北大青鸟java培训：系统重构需要注意哪些问题？当软件工程师从事软件开发时 ， 在时间比较紧的情况下，通常需要让软件最先上线，然后在后期工作中慢慢重新配置和调整 ， 以替换由于时间不足而留下的漏洞 。
那么在进行调整的过程中，有什么需要了解呢？其中最重要的是心态、技巧和技术三个方面 。
在学习电脑培训的过程中 ， 还需要掌握更多的问题 。
一、关于心态在任何项目的实践中，心态问题是最重要的，其次就是技术问题 。
为什么心态问题是最重要的呢？因为对于10年以上的旧功能模块，最复杂的功能模块实际上是业务逻辑，而不是技术实现 。
因此，对于旧系统的重建，需要整理模块中大规模累积的业务逻辑，这本身就为重构提供了无形的压力 。
与核心业务模块相结合，较少的业务逻辑将导致在线收入减少，最终导致程序员的大量时间付出 。
这一系列背景使得重构过程中的心理压力变得更大 。
重构项目的最佳方法是仔细澄清所有业务逻辑，然后使用思维来绘制图片 ， 这样您就可以清楚地了解过去所有的业务逻辑 。
清晰的业务逻辑，对于后续系统重新设计和编码有很大的帮助，并且还是角色的决定性部分 。
二、关于技巧重构的经验和技巧远比技术实力重要，因为经验可以减少许多不必要的麻烦 。
在我说出自己的想法之前，我想问一个问题：如果在重构的过程中遇到一个问题，进行处理会让项目更好，但是不解决也没有太大的影响 ， 你会如何去做呢？在这种情景下，湖南湖南北大青鸟建议 ， 最好是不做 ， 在不影响重构的目标的情况下，能不做最好是不做 ， 这并不是懒惰，而是你永远不知道会有多大的坑在等着你 。
三、关于技术技术是最后一步，但是并不是最重要的一步 ， 至少在我进行重构的过程中，由于我的心态或缺乏技巧，我基本上能够完成了60％的工作 。
在我的项目中重构的技术能够在不到10％的时间内完成 。
重构技术实际上更多地是使用设计模式以简洁的代码呈现复杂的业务逻辑 。
简而言之，它是使用设计模式来承载复杂的业务逻辑并使编写的代码尽可能简洁 。
在进行重构需要更多测试 ， 主要是对业务的深刻理解和对抽象思维的进一步使用 。
如果业务是深入和抽象的，那么可以选择湖南北大青鸟进行学习设计模式 。
如果是相反的话 ， 就没有办法做到这一点 。
Java中为什么老是说重构 ， 重构到底是什么意思？首先，重构这个概念，不是JAVA所特有的，而是软件工程的一个概念 。
主要是指改善现有的程序代码 ， 使其更方便、简单的使用，提高可重用性、可维护性 。
在面向对象C\C#\JAVA等语言中，重构的概念一般是指对类进行重构，一般在现有类的某些功能方法不能满足扩展需要 ， 或者修复BUG时，就需要重构
重构是一个可迭代的过程 ， 可以对一个功能重复重构，直到其满足软件的需求、维护和可扩展性
重构的方法比较多，一本书也说不完，一些概念性的内容见百科
代码重构过程中会产生哪些常见问题？相信大家在开发软件和进行软件维护java代码重构的时候也会发现java代码重构，有时候我们会针对一些软件的功能进行代码重构来让系统运行更加的稳定 。今天云南java培训就一起来了解一下 ， 在代码重构的过程中都会遇到哪些问题 。
1、离线任务和模型的管理问题 。我们做在线服务的都有体会，我们经常容易对线上业务逻辑代码更关注一些，而往往忽视离线代码任务的管理和维护 。但离线代码任务和模型在推荐场景中又至关重要 。因此如何有效维护离线代码和任务，是我们面临的一个问题 。
2、特征日志问题 。在推荐系统中，我们常常会遇到特征拼接和特征的『时间穿越』的问题 。所谓特征时间穿越，指的是模型训练时用到了预测时无法获取的『未来信息』 ， 这主要是训练label和特征拼接时时间上不够严谨导致 。如何构建便捷通用的特征日志，减少特征拼接错误和特征穿越，是我们面临的二个问题 。
3、服务监控问题 。一个通用的推荐系统应该在基础监控上做到尽可能通用可复用 ， 减少具体业务对于监控的开发量，并方便业务定位问题 。
4、离线任务和模型的管理问题 。
在包括推荐系统的算法方向中，需要构建大量离线任务支持各种数据计算业务，和模型的定时训练工作 。但实际工作中，我们往往忽略离线任务代码管理的重要性 ， 当时间一长，各种数据和特征的质量往往无法保证 。为了尽可能解决这样的问题，我们从三方面来做，一，将通用推荐系统依赖的离线任务的代码统一到一处管理;二 ， 结合公司离线任务管理平台，将所有任务以通用包的形式进行管理，这样保证所有任务的都是依赖新包;三 ， 建设任务结果的监控体系，将离线任务的产出完整监控起来 。
5、特征日志问题 。
AndrewNg之前说过：『挖掘特征是困难、费时且需要专业知识的事，应用机器学习其实基本上是在做特征工程 。』我们理想中的推荐系统模型应该是有干净的RawData，方便处理成可学习的Dataset，通过某种算法学习model，来达到预测效果不断优化的目的 。
但现实中，我们需要处理各种各样的数据源，有数据库的，有日志的，有离线的，有在线的 。这么多来源的RawData ， 不可避免的会遇到各种各样的问题，比如特征拼接错误，特征『时间穿越』等等 。
这里边反应的一个本质问题是特征处理流程的规范性问题 。那么我们是如何来解决这一点呢 ， 先，我们用在线代替了离线，通过在线落特征日志，而不是RawData，并统一了特征日志Proto，如此就可以统一特征解析脚本 。
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