Аналоговая студия рефакторинга: спроектируйте бумажный walkthrough до того, как тронете легаси‑код

Легаси‑системы на C/C++ редко бывают маленькими, аккуратными и хорошо задокументированными. Обычно это громоздкие, критичные для бизнеса системы, которые уже никто не понимает целиком. Но при этом их всё равно нужно развивать.

Если вы когда‑нибудь открывали 20‑летний репозиторий и думали: «Я никак не смогу безопасно это отрефакторить», вы не одиноки. Важно понять: монолит не рефакторят одним героическим рывком. Сначала нужно спроектировать свои шаги — аккуратно, на бумаге, — ещё до того, как вы тронете продакшн‑код.

Именно в этом суть Аналоговой студии рефакторинга: это осознанный, низкотехнологичный, но высокоэффективный подход к проектированию и проверке крупных рефакторингов с помощью бумажных walkthrough, тестового «лесовозведения» (scaffolding) и атомарных изменений.

Почему нельзя «выстрелить в один заход» по гигантскому легаси‑рефакторингу

Крупные C/C++‑кодовые базы в компаниях уровня ASML или Atlassian обычно характеризуются тем, что у них:

сотни или тысячи модулей;
переплетённые зависимости, накапливавшиеся десятилетиями;
мало документации или она устарела;
ключевые люди, которые когда‑то понимали систему, уволились много лет назад.

Попытка сделать «большой рефакторинг, который всё починит за раз», почти гарантированно приведёт к:

безграничному распуханию объёма работ — вы постоянно находите новые зависимости и крайние случаи;
долго живущим веткам — их мучительно ребейзить и страшно мёржить;
поломкам в продакшне — тонким изменениям поведения, которые тесты (если они вообще есть) не ловят.

Вместо этого нужно:

Выбрать правильную отправную точку. Какие части системы дадут наибольший выигрыш при улучшении — по производительности, сопровождаемости, корректности?
Чётко очертить границы рефакторинга. Рефакторим этот модуль, а не всю архитектуру.
Спланировать шаги до написания кода. И здесь в дело вступает Аналоговая студия рефакторинга.

Что такое Аналоговая студия рефакторинга?

Аналоговая студия рефакторинга — это структурированная «бумажная» сессия, в ходе которой вы:

отображаете на схеме код, затронутый рефакторингом;
набрасываете шаги рефакторинга и промежуточные состояния системы;
выявляете риски (изменения ABI, ломающие интерфейсы, циклические зависимости);
определяете, как именно вы будете проверять успешность по тестам.

И всё это вы делаете до того, как откроете IDE.

Цель — сделать рефакторинг скучно предсказуемым. К моменту, когда вы садитесь писать код, вы уже знаете:

какие файлы будете трогать;
в каком порядке;
как на каждом шаге сохранить систему собираемой и тестируемой.

Это особенно важно для больших C/C++‑систем, где имеют значение время сборки, зависимости на этапе линковки и двоичная совместимость.

Шаг 1. Выберите правильную точку входа

Вы не можете отрефакторить всё. Начинайте с областей, которые:

Высокого рычага (high leverage) — модуль используется повсюду (логирование, конфигурация, math‑утилиты и т.п.), и его улучшение даёт эффект во многих местах.
Высокой боли (high pain) — багоподобные или трудно сопровождаемые участки, которые блокируют новые фичи.
Стабильны по поведению — логика, которая редко меняется с функциональной точки зрения, так что вы можете сосредоточиться на структуре.

Спросите себя:

Какие компоненты — «горячие точки» по изменениям?
Где разработчики регулярно жалуются или «застревают»?
Что именно, если улучшить, заметно ускорит разработку или снизит количество дефектов?

Команды, работающие над крупными платформами в Atlassian и ASML, раз за разом убеждаются: локальные, но высокорычажные рефакторинги выигрывают.

Шаг 2. Постройте и укрепите тестовую «страховочную сетку»

Рефакторинг означает «меняем структуру, не меняя поведения». Последняя часть — «не меняя поведения» — имеет смысл только тогда, когда вы умеете это поведение измерять.

До начала рефакторинга вам нужны:

Автоматические модульные тесты для логики, которую вы собираетесь менять.
Интеграционные или системные тесты для критичных сценариев.
Быстрая обратная связь — тесты должны запускаться надёжно и часто.

В легаси‑коде на C/C++ это может означать:

выделение сложных функций в тестируемые единицы;
добавление тестовых хранилищ/обвязок (test harnesses) вокруг старых библиотек;
использование слоёв абстракции для стаббинга внешних зависимостей (железо, сеть, файловая система).

Чем больше тестов у вас есть до рефакторинга, тем смелее вы можете менять структуру, сохраняя поведение прежним.

Шаг 3. Проведите сессию Аналоговой студии (бумажный walkthrough)

Теперь создайте свою Аналоговую студию рефакторинга. Это может быть доска, карточки, блокнот или совместный онлайн‑инструмент для диаграмм, используемый как будто это бумага.

3.1. Опишите текущее состояние

На бумаге зафиксируйте:

ключевые struct/классы и их основные обязанности;
самые важные функции и API;
прямые зависимости между компонентами.

Не пытайтесь задокументировать весь код. Нарисуйте ровно столько, чтобы:

понимать, как течёт данные;
видеть, где перепутались зависимости;
обнаружить «швы», по которым можно безопасно разрезать систему.

3.2. Спроектируйте целевое состояние

Затем набросайте целевой дизайн:

какие обязанности переезжают куда?
какие новые интерфейсы или абстракции появятся?
какие зависимости будут удалены или инвертированы?

