业界有非常多优秀的API文档管理方案，大多都是基于IDE插件或maven插件的方式做集成。本文主要介绍云音乐自研的基于代码关系、中心化、自动化的API文档管理方案。
背景
随着微服务的发展，在前后端基于API协作的研发模式下，业界涌现了一批优秀的API文档管理工具，如网易自研的NEI、swagger、yapi、smart-docs等等，这些工具通过围绕API文档构建了一系列的能力，极大提升研发效率。但随着研发流程的迭代更新，也对API文档管理提出了更高的要求。云音乐使用的NEI处于维护阶段，相关功能已经无法满足最新的研发要求，主要体现在：
依赖手动更新，比较依赖研发人员，文档信息变更时容易存在通知遗漏，影响下游测试或对接方获取最新信息。 与研发流程结合度低，NEI是基于项目维护API文档信息，缺少研发流程信息，与研发流程的其他系统存在割裂。 API文档维护与代码分离严重，很多代码不维护API文档注释，信息只维护在NEI，随着时间的流逝信息的不一致也给维护带来了问题。
所以我们希望通过构建一个全新的API文档管理平台，解决当前存在的问题，推进API标准化，同时增强API文档的生命周期管理，与研发流程更紧密结合，进一步促进研发提效。
思路&方案
思路
API文档管理平台首先需要确保API文档准确性，在此基础上降低研发人员的维护成本，所以我们需要解决以下几个关键问题：
如何解决当前存在的文档与代码分离带来的维护问题？业界的API文档管理工具基本上都给出了答案，使用javadoc注释。javadoc作为一个通用的类、方法、成员等注释提取标准，使用javadoc作为不需要额外的代码侵入，有天然的优势，而且市面上的AST工具也都支持javadoc提取；通过javadoc可以非常方便地实现代码即文档，降低维护成本。 如何及时完成API文档创建和更新，且同时保证等待耗时较小呢？云音乐的代码都是使用gitlab进行管理，所以我们可以利用gitlab的webhook进行commit信息的推送，基于推送的变更信息做增量解析，避免全量代码的冗余处理；同时采用源码解析方式，减少编译带来的时间损耗；但这里也存在一个问题，就是依赖研发人员及时push代码。 增量的commit其实存在信息缺失的情况，如何保证完整的变更信息被有效识别？API文档中的关系包含API与数据模型的关系、数据模型与数据模型的关系。如果我们能够有效地管理他们的关系，那在增量解析的时候就可以通过这些关系获取完整的信息，从而进行有效的API文档更新。使用传统的数据库无法高效地维护关系，但图数据库能很好地解决这个问题。当某一节点变更时，通过查询节点间的路径关系可以快速获取完整的受影响范围，从而进行有效的信息更新。
基于上述思考，我们确定了以代码为依据，基于AST解析的API文档管理方案。
整体方案
关键流程
新接入的应用（由研发协作平台通知）做全量的代码扫描，后续基于gitlab的推送进行增量代码扫描；全量扫描后生成基线的代码关系。 基于增量代码分析获取基础的变更信息，再基于代码关系获取完整的变更影响范围；每次变更分析后更新代码关系。。 基于完整的变更范围解析出完整的接口变更信息，更新API文档。 对更新的API文档进行变更分析，生成变化的差异表；下游可以通过差异表很容易获取变更的内容。 基于代码所属应用与需求的关系获取API的干系人并进行通知。
关系管理
关系管理在是本方案中一个非常重要的支撑，如果关系无法有效管理，就无法实现高效准确的API文档更新。最终的关系如下图所示
图数据库中管理的关系包含：
API节点与数据模型节点的关系：请求、响应等。 数据模型节点与数据模型节点关系：字段、关联、继承等。
其中所有的节点都包含分支属性，分支属性在节点中的维护的关系如下：
基线关系：master分支节点之间，如DtoA某个字段为DtoB，则关系为DtoA(master)-[field]->DtoB(master) 当进行分支开发时：
当在dev分支中DtoB节点变更，则此时的关系为DtoA(master)-[field]->DtoB(master)，DtoA(dev)-[field]->DtoB(dev) 如DtoA节点变更，则此时的关系为DtoA(master)-[field]->DtoB(master)，DtoA(dev)-[field]->DtoB(master)。
功能展示
API文档详情
API文档变更内容
API文档变更通知
实践的过程遇到的一些问题
因为采用源码解析，如果API中引用了二方包，会导致API文档信息缺失 基本二方包的维护也是基于git仓库，所以我们约定采用相同分支名进行全局匹配的策略（存在极少的相同路径的情况使用特殊处理）。
虽然我们在定API标准的时候希望不要有非标的结构，但在实际的API文档的维护中，不可避免会有定义Map结构的场景。针对这种情况，我们通过引入特殊的解析逻辑，如下所示
@Data
public class AppDTO {
/**
* 应用id
*/
private Integer id;
/**
* 测试map，
*
* @OxLink key1 描述1 {@link CanvasDTO}
* @OxLink key2 描述2 {@link AppDTO}
* @OxLink key3 描述3 {@link ComponentDTO}
*/
private Map<String, Object> addedMap;
}解析结果
总结
这种代码即文档的中心化API文档管理实践带来了许多好处。首先，开发人员只需要在代码中进行Javadoc的修改，就能自动更新API文档，大大简化了文档维护的工作。其次，这种方案使得大部分场景下的API文档更新可以在30秒内完成，提高了开发效率。最重要的是，开发人员将API信息维护在代码中，保证了文档与实际代码的一致性。
最后
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