1. tostringbuilder，编写Java代码如何更加规范和简洁？

一、编程规约

(一) 命名风格

1. 【强制】代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始，也不能以下划线或美元符号结束。

反例：_name / __name / $name / name_ / name$ / name__

2. 【强制】代码中的命名严禁使用拼音与英文混合的方式，更不允许直接使用中文的方式。说明：正确的英文拼写和语法可以让阅读者易于理解，避免歧义。注意，即使纯拼音命名方式也要避免采用。正例：alibaba / taobao / youku / hangzhou 等国际通用的名称，可视同英文。

反例：DaZhePromotion [打折] / getPingfenByName() [评分] / int 某变量 = 3

3. 【强制】类名使用UpperCamelCase风格，但以下情形例外：DO / BO / DTO / VO / AO /

PO / UID等。

正例：MarcoPolo / UserDO / XmlService / TcpUdpDeal / TaPromotion 反例：macroPolo / UserDo / XMLService / TCPUDPDeal / TAPromotion

4. 【强制】方法名、参数名、成员变量、局部变量都统一使用lowerCamelCase风格，必须遵从驼峰形式。

正例： localValue / getHttpMessage() / inputUserId

5. 【强制】常量命名全部大写，单词间用下划线隔开，力求语义表达完整清楚，不要嫌名字长。

正例：MAX_STOCK_COUNT 反例：MAX_COUNT

6. 【强制】抽象类命名使用Abstract或Base开头；异常类命名使用Exception结尾；测试类命名以它要测试的类的名称开始，以Test结尾。

7. 【强制】类型与中括号紧挨相连来表示数组。正例：定义整形数组 int[] arrayDemo; 反例：在 main 参数中，使用 String args[]来定义。

8. 【强制】POJO类中布尔类型的变量，都不要加is前缀，否则部分框架解析会引起序列化错误。反例：定义为基本数据类型Boolean isDeleted的属性，它的方法也是isDeleted()，RPC 框架在反向解析的时候，“误以为”对应的属性名称是deleted，导致属性获取不到，进而抛出异常。

9. 【强制】包名统一使用小写，点分隔符之间有且仅有一个自然语义的英语单词。包名统一使用单数形式，但是类名如果有复数含义，类名可以使用复数形式。

正例：应用工具类包名为com.alibaba.ai.util、类名为MessageUtils（此规则参考spring 的框架结构）

10. 【强制】杜绝完全不规范的缩写，避免望文不知义。

反例：AbstractClass“缩写”命名成AbsClass；condition“缩写”命名成 condi，此类随意缩写严重降低了代码的可阅读性。

11. 【推荐】为了达到代码自解释的目标，任何自定义编程元素在命名时，使用尽量完整的单词组合来表达其意。

正例：在 JDK 中，表达原子更新的类名为：AtomicReferenceFieldUpdater。

反例：变量 int a 的随意命名方式。

12. 【推荐】如果模块、接口、类、方法使用了设计模式，在命名时需体现出具体模式。

说明：将设计模式体现在名字中，有利于阅读者快速理解架构设计理念。

正例：public class OrderFactory; public class LoginProxy;

public class ResourceObserver;

13. 【推荐】接口类中的方法和属性不要加任何修饰符号（public 也不要加），保持代码的简洁性，并加上有效的Javadoc注释。尽量不要在接口里定义变量，如果一定要定义变量，肯定是与接口方法相关，并且是整个应用的基础常量。

正例：接口方法签名void commit();

接口基础常量String COMPANY = "alibaba";

反例：接口方法定义public abstract void f();

说明：JDK8中接口允许有默认实现，那么这个default方法，是对所有实现类都有价值的默认实现。

14. 接口和实现类的命名有两套规则：

1） 【强制】对于Service和DAO类，基于SOA的理念，暴露出来的服务一定是接口，内部的实现类用Impl的后缀与接口区别。

正例：CacheServiceImpl实现CacheService接口。

2） 【推荐】 如果是形容能力的接口名称，取对应的形容词为接口名（通常是–able的形式）。

正例：AbstractTranslator实现 Translatable接口。

15. 【参考】枚举类名建议带上Enum后缀，枚举成员名称需要全大写，单词间用下划线隔开。

说明：枚举其实就是特殊的类，域成员均为常量，且构造方法被默认强制是私有。

正例：枚举名字为ProcessStatusEnum的成员名称：SUCCESS / UNKNOWN_REASON。

16. 【参考】各层命名规约：

A) Service/DAO层方法命名规约

1） 获取单个对象的方法用get做前缀。

2） 获取多个对象的方法用list做前缀，复数形式结尾如：listObjects。

3） 获取统计值的方法用count做前缀。

4） 插入的方法用save/insert做前缀。

5） 删除的方法用remove/delete做前缀。

6） 修改的方法用update做前缀。

B) 领域模型命名规约

1） 数据对象：xxxDO，xxx即为数据表名。

2） 数据传输对象：xxxDTO，xxx为业务领域相关的名称。

3） 展示对象：xxxVO，xxx一般为网页名称。

4） POJO是DO/DTO/BO/VO的统称，禁止命名成xxxPOJO。

(二) 常量定义

1. 【强制】不允许任何魔法值（即未经预先定义的常量）直接出现在代码中。

反例：String key = "Id#taobao_" + tradeId; cache.put(key, value);

2. 【强制】在long或者Long赋值时，数值后使用大写的L，不能是小写的l，小写容易跟数字

1混淆，造成误解。

说明：Long a = 2l; 写的是数字的21，还是Long型的2?

3. 【推荐】不要使用一个常量类维护所有常量，要按常量功能进行归类，分开维护。

说明：大而全的常量类，杂乱无章，使用查找功能才能定位到修改的常量，不利于理解和维护。

正例：缓存相关常量放在类CacheConsts下；系统配置相关常量放在类ConfigConsts下。

4. 【推荐】常量的复用层次有五层：跨应用共享常量、应用内共享常量、子工程内共享常量、包内共享常量、类内共享常量。

1） 跨应用共享常量：放置在二方库中，通常是client.jar中的constant目录下。

2） 应用内共享常量：放置在一方库中，通常是子模块中的constant目录下。

反例：易懂变量也要统一定义成应用内共享常量，两位攻城师在两个类中分别定义了表示

“是”的变量：

类A中：public static final String YES = "yes";

类B中：public static final String YES = "y";

A.YES.equals(B.YES)，预期是true，但实际返回为false，导致线上问题。

3） 子工程内部共享常量：即在当前子工程的constant目录下。

4） 包内共享常量：即在当前包下单独的constant目录下。

5） 类内共享常量：直接在类内部private static final定义。

5. 【推荐】如果变量值仅在一个固定范围内变化用 enum 类型来定义。

说明：如果存在名称之外的延伸属性应使用 enum 类型，下面正例中的数字就是延伸信息，表示一年中的第几个季节。

正例：

public enum SeasonEnum {

SPRING(1), SUMMER(2), AUTUMN(3), WINTER(4); private int seq;

SeasonEnum(int seq){ this.seq = seq;

}

}

(三) 代码格式

1. 【强制】大括号的使用约定。如果是大括号内为空，则简洁地写成{}即可，不需要换行；如果是非空代码块则：

1） 左大括号前不换行。

2） 左大括号后换行。

3） 右大括号前换行。

4） 右大括号后还有else等代码则不换行；表示终止的右大括号后必须换行。

2. 【强制】左小括号和字符之间不出现空格；同样，右小括号和字符之间也不出现空格；而左大括号前需要空格。详见第5条下方正例提示。

空格

a == b

空格

反例：if ()

3. 【强制】if/for/while/switch/do等保留字与括号之间都必须加空格。

4. 【强制】任何二目、三目运算符的左右两边都需要加一个空格。

说明：运算符包括赋值运算符=、逻辑运算符&&、加减乘除符号等。

5. 【强制】采用4个空格缩进，禁止使用tab字符。

说明：如果使用tab缩进，必须设置1个tab为4个空格。IDEA设置tab为4个空格时，请勿勾选Use tab character；而在eclipse中，必须勾选insert spaces for tabs。正例： （涉及1-5点）

public static void main(String[] args) {

// 缩进4个空格

String say = "hello";

// 运算符的左右必须有一个空格

int flag = 0;

// 关键词if与括号之间必须有一个空格，括号内的f与左括号，0与右括号不需要空格 if (flag == 0) {

System.out.println(say);

}

// 左大括号前加空格且不换行；左大括号后换行

if (flag == 1) {

System.out.println("world");

// 右大括号前换行，右大括号后有else，不用换行

} else {

System.out.println("ok");

// 在右大括号后直接结束，则必须换行

}

}

6. 【强制】注释的双斜线与注释内容之间有且仅有一个空格。

正例：

// 这是示例注释，请注意在双斜线之后有一个空格

String ygb = new String();

7. 【强制】单行字符数限制不超过 120 个，超出需要换行，换行时遵循如下原则： 1） 第二行相对第一行缩进 4 个空格，从第三行开始，不再继续缩进，参考示例。

2） 运算符与下文一起换行。

3） 方法调用的点符号与下文一起换行。

4） 方法调用中的多个参数需要换行时，在逗号后进行。

5） 在括号前不要换行，见反例。正例：

StringBuffer sb = new StringBuffer();

// 超过120个字符的情况下，换行缩进4个空格，点号和方法名称一起换行 sb.append("zi").append("xin")...

.append("huang")...

.append("huang")...

.append("huang");

反例：

StringBuffer sb = new StringBuffer();

// 超过120个字符的情况下，不要在括号前换行

sb.append("zi").append("xin")...append

("huang");

// 参数很多的方法调用可能超过120个字符，不要在逗号前换行 method(args1, args2, args3, ...

, argsX);

8. 【强制】方法参数在定义和传入时，多个参数逗号后边必须加空格。

正例：下例中实参的args1，后边必须要有一个空格。

method(args1, args2, args3);

9. 【强制】IDE的text file encoding设置为UTF-8; IDE中文件的换行符使用Unix格式，不要使用Windows格式。

10. 【推荐】单个方法的总行数不超过 80 行。

说明：包括方法签名、结束右大括号、方法内代码、注释、空行、回车及任何不可见字符的总行数不超过 80 行。

正例：代码逻辑分清红花和绿叶，个性和共性，绿叶逻辑单独出来成为额外方法，使主干代码更加清晰；共性逻辑抽取成为共性方法，便于复用和维护。

11. 【推荐】没有必要增加若干空格来使某一行的字符与上一行对应位置的字符对齐。

正例：

int one = 1;

long two = 2L;

float three = 3F;

StringBuffer sb = new StringBuffer();

说明：增加sb这个变量，如果需要对齐，则给a、b、c都要增加几个空格，在变量比较多的情况下，是非常累赘的事情。

12. 【推荐】不同逻辑、不同语义、不同业务的代码之间插入一个空行分隔开来以提升可读性。

说明：任何情形，没有必要插入多个空行进行隔开。

(四) OOP规约

1. 【强制】避免通过一个类的对象引用访问此类的静态变量或静态方法，无谓增加编译器解析成本，直接用类名来访问即可。

2. 【强制】所有的覆写方法，必须加@Override注解。

说明：getObject()与get0bject()的问题。一个是字母的O，一个是数字的0，加@Override 可以准确判断是否覆盖成功。另外，如果在抽象类中对方法签名进行修改，其实现类会马上编译报错。

3. 【强制】相同参数类型，相同业务含义，才可以使用Java的可变参数，避免使用Object。

说明：可变参数必须放置在参数列表的最后。（提倡同学们尽量不用可变参数编程）正例：public List<User> listUsers(String type, Long... ids) {...}

