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軟體真能「零錯誤」嗎?現代工程實踐教你如何大幅降低Bug率!

這份影片內容由「現代軟體工程」頻道的主持人 Dave Farley 和 Kent Beck 共同探討了一個核心問題:「我們能否寫出無錯誤的程式碼?」

相關影片內容的摘要

一、問題核心與基本立場

兩位講者一致認為,軟體幾乎不可能完全無錯誤(bug-free),原因在於外部因素(例如:挖斷光纖電纜)、世界的不斷變化導致假設失效等。然而,關鍵在於我們可以比現在更接近「無錯誤」的狀態。這不是一個簡單的布林(是/否)問題,而是關於我們對軟體品質的「預期」能否從「錯誤無可避免且負擔沉重」轉變為「軟體本應穩定,我們只需為例外情況做好準備」。

二、測試的角色與意義

Dave Farley 強調,測試的目的並非為了證明程式碼的「正確性」,而是作為一種「證偽機制」(falsification mechanism),其職責是找出程式碼中的「錯誤之處」,而非證明其「正確」。測試永遠無法證明完美,因為總有可能遺漏測試案例,或者外部環境的變化會使原有的假設失效。

三、極限編程(XP)的經驗與成效

Kent Beck 回憶起 25 年前極限編程(Extreme Programming, XP)推廣時的驚人發現:許多採用 XP 的團隊,其錯誤追蹤系統幾乎變得不重要,因為錯誤率大幅下降,甚至有團隊報告在長達半年內沒有發現任何錯誤。這與傳統組織中錯誤追蹤系統作為關鍵基礎設施(因為錯誤層出不窮,優先級從 1 到 5,甚至出現 0 和 -1)形成鮮明對比。這種轉變代表著從「背負沉重錯誤包袱」到「認為軟體理應穩定,只為偶爾的例外做好準備」的思維典範轉移。

Dave Farley 也分享了他的親身經歷,一個採用類似實踐的金融交易系統,在 13 個月又 5 天內沒有被用戶發現任何錯誤。他將這種差異比喻為「森林」與「沙漠」:在「森林」中(指採用高效率開發實踐的團隊),低錯誤率是常態;而在「沙漠」中(指傳統開發模式),人們根本不相信這種低錯誤率的存在,即便這是事實。

四、提升軟體品質的綜合方法

要解決軟體品質這一艱鉅的問題,需要多種方法的綜合運用,並產生疊加效應。除了測試之外,以下幾點同樣重要:

  • 使用者回饋(User Feedback)
  • 程式設計師之間緊密的社交網絡(Strong Social Network Among Programmers)
  • 可觀察性(Observability):真正理解決策的後果。
  • 強健的開發文化(Strong Development Culture):期望程式碼在提交前盡可能確定是正確的。
  • 測試驅動開發(TDD):TDD 不僅僅是測試,它更是一種「設計驅動」的方法。它促使開發者設計出更具「可測試性」的程式碼,這本身就包含了模組化、高內聚、關注點分離、抽象化和低耦合等特性,從而大大降低了系統不同部分之間傳遞錯誤的可能性,進而提升了系統的整體品質和彈性。

五、從數據看錯誤削減潛力

  • 瀑布模型與 XP 的錯誤「漏斗」比較:傳統瀑布模型中,程式設計師在達成「合理推諉」(plausible deniability)後將程式碼移交給 QA 部門,只有少數階段來捕獲錯誤。而在 XP 中,有多個「漏斗」階段,每個階段都能消除約 80% 的錯誤,使得最終進入生產環境的錯誤數量極少。這並非減少了工作量,而是將錯誤捕獲和修復的工作更早、更頻繁地進行,避免了責任的推卸。
  • Paddy Power 案例:一家名為 Paddy Power 的公司採用持續交付(Continuous Delivery, CD)方法後(被視為 XP 的延伸),在一年內將生產環境的錯誤數量減少了 95%。這證明了這些實踐的顯著效果。
  • USENIX 研究數據:一份研究指出,生產系統中最常見的錯誤程式碼行通常是一段註解:「此處應增加異常處理」(should add exception handling here)。而程式設計師最常見的基本錯誤(如:差一錯誤、條件判斷錯誤、變數作用域錯誤等)佔了生產錯誤的第二大宗。研究結論顯示,如果能透過合理的測試自動化,尤其是測試驅動開發來消除這些常見錯誤,就能減少 60% 的生產缺陷。

六、組織環境與紀律的重要性

Kent Beck 認為,僅僅強調「紀律」是不夠的,因為組織環境和上層壓力對開發實踐有巨大影響。如果管理層不重視測試,甚至要求「別把時間浪費在愚蠢的測試上,我付錢讓你寫程式碼」,那麼開發者將難以實踐這些高效率的方法。然而,Dave Farley 進一步解釋,「紀律」並非官僚主義式的指責,而是指採取特定的工程實踐,例如:先寫測試、使用持續整合來獲取快速回饋。當開發者持續實踐這些行為,無論組織如何,最終都能得到更好的結果。

七、核心工程實踐的綜合

總結來說,要大幅減少軟體錯誤,需要一系列複合且相輔相成的工程實踐:

  • 程式設計師測試(Programmer Tests)
  • 系統級測試(System Level Tests)
  • 結對編程(Pairing):可有效減少常見的「差一錯誤」和邏輯判斷錯誤。
  • 持續整合(Continuous Integration)
  • 重構與為可測試性而設計(Refactoring and Design for Testability):這從根本上降低了錯誤發生的可能性,許多測試的修復不僅是簡單的語法修改,更是促使團隊思考是否存在更好的設計來從根源上避免這類錯誤。
  • 工程師思維(Engineering Mindset):不斷質疑「這會在哪裡出錯?」這種警惕性是工程師的本質,正如 Margaret Hamilton 提倡的,尤其在關乎生命安全的軟體開發中至關重要。這是一種深入心智的自我質疑,而非耗時耗財的過程。

最終結論是,雖然無錯誤程式碼無法絕對實現,但透過採用諸如測試驅動開發、持續整合、結對編程、重構、注重可觀察性以及培養以「預防錯誤」為核心的工程思維等一系列經證實有效的實踐,團隊能夠顯著降低軟體中的錯誤率,實現更穩定、更高品質的產品。

圖片來源:AI 產生