使用 Amazon CodeGuru 自动改善代码质量 - Reviewer 与 Profiler 的运用
基于 ML 的 Reviewer 自动检测资源泄漏和并发处理问题，Profiler 通过火焰图可视化 CPU 瓶颈。介绍集成到 CI/CD 的模式。
CodeGuru Reviewer 的自动代码审查
CodeGuru Reviewer 是使用 ML 模型自动检测代码问题的服务。它与 GitHub、CodeCommit、Bitbucket 的仓库集成，在创建拉取请求时自动执行代码审查。检测对象包括资源泄漏（未关闭的流、连接）、并发处理问题（竞态条件、死锁）和 AWS API 的低效使用（未使用分页、不必要的 API 调用）。安全漏洞（硬编码的凭证、SQL 注入）也属于检测对象。检测结果会作为拉取请求的评论直接发布，因此开发人员可以在常规的代码审查流程中进行处理。不过，CodeGuru Reviewer 自 2025 年 11 月 7 日起已无法关联新的仓库，只能在现有的关联中使用。
CodeGuru Profiler 的性能分析
CodeGuru Profiler 是持续分析应用程序运行时性能的服务。它支持 Java 和 Python 应用程序，通过嵌入代理，可视化 CPU 使用率高的方法、延迟瓶颈和内存分配的热点。通过火焰图可以一目了然地掌握整个调用栈的 CPU 消耗，并确定应当优化的代码路径。Profiler 的开销被控制得很小。它也支持 Lambda 函数，可以确定冷启动的瓶颈和低效的处理。
集成到 CI/CD 管道
也可以执行完整的仓库扫描，一次性检测整个现有代码库中的问题。Profiler 的建议会与成本削减效果的估算值一起提示。例如，会显示“优化此方法每月可以削减 XX 美元的计算成本”这样的具体指标，因此可以用于确定优化的优先顺序。Reviewer 和 Profiler 的检测结果也可以发送到 Security Hub，安全团队可以集中监控整个组织的代码质量。
CodeGuru 的费用
CodeGuru Reviewer 按仓库中分析对象的代码行数按月计费，最初的 100,000 行每月约 10.00 美元（截至 2026 年 10 月）。拉取请求的审查次数没有限制，即使是频繁创建拉取请求的开发团队，也是一种容易预测成本的计费体系。CodeGuru Profiler 按每个分析组计费，每月 36,000 采样小时以内每采样小时约 0.005 美元，成本会随分析对象的应用程序数量而变化。
检测出的问题类型
CodeGuru Reviewer 会机械地找出人工审查中容易遗漏的问题。它会指出使用完资源后忘记释放的泄漏、多个处理同时运行时的竞态条件、异常处理的缺陷、不推荐的写法等。在安全方面，它会检测机密信息的硬编码、输入验证不足等有风险的实现。这些问题即使乍看之下似乎在正常运行，也会在生产环境承受负载时或在特定条件下暴露出来。在审查阶段机械地找出这些问题，有助于事先防止后续阶段的故障和安全事件。
通过 Profiler 进行性能分析
CodeGuru Profiler 会可视化运行中的应用程序在哪里消耗时间和资源。由于它用堆叠处理调用关系的火焰图来显示，因此可以直观地确定大量使用 CPU 的位置，以及被调用得比预期更频繁的方法。重要的是，可以不靠猜测进行优化，而是基于实测数据找到瓶颈。也可以掌握内存使用方面的问题，通过减少不必要的处理，有时可以降低所需的实例规模，从而削减成本。作为性能改善的起点，它是先测量并掌握事实的手段。
融入开发工作流程
代码质量的改善，只有自然地融入开发流程才能持续下去。如果有现有的仓库关联，就会在创建拉取请求时自动执行审查，可以在有问题的变更被合并之前收到指正。开发人员除了人工审查人员之外，还能获得自动的指正，因此可以弥补审查中的疏漏。在反复应对指正的过程中，整个团队的编码质量也会得到提升。通过将其加入 CI/CD 管道，并把质量检查作为通过的条件，可以防止未达到一定标准的代码被发布，用机制来支撑质量。
与其他手段的定位
将自动代码分析定位为补充而不是取代人工审查，是恰当的。机器擅长定型模式的问题，以及无遗漏地检查大范围的代码。另一方面，设计的合理性、与业务需求的一致性等依赖于上下文的判断，由人工审查来承担。通过将两者结合，可以在自动减少机械性错误的同时，让人专注于本质性的讨论。此外，如果再结合观测运行时行为的性能分析和监控，就可以构建从开发到运维持续提升质量的体制。
总结
CodeGuru 是提供基于 ML 的自动代码审查（Reviewer）和运行时性能分析（Profiler）的服务。在现有的仓库关联中，Reviewer 会自动检测人工审查中容易遗漏的资源泄漏和并发处理问题，Profiler 会持续可视化生产环境的性能瓶颈。通过将其融入开发流程，可以带来代码质量和应用程序性能的持续改善。
参考资料（AWS 官方）
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