Например, вы можете:

выделить парсер файлового формата из монолитного модуля в отдельную библиотеку;
заменить сырые указатели и ручное управление памятью на RAII‑обёртки;
ввести интерфейс, чтобы можно было подменять несколько бэкендов во время выполнения.

Эскиз не обязан быть «боевым» UML. Достаточно коробочек и стрелок.

3.3. Спланируйте промежуточные шаги

Большинство крупных рефакторингов терпят неудачу, потому что описывают только состояния «до» и «после», игнорируя путь между ними.

На бумаге определите последовательность маленьких, законченых шагов:

Вводим новый интерфейс рядом со старым.
Мигрируем по одному вызывающему коду за раз.
Удаляем старый интерфейс, когда все клиенты перенесены.

Каждый шаг должен:

компилироваться;
проходить тесты;
сохранять поведение без изменений.

Так вы получаете серию контрольных точек, которые можно коммитить и проверять.

3.4. Выявите риски и способы проверки

Для каждого шага запишите:

что может пойти не так? (например, поломка ABI, тонкие изменения порядка инициализации, проблемы с таймингами);
какие тесты это поймают? (юнит‑тесты, интеграционные, фаззинг, перформанс‑тесты).

Когда команды в ASML, например, рефакторят производительно критичные компоненты, они обычно совмещают структурные изменения с тестами на регресс производительности, чтобы убедиться, что «медленность» не подкралась незаметно.

Шаг 4. Реализуйте как атомарные, протестированные коммиты рефакторинга

Когда бумажный walkthrough стабилен, вы реализуете его в коде, обычно так:

один логически атомарный рефакторинг на коммит (или небольшой набор коммитов);
каждый коммит защищён проходящими тестами.

Цель атомарного коммита рефакторинга:

при необходимости трогать много файлов;
менять только структуру, а не поведение;
сохранять систему собираемой и потенциально релизной на каждом шаге.

Почему это работает:

ревьюеры видят единое, согласованное изменение;
вы избегаете «наполовину мигрированных» состояний в main/master;
если что‑то ломается, git bisect быстро находит виновный коммит.

Для очень крупных изменений можно:

разбить их на несколько атомарных шагов, каждый из которых оставляет систему стабильной;
использовать feature‑флаги или период с двумя версиями API, если вы меняете публичные интерфейсы.

Комбинация бумажного дизайна + атомарных коммитов + тестов позволяет поддерживать огромные старые системы в поразительно стабильном состоянии, даже если за раз затрагиваются десятки и сотни файлов.

Шаг 5. Как безопасно проводить сквозные (cross‑project) рефакторинги

Некоторые рефакторинги затрагивают сразу несколько репозиториев или сервисов — это типично для больших организаций.

Безопасная стратегия кросс‑проектных изменений обычно выглядит так:

Добавить новый API в общую библиотеку, не удаляя старый.
Обновить всех потребителей (возможно, в разных репозиториях), чтобы они перешли на новый API.
Удалить старый API, когда все клиенты мигрировали.

Координировать это можно с помощью:

версионируемых пакетов или релизов общей библиотеки;
чёткого плана депрекации и понятных сроков;
автоматизации обновления потребителей, где это возможно.

Так вы сохраняете атомарность на уровне всей системы: каждый конкретный потребитель всегда совместим с какой‑то версией общей библиотеки, а ваши CI‑пайплайны следят за этой совместимостью.

Шаг 6. Интеграция AI‑инструментов в студию рефакторинга

Современные AI‑инструменты для разработки, такие как Rovo Dev и другие, могут стать мощными помощниками в вашей Аналоговой студии рефакторинга, особенно при работе с очень большими кодовыми базами.

С помощью AI вы можете:

Навигировать и кратко описывать незнакомые части кода;
Предлагать шаги рефакторинга, исходя из целевого дизайна и ограничений;
Генерировать механические правки (переименования, изменения сигнатур, вставка обёрток) по сотням файлов;
Черновики тестов — генерировать тесты на основе текущего использования и существующего кода.

Ключевой момент — рассматривать AI как силовой инструмент, а не автопилот:

вы задаёте план в своей аналоговой сессии рефакторинга;
AI‑инструменты помогают выполнять рутинные шаги и подсказывают варианты;
ваши тесты и код‑ревью обеспечивают корректность и соответствие замыслу.

Команды, работающие с крупными системами в Atlassian, ASML и похожих организациях, обнаружили, что сочетание:

внимательного предварительного дизайна,
сильного тестового покрытия,
автоматизации и AI‑поддерживаемых рефакторингов

делает когда‑то немыслимые, масштабные легаси‑рефакторинги вполне реализуемыми.

Всё вместе

Проектирование крупных рефакторингов в больших легаси‑системах на C/C++ — это не про героическое кодирование, а про методичную инженерную работу.

Аналоговая студия рефакторинга даёт вам практическую последовательность шагов:

Выберите приоритетную, ограниченную по масштабу цель рефакторинга.
Постройте тестовую «страховочную сетку» вокруг поведения, которое нужно сохранить.
Отобразите текущее и целевое состояние на бумаге, а не держите всё в голове.
Спланируйте промежуточные, собираемые шаги с заранее известными рисками и способами проверки.
Реализуйте всё как атомарные, протестированные коммиты, постоянно поддерживая стабильность основой ветки.
Координируйте кросс‑проектные изменения через двойные API и версионирование.
Используйте AI‑инструменты для ускорения механической работы, сохраняя за собой право собственности на дизайн.

Перед тем как в следующий раз нырнуть в пугающий легаси‑репозиторий, сдержите порыв «просто начать рефакторить». Сначала откройте блокнот, войдите в свою Аналоговую студию рефакторинга и спроектируйте walkthrough.

В начале вы будете двигаться медленнее — зато в итоге пойдёте гораздо быстрее, безопаснее и значительно увереннее.