種含義 122 6.6　框架是應用程式的半成品 123 6.7　世界上可重用的軟體構件群 124 6.8　獨立性較高的構件：組件 125 6.9　設計模式是優秀的設計思想集 125 6.10　設計模式是類庫探險的路標 128 6.11　擴展到各個領域的思想的重用 129 6.12　通過類庫和模式發現的重用的好處 130 第7章 化為通用的歸納整理法的物件導向 133 7.1　

軟體不會直接表示現實世界 135 7.2　應用於集合論和職責分配 137 7.3　在上流工程中化為通用的歸納整理法 139 7.4　兩種含義引起混亂 140 7.5　分為OOP的擴展和歸納整理法進行思考 141 7.6　為何化為了通用的歸納整理法 142 專欄 對象的另一面 語言在先，還是概念在先 143 第8章 UML：查看無形軟體的工具 145 8.1　UML是表示軟體功能和結構的圖形的繪製方法 147 8.2　UML有13種圖形 148 8.3　UML的使用方法大致分為三種 150 8.4　UML的使用方法之一：表示程式結構和動作 151 8.5　類圖表示OOP程式的結構 151 8.

6　使用時序圖和通信圖表示動作 154 8.7　UML的使用方法之二：表示歸納整理法的成果 156 8.8　使用類圖表示根據集合論進行整理的結果 157 8.9　表示職責分配的時序圖和通信圖 160 8.10　UML的使用方法之三：表示非物件導向 163 8.11　使用用例圖表示交給電腦的工作 163 8.12　使用活動圖表示工作流程 164 8.13　使用狀態機圖表示狀態的變化 165 8.14　彌補自然語言和電腦語言缺點的“語言” 166 第9章 建模：填補現實世界和軟體之間的溝壑 171 9.1　現實世界和軟體之間存在溝壑 173 9.2　電腦擅長固定工作和記憶工作 174 9.3　通

過業務分析、需求定義和設計來填補溝壑 175 9.4　建模是順利推進這3個階段的工作的技術 176 9.5　應用程式不同，建模的內容也不一樣 177 9.6　業務應用程式記錄現實中的事情 178 9.7　對圖書館的借閱業務進行建模 179 9.8　使用用例圖來表示圖書館業務 181 9.9　用概念模型表示圖書館系統的資訊 183 9.10　業務應用程式中只有資料是無縫的 184 9.11　嵌入式軟體替換現實世界的工作 186 9.12　嵌入式軟體中設備的研究開發很重要 187 9.13　使用狀態機圖來表示全自動工作的情形 189 9.14　嵌入式軟體一直執行單調的工作 190 9.15　建模蘊

含著軟體發展的樂趣 191 第10章 物件導向設計：擬人化和職責分配 195 10.1　設計的目標範圍很廣 197 10.2　相比運行效率，現在更重視可維護性和再使用性 198 10.3　設計目標之一：去除重複 199 10.4　設計目標之二：提高構件的獨立性 200 10.5　提高構件獨立性的訣竅 202 10.6　設計目標之三：避免依賴關係發生迴圈 203 10.7　物件導向設計的“感覺”是擬人化和職責分配 205 10.8　進行了職責分配的軟體創建的奇妙世界 206 第11章 衍生：敏捷開發和TDD 211 11.1　僅靠技術和技術竅門，軟體發展並不會成功 213 11.2　系統地匯

總了作業步驟和成果的開發流程 214 11.3　限制修改的瀑布式開發流程 214 11.4　瀑布式開發流程的極限 215 11.5　靈活回應變化的反覆運算式開發流程 216 11.6　RUP按時間分解和管理開發 217 11.7　打破諸多限制的XP 219 11.8　快速編寫優秀軟體的敏捷宣言 221 11.9　支援敏捷開發的實踐 222 11.10　先編寫測試代碼，一邊運行一邊開發的測試驅動開發 222 11.11　在程式完成後改善運行代碼的重構 224 11.12　經常進行系統整合的持續集成 225 11.13　敏捷開發和TDD源於物件導向 226 11.14　不存在最好的開發流程 227

專欄 程式設計往事 過去不被允許的XP 231 第12章 熟練掌握物件導向 233 12.1　物件導向這一強大概念是原動力 235 12.2　時代追上了物件導向 236 12.3　物件導向的熱潮不會結束 237 12.4　將物件導向作為工具熟練掌握 238 12.5　享受需要動腦的軟體發展 239 第13章 函數式語言是怎樣工作的 241 13.1　物件導向的“下一代”開發技術 243 13.2　函數式語言的7個特徵 244 13.3　特徵1：使用函數編寫程式 244 13.4　特徵2：所有運算式都返回值 246 13.5　特徵3：將函數作為值進行處理 250 13.6　特徵4：可以靈活

組合函數和參數 252 13.7　特徵5：沒有副作用 256 13.8　特徵6：使用分類和遞迴來編寫迴圈處理 261 13.9　特徵7：編譯器自動進行類型推斷 266 13.10　對7個特徵的總結 270 13.11　函數式語言的分類 271 13.12　函數式語言的優勢 271 13.13　函數式語言的課題 272 13.14　函數式語言和物件導向的關係 273 13.15　函數式語言會普及嗎 275 後記 279 致謝 280  

滾珠螺桿溝槽研磨轉速控制對螺帽品質與砂輪壽命之研究

為了解決Object 244的問題，作者蘇承緯 這樣論述：

中文摘要 隨著科技的進步，電子產業、半導體業、航太產業、工業加工業、車用工業等領域不斷在進步，使得在加工物件上的需求大增。且科技不斷的進步，各行業對產品的精密度、精準度要求也越來越高，故在磨削的過程中，砂輪對加工物件的磨耗參數設定是相當重要的。 本論文之主要研究為透過修改與設定內徑研磨用主軸的轉速、參數，並藉由砂輪磨削對滾珠螺桿中內螺紋的成型變化作為實驗對象，依照歌德型滾珠螺桿的原理為主要探討，並透過精密輪廓量測儀測量內螺紋的螺紋角與粗糙度之結果。利用紀錄每個加工物件測量與參數修改之結果，並利用這些量測與參數修改的分析，找出生產中對品質與速度最好的參數，並利用管制上下限規範分析後，能夠提

前預防不良率的狀況發生，並且延續砂輪在研磨過程中更換的壽命與確保品質的穩定度。 而由研究結果得知砂輪與參數的搭配關係，進而影響了加工物件的內螺紋的螺紋角度、粗糙度。並透過減少修整砂輪量，提高研磨過程中轉速與修整砂輪轉速的過程中，確保牙型角度、粗糙度不變，且能延續砂輪壽命，增加成本效益之結果作為探討，而如何在品質與成本效益中找到最佳平衡點為後續所要面臨的重要課題。