一 创建和销毁对象篇
1 若有多个构造器参数时,优先考虑构造器
当类构造包含多个参数时,同学们会选择 JavaBeans
模式。在这种模式下,可以调用一个无参构造器来创建对象,然后调用 setter
方法来设置必要和可选的参数。目前较受欢迎的方法之一如在类上加入 Lombok
提供的@Data注解,来自动生成getter/setter
、equals
等方法。但是JavaBeans
模式无法将类做成不可变(immutable
,详见“使可变形最小化”章节)。这就需要开发者自己掌控值的更新情况,确保线程安全等。
推荐:Builder模式
Builder
模式通过 builder
对象上,调用类似 setter
的方法,设置相关的参数(类似 Proto Buffers
)。最后,通过调用 build 方法来生成不可变的对象(immutable object
)。使用 Builder
模式的方法之一包括在类上加入 Lombok
提供的 @Builder
注解。
应用:API Request & Response
在微服务架构中,服务的请求(request
)和响应(response
)往往包含较多参数。在处理请求的过程中,笔者也常常会担心误操作修改了请求的内容。所以,笔者倾向使用Builder模式。
我们可使用Builder
模式来构建该类型对象。在构建过程中,若需要引入额外逻辑(e.g. if-else
),可先返回Builder对象,最后再调用build
方法。
import lombok.Builder;
@Builder
public class SampleRequest {
private String paramOne;
private int paramTwo;
private boolean paramThree;
}
@Builder
public class SampleResponse {
private boolean success;
}
public interface SampleFacade {
Result<SampleResponse> rpcOne(RequestParam<SampleRequest>);
}
public void testRpcOne() {
SampleRequest request =
SampleRequest.builder().paramOne("one").paramTwo(2).paramThree(true).build();
Result<SampleResponse> response = sampleFacade.rpcOne(request);
}
2 通过私有构造器强化不可实例化的能力
有些类,例如工具类(utility class
),只包含静态字段和静态方法。这些类应尽量确保不被实例化,防止用户误用。
推荐:私有化类构造器
为了防止误导用户,认为该类是专门为了继承而设计的,我们可以将构造器私有化。
public class SampleUtility {
public static String getXXX() {
return "test";
}
private SampleUtility() {}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println(SampleUtility.getXXX());
}
二 类和接口篇
1 最小化类和成员的可访问性
尽可能地使每个类或者成员不被外界访问。
推荐:有的时候,为了测试,我们不得不将某些私有的(private
)类、接口或者成员变成包级私有的(package-private
)。这里,笔者推荐大家使用 Guava
提供的 @VisiableForTesting
注解,来提示这是为了测试而使可访问级别变为包级私有,放宽了限制。
import com.google.common.annotations.VisibleForTesting;
@VisibleForTesting(otherwise = VisibleForTesting.PRIVATE)
String getXXX() {
return "test";
}
此外,也有小伙伴推荐 PowerMock
单元测试框架。PowerMock
是 Mockito
的加强版,可以实现完成对private/static/final
方法的Mock
(模拟)。通过加入 @PrepareForTest
注解来实现。
public class Utility {
private static boolean isGreaterThan(int a, int b) {
return a > b;
}
private Utility() {}
}
import org.junit.Test;
import org.junit.jupiter.api.Assertions;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.powermock.core.classloader.annotations.PrepareForTest;
import org.powermock.modules.junit4.PowerMockRunner;
import org.powermock.reflect.Whitebox;
@RunWith(PowerMockRunner.class)
@PrepareForTest({Utility.class})
public class UtilityTest {
@Test
public void test_privateIsGreaterThan_success() throws Exception {
boolean result = Whitebox.invokeMethod(Utility.class, "isGreaterThan", 3, 2);
Assertions.assertTrue(result);
}
}
2 使可变形最小化
不可变类(immutable class
)是指类对应的实例被创建后,就无法改变其成员变量值。即实例中包含的所有信息都必须在创建该实例的时候提供,并在对象的生命周期内固定不变。
不可变类一般采用函数(
functional
)模式,即对应的方法返回一个函数的结果,函数对操作数进行运算但并不修改它。与之相对应的更常见的是过程的(procedure
)或者命令式的(imperative
)做法。使用这些方法时,将一个过程作用在它们的操作数上,会导致它的状态发生改变。
如在“若有多个构造器参数时,优先考虑构造器”一节中提到,不可变对象比较简单,线程安全,只有一种状态。使用该类的开发者无需再做额外的工作来维护约束关系。另外,可变的对象可以有任意复杂的状态。若 mutator
方法(e.g. update
)无详细的描述,开发者需要自行阅读方法内容。笔者经常会花费较多时间弄清楚在某方法内,可变对象的哪些字段被更改,方法结束后会不会影响后续的对象操作。笔者推荐传入不可变对象,基于此用更新的参数创建新的不可变对象返回。虽然会创建更多的对象,但是保证了不可变形,以及更可读性。
推荐:Guava Collection之Immutable类
笔者在日常开发中倾向将 Immutable
类(ImmutableList
,ImmutableSet
,ImmuableMap
)和上文提到的函数模式集合,实现mutator
类方法。
import static com.google.common.collect.ImmutableList.toImmutableList;
import com.google.common.collect.ImmutableList;
import com.google.common.collect.ImmutableMap;
private static final ImmutableMap<String, Integer> SAMPLE_MAP =
ImmutableMap.of("One", 1, "Two", 2);
public ImmutableList<TestObj> updateXXX(ImmutableList<TestObj> input) {
return input.stream()
.map(obj -> obj.setXXX(true))
.collect(toImmutableList());
}
public void filterXXX(List<TestObj> input) {
input.forEach(obj -> obj.setXXX(true));
}
三 泛型篇
1 列表优先于数组
数组是协变的(covariant
),即Sub
为Super
的子类型,那么数组类型Sub[]
就是Super[]
的子类型;数组是具体化的,在运行时才知道并检查它们的元素类型约束。而泛型是不可变的和可擦除的(即编译时强化它们的类型信息,并在运行时丢弃)。
需要警惕 public static final
数组的出现。很有可能是个安全漏洞!
