如何阅读一份源代码？（2020年版）

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我在2019年写过一份文档 《如何阅读一份源代码？》，现在回头来看，这份文档还有改进的空间，于是我在此基础上又重新整理了一份。

阅读源代码的能力算是程序员的一种底层基础能力之一，这个能力之所以重要，原因在于：

• 不可避免的需要阅读或者接手他人的项目。比如调研一个开源项目，比如接手一个其他人的项目。
• 阅读优秀的项目源码是学习他人优秀经验的重要途径之一，这一点我自己深有体会。

读代码与写代码是两个不太一样的技能，原因在于“写代码是在表达自己,读代码是在理解别人”。因为面对的项目多，项目的作者有各自的风格，理解起来需要花费不少的精力。

我从业这些年泛读、精读过的项目源码不算少了，陆陆续续的也写了一些代码分析的文章，本文中就简单总结一下我的方法。

先跑起来

开始阅读一份项目源码的第一步，是先让这个项目能够通过你自己编译通过并且顺利跑起来。这一点尤其重要。

有的项目比较复杂，依赖的组件多，搭建起一个调试环境并不容易，所以并不见得是所有项目都能顺利的跑起来。如果能自己编译跑起来，那么后面讲到的情景分析、加上调试代码、调试等等才有展开的基础。

就我的经验而言，一个项目代码，是否能顺利的搭建调试环境，效率大不一样。

跑起来之后，又要尽量的精简自己的环境，减少调试过程中的干扰信息。比如，Nginx使用多进程的方式处理请求，为了调试跟踪Nginx的行为，我经常把worker数量设置为1个，这样调试的时候就知道待跟踪的是哪个进程了。

再比如，很多项目默认是会带上编译优化选项或者去掉调试信息的，这样在调试的时候可能会有困扰，这时候我会修改makefile编译成-O0 -g，即编译生成带上调试信息且不进行优化的版本。

总而言之，跑起来之后的调试效率能提升很多，而在跑起来的前提之下又要尽量精简环境排除干扰的因素。

明确自己的目的

尽管阅读项目源码很重要，但是并不见得所有项目都需要从头到尾看的清清楚楚。在开始展开阅读之前，需要明确自己的目的：是需要了解其中一个模块的实现，还是需要了解这个框架的大体结构，还是需要具体熟悉其中的一个算法的实现，等等。

比如，很多人看Nginx的代码，而这个项目有很多模块，包括基础的核心模块（epoll、网络收发、内存池等）和扩展具体某个功能的模块，并不是所有这些模块都需要了解的非常清楚，我在阅读Nginx代码的过程中，主要涉及了以下方面：

• 了解Nginx核心的基础流程以及数据结构。
• 了解Nginx如何实现一个模块。

有了这些对这个项目大体的了解，剩下的就是遇到具体的问题查看具体的代码实现了。

总而言之，并不建议毫无目的的就开始展开一个项目的代码阅读，无头苍蝇式的乱看只会消耗自己的时间和热情。

区分主线和支线剧情

有了前面明确的阅读目的，就能在阅读过程中区分开主线和支线剧情了。比如：

• 想了解一个业务逻辑的实现流程，在某个函数中使用一个字典来保存数据，在这里，“字典这个数据结构是如何实现的”就属于支线剧情，并不需要深究其实现。

在这一原则的指导下，对于支线剧情的代码，比如一个不需要了解其实现的类，读者只需要了解其对外接口，了解这些接口的入口、出口参数以及作用，把这部分当成一个“黑盒”即可。

顺便一提的是，早年间看到一种C++的写法，头文件中只有一个类的对外接口声明，将实现通过内部的impl类转移到C++文件中，比如：

头文件：

// test.h
class Test {
public:
  void fun();

private:
  class Impl;
  Impl *impl_;
};

C++文件：

void Test::fun() {
  impl_->fun()
}

class Test::Impl {
public:
  void fun() {
    // 具体的实现
  }
}

这样的写法，让头文件清爽了很多：头文件中没有与实现相关的私有成员、私有函数，只有对外暴露的接口，使用者一目了然就能知道这个类对外提供的功能。

“主线”和“支线”剧情在整个代码阅读的过程中经常切换，需要阅读者有一定的经验，清楚自己在这段代码的阅读中哪部分属于主线剧情。

纵向和横向

代码阅读过程中，分为两个不同的方向：

• 纵向：顺着代码的顺序阅读，在需要具体了解一个流程、算法的时候，经常需要纵向阅读。
• 横向：区分不同的模块进行阅读，在需要首先弄清楚整体框架时，经常需要横向阅读。

