前言

每一個(gè)好習(xí)慣都是一筆財(cái)富，本文整理了寫代碼的16個(gè)好習(xí)慣，每個(gè)都很經(jīng)典，養(yǎng)成這些習(xí)慣，可以規(guī)避多數(shù)非業(yè)務(wù)的bug！希望對大家有幫助哈，謝謝閱讀，加油哦~

1. 修改完代碼，記得自測一下

「改完代碼，自測一下」 是每位程序員必備的基本素養(yǎng)。尤其不要抱有這種僥幸「心理：我只是改了一個(gè)變量或者我只改了一行配置代碼，不用自測了」。改完代碼，盡量要求自己都去測試一下哈，可以規(guī)避很多不必要bug的。

2. 方法入?yún)⒈M量都檢驗(yàn)

入?yún)⑿ｒ?yàn)也是每個(gè)程序員必備的基本素養(yǎng)。你的方法處理，「必須先校驗(yàn)參數(shù)」。比如入?yún)⑹欠裨试S為空，入?yún)㈤L度是否符合你的預(yù)期長度。這個(gè)盡量養(yǎng)成習(xí)慣吧，很多「低級bug」都是「不校驗(yàn)參數(shù)」導(dǎo)致的。

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如果你的數(shù)據(jù)庫字段設(shè)置為varchar(16),對方傳了一個(gè)32位的字符串過來，你不校驗(yàn)參數(shù)，「插入數(shù)據(jù)庫直接異常」了。

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3. 修改老接口的時(shí)候，思考接口的兼容性。

很多bug都是因?yàn)樾薷牧藢ν饫辖涌冢菂s「不做兼容導(dǎo)致」的。關(guān)鍵這個(gè)問題多數(shù)是比較嚴(yán)重的，可能直接導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)版失敗的。新手程序員很容易犯這個(gè)錯(cuò)誤哦~

所以，如果你的需求是在原來接口上修改，，尤其這個(gè)接口是對外提供服務(wù)的話，一定要考慮接口兼容。舉個(gè)例子吧，比如dubbo接口，原本是只接收A，B參數(shù)，現(xiàn)在你加了一個(gè)參數(shù)C，就可以考慮這樣處理。

//老接口
void?oldService(A,B);{
??//兼容新接口，傳個(gè)null代替C
??newService(A,B,null);
}

//新接口，暫時(shí)不能刪掉老接口，需要做兼容。
void?newService(A,B,C);

4.對于復(fù)雜的代碼邏輯，添加清楚的注釋

寫代碼的時(shí)候，是沒有必要寫太多的注釋的，好的方法變量命名就是最好的注釋。但是，如果是「業(yè)務(wù)邏輯很復(fù)雜的代碼」，真的非常有必要寫「清楚注釋」。清楚的注釋，更有利于后面的維護(hù)。

5. 使用完IO資源流，需要關(guān)閉

應(yīng)該大家都有過這樣的經(jīng)歷，windows系統(tǒng)桌面如果「打開太多文件」或者系統(tǒng)軟件，就會(huì)覺得電腦很卡。當(dāng)然，我們linux服務(wù)器也一樣，平時(shí)操作文件，或者數(shù)據(jù)庫連接，IO資源流如果沒關(guān)閉，那么這個(gè)IO資源就會(huì)被它占著，這樣別人就沒有辦法用了，這就造成「資源浪費(fèi)」。

所以使用完IO流，可以使用finally關(guān)閉哈

FileInputStream?fdIn?=?null;
try?{
????fdIn?=?new?FileInputStream(new?File("/jay.txt"));
}?catch?(FileNotFoundException?e)?{
????log.error(e);
}?catch?(IOException?e)?{
????log.error(e);
}finally?{
????try?{
????????if?(fdIn?!=?null)?{
????????????fdIn.close();
????????}
????}?catch?(IOException?e)?{
????????log.error(e);
????}
}

JDK 7 之后還有更帥的關(guān)閉流寫法，「try-with-resource」。

try?(FileInputStream?inputStream?=?new?FileInputStream(new?File("jay.txt"))?{
????//?use?resources???
}?catch?(FileNotFoundException?e)?{
????log.error(e);
}?catch?(IOException?e)?{
????log.error(e);
}

6.代碼采取措施避免運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤（如數(shù)組邊界溢出，被零除等）

日常開發(fā)中，我們需要采取措施規(guī)避「數(shù)組邊界溢出，被零整除，空指針」等運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤。

類似代碼比較常見：

String?name?=?list.get(1).getName();?//list可能越界，因?yàn)椴灰欢ㄓ?個(gè)元素哈

所以，應(yīng)該「采取措施，預(yù)防一下數(shù)組邊界溢出」，正例：

if(CollectionsUtil.isNotEmpty(list)&&?list.size()>1){
??String?name?=?list.get(1).getName();?
}

