引言

在开源协作和代码审查中，识别代码相似度是一个重要但耗时的任务。

今天，我将分享如何使用 Rust 语言构建一个高性能的代码相似度分析工具。

这个工具不仅支持多种编程语言，还能分析代码结构、函数命名等多个维度的相似性。

项目概览

构建的 code-sniffer 是一个命令行工具，主要功能包括：

• 比较两个 GitHub 仓库的代码相似度
• 支持多种编程语言
• 提供详细的相似度报告
• 可配置的相似度阈值

核心技术点

1. 项目结构

code-sniffer/
├── Cargo.toml
├── README.md
└── src/
    ├── main.rs          # 程序入口
    ├── cli.rs           # 命令行参数解析
    ├── github.rs        # GitHub 仓库操作
    ├── similarity.rs    # 相似度计算核心
    ├── function_names.rs # 函数名提取与分析
    ├── architecture.rs  # 代码结构分析
    ├── analysis.rs      # 分析逻辑
    └── utils.rs         # 工具函数

2. 核心功能实现

2.1 代码相似度计算

我们使用 Levenshtein 距离算法来计算两个字符串之间的相似度：

pub fn string_similarity(a: &str, b: &str) -> f64 {
    let a_len = a.chars().count() as f64;
    let b_len = b.chars().count() as f64;

    if a_len == 0.0 && b_len == 0.0 {
        return 1.0;
    }

    let distance = strsim::levenshtein(a, b) as f64;
    let max_len = a_len.max(b_len);

    1.0 - (distance / max_len)
}

2.2 函数名提取

通过 Rust 的 syn 库解析代码 AST，提取函数名：

struct FunctionVisitor {
    function_names: HashSet<String>,
}

impl<'ast> syn::visit::Visit<'ast> for FunctionVisitor {
    fn visit_item_fn(&mut self, i: &'ast ItemFn) {
        self.function_names.insert(i.sig.ident.to_string());
        syn::visit::visit_item_fn(self, i);
    }

    // 其他 visit_* 方法...
}

2.3 目录结构相似度

使用 Jaccard 相似度算法比较两个代码库的目录结构：

pub fn calculate_structure_similarity(
    set1: &HashSet<String>, 
    set2: &HashSet<String>
) -> f64 {
    let intersection_size = set1.intersection(set2).count() as f64;
    let union_size = set1.union(set2).count() as f64;

    if union_size == 0.0 {
        0.0
    } else {
        intersection_size / union_size
    }
}

使用示例

1. 安装工具：

cargo install --path .

2. 比较两个仓库：

code-sniffer user1/repo1 user2/repo2 --threshold 80

3. 查看详细的相似度报告：

=== Code Similarity Analysis Report ===
Repository 1: xxx
Repository 2: yyy

=== Similarity Breakdown ===
Content Similarity:       34.78% (40% weight)
Structure Similarity:     75.00% (30% weight)
Function Name Similarity: 33.57% (15% weight)
Architectural Similarity: 47.19% (15% weight)
-----------------------------------
Overall Similarity:        48.53%
Threshold:                70%

✅ No significant similarity detected above the threshold.
• The file contents show significant differences.

Note: This is an automated analysis. Please review the code manually for a complete assessment.

Analysis complete!
Similarity score: 48.53%

性能优化

1. 并行处理：使用 rayon 库实现并行文件处理
2. 超时机制：为耗时的比较操作设置超时
3. 增量分析：跳过测试和示例目录
4. 内存优化：使用迭代器避免不必要的数据加载

扩展性设计

1. 插件系统：支持自定义相似度分析器
2. 多维度分析：结合代码结构、命名风格、控制流等多个维度
3. 结果导出：支持 JSON、HTML 等多种格式

总结

通过这个项目，展示了如何利用 Rust 的强大特性（如零成本抽象、模式匹配、并发安全等）构建高性能的代码分析工具。该工具不仅适用于代码相似度检测，还可以扩展用于代码质量分析、重构建议等场景。

下一步计划

1. 支持更多编程语言的语法分析
2. 添加机器学习模型提高相似度检测准确率
3. 开发 IDE 插件实现实时分析
4. 添加 CI/CD 集成支持

希望这篇文章对你有所启发！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。