4. 【强制】外部正在调用或者二方库依赖的接口，不允许修改方法签名，避免对接口调用方产生影响。接口过时必须加@Deprecated注解，并清晰地说明采用的新接口或者新服务是什么。

5. 【强制】不能使用过时的类或方法。

说明：java.net.URLDecoder 中的方法decode(String encodeStr) 这个方法已经过时，应

该使用双参数decode(String source, String encode)。接口提供方既然明确是过时接口，那么有义务同时提供新的接口；作为调用方来说，有义务去考证过时方法的新实现是什么。

6. 【强制】Object的equals方法容易抛空指针异常，应使用常量或确定有值的对象来调用 equals。

正例："test".equals(object); 反例：object.equals("test");

说明：推荐使用java.util.Objects#equals（JDK7引入的工具类）

7. 【强制】所有的相同类型的包装类对象之间值的比较，全部使用equals方法比较。

说明：对于Integer var = ? 在-128至127范围内的赋值，Integer对象是在

IntegerCache.cache产生，会复用已有对象，这个区间内的Integer值可以直接使用==进行判断，但是这个区间之外的所有数据，都会在堆上产生，并不会复用已有对象，这是一个大坑，推荐使用equals方法进行判断。

8. 关于基本数据类型与包装数据类型的使用标准如下：

1） 【强制】所有的POJO类属性必须使用包装数据类型。

2） 【强制】RPC方法的返回值和参数必须使用包装数据类型。

3） 【推荐】所有的局部变量使用基本数据类型。

说明：POJO类属性没有初值是提醒使用者在需要使用时，必须自己显式地进行赋值，任何

NPE问题，或者入库检查，都由使用者来保证。

正例：数据库的查询结果可能是null，因为自动拆箱，用基本数据类型接收有NPE风险。 反例：比如显示成交总额涨跌情况，即正负x%，x为基本数据类型，调用的RPC服务，调用不成功时，返回的是默认值，页面显示为0%，这是不合理的，应该显示成中划线。所以包装数据类型的null值，能够表示额外的信息，如：远程调用失败，异常退出。

9. 【强制】定义DO/DTO/VO等POJO类时，不要设定任何属性默认值。

反例：POJO类的gmtCreate默认值为new Date()，但是这个属性在数据提取时并没有置入具体值，在更新其它字段时又附带更新了此字段，导致创建时间被修改成当前时间。

10. 【强制】序列化类新增属性时，请不要修改serialVersionUID字段，避免反序列失败；如果完全不兼容升级，避免反序列化混乱，那么请修改serialVersionUID值。

说明：注意serialVersionUID不一致会抛出序列化运行时异常。

11. 【强制】构造方法里面禁止加入任何业务逻辑，如果有初始化逻辑，请放在init方法中。

12. 【强制】POJO类必须写toString方法。使用IDE中的工具：source> generate toString 时，如果继承了另一个POJO类，注意在前面加一下super.toString。

说明：在方法执行抛出异常时，可以直接调用POJO的toString()方法打印其属性值，便于排查问题。

13. 【强制】禁止在POJO类中，同时存在对应属性xxx的isXxx()和getXxx()方法。

说明：框架在调用属性 xxx 的提取方法时，并不能确定哪个方法一定是被优先调用到。

14. 【推荐】使用索引访问用String的split方法得到的数组时，需做最后一个分隔符后有无内容的检查，否则会有抛IndexOutOfBoundsException的风险。说明：

String str = "a,b,c,,";

String[] ary = str.split(",");

// 预期大于3，结果是3

System.out.println(ary.length);

15. 【推荐】当一个类有多个构造方法，或者多个同名方法，这些方法应该按顺序放置在一起，便于阅读，此条规则优先于第16条规则。

16. 【推荐】 类内方法定义的顺序依次是：公有方法或保护方法 > 私有方法 > getter/setter 方法。

说明：公有方法是类的调用者和维护者最关心的方法，首屏展示最好；保护方法虽然只是子类关心，也可能是“模板设计模式”下的核心方法；而私有方法外部一般不需要特别关心，是一个黑盒实现；因为承载的信息价值较低，所有Service和DAO的getter/setter方法放在类体最后。

17. 【推荐】setter方法中，参数名称与类成员变量名称一致，this.成员名 = 参数名。在 getter/setter方法中，不要增加业务逻辑，增加排查问题的难度。

反例：

public Integer getData() { if (condition) { return this.data + 100;

} else { return this.data - 100;

}

}

18. 【推荐】循环体内，字符串的连接方式，使用StringBuilder的append方法进行扩展。说明：下例中，反编译出的字节码文件显示每次循环都会new出一个StringBuilder对象，然后进行append操作，最后通过toString方法返回String对象，造成内存资源浪费。

反例：

String str = "start"; for (int i = 0; i < 100; i++) { str = str + "hello";

}

19. 【推荐】final可以声明类、成员变量、方法、以及本地变量，下列情况使用final关键字： 1） 不允许被继承的类，如：String类。

2） 不允许修改引用的域对象。

3） 不允许被重写的方法，如：POJO类的setter方法。

4） 不允许运行过程中重新赋值的局部变量。

5） 避免上下文重复使用一个变量，使用final描述可以强制重新定义一个变量，方便更好地进行重构。

20. 【推荐】慎用Object的clone方法来拷贝对象。

说明：对象的clone方法默认是浅拷贝，若想实现深拷贝需要重写clone方法实现域对象的深度遍历式拷贝。

21. 【推荐】类成员与方法访问控制从严：

1） 如果不允许外部直接通过new来创建对象，那么构造方法必须是private。

2） 工具类不允许有public或default构造方法。

3） 类非static成员变量并且与子类共享，必须是protected。

4） 类非static成员变量并且仅在本类使用，必须是private。

5） 类static成员变量如果仅在本类使用，必须是private。

6） 若是static成员变量，考虑是否为final。

7） 类成员方法只供类内部调用，必须是private。

8） 类成员方法只对继承类公开，那么限制为protected。

说明：任何类、方法、参数、变量，严控访问范围。过于宽泛的访问范围，不利于模块解耦。

思考：如果是一个private的方法，想删除就删除，可是一个public的service成员方法或成员变量，删除一下，不得手心冒点汗吗？变量像自己的小孩，尽量在自己的视线内，变量作用域太大，无限制的到处跑，那么你会担心的。

(五) 集合处理

1. 【强制】关于hashCode和equals的处理，遵循如下规则：

1） 只要重写equals，就必须重写hashCode。

2） 因为Set存储的是不重复的对象，依据hashCode和equals进行判断，所以Set存储的对象必须重写这两个方法。

3） 如果自定义对象作为Map的键，那么必须重写hashCode和equals。

说明：String重写了hashCode和equals方法，所以我们可以非常愉快地使用String对象作为key来使用。

2. 【强制】 ArrayList的subList结果不可强转成ArrayList，否则会抛出ClassCastException

异常，即java.util.RandomAccessSubList cannot be cast to java.util.ArrayList。说明：subList 返回的是 ArrayList 的内部类 SubList，并不是 ArrayList而是ArrayList 的一个视图，对于SubList子列表的所有操作最终会反映到原列表上。

3. 【强制】在subList场景中，高度注意对原集合元素的增加或删除，均会导致子列表的遍历、增加、删除产生ConcurrentModificationException 异常。

4. 【强制】使用集合转数组的方法，必须使用集合的toArray(T[] array)，传入的是类型完全一样的数组，大小就是list.size()。

说明：使用toArray带参方法，入参分配的数组空间不够大时，toArray方法内部将重新分配内存空间，并返回新数组地址；如果数组元素个数大于实际所需，下标为[ list.size() ] 的数组元素将被置为null，其它数组元素保持原值，因此最好将方法入参数组大小定义与集合元素个数一致。

正例：

List<String> list = new ArrayList<String>(2); list.add("guan"); list.add("bao");

String[] array = new String[list.size()]; array = list.toArray(array);

反例：直接使用toArray无参方法存在问题，此方法返回值只能是Object[]类，若强转其它类型数组将出现ClassCastException错误。

5. 【强制】使用工具类Arrays.asList()把数组转换成集合时，不能使用其修改集合相关的方法，它的add/remove/clear方法会抛出UnsupportedOperationException异常。

说明：asList的返回对象是一个Arrays内部类，并没有实现集合的修改方法。Arrays.asList 体现的是适配器模式，只是转换接口，后台的数据仍是数组。

String[] str = new String[] { "you", "wu" }; List list = Arrays.asList(str);

第一种情况：list.add("yangguanbao"); 运行时异常。

第二种情况：str[0] = "gujin"; 那么list.get(0)也会随之修改。

6. 【强制】泛型通配符<? extends T>来接收返回的数据，此写法的泛型集合不能使用add方法，而<? super T>不能使用get方法，作为接口调用赋值时易出错。

说明：扩展说一下PECS(Producer Extends Consumer Super)原则：第一、频繁往外读取内容的，适合用<? extends T>。第二、经常往里插入的，适合用<? super T>。

7. 【强制】不要在foreach循环里进行元素的remove/add操作。remove元素请使用Iterator 方式，如果并发操作，需要对Iterator对象加锁。正例：

List<String> list = new ArrayList<>(); list.add("1"); list.add("2");

Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) {

String item = iterator.next(); if (删除元素的条件) { iterator.remove(); }

}

反例：

for (String item : list) { if ("1".equals(item)) { list.remove(item);

}

}

说明：以上代码的执行结果肯定会出乎大家的意料，那么试一下把“1”换成“2”，会是同样的结果吗？

8. 【强制】 在JDK7版本及以上，Comparator实现类要满足如下三个条件，不然Arrays.sort，

Collections.sort会报IllegalArgumentException异常。

说明：三个条件如下

1） x，y的比较结果和y，x的比较结果相反。

2） x>y，y>z，则x>z。

3） x=y，则x，z比较结果和y，z比较结果相同。

反例：下例中没有处理相等的情况，实际使用中可能会出现异常：

new Comparator<Student>() {

@Override public int compare(Student o1, Student o2) { return o1.getId() > o2.getId() ? 1 : -1; } };

9. 【推荐】集合泛型定义时，在JDK7及以上，使用diamond语法或全省略。说明：菱形泛型，即diamond，直接使用<>来指代前边已经指定的类型。

正例：

// <> diamond方式

HashMap<String, String> userCache = new HashMap<>(16);

// 全省略方式

ArrayList<User> users = new ArrayList(10);

10. 【推荐】集合初始化时，指定集合初始值大小。

说明：HashMap使用HashMap(int initialCapacity) 初始化。

正例：initialCapacity = (需要存储的元素个数 / 负载因子) + 1。注意负载因子（即loader factor）默认为0.75，如果暂时无法确定初始值大小，请设置为16（即默认值）。

反例：HashMap需要放置1024个元素，由于没有设置容量初始大小，随着元素不断增加，容量 7 次被迫扩大，resize需要重建hash表，严重影响性能。

11. 【推荐】使用entrySet遍历Map类集合KV，而不是keySet方式进行遍历。

说明：keySet其实是遍历了2次，一次是转为Iterator对象，另一次是从hashMap中取出 key所对应的value。而entrySet只是遍历了一次就把key和value都放到了entry中，效率更高。如果是JDK8，使用Map.foreach方法。

正例：values()返回的是V值集合，是一个list集合对象；keySet()返回的是K值集合，是一个Set集合对象；entrySet()返回的是K-V值组合集合。

12. 【推荐】高度注意Map类集合K/V能不能存储null值的情况，如下表格：

集合类

Key

Value

Super

说明

Hashtable

不允许为null

不允许为null

Dictionary

线程安全

ConcurrentHashMap

不允许为null

不允许为null

AbstractMap

锁分段技术（JDK8:CAS）

TreeMap

不允许为null

允许为null

AbstractMap

线程不安全

HashMap

允许为null

允许为null

AbstractMap

线程不安全

反例： 由于HashMap的干扰，很多人认为ConcurrentHashMap是可以置入null值，而事实上，存储null值时会抛出NPE异常。

13. 【参考】合理利用好集合的有序性(sort)和稳定性(order)，避免集合的无序性(unsort)和不稳定性(unorder)带来的负面影响。

说明：有序性是指遍历的结果是按某种比较规则依次排列的。稳定性指集合每次遍历的元素次

序是一定的。如：ArrayList是order/unsort；HashMap是unorder/unsort；TreeSet是 order/sort。

14. 【参考】利用Set元素唯一的特性，可以快速对一个集合进行去重操作，避免使用List的

contains方法进行遍历、对比、去重操作。

(六) 并发处理

1. 【强制】获取单例对象需要保证线程安全，其中的方法也要保证线程安全。说明：资源驱动类、工具类、单例工厂类都需要注意。

2. 【强制】创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。

正例：

public class TimerTaskThread extends Thread { public TimerTaskThread() { super.setName("TimerTaskThread");

...

