Кодеры за работой. Размышления о ремесле программиста

Сейбел: Но в конце концов все можно свести к булевским типам - послать сколько-то запросов, получить все эти значения и посмотреть, находятся ли они в пределах допустимого.

Норвиг: Да. Но просто поглядев на методы, применяемые в тестах, вы поймете, что они не годятся для этого, что в них не предусмотрена такая возможность. Я поражаюсь тому, насколько этот подход распространен в Google. Работая в Junglee, я однажды читал об этих вещах лекцию в отделе контроля качества. Мы занимались исследованиями покупок и сказали тогда: “Нужен тест - можем ли мы по такому-то запросу получить 80% верных ответов”. Они спросили: “Хорошо, а неверный ответ - это ошибка в программе?” Я сказал: “Нет, один неверный ответ здесь не будет ошибкой”. И они удивились: “Как так, неверный ответ не считается ошибкой?” Как будто здесь был выбор только между “да” и “нет”, в то время как это скорее напоминало компромисс.

Сейбел: Однако вы по-прежнему верите в модульные тесты. Как программисты должны продумывать тестирование?

Норвиг: Нужно писать много тестов, думая о разных условиях. Нужны и модульные тесты, и сложные регрессионные тесты. Нужно думать о вариантах отказа оборудования. Помнится, один из лучших уроков программирования я получил однажды в аэропорту Хитроу, когда там не было электричества и все компьютеры не работали. Тем не менее мой самолет улетел вовремя.

У них были распечатки для всех рейсов. Не знаю, откуда они взялись, возможно с какого-то компьютера за пределами здания. Может, они распечатали их именно в то утро, а может, делают это каждую ночь, а днем выбрасывают, если с электричеством все в порядке. Но распечатки были, и работники на каждом выходе пользовались ими вместо компьютеров.

Отличный урок проектирования программ. Мало кто задается вопросом: “Как будет работать моя программа, если отключат электричество?”.

Сейбел: А как в этом случае идет работа в Google?

Норвиг: Работа в Google в этом случае идет так себе. Но у нас есть резервное питание и множество дата-центров. Мы продумываем такие варианты: что будет, если сервер, с которым идет соединение, недоступен? Что будет при каком-либо другом отказе? Программа выполняется на тысячах машин - что будет, если одна выйдет из строя? Можно ли это вычисление перезапустить в другом месте?

Сейбел: В очерке о разработке ТеХ Кнут говорит о переключении сознания: как стать своим собственным инспектором по качеству и начать беспощадно крушить свой же код. Как по-вашему, разработчикам в целом это удается?

Норвиг: Нет. И в качестве примера могу привести свою программу проверки правописания. Я сделал ошибку в коде, который оценивал мое правописание, и одновременно немного изменил реальный код. Запустил его - и получил для себя результаты гораздо лучше обычных. И я поверил им! Будь результат очень плохим, я бы стал разбираться. Но тут я поверил в свои хорошие результаты, которые получились из-за небольшого изменения в программе. А надо было трезво все оценить и понять, что результаты не могут так сильно отличаться, что где-то допущена ошибка.

Сейбел: Как вы избегаете чрезмерной универсализации и создания того, что не понадобится, а только приведет к лишней трате ресурсов?

Норвиг: По этому вопросу идет борьба, даже горячая борьба. Но меня лучше не спрашивать - я всегда предпочитал изящные решения практичным. Поэтому я вынужден сражаться с собой, напоминая себе, что в своей работе не могу себе этого позволить. Приходится повторять - и себе, и своим коллегам: “Мы ищем самое разумное решение, и если есть идеально красивое, не факт, что оно применимо” или так: “Мы занимаемся тем, что важнее всего в данный момент”. Есть поговорка “Лучшее - враг хорошего”. Каждый инженер обязан ее помнить.

Сейбел: Почему так соблазнительно решать задачи, которые на самом деле не актуальны?

Норвиг: Мы любим чувствовать себя умными и любим завершенность. Мы хотим как можно скорее завершить работу - закончить и двигаться дальше. Мне кажется, так устроен человек - он может чем-то позаниматься, но потом ему хочется сказать: “Все, готово, выкидываю это из головы и иду дальше”. Но надо еще подсчитать рентабельность полностью завершенной работы. Это кривая в форме S - после 80- или 90-процентной готовности рентабельность неуклонно снижается. И у вас есть сотня других проектов, где вы находитесь внизу кривой и рентабельность намного выше. В какой-то момент вы говорите: “Хватит с этим, переходим к более рентабельным вещам”.

Сейбел: Как научить программистов понимать, на каком отрезке кривой они находятся?

Норвиг: Нужна правильная рабочая среда, ориентированная на результат. Думаю, люди способны учиться сами. Вы хотите оптимизировать что-то, но предоставленные сами себе, вы оптимизируете ваше личное удобство. А надо иметь в виду другое, одни говорят - рентабельность, другие - удовлетворенность клиента. Что лучше для клиента - если я закончу эту программу с 9 5-процентной готовностью или примусь за десять других, где готовность 0%?

В Google с этим проще - здесь действует принцип “выпускать как можно раньше и чаще”. Причин тому несколько. Прежде всего, большая часть наших продуктов распространяется бесплатно: значит, выпускаем как можно раньше - кто будет жаловаться? И потом, мы ведь не штампуем и не расфасовываем компакт-диски, поэтому не совсем готовый продукт, даже продукт с ошибками - это не катастрофа. Программы в основном хранятся на наших серверах, можно исправить их завтра, и обновление будет у всех мгновенно. Нас не преследует кошмар установки обновлений. Мы рассуждаем так: “Запустим это, посмотрим на реакцию пользователей, исправим то, что нужно, и не будем волноваться об остальном”.

Сейбел: Проектируя большую программу, чем вы пользуетесь - блокнотом, линованной бумагой, UML-программой для рисования?

Норвиг: Нет, все эти UML-инструменты мне никогда не нравились. Я всегда считал, что, если это нельзя выразить на самом языке, это недостаток языка. Многое приходится делать на более высоком уровне. В Google немалая часть работы связана с разбиением программ на модули и организацией их параллельного выполнения. Нам нужно запустить программу на большом числе машин, но у нас столько-то пользователей, столько-то данных для приложений - как все это будет работать? Поэтому мы скорее думаем в терминах машин и машинных комплексов, чем на уровне функций и взаимодействий. Если это улажено, можно переходить к частным функциям и методам.

Сейбел: Описания делаются на уровне простого языка?

Норвиг: В основном, да. Иногда кто-то рисует картинки, рассуждая в таком духе: “У нас есть сервер, который обрабатывает такие-то запросы, он подключается к другому серверу, мы используем различные средства хранения, большие распределенные хеш-таблицы и так далее. Мы берем три готовых инструмента и дальше выясняем, нужен ли новый инструмент, какой из этих трех будет работать, потребуется ли что-то еще”.