7.盡量不在循環(huán)里遠(yuǎn)程調(diào)用、或者數(shù)據(jù)庫操作，優(yōu)先考慮批量進(jìn)行。

遠(yuǎn)程操作或者數(shù)據(jù)庫操作都是「比較耗網(wǎng)絡(luò)、IO資源」的，所以盡量不在循環(huán)里遠(yuǎn)程調(diào)用、不在循環(huán)里操作數(shù)據(jù)庫，能「批量一次性查回來盡量不要循環(huán)多次去查」。（但是呢，也不要一次性查太多數(shù)據(jù)哈，要分批500一次醬紫）

正例：

remoteBatchQuery(param);

反例：

for(int?i=0;i??remoteSingleQuery(param)
}

8.寫完代碼，腦洞一下多線程執(zhí)行會(huì)怎樣，注意并發(fā)一致性問題

我們經(jīng)常見的一些業(yè)務(wù)場景，就是先查下有沒有記錄，再進(jìn)行對應(yīng)的操作（比如修改）。但是呢，(查詢+修改)合在一起不是原子操作哦，腦洞下多線程，就會(huì)發(fā)現(xiàn)有問題了，

反例如下：

if(isAvailable(ticketId){?
????1、給現(xiàn)金增加操作?
????2、deleteTicketById(ticketId)?
}else{?
????return?"沒有可用現(xiàn)金券";
}

為了更容易理解它，看這個(gè)流程圖吧：

• 1.線程A加現(xiàn)金
• 2.線程B加現(xiàn)金
• 3.線程A刪除票標(biāo)志
• 4.線程B刪除票標(biāo)志

顯然這樣存在「并發(fā)問題」，正例應(yīng)該「利用數(shù)據(jù)庫刪除操作的原子性」，如下：

if(deleteAvailableTicketById(ticketId)?==?1){?
????1、給現(xiàn)金增加操作?
}else{?
????return?“沒有可用現(xiàn)金券”?
}

因此，這個(gè)習(xí)慣也是要有的，「寫完代碼，自己想下多線程執(zhí)行，是否會(huì)存在并發(fā)一致性問題」。

9.獲取對象的屬性，先判斷對象是否為空

這個(gè)點(diǎn)本來也屬于「采取措施規(guī)避運(yùn)行時(shí)異?！?/strong>的，但是我還是把它拿出來，當(dāng)做一個(gè)重點(diǎn)來寫，因?yàn)槠綍r(shí)空指針異常太常見了，一個(gè)手抖不注意，就導(dǎo)致空指針報(bào)到生產(chǎn)環(huán)境去了。

所以，你要獲取對象的屬性時(shí)，盡量不要相信「理論上不為空」，我們順手養(yǎng)成習(xí)慣判斷一下是否為空，再獲取對象的屬性。正例：

if(object!=null){
???String?name?=?object.getName();
}

10.多線程異步優(yōu)先考慮恰當(dāng)?shù)木€程池，而不是new thread,同時(shí)考慮線程池是否隔離

為什么優(yōu)先使用線程池？使用線程池有這幾點(diǎn)好處呀

• 它幫我們管理線程，避免增加創(chuàng)建線程和銷毀線程的資源損耗。
• 提高響應(yīng)速度。
• 重復(fù)利用。

同時(shí)呢，盡量不要所有業(yè)務(wù)都共用一個(gè)線程池，需要考慮「線程池隔離」。就是不同的關(guān)鍵業(yè)務(wù)，分配不同的線程池，然后線程池參數(shù)也要考慮恰當(dāng)哈。

11. 手動(dòng)寫完代碼業(yè)務(wù)的SQL，先拿去數(shù)據(jù)庫跑一下，同時(shí)也explain看下執(zhí)行計(jì)劃。

手動(dòng)寫完業(yè)務(wù)代碼的SQL，可以先把它拿到數(shù)據(jù)庫跑一下，看看有沒有語法錯(cuò)誤嘛。有些小伙伴不好的習(xí)慣就是，寫完就把代碼打包上去測試服務(wù)器，其實(shí)把SQL放到數(shù)據(jù)庫執(zhí)行一下，可以規(guī)避很多錯(cuò)誤的。

同時(shí)呢，也用「explain看下你Sql的執(zhí)行計(jì)劃」，尤其走不走索引這一塊。

explain?select?*?from?user?where?userid?=10086?or?age?=18;

