The exponential curve behind open source backlogs
2 days ago
- #Queue Theory
- #Development Workflow
- #Open Source
- 一位开发者描述了一项将一个小功能合并到Jellyfin网页版的一年努力，突显了开源项目待处理事项的常见问题。
- 待处理事项问题普遍存在：CPython有超过2200个未处理的拉取请求，Vue.js面临堆积如山的问题，60%的维护者曾考虑放弃。
- 利用排队理论分析表明，当资源利用率接近100%时，等待时间呈指数级增长，Jellyfin的平均拉取请求周期为6.7个月。
- 一种恶性循环出现：大型拉取请求堆积如山，使审核变慢，并促使贡献者捆绑更多更改，进一步增加审核时间。
- 反馈缓慢浪费时间；一项研究发现贡献者因审核过程中的障碍和困难而放弃拉取请求，而不是因为被拒绝。
- 建议的解决方案包括限制拉取请求大小、通过自动化控制质量、限制进行中的工作、按价值排序优先、设定审核节奏、建立审核者层级制度以及要求功能提案。
- 核心问题不在于缺少一位维护者，而在于低效的工作流程管理，时间被浪费在没有流程控制的低质量拉取请求上。