两个方向的阅读，应该交替进行，这需要代码阅读者有一定的经验，能够把握当前代码阅读的方向。我的建议是：过程中还是以整体为首，在不理解整体的前提之前，不要太过深入某个细节。把某个函数、数据结构当成一个黑盒，知道它们的输入、输出就好，只要不影响整体的理解就暂且放下接着往前看。

情景分析

假如有了前面的基础，已经能够让项目顺利在自己的调试环境跑起来了，也明确了自己想了解的功能，那么就可以对项目代码进行情景分析了。

所谓的“情景分析”，就是自己构造一些情景，然后通过加断点、调试语句等分析在这些场景下的行为。

以我自己为例，在写《Lua设计与实现》时，讲解到Lua虚拟机指令的解释和执行过程中，需要针对每个指令做分析，此时用的就是情景分析的方法。我会模拟出来使用该指令的Lua脚本代码，然后在程序里断点调试这些场景下的行为。

我惯用的做法，是在某个重要的入口函数上面加上断点，然后构造触发场景的调试代码，当代码在断点处停下，通过查看堆栈、变量值等等来观察代码的行为。

例如，Lua解释器代码中中，生成Opcode最终都会调用函数luaK_code，那么我就在这个函数上面加上断点，然后构造我想要调试的场景，只要在断点处中断，我通过函数堆栈就能看到完整的调用流程：

(lldb) bt
* thread #1: tid = 0xb1dd2, 0x00000001000071b0 lua`luaK_code, queue = 'com.apple.main-thread', stop reason = breakpoint 1.1
* frame #0: 0x00000001000071b0 lua`luaK_code
frame #1: 0x000000010000753e lua`discharge2reg + 238
frame #2: 0x000000010000588f lua`exp2reg + 31
frame #3: 0x000000010000f15b lua`statement + 3131
frame #4: 0x000000010000e0b6 lua`luaY_parser + 182
frame #5: 0x0000000100009de9 lua`f_parser + 89
frame #6: 0x0000000100008ba5 lua`luaD_rawrunprotected + 85
frame #7: 0x0000000100009bf4 lua`luaD_pcall + 68
frame #8: 0x0000000100009d65 lua`luaD_protectedparser + 69
frame #9: 0x00000001000047e1 lua`lua_load + 65
frame #10: 0x0000000100018071 lua`luaL_loadfile + 433
frame #11: 0x0000000100000eb9 lua`pmain + 1545
frame #12: 0x00000001000090cd lua`luaD_precall + 589
frame #13: 0x00000001000098c1 lua`luaD_call + 81
frame #14: 0x0000000100008ba5 lua`luaD_rawrunprotected + 85
frame #15: 0x0000000100009bf4 lua`luaD_pcall + 68
frame #16: 0x00000001000046fb lua`lua_cpcall + 43
frame #17: 0x00000001000007af lua`main + 63
frame #18: 0x00007fff6468708d libdyld.dylib`start + 1

情景分析的好处在于：不会在一个项目中大海捞针似的查找，而是能够把问题缩小到一个范围内展开来理解。

“情景分析”这一概念不是我想出来的名词，比如有这么几本分析代码的书籍，如：《Linux内核源代码情景分析》，《Windows内核情景分析》。

利用好测试用例

好的项目都会自带不少用例，这类型的例子有：etcd、google出品的几个开源项目。

如果测试用例写的很仔细，那么很值得好好去研究一下。原因在于：测试用例往往是针对某个单一的场景，独自构造出一些数据来对程序的流程进行验证。所以，其实跟前面的“情景分析”一样，都是让你从大的项目转而关注具体某个场景的手段之一。

厘清核心数据结构之间的关系

虽然说“程序设计=算法+数据结构”，然后我实际中的体会，数据结构更加重要。

因为结构定义了一个程序的架构，结构定下来了才有具体的实现。好比盖房子，数据结构就是房子的框架结构，如果一间房子很大，而你并不清楚这个房子的结构，会在这里面迷路。而对于算法，如果属于暂时不需要深究的细节部分，可以参考前面“区分主线和支线剧情”部分，先了解其入口、出口参数以及作用即可。

Linus说： “烂程序员关心的是代码。好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系。”

因此，在阅读一份代码时，厘清核心的数据结构之间的关系尤其重要。这个时候，需要使用一些工具来画一下这些结构之间的关系，我的源码分析类博客中有很多这样的例子，比如《Leveldb代码阅读笔记》、《Etcd存储的实现》等等。