12.調(diào)用第三方接口，需要考慮異常處理，安全性，超時(shí)重試這幾個(gè)點(diǎn)。

調(diào)用第三方服務(wù)，或者分布式遠(yuǎn)程服務(wù)的的話，需要考慮

• 異常處理（比如，你調(diào)別人的接口，如果異常了，怎么處理，是重試還是當(dāng)做失?。?/section>
• 超時(shí)（沒法預(yù)估對方接口一般多久返回，一般設(shè)置個(gè)超時(shí)斷開時(shí)間，以保護(hù)你的接口）
• 重試次數(shù)（你的接口調(diào)失敗，需不需要重試，需要站在業(yè)務(wù)上角度思考這個(gè)問題）

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簡單一個(gè)例子，你一個(gè)http請求別人的服務(wù)，需要考慮設(shè)置connect-time，和retry次數(shù)。

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如果是轉(zhuǎn)賬等重要的第三方服務(wù)，還需要考慮「簽名驗(yàn)簽」，「加密」等。

13.接口需要考慮冪等性

接口是需要考慮冪等性的，尤其搶紅包、轉(zhuǎn)賬這些重要接口。最直觀的業(yè)務(wù)場景，就是「用戶連著點(diǎn)擊兩次」，你的接口有沒有hold住。

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• 冪等（idempotent、idempotence）是一個(gè)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)概念，常見于抽象代數(shù)中。
• 在編程中.一個(gè)冪等操作的特點(diǎn)是其任意多次執(zhí)行所產(chǎn)生的影響均與一次執(zhí)行的影響相同。冪等函數(shù)，或冪等方法，是指可以使用相同參數(shù)重復(fù)執(zhí)行，并能獲得相同結(jié)果的函數(shù)。

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一般「冪等技術(shù)方案」有這幾種:

• 查詢操作
• 唯一索引
• token機(jī)制，防止重復(fù)提交
• 數(shù)據(jù)庫的delete刪除操作
• 樂觀鎖
• 悲觀鎖
• Redis、zookeeper 分布式鎖（以前搶紅包需求，用了Redis分布式鎖）
• 狀態(tài)機(jī)冪等

14. 多線程情況下，考慮線性安全問題

在「高并發(fā)」情況下，HashMap可能會(huì)出現(xiàn)死循環(huán)。因?yàn)樗欠蔷€性安全的，可以考慮使用ConcurrentHashMap。所以這個(gè)也盡量養(yǎng)成習(xí)慣，不要上來反手就是一個(gè)new HashMap();

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• Hashmap、Arraylist、LinkedList、TreeMap等都是線性不安全的；
• Vector、Hashtable、ConcurrentHashMap等都是線性安全的

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15.主從延遲問題考慮

先插入，接著就去查詢,這類代碼邏輯比較常見，這「可能」會(huì)有問題的。一般數(shù)據(jù)庫都是有主庫，從庫的。寫入的話是寫主庫，讀一般是讀從庫。如果發(fā)生主從延遲，很可能出現(xiàn)你插入成功了，但是卻查詢不到的情況。

• 如果是重要業(yè)務(wù)，需要考慮是否強(qiáng)制讀主庫，還是再修改設(shè)計(jì)方案。
• 但是呢，有些業(yè)務(wù)場景是可以接受主從稍微延遲一點(diǎn)的，但是這個(gè)習(xí)慣還是要有吧。
• 寫完操作數(shù)據(jù)庫的代碼，想下是否存在主從延遲問題。

16.使用緩存的時(shí)候，考慮緩存跟DB的一致性，還有（緩存穿透、緩存雪崩和緩存擊穿）

通俗點(diǎn)說，我們使用緩存就是為了「查得快，接口耗時(shí)小」。但是呢，用到緩存，就需要「注意緩存與數(shù)據(jù)庫的一致性」問題。同時(shí)，還需要規(guī)避緩存穿透、緩存雪崩和緩存擊穿三大問題。

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• 緩存雪崩：指緩存中數(shù)據(jù)大批量到過期時(shí)間，而查詢數(shù)據(jù)量巨大，引起數(shù)據(jù)庫壓力過大甚至down機(jī)。
• 緩存穿透：指查詢一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)，由于緩存是不命中時(shí)需要從數(shù)據(jù)庫查詢，查不到數(shù)據(jù)則不寫入緩存，這將導(dǎo)致這個(gè)不存在的數(shù)據(jù)每次請求都要到數(shù)據(jù)庫去查詢，進(jìn)而給數(shù)據(jù)庫帶來壓力。
• 緩存擊穿：指熱點(diǎn)key在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)過期的時(shí)候，而恰好在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)對這個(gè)Key有大量的并發(fā)請求過來，從而大量的請求打到db。

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