Моделирование истории в централизованных и распределенных системах управления версиями

В своей практике мне довелось участвовать в миграции проекта (codebase имел 5+ лет истории) с централизованной системы управления версиями (centralized VCS — SVN) на распределенную (distributed VCS — Mercurial). Подобные активности часто сопровождаются определенным количеством FUD (fear, uncertainty and doubt) среди команды, вовлеченной в этот процесс. Если технические моменты конвертации (структура новых репозиториев, инструментальная поддержка, работа с большими бинарными файлами, кодировки и т. п.) по большему счету будут решены в определенный момент, то вопросы, связанные с преодолением кривой обучения для команды для эффективного использования новой системы, на момент перехода могут только начинаться.

При таких переходах важно изменение взгляда на новую систему контроля версий и ее использование (mindset shift). Тут очень помогает хорошее понимание принципов, на которых основаны VCS. Если разобраться в основах, использование системы заметно упрощается. Соответственно, данный материал будет посвящен различиям в моделировании истории между централизованным и децентрализованным системами управления версиями.

Небольшое отступление про различия в структуре
Для начала вкратце приведу небольшое описание структуры обеих систем. Начнем с централизованной:

1. Традиционные VCS были созданы для бэкапирования, отслеживания и синхронизации файлов
2. Все изменения проходят через центральный сервер

Децентрализованная система:

1. В DVCS у каждого есть свой полноценный репозиторий
2. DVCS были созданы для обмена изменениями
3. При использовании DVCS нет какой-то жестко заданной структуры репозиториев с центральным сервером

Лучше не  углубляться в различия по структуре, чтобы не утяжелять материал и больше сфокусироваться на главном  — моделировании истории в обеих системах.

Мифы, факты и репутация
Любой человек, который решает ознакомиться с возможностями, которые предоставляют как централизованные, так децентрализованные системы, столкнется с мифами, которые связаны с их использованием, и определенной репутацией, которые имеют эти системы. Например:
1. Не лучшую репутацию SVN, как средства для активного ветвления и объединения изменений (branching and merging)
2. Репутацию системы Git как «волшебного» merge средства и ее большую гибкость в управлении коммитами (removing, reordering, combining, shelving etc)
Если плохая репутация SVN в основном связана с отсутствием метаданных, связанных с отслеживанием веток в более ранних версиях, то репутация Git, да и всех распределенных систем, связана с такой интересной штукой как DAG. Хочу заметить, что централизованные системы не стоят на месте и активно развиваются в направлении поддержки сценариев, требующих активного ветвления. Но это не является предметом данного материала, в отличие от DAG, который мы рассмотрим подробнее дальше по тексту.

Как моделируют свою историю централизованные системы
Ключ к успеху в использовании любой системы управления версиями лежит в понимании модели, которая используется для того, чтобы представлять историю изменений в этой системе. Начнем с централизованных систем.История тут моделируется просто как линия. Наши коммиты выстраиваются во временную цепочку. Очень просто для использования и понимания.
Правда есть тут одно но: мы можем вкоммитить новую версию, только если она основана на последней версии. Как это выглядит в реальных условиях:

1. Разработчики Вася и Петя приходят с утра на работу и обновляются на последнюю ревизию — 2. И начинают работать, то есть, писать код.
2. Вася успевает все сделать раньше Пети, поэтому коммитит новую ревизию — 3, и с чистой совестью идет домой.
3. Петя, при попытке создать новую ревизию, не может это сделать, так как его изменения основаны на ревизии 2, а последняя ревизия, благодаря стараниям Васи, — уже 3.
4. Поэтому он вынужден обновить свою рабочую копию, объединить изменения, и только потом он может вкомитить ревизию 4, основанную на ревизии 3, а не 2.

Длинные шаги, которые вынужден сделать Петя, на самом деле, автоматизируются средствами используемой системы, и не слишком заметны для разработчика. Как правило, в таком случае Петя видит грозное предупреждение сервера вроде «You must update your working copy first», обновляется (тут будут объединены изменения Васи и Пети) и коммитит новую ревизию.
Дотошные читатели тут заметят две вещи:
1. Система теряет часть информации об истории изменений (то, что изначально ревизии Васи и Пети были основаны на ревизии 2)
2. Данная модель позволяет поддерживать ветвление (branching) только используя внешние механизмы

Пока оставим эту информацию как есть и перейдем к распределенным системам.