需要说明的是，情景分析、厘清核心数据结构这两步并没有严格的顺序关系，不见得是先做某事再做某事，而是交互进行的。

比如，你如果现在刚接手某个项目，需要简单的了解一下项目，可以先阅读代码了解都有哪些核心数据结构。理解了之后，如果不清楚某些情景下的流程，可以使用情景分析法。总而言之，交替进行直到解答你的疑问为止。

多问自己几个问题

学习的过程中离不开交互。

如果阅读代码只是输入（Input），那么还需要有输出（Output）。只有简单的输入好比喂东西给你吃，而只有更好的消化才能变为自己的营养，而输出就是更好消化知识的重要手段。

其实这个思想很常见，比如学生上课（Input）了需要做练习作业（Output），比如学了算法（Input）需要自己编码练习（Output），等等。简而言之，输出是学习过程中的一种及时反馈，质量越高学习效率越高。

输出的手段有很多，在阅读代码时，比较建议的是自己能够多问自己一些问题，比如：

• 为什么选择这个数据结构来描述这个问题？类似的场景下，其他项目是怎么设计的？都有哪些数据结构做这样的事情？
• 如果由我来设计这样的项目，我会怎么做？

等等等等。越是主动积极的思考，就越有更好的输出，输出质量与学习质量成正比关系。

写自己的代码阅读笔记

我从开始写博客，就是写不少各种项目的代码解读类文章，网名“codedump”也源于想把“code内部的实现原理dump出来”之意。

前面提到学习质量与输出质量成正比关系，这是我自己的深刻体会。也因为如此，所以才要坚持阅读源码之后写自己的分析类笔记。

写这类笔记，有以下几个需要注意的地方。

虽然是笔记，但是要想象着在向一个不太熟悉这个项目的人讲解原理，或者想象一下是几个月甚至几年后的自己回头来看这个文章。在这种情况下，会尽量的把语言组织好，循循善诱的解释。

尽量避免大段的贴代码。我认为在这类文章中，大段贴上代码有点自欺欺人：就是看上去自己懂了，其实并不见得。如果真要解释某段代码，可以使用伪代码或者缩减代码的方式。记住：不要自欺欺人，要真的懂了。如果真的想在代码上加上自己的注释，我有一个建议是fork出来一份该项目某个版本的代码，提交到自己的github上，上面随时可以加上自己的注释并且保存提交。比如我自己注释的etcd 3.1.10代码：etcd-3.1.10-codedump，类似的我阅读的其他项目都会在github上fork出一个带上codedump后缀的项目。

多画图，一图胜千言，使用图形展示代码流程、数据结构之间的关系。我最近才发现画图能力也是很重要的能力，自己在从头学习如何使用图像来表达自己的想法。

写作是很重要的基础能力，我一个朋友最近教育我，大体的意思是说：如果你在某方面的能力很强，如果再加上写作好、英语好，那么将极大放大你在这方面的能力。而类似写作、英语这样的底层基础能力，不是一撮而就的，需要长时间保持练习才可以。而写博客，对于技术人员而言，就是一种很好的锻炼写作的手段。

PS：如果很多事情，你当时做的时候能想到今后面对这个输出的人是你自己，比如自己写的代码后面要自己维护、自己写的文章后面给自己看，等等的，世界会美好很多。比如写技术博客这些事情，因为我在写的时候考虑到以后看这份文档的人可能就是我本人，所以在写的时候会尽量的清晰、易懂，力图我自己一段时间后再看到自己的这份文档时，能够马上回忆起当时的细节，也正是因为这样，我很少在博客里贴大段的代码，尽可能的补充图例。

总结

以上是我简单总结的一些阅读源码时候的手段和注意方法，大体而言有那么几点吧：

• 只有更好的输出才能更好的消化知识，所谓的搭建调试环境、情景分析、多问自己问题、写代码阅读笔记等都是围绕输出来展开的。总而言之，不能像一条死鱼一样指望着光靠看代码就能完全理解它的原理，需要想办法跟它互动起来。
• 写作是人的基础硬实力之一，不仅锻炼自己表达能力，还能帮助整理自己的思路。对程序员而言锻炼写作能力的手段之一就是写博客，越早开始锻炼越好。

最后，如同任何可以习得的技能一般，阅读代码这种能力也需要长时间、大量的反复练习，下一次就从自己感兴趣的项目开始锻炼自己的这种技能吧。