}

}

3. 【强制】线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。

说明：使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

4.【强制】线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。

说明：Executors返回的线程池对象的弊端如下：

1）FixedThreadPool和SingleThreadPool:

允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。

2）CachedThreadPool和ScheduledThreadPool:

允许的创建线程数量为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。

5. 【强制】SimpleDateFormat 是线程不安全的类，一般不要定义为static变量，如果定义为

static，必须加锁，或者使用DateUtils工具类。

正例：注意线程安全，使用DateUtils。亦推荐如下处理：

private static final ThreadLocal<DateFormat> df = new ThreadLocal<DateFormat>() {

@Override

protected DateFormat initialValue() {

return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");

}

};

说明：如果是JDK8的应用，可以使用Instant代替Date，LocalDateTime代替Calendar，

DateTimeFormatter代替SimpleDateFormat，官方给出的解释：simple beautiful strong immutable thread-safe。

6. 【强制】高并发时，同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构，就不要用锁；能锁区块，就不要锁整个方法体；能用对象锁，就不要用类锁。

说明：尽可能使加锁的代码块工作量尽可能的小，避免在锁代码块中调用 RPC 方法。

7. 【强制】对多个资源、数据库表、对象同时加锁时，需要保持一致的加锁顺序，否则可能会造成死锁。

说明：线程一需要对表A、B、C依次全部加锁后才可以进行更新操作，那么线程二的加锁顺序也必须是A、B、C，否则可能出现死锁。

8. 【强制】并发修改同一记录时，避免更新丢失，需要加锁。要么在应用层加锁，要么在缓存加

锁，要么在数据库层使用乐观锁，使用version作为更新依据。

说明：如果每次访问冲突概率小于20%，推荐使用乐观锁，否则使用悲观锁。乐观锁的重试次数不得小于3次。

9. 【强制】多线程并行处理定时任务时，Timer运行多个TimeTask时，只要其中之一没有捕获

抛出的异常，其它任务便会自动终止运行，使用ScheduledExecutorService则没有这个问题。

10. 【推荐】使用CountDownLatch进行异步转同步操作，每个线程退出前必须调用countDown 方法，线程执行代码注意catch异常，确保countDown方法被执行到，避免主线程无法执行至await方法，直到超时才返回结果。

说明：注意，子线程抛出异常堆栈，不能在主线程try-catch到。

11. 【推荐】避免Random实例被多线程使用，虽然共享该实例是线程安全的，但会因竞争同一 seed 导致的性能下降。

说明：Random实例包括java.util.Random 的实例或者 Math.random()的方式。

正例：在JDK7之后，可以直接使用API ThreadLocalRandom，而在 JDK7之前，需要编码保证每个线程持有一个实例。

12. 【推荐】在并发场景下，通过双重检查锁（double-checked locking）实现延迟初始化的优化问题隐患(可参考 The "Double-Checked Locking is Broken" Declaration)，推荐解决方案中较为简单一种（适用于JDK5及以上版本），将目标属性声明为 volatile型。

反例：

class LazyInitDemo { private Helper helper = null; public Helper getHelper() { if (helper == null) synchronized(this) { if (helper == null) helper = new Helper();

} return helper;

}

// other methods and fields... }

13. 【参考】volatile解决多线程内存不可见问题。对于一写多读，是可以解决变量同步问题，但是如果多写，同样无法解决线程安全问题。如果是count++操作，使用如下类实现：

AtomicInteger count = new AtomicInteger(); count.addAndGet(1); 如果是JDK8，推荐使用LongAdder对象，比AtomicLong性能更好（减少乐观锁的重试次数）。

14. 【参考】 HashMap在容量不够进行resize时由于高并发可能出现死链，导致CPU飙升，在开发过程中可以使用其它数据结构或加锁来规避此风险。

15. 【参考】ThreadLocal无法解决共享对象的更新问题，ThreadLocal对象建议使用static

修饰。这个变量是针对一个线程内所有操作共享的，所以设置为静态变量，所有此类实例共享此静态变量 ，也就是说在类第一次被使用时装载，只分配一块存储空间，所有此类的对象(只要是这个线程内定义的)都可以操控这个变量。

(七) 控制语句

1. 【强制】在一个switch块内，每个case要么通过break/return等来终止，要么注释说明程序将继续执行到哪一个case为止；在一个switch块内，都必须包含一个default语句并且放在最后，即使空代码。

2. 【强制】在if/else/for/while/do语句中必须使用大括号。即使只有一行代码，避免采用

单行的编码方式：if (condition) statements;

3.【强制】在高并发场景中，避免使用”等于”判断作为中断或退出的条件。

说明：如果并发控制没有处理好，容易产生等值判断被“击穿”的情况，使用大于或小于的区间判断条件来代替。

反例：判断剩余奖品数量等于 0 时，终止发放奖品，但因为并发处理错误导致奖品数量瞬间变成了负数，这样的话，活动无法终止。

4. 【推荐】表达异常的分支时，少用if-else方式，这种方式可以改写成：

if (condition) { ...

return obj;

}

// 接着写else的业务逻辑代码; 说明：如果非得使用if()...else if()...else...方式表达逻辑，【强制】避免后续代码维护困难，请勿超过3层。 正例：超过3层的 if-else 的逻辑判断代码可以使用卫语句、策略模式、状态模式等来实现，其中卫语句示例如下：

public void today() { if (isBusy()) {

System.out.println(“change time.”);

return;

}

if (isFree()) {

System.out.println(“go to travel.”); return;

}

System.out.println(“stay at home to learn Alibaba Java Coding Guidelines.”); return;

}

5. 【推荐】除常用方法（如getXxx/isXxx）等外，不要在条件判断中执行其它复杂的语句，将复杂逻辑判断的结果赋值给一个有意义的布尔变量名，以提高可读性。说明：很多 if 语句内的逻辑相当复杂，阅读者需要分析条件表达式的最终结果，才能明确什么样的条件执行什么样的语句，那么，如果阅读者分析逻辑表达式错误呢？正例：

// 伪代码如下

final boolean existed = (file.open(fileName, "w") != null) && (...) || (...); if (existed) { ...

}

反例：

if ((file.open(fileName, "w") != null) && (...) || (...)) { ...

}

6.【推荐】循环体中的语句要考量性能，以下操作尽量移至循环体外处理，如定义对象、变量、

获取数据库连接，进行不必要的try-catch操作（这个try-catch是否可以移至循环体外）。

7. 【推荐】避免采用取反逻辑运算符。

说明：取反逻辑不利于快速理解，并且取反逻辑写法必然存在对应的正向逻辑写法。

正例：使用if (x < 628) 来表达 x 小于 628。

反例：使用if (!(x >= 628)) 来表达 x 小于 628。

8. 【推荐】接口入参保护，这种场景常见的是用作批量操作的接口。

9. 【参考】下列情形，需要进行参数校验：

1） 调用频次低的方法。

2） 执行时间开销很大的方法。此情形中，参数校验时间几乎可以忽略不计，但如果因为参数错误导致中间执行回退，或者错误，那得不偿失。

3） 需要极高稳定性和可用性的方法。

4） 对外提供的开放接口，不管是RPC/API/HTTP接口。

5） 敏感权限入口。

10. 【参考】下列情形，不需要进行参数校验：

1） 极有可能被循环调用的方法。但在方法说明里必须注明外部参数检查要求。

2） 底层调用频度比较高的方法。毕竟是像纯净水过滤的最后一道，参数错误不太可能到底层才会暴露问题。一般DAO层与Service层都在同一个应用中，部署在同一台服务器中，所以DAO的参数校验，可以省略。

3） 被声明成private只会被自己代码所调用的方法，如果能够确定调用方法的代码传入参数已经做过检查或者肯定不会有问题，此时可以不校验参数。

(八) 注释规约

1. 【强制】类、类属性、类方法的注释必须使用Javadoc规范，使用/**内容*/格式，不得使用

// xxx方式。

说明：在IDE编辑窗口中，Javadoc方式会提示相关注释，生成Javadoc可以正确输出相应注释；在IDE中，工程调用方法时，不进入方法即可悬浮提示方法、参数、返回值的意义，提高阅读效率。

2. 【强制】所有的抽象方法（包括接口中的方法）必须要用Javadoc注释、除了返回值、参数、异常说明外，还必须指出该方法做什么事情，实现什么功能。说明：对子类的实现要求，或者调用注意事项，请一并说明。

3. 【强制】所有的类都必须添加创建者和创建日期。

4.【强制】方法内部单行注释，在被注释语句上方另起一行，使用//注释。方法内部多行注释使用/* */注释，注意与代码对齐。

5. 【强制】所有的枚举类型字段必须要有注释，说明每个数据项的用途。

6. 【推荐】与其“半吊子”英文来注释，不如用中文注释把问题说清楚。专有名词与关键字保持英文原文即可。

反例：“TCP连接超时”解释成“传输控制协议连接超时”，理解反而费脑筋。

7. 【推荐】代码修改的同时，注释也要进行相应的修改，尤其是参数、返回值、异常、核心逻辑等的修改。

说明：代码与注释更新不同步，就像路网与导航软件更新不同步一样，如果导航软件严重滞后，就失去了导航的意义。

8. 【参考】谨慎注释掉代码。在上方详细说明，而不是简单地注释掉。如果无用，则删除。

说明：代码被注释掉有两种可能性：1）后续会恢复此段代码逻辑。2）永久不用。前者如果没有备注信息，难以知晓注释动机。后者建议直接删掉（代码仓库保存了历史代码）。

9. 【参考】对于注释的要求：第一、能够准确反应设计思想和代码逻辑；第二、能够描述业务含义，使别的程序员能够迅速了解到代码背后的信息。完全没有注释的大段代码对于阅读者形同天书，注释是给自己看的，即使隔很长时间，也能清晰理解当时的思路；注释也是给继任者看的，使其能够快速接替自己的工作。

10. 【参考】好的命名、代码结构是自解释的，注释力求精简准确、表达到位。避免出现注释的一个极端：过多过滥的注释，代码的逻辑一旦修改，修改注释是相当大的负担。

反例：

// put elephant into fridge put(elephant, fridge);