四 方法篇
1 校验参数的有效性
若传递无效的参数值给方法,这个方法在执行复杂、耗时逻辑之前先对参数进行了校验(validation
),便很快就会失败,并且可清楚地抛出适当的异常。若没有校验它的参数,就可能会在后续发生各种奇怪的异常,有时难以排查定位原因。
笔者认为,微服务提供的API request
也应沿用这一思想。即在API 请求被服务处理之前,先进行参数校验。每个request
应与对应的request validator
绑定。若参数值无效,则抛出特定的ClientException(e.g. IllegalArgumentException
)。
2 谨慎设计方法签名
谨慎地选择方法的名称:
- 执行某个动作的方法通常用动词或者动词短语命名:
createXXX
,updateXXX
,removeXXX
,convertXXX
,generateXXX
- 对于返回
boolean
值的方法,一般以is
开头:isValid
,isLive
,isEnabled
避免过长的参数列表:目标是四个参数,或者更少。
- 当参数过多时,笔者会使用Pair,Triple或辅助类(e.g. 静态成员类)
public class SampleListener {
public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(String input) {
SampleResult result = generateResult(input);
...
}
private static SampleResult generateResult(String input) {
...
}
private static class SampleResult {
private boolean success;
private List<String> xxxList;
private int count;
}
}
3 返回零长度的数组或者集合,而不是null
若一个方法返回 null
而不是零长度的数组或者集合,开发者需要加入 != null
的检查,有时容易忘记出错,报NullpointerException
。
说到此,笔者想额外提一下 Optional
。网络上有很多关于 Optional
和 null
的使用讨论。Optional
允许调用者继续一系列流畅的方法调用(e.g. stream.getFirst().orElseThrow(() -> new MyFancyException()))。
以下为笔者整理的观点。
public Optional<Foo> findFoo(String id);
public Foo doSomething(String id, Optional<Bar> barOptional);
public class Book {
private List<Pages> pages;
private Optional<Index> index;
}
List<Optional<Foo>>
五 通用程序设计篇
1 如果需要精确的答案,请避免使用float和double
float
和 double
类型主要用于科学工程计算。它们执行二进制浮点运算,为了在数值范围上提供较为精准的快速近似计算。但是,它们并不能提供完全精确的结果,尤其不适合用于货币计算。float 或者 double 精确地表示0.1 是不可行的。
若需系统来记录十进制小数点,可使用BigDecimal
。
2 基本类型优先于装箱基本类型
基本类型(primitive
)例如 int
、double
、long
和 boolean
。每个基本类型都有一个对应的引用类型,称作装箱基本类型(boxed primitive
),对应为Integer
、Double
、Long
和 Boolean
。如书中提到,它们的区别如下:
public int sum(int a, int b) {
return a + b;
}
public Integer sum(Integer a, Integer b) {
return a + b;
}
若无特殊的使用场景,推荐总是使用基本类型。若不得不使用装箱基本类型,注意 == 操作和 NullPointerException
异常。装箱基本类型的使用场景:
- 作为集合中的元素(e.g. Set<Long>)
- 参数化类型(e.g. ThreadLocal<Long>)
- 反射的方法调用
六 异常
1 每个方法抛出的异常都要有文档
始终要单独地声明受检的异常,并且利用
Javadoc
的@throws
标记,准确地记录下抛出每个异常的条件。
在日常工作中,笔者调用其他组的 API 时,有时会发现一些意料之外的异常。良好的文档记录,可以帮助 API 调用者更好得处理相关的异常。文档记录可包括:异常的类型,异常的 error code
,和描述。
2 其他
一些公司将 API 产生的异常分成 ClientException
和 ServerException
。一般 ClientException
(e.g. 无效的服务 request ) 是由调用方非常规调用 API 导致的异常处理,可不在服务端主要的异常监测范围中。而 ServerException
(e.g. 数据库查询超时)是由服务端自身原因导致的问题,平时需要着重监测。
引用:
Bloch, Joshua. 2018. Effective Java, 3rd Edition
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到此这篇关于Effective Java
在工作中的应用总结的文章就介绍到这了,更多相关Effective Java
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