为什么要谈这个topic？
实践中，质量保障体系的建设，主要针对两个目标: 一是不断提高目标业务测试覆盖率，保障面向客户的产品质量；二就是尽可能的提高人效，增强迭代效率。而构建全链路质量卡点就是整个体系建设的核心手段。笔者用下图来描述这整个链路:
可以看到，虽然保障业务迭代的方向性正确排在最前面，但在具体操作上，这一步需要的是强化流程规范和构建企业文化，同时对各负责人技能培训，可以说多数是软技能。而保障基础代码质量环节发力于自动化建设链路之始，是可以通过技术手段来消灭潜在的质量问题，所以构建好的话能极大的降低心智负担，非常值得关注。
我们都知道，代码的好坏会直接影响到业务质量，团队协作，以及后期技术债等。有一个经典的图来描述代码质量的好坏，当能深切表达程序员的内心:
而同时我们相信，绝大部分程序员都有追求卓越的初心，且会尽可能的在自己能力范围内编写高质量的代码。
但是，保障基础代码质量光靠程序员的个人素质一定是不全面，是人就会犯错，可能会疏忽。我们最需要的是一种自动化的机制来持续确保不出问题。这也是自动化的魅力，一次构建，持续收获价值。
此类工具在业界一般叫linter，不同的语言有不同的实现。本文主要探究Go语言相关的。
在介绍相关工具之前，我们先看看几个经典的代码坏味道:
这段代码常规运行不会有问题，但是在一些场景下循环执行，那可能就会有问题了, 我们来看看:
(注:ex2是上述代码编译出的可执行文件名字)
很明显，有句柄泄露。原因也很简单，http response的body没有关闭。但这个关闭语句，一不注意也容易写错：
这时候如果百度挂了，上述程序程序就会因为空指针引用，造成非预期的panic，非常的不优雅。所以正确的做法应该是在err判断之后再行关闭body(关于Client.Do 具体的各种限制，大家可以参考这里: https://golang.org/pkg/net/http/#Client.Do)
如此种种，此类小问题在实际编码活动中非常常见，且不容易一眼看出问题。甚至常规的测试可能也难检测出来，可谓非常棘手。好在Go语言的开发者们为我们想到了这一点，内置工具链中的vet命令，就能方便的检测到很多类似的问题。
还比如下面的代码场景，我在实际的测试用例和业务代码都看到过：
go vet 可以很容易检测出这个问题(其他vet功能，可以参考这里: https://golang.org/cmd/vet/)。
go的工具链中，还有一个不得不提，那就是大名鼎鼎的go fmt，其了却了其他语言经常陷入的代码风格之争，是Go语言生态构建非常巧妙的地方。另外golint也是google主推的go语言代码代码风格工具，虽非强制，但强烈建议新项目适用。
Go linters业界现状
上面主要说到Go工具链的内置工具，还有一些非官方的工具也比较有名，比如 staticcheck, errcheck在github上Star都较多。此类工具有个专门的的github库，收集的比较全，参见 awesone-static-analysis
同时还有些项目旨在聚合此类工具，提供更方便的使用方式，以及一些酷炫的产品化。比如golangci-lint, 其衍生的商业化项目，可以自动针对github PR做代码审核，对有问题的地方自动comments，比较有意思。
如何才能优雅的落地linter检查？
linter工具必须为产品质量服务，不然就是做无用功。实践中，我们应该思考的是如何才能优雅的落地linter检查，如何才能建立有效的质量卡点。
推荐针对PR，做代码检查，保障入库代码质量。基于PR做事情是我比较看好的，因为这是调动所有研发力量，天然契合的地方。且进一步讲，这也是测试基础设施更能体现价值的地方。
目前Github上有很多这方面的集成系统做的都比较好，能够快速的帮我们落地PR测的检查，比如Travis, Circle CI等。另外就是著名的Kubernetes社区，也自行构建了强大的Prow系统，其不光是基于CICD系统，还构建了chat ops模式，为参与Kubernetes的社区的贡献者提供了方便。
细看Kubernetes库，会发现，其会针对每个PR都做如下静态检查:
- gofmt： https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/hack/verify-gofmt.sh
- govet: https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/hack/make-rules/vet.sh
- golint: https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/hack/verify-golint.sh
因为golint只是纠正代码风格，并不是强制，所以k8s官方就弄了比较软的方案，对于当前已经存在的代码如果有问题，先排除掉(如下)。对于新生代码，如果检查失败，ci就挂掉。
https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/hack/.golint_failures
Kubernetes只利用了官方的几款工具, 在检测准确性上比较有保障。有了这些检查点，也能倒逼研发人员关注提交代码的质量，会迫使其在本地或者IDE上就配置好检查，确保每次提交的PR都能通过检查，不浪费CI资源。这也是合格工程师的基本要求。
总结
高质量的代码是业务质量保障的基础。而编写高质量的代码是技术问题，同时也应该是企业文化问题。因为当大家都开始注重技术，注重代码质量时，自然会朝着精益求精的路上行进，视糟糕的代码为仇寇。
我的一位老板跟我说过，要做就做Number One。而在没达到第一的时候，那就要向业界标杆看齐，比如Netflix，Google，Facebook等。当大家都非常注重自己代码质量时，工程师才有时间去关注解决更加系统性的问题，而不用一直在Low Level徘徊。笔者深以为然。
Contact me?
Email: jinsdu@outlook.com
Blog: http://www.cnblogs.com/jinsdu/
Github: https://github.com/CarlJi
原文地址：https://www.cnblogs.com/jinsdu/p/10486645.html