方法名put，加上两个有意义的变量名elephant和fridge，已经说明了这是在干什么，语义清晰的代码不需要额外的注释。

11. 【参考】特殊注释标记，请注明标记人与标记时间。注意及时处理这些标记，通过标记扫描，经常清理此类标记。线上故障有时候就是来源于这些标记处的代码。

1） 待办事宜（TODO）:（ 标记人，标记时间，[预计处理时间]）

表示需要实现，但目前还未实现的功能。这实际上是一个Javadoc的标签，目前的Javadoc 还没有实现，但已经被广泛使用。只能应用于类，接口和方法（因为它是一个Javadoc标签）。

2） 错误，不能工作（FIXME）:（标记人，标记时间，[预计处理时间]）

在注释中用FIXME标记某代码是错误的，而且不能工作，需要及时纠正的情况。

(九) 其它

1. 【强制】在使用正则表达式时，利用好其预编译功能，可以有效加快正则匹配速度。

说明：不要在方法体内定义：Pattern pattern = Pattern.compile(“规则”);

2. 【强制】velocity调用POJO类的属性时，建议直接使用属性名取值即可，模板引擎会自动按

规范调用POJO的getXxx()，如果是boolean基本数据类型变量（boolean命名不需要加is 前缀），会自动调用isXxx()方法。

说明：注意如果是Boolean包装类对象，优先调用getXxx()的方法。

3. 【强制】后台输送给页面的变量必须加$!{var}——中间的感叹号。

说明：如果var等于null或者不存在，那么${var}会直接显示在页面上。

4. 【强制】注意 Math.random() 这个方法返回是double类型，注意取值的范围 0≤x<1（能够取到零值，注意除零异常），如果想获取整数类型的随机数，不要将x放大10的若干倍然后取整，直接使用Random对象的nextInt或者nextLong方法。

5. 【强制】获取当前毫秒数System.currentTimeMillis(); 而不是new Date().getTime(); 说明：如果想获取更加精确的纳秒级时间值，使用System.nanoTime()的方式。在JDK8中，针对统计时间等场景，推荐使用Instant类。

6. 【推荐】不要在视图模板中加入任何复杂的逻辑。

说明：根据 MVC 理论，视图的职责是展示，不要抢模型和控制器的活。

7. 【推荐】任何数据结构的构造或初始化，都应指定大小，避免数据结构无限增长吃光内存。

8. 【推荐】及时清理不再使用的代码段或配置信息。

说明：对于垃圾代码或过时配置，坚决清理干净，避免程序过度臃肿，代码冗余。

正例：对于暂时被注释掉，后续可能恢复使用的代码片断，在注释代码上方，统一规定使用三个斜杠(///)来说明注释掉代码的理由。

二、异常日志

(一) 异常处理

1. 【强制】Java 类库中定义的可以通过预检查方式规避的RuntimeException异常不应该通过 catch 的方式来处理，比如：NullPointerException，IndexOutOfBoundsException等等。

说明：无法通过预检查的异常除外，比如，在解析字符串形式的数字时，不得不通过catch

NumberFormatException来实现。

正例：if (obj != null) {...}

反例：try { obj.method(); } catch (NullPointerException e) {…}

2. 【强制】异常不要用来做流程控制，条件控制。

说明：异常设计的初衷是解决程序运行中的各种意外情况，且异常的处理效率比条件判断方式要低很多。

3. 【强制】catch时请分清稳定代码和非稳定代码，稳定代码指的是无论如何不会出错的代码。

对于非稳定代码的catch尽可能进行区分异常类型，再做对应的异常处理。

说明：对大段代码进行try-catch，使程序无法根据不同的异常做出正确的应激反应，也不利于定位问题，这是一种不负责任的表现。

正例：用户注册的场景中，如果用户输入非法字符，或用户名称已存在，或用户输入密码过于简单，在程序上作出分门别类的判断，并提示给用户。

4. 【强制】捕获异常是为了处理它，不要捕获了却什么都不处理而抛弃之，如果不想处理它，请将该异常抛给它的调用者。最外层的业务使用者，必须处理异常，将其转化为用户可以理解的内容。

5. 【强制】有try块放到了事务代码中，catch异常后，如果需要回滚事务，一定要注意手动回滚事务。

6. 【强制】finally块必须对资源对象、流对象进行关闭，有异常也要做try-catch。

说明：如果JDK7及以上，可以使用try-with-resources方式。

7. 【强制】不要在finally块中使用return。

说明：finally块中的return返回后方法结束执行，不会再执行try块中的return语句。

8. 【强制】捕获异常与抛异常，必须是完全匹配，或者捕获异常是抛异常的父类。

说明：如果预期对方抛的是绣球，实际接到的是铅球，就会产生意外情况。

9. 【推荐】方法的返回值可以为null，不强制返回空集合，或者空对象等，必须添加注释充分

说明什么情况下会返回null值。

说明：本手册明确防止NPE是调用者的责任。即使被调用方法返回空集合或者空对象，对调用者来说，也并非高枕无忧，必须考虑到远程调用失败、序列化失败、运行时异常等场景返回 null的情况。

10. 【推荐】防止NPE，是程序员的基本修养，注意NPE产生的场景：

1） 返回类型为基本数据类型，return包装数据类型的对象时，自动拆箱有可能产生NPE。 反例：public int f() { return Integer对象}， 如果为null，自动解箱抛NPE。

2） 数据库的查询结果可能为null。

3） 集合里的元素即使isNotEmpty，取出的数据元素也可能为null。

4） 远程调用返回对象时，一律要求进行空指针判断，防止NPE。

5） 对于Session中获取的数据，建议NPE检查，避免空指针。

6） 级联调用obj.getA().getB().getC()；一连串调用，易产生NPE。

正例：使用JDK8的Optional类来防止NPE问题。

11. 【推荐】定义时区分unchecked / checked 异常，避免直接抛出new RuntimeException()，更不允许抛出Exception或者Throwable，应使用有业务含义的自定义异常。推荐业界已定义过的自定义异常，如：DAOException / ServiceException等。

12. 【参考】对于公司外的http/api开放接口必须使用“错误码”；而应用内部推荐异常抛出；跨应用间RPC调用优先考虑使用Result方式，封装isSuccess()方法、“错误码”、“错误简短信息”。

说明：关于RPC方法返回方式使用Result方式的理由：

1） 使用抛异常返回方式，调用方如果没有捕获到就会产生运行时错误。

2） 如果不加栈信息，只是new自定义异常，加入自己的理解的error message，对于调用端解决问题的帮助不会太多。如果加了栈信息，在频繁调用出错的情况下，数据序列化和传输的性能损耗也是问题。

13. 【参考】避免出现重复的代码（Don’t Repeat Yourself），即DRY原则。

说明：随意复制和粘贴代码，必然会导致代码的重复，在以后需要修改时，需要修改所有的副本，容易遗漏。必要时抽取共性方法，或者抽象公共类，甚至是组件化。

正例：一个类中有多个public方法，都需要进行数行相同的参数校验操作，这个时候请抽取：

private boolean checkParam(DTO dto) {...}

(二) 日志规约

1. 【强制】应用中不可直接使用日志系统（Log4j、Logback）中的API，而应依赖使用日志框架

SLF4J中的API，使用门面模式的日志框架，有利于维护和各个类的日志处理方式统一。

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Abc.class);

2. 【强制】日志文件至少保存15天，因为有些异常具备以“周”为频次发生的特点。

3. 【强制】应用中的扩展日志（如打点、临时监控、访问日志等）命名方式：

appName_logType_logName.log。

logType:日志类型，如stats/monitor/access等；logName:日志描述。这种命名的好处：通过文件名就可知道日志文件属于什么应用，什么类型，什么目的，也有利于归类查找。

正例：mppserver应用中单独监控时区转换异常，如：

mppserver_monitor_timeZoneConvert.log

说明：推荐对日志进行分类，如将错误日志和业务日志分开存放，便于开发人员查看，也便于通过日志对系统进行及时监控。

4. 【强制】对trace/debug/info级别的日志输出，必须使用条件输出形式或者使用占位符的方式。

说明：logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol); 如果日志级别是warn，上述日志不会打印，但是会执行字符串拼接操作，如果symbol是对象，会执行toString()方法，浪费了系统资源，执行了上述操作，最终日志却没有打印。

正例：（条件）建设采用如下方式

if (logger.isDebugEnabled()) {

logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);

}

正例：（占位符）

logger.debug("Processing trade with id: {} and symbol : {} ", id, symbol);

5. 【强制】避免重复打印日志，浪费磁盘空间，务必在log4j.xml中设置additivity=false。

正例：<logger name="com.taobao.dubbo.config" additivity="false">

6. 【强制】异常信息应该包括两类信息：案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理，那么通过关键字throws往上抛出。

正例：logger.error(各类参数或者对象toString() + "_" + e.getMessage(), e);

7. 【推荐】谨慎地记录日志。生产环境禁止输出debug日志；有选择地输出info日志；如果使用warn来记录刚上线时的业务行为信息，一定要注意日志输出量的问题，避免把服务器磁盘撑爆，并记得及时删除这些观察日志。

说明：大量地输出无效日志，不利于系统性能提升，也不利于快速定位错误点。记录日志时请思考：这些日志真的有人看吗？看到这条日志你能做什么？能不能给问题排查带来好处？

8. 【推荐】可以使用 warn 日志级别来记录用户输入参数错误的情况，避免用户投诉时，无所适

从。如非必要，请不要在此场景打出 error 级别，避免频繁报警。

说明：注意日志输出的级别，error 级别只记录系统逻辑出错、异常或者重要的错误信息。

9. 【推荐】尽量用英文来描述日志错误信息，如果日志中的错误信息用英文描述不清楚的话使用中文描述即可，否则容易产生歧义。国际化团队或海外部署的服务器由于字符集问题，【强制】使用全英文来注释和描述日志错误信息。

三、单元测试

1. 【强制】好的单元测试必须遵守AIR原则。

说明：单元测试在线上运行时，感觉像空气（AIR）一样并不存在，但在测试质量的保障上，却是非常关键的。好的单元测试宏观上来说，具有自动化、独立性、可重复执行的特点。

l A：Automatic（自动化）

l I：Independent（独立性）

l R：Repeatable（可重复）

2. 【强制】单元测试应该是全自动执行的，并且非交互式的。测试用例通常是被定期执行的，执行过程必须完全自动化才有意义。输出结果需要人工检查的测试不是一个好的单元测试。单元测试中不准使用System.out来进行人肉验证，必须使用assert来验证。

3. 【强制】保持单元测试的独立性。为了保证单元测试稳定可靠且便于维护，单元测试用例之间决不能互相调用，也不能依赖执行的先后次序。

反例：method2需要依赖method1的执行，将执行结果作为method2的输入。

4. 【强制】单元测试是可以重复执行的，不能受到外界环境的影响。

说明：单元测试通常会被放到持续集成中，每次有代码check in时单元测试都会被执行。如果单测对外部环境（网络、服务、中间件等）有依赖，容易导致持续集成机制的不可用。

正例：为了不受外界环境影响，要求设计代码时就把SUT的依赖改成注入，在测试时用spring 这样的DI框架注入一个本地（内存）实现或者Mock实现。

5. 【强制】对于单元测试，要保证测试粒度足够小，有助于精确定位问题。单测粒度至多是类级别，一般是方法级别。

说明：只有测试粒度小才能在出错时尽快定位到出错位置。单测不负责检查跨类或者跨系统的交互逻辑，那是集成测试的领域。

6. 【强制】核心业务、核心应用、核心模块的增量代码确保单元测试通过。

说明：新增代码及时补充单元测试，如果新增代码影响了原有单元测试，请及时修正。

7. 【强制】单元测试代码必须写在如下工程目录：src/test/java，不允许写在业务代码目录下。

说明：源码构建时会跳过此目录，而单元测试框架默认是扫描此目录。

8. 【推荐】单元测试的基本目标：语句覆盖率达到70%；核心模块的语句覆盖率和分支覆盖率都要达到100%

说明：在工程规约的应用分层中提到的DAO层，Manager层，可重用度高的Service，都应该进行单元测试。

9. 【推荐】编写单元测试代码遵守BCDE原则，以保证被测试模块的交付质量。

l B：Border，边界值测试，包括循环边界、特殊取值、特殊时间点、数据顺序等。

l C：Correct，正确的输入，并得到预期的结果。

l D：Design，与设计文档相结合，来编写单元测试。

l E：Error，强制错误信息输入（如：非法数据、异常流程、非业务允许输入等），并得到预期的结果。

10. 【推荐】对于数据库相关的查询，更新，删除等操作，不能假设数据库里的数据是存在的，或者直接操作数据库把数据插入进去，请使用程序插入或者导入数据的方式来准备数据。

