这个问题后来我也经常拿来问面试的候选人，能考察的点比较全面。这里同时也分享一下如何解决问题或寻找答案的思路。
面对这个问题，简单来说，一段好的代码，必然是“对人友好”且“对机器友好”的。如果这个回答是毋庸置疑的，那么原问题就转化成了“什么代码对人友好？”和“什么代码对机器友好？”。
对人友好的代码，直观地说就是读起来很容易好理解、功能符合预期、维护起来简单、迭代的时候不复杂不需要大面积修改；对机器友好的代码是性能好、生产稳定不出意外、安全不容易被破坏。
最后原问题就转化为了：“一段代码如何让人读起来简单？”、“一段代码如何做功能能符合预期？”、“代码维护怎么更简单？”、“如何写高性能的代码？”等等子问题。
至此，从一个模糊的原问题，逐步就转化为了一个一个具体的子问题，解决好每一个子问题，原问题也就得到了解决。在算法里称为分治，在科学思维里叫结构化思维或大家熟悉的金字塔原理。90%的人没有结构化思维，面试回答问题的时候也是东一句西一句效果特别的差，尤其是自己觉得自己回答了十多条还以为自己回答的很好很满意，认知偏差太大了。
接下来的就比较容易了，针对这些诉求来做相应解决方案就可以啦。
具体一些关注的点：
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对人友好
- 可读性：遵从编码规范、团队或项目一致；注释准确完备；代码结构分层清晰；
- 可维护性：架构合理、模块化、可复用性强；扩展性好、迭代影响尽可能的收敛，不过于扩散；有完整的文档；
- 功能完备：争取的实现目标；完备的单元测试：
- 简洁：不要秀复杂或难以直观理解的语法特性和语法糖；能简单的就不要复杂；能不增加额外技术环节或技术栈的就不要能加；
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对机器友好
- 高性能：适合的算法和数据结构；充分利用硬件资源；减少不必要的循环或执行语句；快慢操作异步化；
- 鲁棒性：监控、告警；容错、容灾；完善的异常处理机制；自动化降级；
- 安全性：漏洞防护；数据保护；
- 规范性：不与团队或项目冲突的情况下尽可能遵从行业标准或建议，易于多环境兼容；
关注点有了，很多细节还需要进一步寻找答案，比如“如何进行模块化设计？”、“如何设置告警规则更好？”，具体的解决方法就不一一举例了，思维方式、思路和关注点都有了，寻找最后一点点答案吧。
#今日份十分钟#希望能对你的结构化思维、面试技巧和如何写一段好代码有一些启发。
