谷歌的多代码库开发
通常，由于存在外部依赖，复杂的软件项目会跨多个代码库。谷歌WebRTC项目的工程师Patrik Höglund解释说，这本身就是一项挑战。他还描述了谷歌在开发像Chrome那样使用了若干第三方库的软件时采用的方法。
管理多代码库的复杂性源于跟踪外部依赖变化的必要性，尤其当它们的代码库快速变化的时候。在这种情况下，不能只是简单地跳过外部依赖更新，因为这会错过重要的补丁和新特性。另一方面，如果不经常更新外部库，那么就会面临这样的风险，累积的变化破坏了应用程序，需要很大的代价才能跟上所有的变化。
在谷歌，引入新的依赖版本称为“滚动（rolling）”。滚动是一个过程，需要修改Chrome的代码来适应任何新的API，而这反过来会破坏Chrome的测试套件。当然，这种破坏直到运行整个测试套件时才能知道，那太晚了。为了避免破坏Chrome测试套件，开发人员使用专用的“机器人（bots）”（持续构建/测试机器）来检测滚动依赖可能引发的任何问题。
这样的机器人称为“FYI机器人”。它们不会使用特定依赖的固定版本，即WebRTC，而是使用WebRTC HEAD来代替。运行机器人可以得出下面任意一种结果：
- 机器人运行成功（绿色）：这意味着新的滚动很可能可以顺利进行。
- 机器人编译失败：这意味着必须修改Chrome的代码来适应一些新的API。
- 机器人测试失败（红色）：这意味着存在一些语义变化或者新发现的Bug需要处理。
为了使这个过程运转的更顺畅，谷歌开发人员新增了一种策略，用于减少FYI机器人构件遭破坏的机会。机器人遭破坏会产生意想不到的结果，直到Chrome的代码修改完成，可以适应新的API了，那些机器人才会返回有意义的信息，而这要持续几天的时间。为了解决这个问题，开发人员开始遵循“API基本指令（API Prime Directive）”原则，确保在改进组件时不破坏现有的客户端。一种实现方式是，不删除任何现有的API，而只是简单地增加所需的新API。比如，我们有一个方法签名：
class WebRtcAmplifier {
...
int SetOutputVolume(float volume);
}
让我们考虑代码需要变成下面这样情况：
class WebRtcAmplifier {
...
int SetOutputVolume(float volume, bool allow_eleven1);
}
为了不破坏任何客户端，我们使用下面的API：
class WebRtcAmplifier {
...
int SetOutputVolume(float volume);
int SetOutputVolume(float volume, bool allow_eleven);
}
借助这种策略，谷歌开发人员可以确保他们的机器人总是绿色的，如果它们在任何时候变成红色的，那么他们就知道更新应该回滚。
本文文字及图片出自 InfoQ
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