反例：删除某一行数据的单元测试，在数据库中，先直接手动增加一行作为删除目标，但是这一行新增数据并不符合业务插入规则，导致测试结果异常。

11. 【推荐】和数据库相关的单元测试，可以设定自动回滚机制，不给数据库造成脏数据。或者对单元测试产生的数据有明确的前后缀标识。

正例：在RDC内部单元测试中，使用RDC_UNIT_TEST_的前缀标识数据。

12. 【推荐】对于不可测的代码建议做必要的重构，使代码变得可测，避免为了达到测试要求而书写不规范测试代码。

13. 【推荐】在设计评审阶段，开发人员需要和测试人员一起确定单元测试范围，单元测试最好覆盖所有测试用例。

14. 【推荐】单元测试作为一种质量保障手段，不建议项目发布后补充单元测试用例，建议在项目提测前完成单元测试。

15. 【参考】为了更方便地进行单元测试，业务代码应避免以下情况：

l 构造方法中做的事情过多。

l 存在过多的全局变量和静态方法。

l 存在过多的外部依赖。

l 存在过多的条件语句。

说明：多层条件语句建议使用卫语句、策略模式、状态模式等方式重构。

16. 【参考】不要对单元测试存在如下误解：

l 那是测试同学干的事情。本文是开发手册，凡是本文内容都是与开发同学强相关的。 l 单元测试代码是多余的。系统的整体功能与各单元部件的测试正常与否是强相关的。

l 单元测试代码不需要维护。一年半载后，那么单元测试几乎处于废弃状态。

l 单元测试与线上故障没有辩证关系。好的单元测试能够最大限度地规避线上故障。

四、安全规约

1. 【强制】隶属于用户个人的页面或者功能必须进行权限控制校验。

说明：防止没有做水平权限校验就可随意访问、修改、删除别人的数据，比如查看他人的私信内容、修改他人的订单。

2. 【强制】用户敏感数据禁止直接展示，必须对展示数据进行脱敏。

说明：中国大陆个人手机号码显示为:158****9119，隐藏中间4位，防止隐私泄露。

3. 【强制】用户输入的SQL参数严格使用参数绑定或者METADATA字段值限定，防止SQL注入，禁止字符串拼接SQL访问数据库。

4. 【强制】用户请求传入的任何参数必须做有效性验证。

说明：忽略参数校验可能导致：

l page size过大导致内存溢出

l 恶意order by导致数据库慢查询

l 任意重定向

l SQL注入

l 反序列化注入

l 正则输入源串拒绝服务ReDoS

说明：Java 代码用正则来验证客户端的输入，有些正则写法验证普通用户输入没有问题，但是如果攻击人员使用的是特殊构造的字符串来验证，有可能导致死循环的结果。

5. 【强制】禁止向HTML页面输出未经安全过滤或未正确转义的用户数据。

6. 【强制】表单、AJAX提交必须执行CSRF安全验证。

说明：CSRF(Cross-site request forgery)跨站请求伪造是一类常见编程漏洞。对于存在

CSRF漏洞的应用/网站，攻击者可以事先构造好URL，只要受害者用户一访问，后台便在用户不知情的情况下对数据库中用户参数进行相应修改。

7. 【强制】在使用平台资源，譬如短信、邮件、电话、下单、支付，必须实现正确的防重放的机制，如数量限制、疲劳度控制、验证码校验，避免被滥刷而导致资损。

说明：如注册时发送验证码到手机，如果没有限制次数和频率，那么可以利用此功能骚扰到其它用户，并造成短信平台资源浪费。

8. 【推荐】发贴、评论、发送即时消息等用户生成内容的场景必须实现防刷、文本内容违禁词过滤等风控策略。

五、MySQL数据库

(一) 建表规约

1. 【强制】表达是与否概念的字段，必须使用is_xxx的方式命名，数据类型是unsigned tinyint

（1 表示是，0 表示否）。

说明：任何字段如果为非负数，必须是unsigned。

注意：POJO类中的任何布尔类型的变量，都不要加is前缀，所以，需要在<resultMap>设置从is_xxx到Xxx的映射关系。数据库表示是与否的值，使用tinyint类型，坚持is_xxx的命名方式是为了明确其取值含义与取值范围。

正例：表达逻辑删除的字段名is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除。

2. 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。

说明：MySQL在Windows下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。

正例：aliyun_admin，rdc_config，level3_name 反例：AliyunAdmin，rdcConfig，level_3_name

3. 【强制】表名不使用复数名词。

说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于DO类名也是单数形式，符合表达习惯。

4. 【强制】禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，请参考MySQL官方保留字。

5. 【强制】主键索引名为pk_字段名；唯一索引名为uk_字段名；普通索引名则为idx_字段名。

说明：pk_ 即primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即index的简称。

6. 【强制】小数类型为decimal，禁止使用float和double。

说明：float和double在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不

正确的结果。如果存储的数据范围超过decimal的范围，建议将数据拆成整数和小数分开存储。

7. 【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用char定长字符串类型。

8. 【强制】varchar是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过5000，如果存储长度大于此值，定义字段类型为text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索引效率。

9. 【强制】表必备三字段：id, gmt_create, gmt_modified。

说明：其中id必为主键，类型为bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。gmt_create,

gmt_modified的类型均为datetime类型，前者现在时表示主动创建，后者过去分词表示被动更新。

10. 【推荐】表的命名最好是加上“业务名称_表的作用”。

正例：alipay_task / force_project / trade_config

11. 【推荐】库名与应用名称尽量一致。

12. 【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。

13. 【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循：

（1 不是频繁修改的字段。

（2 不是varchar超长字段，更不能是text字段。

正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一成不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。

14. 【推荐】单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐进行分库分表。

说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。

15. 【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。

正例：如下表，其中无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。

对象

年龄区间

类型

字节

表示范围

人

150岁之内

tinyint unsigned

1

无符号值：0到255

龟

数百岁

smallint unsigned

2

无符号值：0到65535

恐龙化石

数千万年

int unsigned

4

无符号值：0到约42.9亿

太阳

约50亿年

bigint unsigned

8

无符号值：0到约10的19次方

(二) 索引规约

1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。

说明：不要以为唯一索引影响了insert速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。

2. 【强制】超过三个表禁止join。需要join的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。

说明：即使双表join也要注意表索引、SQL性能。

3. 【强制】在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。说明：索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会高达90%以上，可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定。

4. 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。

说明：索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

5. 【推荐】如果有order by的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现file_sort的情况，影响查询性能。

正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c

反例：索引中有范围查找，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b无法排序。

6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。

说明：如果一本书需要知道第11章是什么标题，会翻开第11章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。

正例：能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用explain的结果，extra列会出现：using index。

7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

说明：MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回 N行，那当offset特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行SQL改写。

正例：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：

SELECT a.* FROM 表1 a, (select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

8. 【推荐】 SQL性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是ref级别，如果可以是consts 最好。说明：

1） consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。

2） ref 指的是使用普通的索引（normal index）。

3） range 对索引进行范围检索。

反例：explain表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个index级别比较range还低，与全表扫描是小巫见大巫。

9. 【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边。

正例：如果where a=? and b=? ，如果a列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建idx_a 索引即可。

说明：存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=? 那么即使c的区分度更高，也必须把d放在索引的最前列，即索引idx_d_c。

10. 【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。

11. 【参考】创建索引时避免有如下极端误解：

1） 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。

2） 宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢更新和新增速度。

3） 抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。

(三) SQL语句

1. 【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(*)，count(*)是SQL92定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟NULL和非NULL无关。

说明：count(*)会统计值为NULL的行，而count(列名)不会统计此列为NULL值的行。

2. 【强制】count(distinct col) 计算该列除NULL之外的不重复行数，注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。

3. 【强制】当某一列的值全是NULL时，count(col)的返回结果为0，但sum(col)的返回结果为

NULL，因此使用sum()时需注意NPE问题。

正例：可以使用如下方式来避免sum的NPE问题：SELECT IF(ISNULL(SUM(g)),0,SUM(g))

FROM table;

4. 【强制】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。

说明：NULL与任何值的直接比较都为NULL。

1） NULL<>NULL的返回结果是NULL，而不是false。

2） NULL=NULL的返回结果是NULL，而不是true。

3） NULL<>1的返回结果是NULL，而不是true。

5. 【强制】 在代码中写分页查询逻辑时，若count为0应直接返回，避免执行后面的分页语句。

6. 【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。

说明：以学生和成绩的关系为例，学生表中的student_id是主键，那么成绩表中的student_id 则为外键。如果更新学生表中的student_id，同时触发成绩表中的student_id更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。

7. 【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。

8. 【强制】数据订正（特别是删除、修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能执行更新语句。

9. 【推荐】in操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估in后边的集合元素数量，控制在1000个之内。

10. 【参考】如果有国际化需要，所有的字符存储与表示，均以utf-8编码，注意字符统计函数的区别。

说明：

SELECT LENGTH("轻松工作")； 返回为12

SELECT CHARACTER_LENGTH("轻松工作")； 返回为4

如果需要存储表情，那么选择utf8mb4来进行存储，注意它与utf-8编码的区别。

11. 【参考】 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少，但TRUNCATE 无事务且不触发trigger，有可能造成事故，故不建议在开发代码中使用此语句。

说明：TRUNCATE TABLE 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同。

(四) ORM映射

1. 【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。

说明：1）增加查询分析器解析成本。2）增减字段容易与resultMap配置不一致。3）无用字段增加网络消耗，尤其是text类型的字段。

2. 【强制】POJO类的布尔属性不能加is，而数据库字段必须加is_，要求在resultMap中进行字段与属性之间的映射。

说明：参见定义POJO类以及数据库字段定义规定，在<resultMap>中增加映射，是必须的。在MyBatis Generator生成的代码中，需要进行对应的修改。

3. 【强制】不要用resultClass当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要定义；反过来，每一个表也必然有一个POJO类与之对应。

说明：配置映射关系，使字段与DO类解耦，方便维护。

4. 【强制】sql.xml配置参数使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现SQL注入。

5. 【强制】iBATIS自带的queryForList(String statementName,int start,int size)不推荐使用。

说明：其实现方式是在数据库取到statementName对应的SQL语句的所有记录，再通过subList 取start,size的子集合。

正例：Map<String, Object> map = new HashMap<>();

map.put("start", start); map.put("size", size);

6. 【强制】不允许直接拿HashMap与Hashtable作为查询结果集的输出。

说明：resultClass=”Hashtable”，会置入字段名和属性值，但是值的类型不可控。

7. 【强制】更新数据表记录时，必须同时更新记录对应的gmt_modified字段值为当前时间。

8. 【推荐】不要写一个大而全的数据更新接口。传入为POJO类，不管是不是自己的目标更新字段，都进行update table set c1=value1,c2=value2,c3=value3; 这是不对的。执行SQL 时，不要更新无改动的字段，一是易出错；二是效率低；三是增加binlog存储。

