我是向来自认为自己是编程高手的。如果又是 Python，我简直是顶尖高手啊！然而，我这“顶尖高手”却被自己坑了一把，还把另一个高手给忽悠了。

这一切，都得从一个 Singleton 说起。

Python 的 Singleton 很容易，不过是

class Singleton:
    ob = None
    
    def __new__(cls):
        if cls.ob is None:
            cls.ob = SomeThing
        return cls.ob

然而，我写成了

class Singleton:
    connetion = None
    
    def __new__(cls):
        if cls.connection is None:
            return NewConnection(PoolSize=xxx)
        return cls.connection

你看到问题了吗？这根本不会重用啊！！！

这个代码是数据库连接代码，导致每个数据库请求都开启一个新的连接。我一分钟上百上千个左右的请求。数据库连接爆炸。

同事在代码审查时说：“你这个好像不对啊？”

我：Python Singleton 就是这样的。

同事：你确定？

我：我确定，我都 Py 大师了。

同事：好像确实是错的。

我：不不不，你多虑了。

同事：好吧，上线。

我真是系统性大忽悠啊！

如果说这算是智障，接下来还有更智障的。

我其实是有测试的，测试结果显示这个文件的最后一行

        return cls.ob

根本没有跑过。但是因为文件小，有93%的覆盖，我就觉得没事，就忽略了！

我靠，该文件总共就这一个class一个方法！其他全是import, 93% 和 50% 一个意思好吗！而且，是整个后端都依赖的代码，很明显得 100% 才行啊。

我居然就忽视了数日，直到数据库爆炸才 debug，而且居然花了 3 个小时！

我去检查各种线程安全性（我们用的 coroutine，根本没有线程），并发安全性，内存问题。。。

MDZZ！

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当然，这些无用的检查让我发现了几个部署层面的优化空间。

如何避免

给不同文件模组设定最低测试覆盖率。 比如，关键代码必须100%，中间件95%，用户层代码90%之类的。不同 Layer 的代码的测试要求是不一样的。即使测试都过了，测试覆盖率不达标也算失败。

而且，一定不要人为检查覆盖率，用工具自动化检查，成为 CI 的一部分。