Как моделируют свою историю распределенные системы
Что если в предудущем примере система позволила бы нам вкоммитить ревизию 4, основанную на ревизии 2?
А случилось бы вот что: наша история перестала бы быть линией (спасибо, Кэп) и превратилась бы в граф. Если точнее, в направленный ациклический граф, или directed acyclic graph (DAG). Википедия любезно предоставляет нам его определение:

«Случай направленного графа, в котором отсутствуют направленные циклы, то есть пути, начинающиеся и кончающиеся в одной и той же вершине»

Распределенные системы используют DAG для моделирования истории. Как нетрудно заметить, DAG не теряет информацию о коммитах, в нашем случае то, что ревизия 4 основана на ревизии 2.
Тем не менее, в системе не существует версии, которая содержала бы в себе изменения Васи и Пети одновременно. Основанные на DAG средства решают такую проблему при помощи объединения (merge) ревизий.
Рассмотрим пример использования DAG, в котором у нас есть две ветки с общей историей, и мы хотим синхронизировать ветку a с веткой b отталкиваясь от ревизии 5b. При переносе изменений граф содержит информацию о том, что изменения 2b и 3b уже были объединены с веткой a, поэтому необходимо только объединить изменения 4b и 5b с веткой a.  Так как DAG хранит полную информацию об объединениях (merge history), то сам процесс объединений намного проще выполнить автоматически, чем если бы мы использовали систему, которая хранит историю в виде линии и использует метаданные для отслеживания веток.
Для тех, кто хочет глубже копнуть работу систем контроля версий, рекомендую книгу Eric Sink — Version Control By Example.

Проблема последней версии
На проекте, где работает более одного разработчика и используется DVCS, история разрабатываемого кода всегда будет иметь вид графа, так как это отражает реальную картину того, как разрабатывается код. Важно понимать, что любая лишняя ветка в истории имеет определенную цену, связанную с ее использованием и отслеживанием. Хочу остановиться лишь на так называемой «проблеме последней версии», которая часто вызывает много вопросов у людей, которые только начали использовать DVCS.
Допустим, мы с утра пришли на работу и обновили свой репозиторий. Граф истории представляет собой примерно следующую картину:
Такое положение дел способно вызвать ряд вполне логичных вопросов:

1. Интеграционный сервер должен собрать последнюю версию, но он не может определить, какая из ревизий последняя
2. Точно также QA не могут определить, какую версию им тестировать
3. Разработчик не может обновиться на последнюю версию по той же самой причине
4. Если разработчик захочет внести новый код в репозиторий, на основании какой ревизии он должен создать новую?
5. Менеджер должен оценить прогресс, узнав сколько функционала выполнено. Однако, для этого он должен знать, какая версия последняя

Проблема последней версии является одной из главных причин, почему использование DAG-based инструментов кажется людям очень хаотическим и непонятным после простых в понимании централизованных систем с историей в виде линии.
Решение этой проблемы лежит в плоскости организации процесса на проекте. Можно, например, выстроить процесс вот так:

1. Интеграционный сервер собирает все ревизии или ревизию, которую указывает, например, Test Lead
2. QA команда решает сама или с помощью менеджера, какую версию им тестировать
3. Разработчик обновляется не на «последнюю версию», а решает сам, на основании какой ревизии должен быть создан новый коммит

Нетрудно заметить, что тут необходимо соблюдать баланс между гибкостью и сложностью применяемого решения.

Silver Bullet?
Является ли DAG идеальным решением для моделирования истории разработки кода? Давайте представим такую ситуацию: я хочу создать ревизию 4, которая содержит всю историю ревизии 1 и только ревизию 3 (без ее истории в виде ревизии 2). Такой подход называется cherry-picking и не может быть смоделирован используя DAG. Тем не менее, некоторые DVCS могут эмулировать такой сценарий посредством расширений.
Альтернативой «классическим» DVCS, таким как Git, Mercurial и Bazaar, может выступить Darcs, система управления версиями, в которой используется отличный от DAG подход к моделированию истории, и которая способна поддерживать такой сценарий как cherry-picking на уровне ядра.  Вполне возможно, что  в будущем подобные системы вытеснят современные DVCS.

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150