9. 【参考】@Transactional事务不要滥用。事务会影响数据库的QPS，另外使用事务的地方需要考虑各方面的回滚方案，包括缓存回滚、搜索引擎回滚、消息补偿、统计修正等。

10. 【参考】<isEqual>中的compareValue是与属性值对比的常量，一般是数字，表示相等时带上此条件；<isNotEmpty>表示不为空且不为null时执行；<isNotNull>表示不为null值时执行。

六、工程结构

(一) 应用分层

1. 【推荐】图中默认上层依赖于下层，箭头关系表示可直接依赖，如：开放接口层可以依赖于

Web层，也可以直接依赖于Service层，依此类推：

• 开放接口层：可直接封装Service方法暴露成RPC接口；通过Web封装成http接口；进行网关安全控制、流量控制等。

• 终端显示层：各个端的模板渲染并执行显示的层。当前主要是velocity渲染，JS渲染，

JSP渲染，移动端展示等。

• Web层：主要是对访问控制进行转发，各类基本参数校验，或者不复用的业务简单处理等。

• Service层：相对具体的业务逻辑服务层。

• Manager层：通用业务处理层，它有如下特征：

1） 对第三方平台封装的层，预处理返回结果及转化异常信息；

2） 对Service层通用能力的下沉，如缓存方案、中间件通用处理；

3） 与DAO层交互，对多个DAO的组合复用。

• DAO层：数据访问层，与底层MySQL、Oracle、Hbase等进行数据交互。

• 外部接口或第三方平台：包括其它部门RPC开放接口，基础平台，其它公司的HTTP接口。

2. 【参考】 （分层异常处理规约）在DAO层，产生的异常类型有很多，无法用细粒度的异常进

行catch，使用catch(Exception e)方式，并throw new DAOException(e)，不需要打印日志，因为日志在Manager/Service层一定需要捕获并打印到日志文件中去，如果同台服务器再打日志，浪费性能和存储。在Service层出现异常时，必须记录出错日志到磁盘，尽可能带上参数信息，相当于保护案发现场。如果Manager层与Service同机部署，日志方式与DAO 层处理一致，如果是单独部署，则采用与Service一致的处理方式。Web层绝不应该继续往上抛异常，因为已经处于顶层，如果意识到这个异常将导致页面无法正常渲染，那么就应该直接跳转到友好错误页面，加上用户容易理解的错误提示信息。开放接口层要将异常处理成错误码和错误信息方式返回。

3. 【参考】分层领域模型规约：

• DO（Data Object）：此对象与数据库表结构一一对应，通过DAO层向上传输数据源对象。

• DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，Service或Manager向外传输的对象。

• BO（Business Object）：业务对象，由Service层输出的封装业务逻辑的对象。

• AO（Application Object）：应用对象，在Web层与Service层之间抽象的复用对象模型，极为贴近展示层，复用度不高。

• VO（View Object）：显示层对象，通常是Web向模板渲染引擎层传输的对象。

• Query：数据查询对象，各层接收上层的查询请求。注意超过2个参数的查询封装，禁止使用Map类来传输。

(二) 二方库依赖

1. 【强制】定义GAV遵从以下规则：

1） GroupID格式：com.{公司/BU }.业务线 [.子业务线]，最多4级。

说明：{公司/BU} 例如：alibaba/taobao/tmall/aliexpress等BU一级；子业务线可选。

正例：com.taobao.jstorm 或 com.alibaba.dubbo.register

2） ArtifactID格式：产品线名-模块名。语义不重复不遗漏，先到中央仓库去查证一下。

正例：dubbo-client / fastjson-api / jstorm-tool

3） Version：详细规定参考下方。

2. 【强制】二方库版本号命名方式：主版本号.次版本号.修订号

1） 主版本号：产品方向改变，或者大规模API不兼容，或者架构不兼容升级。

2） 次版本号：保持相对兼容性，增加主要功能特性，影响范围极小的API不兼容修改。

3） 修订号：保持完全兼容性，修复BUG、新增次要功能特性等。

说明：注意起始版本号必须为：1.0.0，而不是0.0.1 正式发布的类库必须先去中央仓库进行查证，使版本号有延续性，正式版本号不允许覆盖升级。如当前版本：1.3.3，那么下一个合理的版本号：1.3.4 或 1.4.0 或 2.0.0

3. 【强制】线上应用不要依赖SNAPSHOT版本（安全包除外）。

说明：不依赖SNAPSHOT版本是保证应用发布的幂等性。另外，也可以加快编译时的打包构建。

4. 【强制】二方库的新增或升级，保持除功能点之外的其它jar包仲裁结果不变。如果有改变，

必须明确评估和验证，建议进行dependency:resolve前后信息比对，如果仲裁结果完全不一致，那么通过dependency:tree命令，找出差异点，进行<excludes>排除jar包。

5. 【强制】二方库里可以定义枚举类型，参数可以使用枚举类型，但是接口返回值不允许使用枚举类型或者包含枚举类型的POJO对象。

6. 【强制】依赖于一个二方库群时，必须定义一个统一的版本变量，避免版本号不一致。

说明：依赖springframework-core,-context,-beans，它们都是同一个版本，可以定义一个变量来保存版本：${spring.version}，定义依赖的时候，引用该版本。

7. 【强制】禁止在子项目的pom依赖中出现相同的GroupId，相同的ArtifactId，但是不同的

Version。

说明：在本地调试时会使用各子项目指定的版本号，但是合并成一个war，只能有一个版本号出现在最后的lib目录中。可能出现线下调试是正确的，发布到线上却出故障的问题。

8. 【推荐】所有pom文件中的依赖声明放在<dependencies>语句块中，所有版本仲裁放在

<dependencyManagement>语句块中。

说明：<dependencyManagement>里只是声明版本，并不实现引入，因此子项目需要显式的声

明依赖，version和scope都读取自父pom。而<dependencies>所有声明在主pom的

<dependencies>里的依赖都会自动引入，并默认被所有的子项目继承。

9. 【推荐】二方库不要有配置项，最低限度不要再增加配置项。

10. 【参考】为避免应用二方库的依赖冲突问题，二方库发布者应当遵循以下原则：

1） 精简可控原则。移除一切不必要的API和依赖，只包含 Service API、必要的领域模型对象、Utils类、常量、枚举等。如果依赖其它二方库，尽量是provided引入，让二方库使用者去依赖具体版本号；无log具体实现，只依赖日志框架。

2） 稳定可追溯原则。每个版本的变化应该被记录，二方库由谁维护，源码在哪里，都需要能方便查到。除非用户主动升级版本，否则公共二方库的行为不应该发生变化。

(三) 服务器

1. 【推荐】高并发服务器建议调小TCP协议的time_wait超时时间。

说明：操作系统默认240秒后，才会关闭处于time_wait状态的连接，在高并发访问下，服务器端会因为处于time_wait的连接数太多，可能无法建立新的连接，所以需要在服务器上调小此等待值。

正例：在linux服务器上请通过变更/etc/sysctl.conf文件去修改该缺省值（秒）： net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30

2. 【推荐】调大服务器所支持的最大文件句柄数（File Descriptor，简写为fd）。

说明：主流操作系统的设计是将TCP/UDP连接采用与文件一样的方式去管理，即一个连接对应于一个fd。主流的linux服务器默认所支持最大fd数量为1024，当并发连接数很大时很容易因为fd不足而出现“open too many files”错误，导致新的连接无法建立。 建议将linux 服务器所支持的最大句柄数调高数倍（与服务器的内存数量相关）。

3. 【推荐】给JVM环境参数设置-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError参数，让JVM碰到OOM场景时输出dump信息。

说明：OOM的发生是有概率的，甚至相隔数月才出现一例，出错时的堆内信息对解决问题非常有帮助。

4. 【推荐】在线上生产环境，JVM的Xms和Xmx设置一样大小的内存容量，避免在GC 后调整堆大小带来的压力。

5. 【参考】服务器内部重定向使用forward；外部重定向地址使用URL拼装工具类来生成，否则会带来URL维护不一致的问题和潜在的安全风险。

七、设计规约

1. 【强制】存储方案和底层数据结构的设计获得评审一致通过，并沉淀成为文档。

说明：有缺陷的底层数据结构容易导致系统风险上升，可扩展性下降，重构成本也会因历史数据迁移和系统平滑过渡而陡然增加，所以，存储方案和数据结构需要认真地进行设计和评审，生产环境提交执行后，需要进行double check。

正例：评审内容包括存储介质选型、表结构设计能否满足技术方案、存取性能和存储空间能否满足业务发展、表或字段之间的辩证关系、字段名称、字段类型、索引等；数据结构变更（如在原有表中新增字段）也需要进行评审通过后上线。

2. 【强制】在需求分析阶段，如果与系统交互的User超过一类并且相关的User Case超过5个，使用用例图来表达更加清晰的结构化需求。

3. 【强制】如果某个业务对象的状态超过3个，使用状态图来表达并且明确状态变化的各个触发条件。

说明：状态图的核心是对象状态，首先明确对象有多少种状态，然后明确两两状态之间是否存在直接转换关系，再明确触发状态转换的条件是什么。

正例：淘宝订单状态有已下单、待付款、已付款、待发货、已发货、已收货等。比如已下单与已收货这两种状态之间是不可能有直接转换关系的。

4. 【强制】如果系统中某个功能的调用链路上的涉及对象超过3个，使用时序图来表达并且明确各调用环节的输入与输出。

说明：时序图反映了一系列对象间的交互与协作关系，清晰立体地反映系统的调用纵深链路。

5. 【强制】如果系统中模型类超过5个，并且存在复杂的依赖关系，使用类图来表达并且明确类之间的关系。

说明：类图像建筑领域的施工图，如果搭平房，可能不需要，但如果建造蚂蚁Z空间大楼，肯定需要详细的施工图。

6. 【强制】如果系统中超过2个对象之间存在协作关系，并且需要表示复杂的处理流程，使用活动图来表示。

说明：活动图是流程图的扩展，增加了能够体现协作关系的对象泳道，支持表示并发等。

7. 【推荐】需求分析与系统设计在考虑主干功能的同时，需要充分评估异常流程与业务边界。反例：用户在淘宝付款过程中，银行扣款成功，发送给用户扣款成功短信，但是支付宝入款时由于断网演练产生异常，淘宝订单页面依然显示未付款，导致用户投诉。

