以下是AI给出的建议，写得很好，记录以下。

面对“几千行的上帝函数（God Function）”和“深不见底的调用链”，如果试图从第一行读到最后一行，大脑的栈空间很快就会溢出，导致读了后面忘前面。

阅读这种代码不仅仅是技术活，更是一场信息过滤和心理战。以下是一套行之有效的策略，分为“准备”、“动态调试”、“静态拆解”和“重构式阅读”四个阶段：

核心心法：不要试图一行一行读！

代码是用来“查”的，不是用来“读”的。 你的目标是建立索引，而不是背诵全文。

第一阶段：跑起来（动态分析胜过静态阅读）

面对复杂的调用链，静态阅读容易迷路，最好的办法是让代码“活”过来。

1. 寻找入口（Entry Point）：
   • 不管是 API 接口、单元测试还是主函数，先找到哪里触发了这个函数。
2. 利用断点（Breakpoints）和调用栈（Call Stack）：
   • 不要人肉跟踪调用链。打上断点，运行程序，当程序停在深层函数时，查看 IDE 的 Call Stack 窗口。
   • 这能让你清晰地看到“我是怎么来到这里的”，以及“上下文的变量状态是什么”。
3. 关键路径法（Trace Logging）：
   • 如果很难 Debug，就在关键分支打 Log。
   • 区分“主流程”和“异常流程”。几千行代码里，可能只有 200 行是核心业务，剩下 800 行全是判空、报错、日志和边界处理。先找出那 200 行主流程。

第二阶段：宏观拆解（针对几千行的大函数）

当必须硬看那个几千行的大函数时，使用**“折叠与分块”**策略。

1. IDE 代码折叠（Collapse All）：
   • 这是最重要的一步。把所有 if/else, for/while 全部折叠起来。
   • 此时你看到的只是代码的骨架。
   • 只看缩进层级和关键字，弄清这个函数大概分了几大块（例如：参数校验 -> 数据准备 -> 核心计算 -> 结果组装 -> 异常处理）。
2. 通过注释做“路标”：
   • 在每一大块代码前，用自己的话写一行注释（// TODO: 这里是在凑参数，// TODO: 这里开始调核心服务）。
   • 这能帮你把 1000 行代码缩减为 10 个逻辑步骤。
3. 变量生命周期追踪：
   • 高亮显示（Highlight）某个关键的核心变量（通常是最后的返回值）。
   • 看它在哪里被修改了。中间那些没有触碰这个核心变量的代码，大概率可以先跳过。

第三阶段：黑盒思维（针对深层调用链）

面对很深的调用链，最忌讳的是“层层递进，此时忘归路”。

1. 信任函数名（先猜后看）：
   • 看到 getUserInfo(id)，假设它就是获取用户信息的，不要点进去看 SQL 怎么写的。
   • 只有当你发现函数的行为不符合你的预期，或者你需要修改那个底层逻辑时，再点进去（Drill Down）。
2. 广度优先（BFS）而非深度优先（DFS）：
   • 先看当前函数调用的第一层子函数，理清它们之间的关系。
   • 只有把当前这一层理顺了，再选择最可疑或者最重要的一个子函数深入下去。
3. 绘制时序图（Sequence Diagram）：
   • 不要画那种标准的 UML，就在纸上或者用 PlantUML 简单画：A -> B -> C。
   • 记录数据流向：输入是什么？输出变没变？

第四阶段：重构式阅读（Active Reading）

被动阅读容易犯困，修改代码是理解代码最快的方式（注意：不要提交）。

1. 提取方法（Extract Method）：
   • 选中那 100 行看着头疼的 if-else，使用 IDE 的重构功能提取为一个私有方法，起个名字叫 handleUserValidation()。
   • 哪怕你之后 Ctrl+Z 撤销，这个过程也能帮你迅速理清这块代码的职责。
   • 如果一个函数里有 1000 行，试着把它在本地重构拆成 10 个 100 行的小函数，逻辑瞬间清晰。
2. 重命名变量（Rename Variable）：
   • 源码里经常有 list, data, obj, flag 这种烂命名。
   • 一旦你通过上下文读懂了它是“过期用户列表”，立刻用 IDE 重构重命名为 expiredUserList。
   • 这会极大地降低后续阅读的认知负荷。
3. 删除干扰项（Delete Noise）：
   • （仅在本地副本操作）把所有的日志打印、Assert 断言、非核心的异常捕获删掉。
   • 你会发现 1000 行代码可能只剩下了 300 行干货。

第五阶段：回归业务（Why > How）

技术实现是为业务服务的。

1. 先懂业务，再看代码：
   • 如果你不知道“为什么要有这个功能”，看代码就是天书。
   • 先去找产品文档、需求文档，或者问老员工：这个函数到底是干嘛的？
   • 知道“它想干什么”，再去代码里验证“它是不是这么干的”，比盲人摸象要快得多。
2. 输入输出分析（I/O Analysis）：
   • 把函数看作一个黑箱。
   • Input: 传进来了什么参数？
   • Output: 返回了什么？或者改写了数据库哪张表？
   • 中间的过程往往没那么重要，除非那是 Bug 的藏身之处。

总结策略清单

1. 先跑起来：用 Debugger 和 Call Stack 看来龙去脉。
2. 先折叠：看骨架，不看细节。
3. 写注释/重命名：边看边记，降低认知负荷。
4. 本地重构：把大函数拆成小函数来理解。
5. 不求甚解：非核心逻辑（日志、校验）一律跳过。
6. 画图：好记性不如烂笔头，画简单的时序图。

读这种代码就像吃一条多刺的鱼，不要试图一口吞，要先把刺挑出来（过滤非核心代码），再吃肉（理解核心逻辑）。