时间 : 22-10-14 栏目 : Java技术 作者 : 冰镇宝贝321 评论 : 0 点击 : 1,397 次
继续上一篇 CodeView之写代码的小建议(二)
在高并发情况下,HashMap可能会出现死循环。因为它是非线性安全的,可以考虑使用ConcurrentHashMap。 所以这个也尽量养成习惯,不要上来反手就是一个new HashMap();
Hashmap、Arraylist、LinkedList、TreeMap等都是线性不安全的; Vector、Hashtable、ConcurrentHashMap等都是线性安全的
日常业务开发中,我们经常跟事务打交道,事务失效主要有以下几个场景:
底层数据库引擎不支持事务 在非public修饰的方法使用 rollbackFor属性设置错误 本类方法直接调用 异常被try...catch吃了,导致事务失效。
反例:
public class TransactionTest{ public void A(){ //插入一条数据 //调用方法B (本地的类调用,事务失效了) B(); } @Transactional public void B(){ //插入数据 } }
注解的事务方法被本类方法直接调用,事务失效
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++) { executor.execute(() -> { try { Thread.sleep(10000); } catch (InterruptedException e) { //do nothing } }); }
IDE指定JVM参数:-Xmx8m -Xms8m :
运行结果:
我们看下源码,其实newFixedThreadPool使用的是无界队列!
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>()); } public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable { ... /** * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of * {@link Integer#MAX_VALUE}. */ public LinkedBlockingQueue() { this(Integer.MAX_VALUE); } ... }
newFixedThreadPool线程池的核心线程数是固定的,它使用了近乎于无界的LinkedBlockingQueue阻塞队列。当核心线程用完后,任务会入队到阻塞队列,如果任务执行的时间比较长,没有释放,会导致越来越多的任务堆积到阻塞队列,最后导致机器的内存使用不停的飙升,造成JVM OOM。
反例:
try{ // do what you want }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); }
正例:
try{ // do what you want }catch(Exception e){ log.info("你的程序有异常啦",e); }
查询操作
唯一索引
token机制,防止重复提交
数据库的delete/update操作
乐观说
悲观锁
Redis、zookeeper 分布式锁(以前抢红包需求,用了Redis分布式锁)
状态机幂等
反例:
public class Test { private String name; private Vector<Order> orders = new Vector<Order>(); public void printOwing() { //print banner System.out.println("****************"); System.out.println("*****customer Owes *****"); System.out.println("****************"); //calculate totalAmount Enumeration env = orders.elements(); double totalAmount = 0.0; while (env.hasMoreElements()) { Order order = (Order) env.nextElement(); totalAmount += order.getAmout(); } //print details System.out.println("name:" + name); System.out.println("amount:" + totalAmount); } }
正例:
public class Test { private String name; private Vector<Order> orders = new Vector<Order>(); public void printOwing() { //print banner printBanner(); //calculate totalAmount double totalAmount = getTotalAmount(); //print details printDetail(totalAmount); } void printBanner(){ System.out.println("****************"); System.out.println("*****customer Owes *****"); System.out.println("****************"); } double getTotalAmount(){ Enumeration env = orders.elements(); double totalAmount = 0.0; while (env.hasMoreElements()) { Order order = (Order) env.nextElement(); totalAmount += order.getAmout(); } return totalAmount; } void printDetail(double totalAmount){ System.out.println("name:" + name); System.out.println("amount:" + totalAmount); } }
一个过于冗长的函数或者一段需要注释才能让人理解用途的代码,可以考虑把它切分成一个功能明确的函数单元,并定义清晰简短的函数名,这样会让代码变得更加优雅。
关键业务代码无论身处何地,都应该有足够的日志保驾护航。
比如:你实现转账业务,转个几百万,然后转失败了,接着客户投诉,然后你还没有打印到日志,想想那种水深火热的困境下,你却毫无办法。。。
那么,你的转账业务都需要哪些日志信息呢?至少,方法调用前,入参需要打印需要吧,接口调用后,需要捕获一下异常吧,同时打印异常相关日志吧,如下:
public void transfer(TransferDTO transferDTO){ log.info("invoke tranfer begin"); //打印入参 log.info("invoke tranfer,paramters:{}",transferDTO); try { res= transferService.transfer(transferDTO); }catch(Exception e){ log.error("transfer fail,cifno:{},account:{}",transferDTO.getCifno(), transferDTO.getaccount()) log.error("transfer fail,exception:{}",e); } log.info("invoke tranfer end"); }
除了打印足够的日志,我们还需要注意一点是,日志级别别混淆使用,别本该打印info的日志,你却打印成error级别,告警半夜三更催你起来排查问题就不好了。
假如产品提了个红包需求,圣诞节的时候,红包皮肤为圣诞节相关的,春节的时候,红包皮肤等。
反例:
if(duringChristmas){ img = redPacketChristmasSkin; }else if(duringSpringFestival){ img = redSpringFestivalSkin; }
如果到了元宵节的时候,运营小姐姐突然又有想法,红包皮肤换成灯笼相关的,这时候,是不是要去修改代码了,重新发布了?从一开始,实现一张红包皮肤的配置表,将红包皮肤做成配置化呢?更换红包皮肤,只需修改一下表数据就好了。
直接迭代需要使用的集合,无需通过其它操作获取数据,比较典型就是Map的迭代遍历:
反例:
Map<Long, UserDO> userMap = ...; for (Long userId : userMap.keySet()) { UserDO user = userMap.get(userId); ... }
正例:
Map<Long, UserDO> userMap = ...; for (Map.Entry<Long, UserDO> userEntry : userMap.entrySet()) { Long userId = userEntry.getKey(); UserDO user = userEntry.getValue(); ... }
反例:
String medalType = "guest"; if ("guest".equals(medalType)) { System.out.println("嘉宾勋章"); } else if ("vip".equals(medalType)) { System.out.println("会员勋章"); } else if ("guard".equals(medalType)) { System.out.println("展示守护勋章"); } ...
首先,我们把每个条件逻辑代码块,抽象成一个公共的接口,我们根据每个逻辑条件,定义相对应的策略实现类,可得以下代码:
//勋章接口 public interface IMedalService { void showMedal(); } //守护勋章策略实现类 public class GuardMedalServiceImpl implements IMedalService { @Override public void showMedal() { System.out.println("展示守护勋章"); } } //嘉宾勋章策略实现类 public class GuestMedalServiceImpl implements IMedalService { @Override public void showMedal() { System.out.println("嘉宾勋章"); } } //VIP勋章策略实现类 public class VipMedalServiceImpl implements IMedalService { @Override public void showMedal() { System.out.println("会员勋章"); } }
接下来,我们再定义策略工厂类,用来管理这些勋章实现策略类,如下:
//勋章服务工产类 public class MedalServicesFactory { private static final Map<String, IMedalService> map = new HashMap<>(); static { map.put("guard", new GuardMedalServiceImpl()); map.put("vip", new VipMedalServiceImpl()); map.put("guest", new GuestMedalServiceImpl()); } public static IMedalService getMedalService(String medalType) { return map.get(medalType); } }
优化后,正例如下:
ublic class Test { public static void main(String[] args) { String medalType = "guest"; IMedalService medalService = MedalServicesFactory.getMedalService(medalType); medalService.showMedal(); } }
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