8. 【推荐】类在设计与实现时要符合单一原则。

说明：单一原则最易理解却是最难实现的一条规则，随着系统演进，很多时候，忘记了类设计的初衷。

9. 【推荐】谨慎使用继承的方式来进行扩展，优先使用聚合/组合的方式来实现。

说明：不得已使用继承的话，必须符合里氏代换原则，此原则说父类能够出现的地方子类一定能够出现，比如，“把钱交出来”，钱的子类美元、欧元、人民币等都可以出现。

10.【推荐】系统设计时，根据依赖倒置原则，尽量依赖抽象类与接口，有利于扩展与维护。

说明：低层次模块依赖于高层次模块的抽象，方便系统间的解耦。

11.【推荐】系统设计时，注意对扩展开放，对修改闭合。

说明：极端情况下，交付的代码都是不可修改的，同一业务域内的需求变化，通过模块或类的扩展来实现。

12.【推荐】系统设计阶段，共性业务或公共行为抽取出来公共模块、公共配置、公共类、公共方法等，避免出现重复代码或重复配置的情况。

说明：随着代码的重复次数不断增加，维护成本指数级上升。

13. 【推荐】避免如下误解：敏捷开发 = 讲故事 + 编码 + 发布。

说明：敏捷开发是快速交付迭代可用的系统，省略多余的设计方案，摒弃传统的审批流程，但核心关键点上的必要设计和文档沉淀是需要的。

反例：某团队为了业务快速发展，敏捷成了产品经理催进度的借口，系统中均是勉强能运行但

像面条一样的代码，可维护性和可扩展性极差，一年之后，不得不进行大规模重构，得不偿失。

14.【参考】系统设计主要目的是明确需求、理顺逻辑、后期维护，次要目的用于指导编码。

说明：避免为了设计而设计，系统设计文档有助于后期的系统维护，所以设计结果需要进行分类归档保存。

15.【参考】设计的本质就是识别和表达系统难点，找到系统的变化点，并隔离变化点。

说明：世间众多设计模式目的是相同的，即隔离系统变化点。

16. 【参考】系统架构设计的目的：

l 确定系统边界。确定系统在技术层面上的做与不做。

l 确定系统内模块之间的关系。确定模块之间的依赖关系及模块的宏观输入与输出。

l 确定指导后续设计与演化的原则。使后续的子系统或模块设计在规定的框架内继续演化。

确定非功能性需求。非功能性需求是指安全性、可用性、可扩展性等。

2. 大数据主要学习什么内容？

前言

要从事计算机行业的工作，不管是什么工作，开发、测试、还是算法等，都是要有一门自己比较熟练的编程语言，编程语言可以是C语言、Java、C++等，只要是和你后续工作所相关的就可以（后续用到其他语言的话，你有一门语言基础了，学起来就快了）。一般初学者入门语言大多都会选择Java、C语言、C++或者Python，而且现在网上有很多好的视频，可以供初学者学习使用。关于学习视频或者资料的选择，知乎或者百度等都有很多讲解了，也可以跟师兄师姐咨询，这样可以少走很多弯路，当然，有人说，走一些弯路总是有好处的，但是我这里说的弯路不是说不犯错误，不调bug，而是指学习资料以及一些知识点的偏重点，这样可以尽量节约一部分时间，刚开始时，总会有点迷，而且当你真正投入进去学习时，会发现时间总是不够用。

我前面是做的Java后端，后续才转的大数据，所以一些Java开发所需要的东西自己也有学习过，也都是按照正常的路线走的，JavaSE阶段，然后数据库，SSM框架，接着做了一些网上找的项目，之后发现对大数据比较感兴趣，就开始找大数据相关的资料学习，看视频，看博客，敲代码，前期大概花了3-4个月吧（公众号的这些资料就是我当时看过的），也是一步步艰难走过来的，刚刚开始接触大数据相关的东西时，一度怀疑这么多东西自己能否学得完，是不是能用得到，学完又忘了，忘了又回头看，不过还好，坚持过来了，还好没有放弃，工作也还ok，找的大数据开发岗，待遇也还不错吧。

下面就说一下我自己从Java开发到大数据开发的曲折学习之路（狗头保命.jpg）。因为我现在是做大数据相关的工作了，所以Java后端涉及到的一些SSM框架等知识点我就不介绍了，毕竟后续一段时间也没有做了。自己看过的大数据学习相关的视频+资料大概是200G-300G吧，从Linux->Hadoop->。。。->Spark->项目，还有就是一些面试文档，面经等。一些视频看了两遍或者更多，跟着学，跟着敲代码，做项目，准备面试。涉及到需要学习的东西包括：JavaSE，数据结构与算法（计算机行业必备），MySQL，Redis，ES（数据库这些可以看项目，也可以自己熟练一两个），Linux，Shell（这个可以后期补），Hadoop，Zookeeper，Hive，Flume，Kafka，HBase，Scala（Spark是Scala写的，会Scala做相关的项目会更容易入手），Spark，Flink（这个是找工作时有面试官问过几次liao不liao解，所以找完工作才开始接触学习），相关项目。

编程语言阶段学习

  如果是零基础的话，建议还是从视频开始入门比较好，毕竟一上来就看教材，这样有些代码的来龙去脉可能不是很了解。如果是有一些编程语言基础的话，从视频开始也会更简单，一些for、while循环你都知道了，学起来也会快很多。  JavaSE我是选择的某马刘意的为主，因为刚刚开始学Java看过一本从《Java从入门到精通》，没什么感觉，后续又在看了某课网的Java初级视频，还是没感觉出来啥（当时就有点怀疑自己了。。。），可能有点没进入状态。  还好后续找了某马刘意老师的JavaSE视频（我是看的2015年版本，那时候19版还没出），觉得他讲的真的是很好很详细，每个知识点都会有例子，也都会带你敲代码，做测试，可能前面有C语言基础，然后也看过Java的一些语法，所以学起来还是比较顺利，后面的IO流、多线程等知识点时，也有看书看博客，或者看看其他老师的课程，讲解的可能自己比较容易接受就可以，反正都是多尝试（下面会给出视频链接），尽量懂一些，后续可以回头来复习。JavaSE相关的视频，先看一遍，后续有时间建议再看一遍，而且这些经典的视频，看两遍真的是享受。  如果有一定基础了的，JavaSE前面七八天的视频可以加速看，但是不懂的一定要停下开仔细想想，零基础的还是尽量不要加速吧，慢慢来稳些。后面的视频建议还是跟着视频来，尽量不要加速，代码尽量都敲一敲，第一遍基本上一个月到一个半月可以结束。  JavaSE可以说是很基础也很重要的东西，主要重点包括面向对象、集合（List、Map等），IO流，String/StringBuilder/StringBuffer、反射、多线程，这些最好是都要熟悉一些，面试也是重点。  JavaSE之后，如果你是要走前端或后端开发路线的话，可以跟着一些网上的视频继续学习，这里我就不多做介绍了。

===========分割线，Scala可以后续Spark阶段再接触学习=============

  Scala的学习，Scala是一门多范式 (multi-paradigm) 的编程语言，Scala支持面向对象和函数式编程，最主要的是后续Spark的内容需要用到Scala，所以前面学习了JavaSE，到Spark学习之前，再把Scala学习一波，美滋滋，而且Scala可以和Java进行无缝对接，混合使用，更是爽歪歪。后续Spark学习时基本都是用的Scala，也可能是和Java结合使用，所以Spark之前建议还是先学一波Scala，而且Scala用起来真是很舒服（wordcount一行代码搞定），适合迭代式计算，对数据处理有很大帮助，不过Scala看代码很容易看懂，但是学起来还是挺难的，比如样例类（case class）用起来真是nice，但是隐式转换学起来就相对比较难。学习Scala的建议：1. 学习scala 特有的语法，2. 搞清楚scala和java区别，3. 了解如何规范的使用scala。Scala对学习Spark是很重要的（后面Flink也是要用），虽然现在很多公司还是用Java开发比较多，而且Spark是Scala写的，如果要读源码，会Scala还是很重要的（至少要看得懂代码）。  Scala主要重点包括：隐式转换和隐式参数、模式匹配、函数式编程。这里我看的是某硅谷韩老师的Scala视频，韩老师讲的真的很不错，五星推荐，哈哈。  也许有人会觉得Python也是需要的，但是学习阶段，可能用Java还是比较多，面试也基本都是问Java相关的内容，所以Python后续工作会用到的话，再看看Python的内容吧。

大数据框架阶段学习

  大数据这方面的知识点自己可以说真的是从零开始的，刚刚开始学那会Linux基本都没用过，心里那个虚啊，而且时间也紧迫，想起来都是一把辛酸泪。  刚刚开始学的时候，看了厦门大学林子雨的《 大数据技术原理与应用》课程，可能这个课程是面对上课的，所以看了一些，感觉对自己帮助不是很大（并不是说课程不好，可能不太适合自己，如果是要了解理论知识，很透彻，但是俺时间紧迫啊），所以就继续在网上找视频，然后发现某硅谷的培训视频很多人去参加，而且知识点也很齐全，大数据相关组件都有讲课，还有一些项目比较好，所以就找了它相关的视频，当时看的是2018年的，所以视频不算旧。  来一张推荐系统架构的图，先看看

  一般来说，Flume+Kafka对数据进行采集聚合传输，一方面Spark对实时数据进行处理，传输给相应的数据处理模块（比如实时数据处理的算法模块，Spark也有提供常见的机器学习算法的程序库），另一方面采集的数据也可以放入数据库（HBase、MongoDB等）中，后续MapReduce对离线数据进行离线处理，数据处理完毕用于后续的使用，数据采集处理的流程大概就是这样。如果是推荐系统，实时推荐会给用户产生实时的推荐结果，让用户进行查阅选择，比如你在界面浏览了或者看了新的物品，然后刷新下界面，可能给你展示的东西就有一些变成跟你刚刚浏览的相关了。离线推荐的话主要是对离线数据进行处理，为物品或种类做出相似的推荐，如果后续用户搜索相应的物品时，给用户展示相应的产品。

  大数据学习路线：Linux -> Hadoop -> Zookeeper -> Hive -> Flume -> Kafka -> HBase -> Scala -> Spark -> 项目 - > Flink（ 如果需要学习Storm，在Spark前面学习）

一、Linux（基本操作）

  一般我们使用的都是虚拟机来进行操作，所以要安装VM（ Virtual Machine），我使用的是CentOS，所以VM和CentOS都要跟着安装好，跟着视频操作，一定要动手实践，将一些Linux基本命令熟练掌握，一些VIM编辑器的命令也要会用，做相应的一些配置，使用SecureCRT来做远程登录操作（也可以使用其他的，自己顺手就行）。再强调一遍，基本操作命令尽量熟练一点，如果一下记不住，打印一些常用的，自己看看，多用多实践，慢慢就会用了。还有一些软件包的下载安装卸载等，跟着操作一遍，熟悉下，后续都会使用，Shell编程可以后续补。

二、Hadoop（重点中的重点）

  Hadoop是一个分布式系统基础框架，用于主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题，也可以说Hadoop是后续整个集群环境的基础，很多框架的使用都是会依赖于Hadoop。主要是由HDFS、MapReduce、YARN组成。这个部分安装Hadoop，Hadoop的三个主要组成部分是重点，对他们的概念要理解出来，知道他们是做什么的，搭建集群环境，伪分布式模式和完全分布式模式的搭建，重要的是完全分布式的搭建，这些部分一定要自己动手实践，自己搭建集群，仔细仔细再仔细，Hadoop的NameNode，DataNode，YARN的启动关闭命令一定要知道，以及他们的启动关闭顺序要记住，不要搞混。后续视频会有一些案例操作，跟着写代码，做测试，把基本环境都配置好，后续这个集群（完全分布式需要三台虚拟机）要一直使用。

三、Zookeeper

  Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式应用提供协调服务的Apache项目。分布式安装ZK，对ZK有一定的了解就可以了，了解它的应用场景，以及内部原理，跟着做一些操作，基本上有一些了解即可。

四、Hive（重点）

  Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的安装，它的数据类型，以及它的数据定义、数据操作有较好的了解，怎么操作表（创建表、删除表，创建什么类型的表，他们有什么不同），怎么操作数据（加载数据，下载数据，对不同的表进行数据操作），对数据的查询一定要进行实践操作，以及对压缩方式和存储格式要有一些了解，用到时不懂也可以去查，最好是能理解清楚。这部分有什么面试可能会问，所以视频后续的面试讲解可以看看，理解清楚。

五、Flume

  Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。对于Flume，对它的组成架构，以及对Flume Agent的内部原理要理解清楚，Source、Channel、Sink一定要知道它们的各种类型以及作用，有哪些拓扑结构是常见常用的，例如一对一，单Source、多Channel、多Sink等，它们有什么作用，要理解清楚。还有一个重点，就是对Flume的配置文件一定要了解清楚，不懂的可以上官网查看案例，对于不同的情况，它的配置文件要做相应的修改，才能对数据进行采集处理，视频中的实践案例一定要跟着做。

六、Kafka（重点）

  Kafka是一个分布式消息队列，用来缓存数据的。比如说实时计算中可以通过Flume+Kafka对数据进行采集处理之后，Spark Streaming再使用Kafka相应的Topic中的数据，用于后续的计算使用。对于Kafka，要理解Kafka的架构，什么是Kafka，为什么需要Kafka，应用场景。基本的命令行操作要掌握，比如怎么创建删除Topic，怎么通过生产者生成数据，消费者怎么消费数据等基本操作，官网也是有一些案例可以查阅的。

七、HBase（重点）

  HBase是一个分布式的、基于列存储的开源数据库。HBase适合存储PB级别的海量数据，也可以说HBase是很适合大数据的存储的，它是基于列式存储数据的，列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。所以对HBase的数据结构要有一定的理解，特别是RowKey的设计部分（因为面试被问到过，咳咳，所以点一下），对于它的原理要了解，一些基本操作也要都会，比如创建表，对表的操作，基本的API使用等。

八、Spark（重点中的重点）

  Spark是快速、易用、通用的大数据分析引擎。一说到Spark，就有一种哪哪都是重点感觉，哈哈。  Spark的组成可以看下图

  Spark是基于内存计算的，对于数据的处理速度要比MapReduce快很多很多，而且数据挖掘这些都是要对数据做迭代式计算，MapReduce对数据的处理方式也不适合，而Spark是可以进行迭代式计算，很适合数据挖掘等场景。Spark的Spark SQL能够对结构化数据进行处理，Spark SQL的DataFrame或DataSet可以作为分布式SQL查询引擎的作用，可以直接使用Hive上的表，对数据进行处理。Spark Streaming主要用于对应用场景中的实时流数据进行处理，支持多种数据源，DStream是Spark Streaming的基础抽象，由一系列RDD组成，每个RDD中存放着一定时间段的数据，再对数据进行处理，而且是基于内存计算，速度快，所以很适合实时数据的处理。Spark MLlib提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。对Spark的核心组件、部署模式（主要是Standalone模式和YARN模式）、通讯架构、任务调度要有一定了解（面试问到了可以说一波），Spark Shuffle要好好理解，还有内存管理要知道，对Spark的内核原理一定要好好理解，不仅面试可能要用，以后工作也是有帮助的。

九、Flink（重点中的重点）

  Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界（有开始无结束）和有界（有开始有结束）数据流进行有状态计算。现在主要是阿里系公司使用的比较多，很多公司使用的还是Spark居多，而且Flink基本上都是和Spark很多功能大体上一样的，但是以后Flink和Spark孰强孰弱还有待时间的考验，不过Flink近几年越来越火了这是事实，所以如果有时间有精力的话，可以学一学Flink相关的内容也是很不错的。Spark和Flink主要都是在数据处理方面应用，在数据处理方面的话，离线数据处理：Flink暂时比不上Spark，Spark SQL优点在于可以和Hive进行无缝连接，Spark SQL可以直接使用Hive中的表；Flink暂时做不到这一步，因为官方不支持这一操作，Flink只能将数据读取成自己的表，不能直接使用Hive中的表。对于实时数据的处理：Flink和Spark可以说是平分秋色吧，而且Flink是以事件为驱动对数据进行处理，而Spark是以时间为驱动对数据进行处理，在一些应用场景中，也许Flink的效果比Spark的效果还要好些，因为Flink对数据更加的敏感。比如一秒钟如果触发了成千上万个事件，那么时间驱动型就很难对数据做细致的计算，而事件驱动型可以以事件为单位，一个个事件进行处理，相比而言延迟更低，处理效果更好。现在使用Flink的公司越来越多，有时间学习下，也算是有个准备。

项目阶段

  其实某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，B站上也有视频，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。  根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点

大数据项目实战

  某硅谷的视频里面有很多大数据相关的项目，而且都是文档配代码的，学习期间可以跟着视频做两到三个项目，自己理清思路，把项目理解透彻，还是可以学到很多东西的。根据自己情况，选择两到三个项目重点跟着做，理解透彻一点。相关项目文档资料我已经放到网盘，GongZhongHao回复相应关键字获取领取方式。   相关项目、涉及技术框架及其B站链接（B站链接主要是为了有些小伙伴网盘速度限制，这样就下载文档资料即可）

书籍

  书籍部分直接云盘链接保存即可，这里我放两张Java开发和大数据开发我自己的书单（很多，路漫漫，吾将上下而求索~）  Java后端书架：

  大数据书架：

  大概就这些，看完就需要很久了，大部分我也是需要的时候看相应的部分，所以有时间可以好好看下，不然就需要哪一部分看哪一部分，有助于学习即可。

最后

  大数据开发也是需要编程基础的，并不是学会使用这些框架怎么样就可以了，所以对于编程语言，数据结构与算法，计算机网络这些基础也是要的，这些基础知识也有助于自己以后的发展，如果是应届生校招的话，面试基本上都是JavaSE和数据结构与算法等的知识点，还有大数据组件相关的知识点，以及对项目的理解，这些都是要自己面试前准备好的，多看面经，多找面试题看，面几次，心里有谱了，后续面试就好了。  不管是从事什么样的计算机相关的岗位，编程都是很重要的，数据结构与算法特别重要，还有就是leetcode等编程网站刷题，提升自己的编程思维，后续笔试面试都要要的。  要将一行行代码看做一叠叠rmb，但是一行行代码能不能转换成一叠叠rmb，自己就一定要：坚持，多敲代码；多敲代码，坚持；坚持。 

3. 里面是只有StringBuilder？

java 里的 java.lang.Stringbuffer 就是 C# 里的 System.Text.StringBuilder，反倒是 java.lang.StringBuilder 在 C# 里没有对应类型。题主这是望文生义了。在 Java 里 StringBuffer 跟 StringBuilder 的区别在于前者是线程安全的，后者是非线程安全的。而 C# 只有线程安全的 StringBuilder，没提供非线程安全的类型。

4. java好学吗？

Java好不好学其实和很多原因都有关系，题主最好通过自己根据这些原因去判断好不好学。因为所有人都是通过自己的经历来说，其实不一定适合所有人。那么答主就来通过答主整理的几个点来说一说，题主自行判断Java到底好不好学：

自己个人现在的学习状态

很多小伙伴学习Java都是转行，那么对于转行过来的小伙伴来说这个点是需要慎重考虑的。学习状态说实话对于学习来说太重要了，相信各位应该都能有体会。那么这里的学习状态分为两个块：

个人学习状态

如果你是转行到it行业来学Java的话，那么对于现在的你来说肯定是经历了其他行业的多年工作的，说实话，如果工作过的小伙伴应该知道，想再次回来学习其实是很困难的，因为你很长时间没有接触过学习的内容，再次进入高密度的学习的话肯定有很多不适应的。比如说注意力很容易分散，学习能力感觉下降很多等等。这个是工作过后很正常的。如果你现在还是学生的话，那么这个点就没必要考虑了。

外在因素

可能你现在自己个人学习状态上没什么问题，其实有时候很多外在因素导致你无法正常的去学习，这也是一个学习状态的问题。比如你现在已经有了家庭，还是孩子，那如果你想学习，但是回家之后各种生活种的琐碎小事会导致你一直无法进入学习状态。比如，如果你还是学生，但是你个人感情这块问题很大，学校的其他事情也很多，那么你会因为这些杂七杂八的事情一样进入不了学校状态。所以外在因素对于学习来说也会有很大的影响。

明确知道自己学习的目的是什么

当你明确自己的的学习状态完全OK了之后，接下来你得问问自己学习Java的目的是什么，因为我们大家都知道有目标才会有动力。如果你学习Java是和大多数人一样盲从进入，说实话你对于学习的态度肯定不会很严肃，那么对于你来说可能学着学着就中途放弃了。如果你学习Java就是为了以后有更好的发展，那么你这个实话对于学习的态度肯定会很认真的对待，你明确自己如果没有学好是无法找到工作的，那么对于你来说动力也会很足。在就是学习是自己的提升的过程，如果你的学习是需要其他人来催，说实话，那肯定是有问题的。如果没有目标的话，你的学习肯定是需要其他人来督促的。

自己个人的思维逻辑还在不在线

学习编程语言说实话对于复杂的业务模块是需要有一定的思维逻辑能力来理解并给出解决方案的，如果你的思维逻辑不在线的话对于学习编程这块可能会有点影响，但是当你工作了之后那就不是影响了那是麻烦了。题主给一个建议，你可以去找本侦探类小说去读一读，看看自己的思维逻辑是否在线。这种检验方式也是最有效果的。

自己尝试去简单接触下Java看看自己能不能接受

如果你觉得自己学习状态也都有，思维逻辑现在还更得上，觉得还是没有多大的信心的话，可以去网上找点Java学习的基础视频去学学，看自己能不能进入状态，并且接受得了编程语言，对于你后面学习肯定也是有帮助的，也对于现在的你学习心态的明确性也会有个清楚的认知。

总结：Java好不好学，说实话和很多因素有关系，学习状态也好，思维逻辑也好，都是需要的，各位小伙伴可以按照答主给的方式去试一试。一般学会的很多小伙伴都觉得不难，因为已经学会了。但是后续还需要更多的学习来提升自己，所以又有些小伙伴觉得还是特别麻烦。

以上是答主自己整理的一些内容，如果有更好看法的小伙伴可以在下方评论区留言，或者点个赞，加个关注我们一起探讨探讨。

5. StringBuffer和StringBuilder的区别？

StringBuffer和StringBuilder都是Java中用于处理字符串的类，它们之间最大的区别在于线程安全性和执行速度。

1. 线程安全性：

StringBuffer是线程安全的，因为它的方法都被synchronized修饰了。这意味着多个线程可以同时访问一个StringBuffer对象，并且不会出现数据混乱或者其他问题。

而StringBuilder则是非线程安全的，因为它没有使用synchronized关键字来保证同步。如果有多个线程同时访问一个StringBuilder对象，则可能会导致数据错乱等问题。

2. 执行速度：

由于StringBuffer每次操作时需要进行同步锁定，所以相对来说比较慢一些；而StringBuilder则没有同步锁定机制，所以执行速度更快一些。

总结：如果你需要在单线程环境下进行字符串操作，则建议使用StringBuilder；如果你需要在多线程环境下进行字符串操作，则建议使用StringBuffer。

6. stringbuffer和stringbuilder的异同？

stringbuffer 一下简称buffer stringbuilder 以下简称builder buffer 是线程安全的，builder是不安全的。 buffer 速度慢，builder速度快。 其实在string ss= “ss”；的过程中，就是调用两次stringbuffer，StringBuffer sa = new StringBuffer(); sa.append("s"); sa.append("a"); sa.toString();

7. 中StringBuilder用法以及和String的区别分析？

StringBuilder：字符串变量（非线程安全）。在内部，StringBuilder对象被当作是一个包含字符序列的变长数组。

StringBuffer：字符串变量（Synchronized，即线程安全）。如果要频繁对字符串内容进行修改，出于效率考虑最好使用StringBuffer，如果想转成String类型，可以调用StringBuffer的toString()方法。

String是不可变的对象,因此在每次对String类型进行改变的时候，都会生成一个新的String对象，然后将指针指向新的String对象，所以经常改变内容的字符串最好不要用String，因为每次生成对象都会对系统性能产生影响，特别当内存中无引用对象多了以后，JVM的GC就会开始工作，性能就会降低。