重學 Java 設計模式:實戰迭代器模式「模擬公司組織架構樹結構關係,深度迭代遍歷人員信息輸出場景」

作者:小傅哥
博客:https://bugstack.cn – 原創系列專題文章

沉澱、分享、成長,讓自己和他人都能有所收穫!

一、前言

相信相信的力量!

從懵懂的少年,到拿起鍵盤,可以寫一個HelloWorld。多數人在這並不會感覺有多難,也不會認為做不出來。因為這樣的例子,有老師的指導、有書本的例子、有前人的經驗。但隨着你的開發時間越來越長,要解決更複雜的問題或者技術創新,因此在網上搜了幾天幾夜都沒有答案,這個時候是否想過放棄,還是一直堅持不斷的嘗試一點點完成自己心裏要的結果。往往這種沒有前車之鑒需要自己解決問題的時候,可能真的會折磨到要崩潰,但你要願意執着、願意倔強,願意選擇相信相信的力量,就一定能解決。哪怕解決不了,也可以在這條路上摸索出其他更多的收穫,為後續前進的道路填充好墊腳石。

時間緊是寫垃圾代碼的理由?

擰螺絲?Ctrl+C、Ctrl+V?貼膏藥一樣寫代碼?沒有辦法,沒有時間,往往真的是借口,胸中沒用筆墨,才只能湊合。難道一定是好好寫代碼就浪費時間,拼湊CRUD就快嗎,根本不可能的。因為不會,沒用實操過,很少架構出全場景的設計,才很難寫出優良的代碼。多增強自身的編碼(武術)修為,在各種編碼場景中讓自己變得老練,才好應對緊急情況下的需求開發和人員安排。就像韓信一樣有謀有略,才能執掌百萬雄兵。

不要只是做個工具人!

因為日常的編寫簡單業務需求,導致自己像個工具人一樣,日久天長的也就很少去深入學習更多技術棧。看見有工具、有組件、有框架,拿來就用用,反正沒什麼體量也不會出什麼問題。但如果你想要更多的收入,哪怕是重複的造輪子,你也要去嘗試造一個,就算不用到生產,自己玩玩總可以吧。有些事情只有自己經歷過,才能有最深的感觸,參与過實踐過,才好總結點評學習。

二、開發環境

  1. JDK 1.8
  2. Idea + Maven
  3. 涉及工程一個,可以通過關注公眾號bugstack蟲洞棧,回復源碼下載獲取(打開獲取的鏈接,找到序號18)
工程 描述
itstack-demo-design-15-00 開發樹形組織架構關係迭代器

三、迭代器模式介紹

迭代器模式,常見的就是我們日常使用的iterator遍歷。雖然這個設計模式在我們的實際業務開發中的場景並不多,但卻幾乎每天都要使用jdk為我們提供的list集合遍歷。另外增強的for循環雖然是循環輸出數據,但是他不是迭代器模式。迭代器模式的特點是實現Iterable接口,通過next的方式獲取集合元素,同時具備對元素的刪除等操作。而增強的for循環是不可以的。

這種設計模式的優點是可以讓我們以相同的方式,遍歷不同的數據結構元素,這些數據結構包括;數組鏈表等,而用戶在使用遍歷的時候並不需要去關心每一種數據結構的遍歷處理邏輯,從讓使用變得統一易用。

四、案例場景模擬

在本案例中我們模擬迭代遍歷輸出公司中樹形結構的組織架構關係中僱員列表

大部分公司的組織架構都是金字塔結構,也就這種樹形結構,分為一級、二級、三級等部門,每個組織部門由僱員填充,最終體現出一個整體的樹形組織架構關係。

一般我們常用的遍歷就是jdk默認提供的方法,對list集合遍歷。但是對於這樣的偏業務特性較大的樹形結構,如果需要使用到遍歷,那麼就可以自己來實現。接下來我們會把這個組織層次關係通過樹形數據結構來實現,並完成迭代器功能。

五、迭代器模式遍歷組織結構

在實現迭代器模式之前可以先閱讀下javalist方法關於iterator的實現部分,幾乎所有的迭代器開發都會按照這個模式來實現,這個模式主要分為以下幾塊;

  1. Collection,集合方法部分用於對自定義的數據結構添加通用方法;addremoveiterator等核心方法。
  2. Iterable,提供獲取迭代器,這個接口類會被Collection繼承。
  3. Iterator,提供了兩個方法的定義;hasNextnext,會在具體的數據結構中寫實現方式。

除了這樣通用的迭代器實現方式外,我們的組織關係結構樹,是由節點和節點間的關係鏈構成,所以會比上述的內容多一些入參。

1. 工程結構

itstack-demo-design-15-02
└── src
    ├── main
    │   └── java
    │       └── org.itstack.demo.design
    │           ├── group
    │           │	├── Employee.java
    │           │	├── GroupStructure.java
    │           │	└── Link.java
    │           └──  lang
    │            	├── Collection.java
    │            	├── Iterable.java
    │            	└── Iterator.java
    └── test
        └── java
            └── org.itstack.demo.design.test
                └── ApiTest.java

迭代器模式模型結構

  • 以上是我們工程類圖的模型結構,左側是對迭代器的定義,右側是在數據結構中實現迭代器功能。
  • 關於左側部分的實現與jdk中的方式是一樣的,所以在學習的過程中可以互相參考,也可以自己擴展學習。
  • 另外這個遍歷方式一個樹形結構的深度遍歷,為了可以更加讓學習的小夥伴容易理解,這裏我實現了一種比較簡單的樹形結構深度遍歷方式。後續讀者也可以把遍歷擴展為橫向遍歷也就是寬度遍歷。

2. 代碼實現

2.1 僱員實體類

/**
 * 僱員
 */
public class Employee {

    private String uId;   // ID
    private String name;  // 姓名
    private String desc;  // 備註
    
    // ...get/set
}
  • 這是一個簡單的僱員類,也就是公司員工的信息類,包括必要的信息;id、姓名、備註。

2.2 樹節點鏈路

/**
 * 樹節點鏈路
 */
public class Link {

    private String fromId; // 僱員ID
    private String toId;   // 僱員ID    
    
    // ...get/set
}
  • 這個類用於描述結構樹中的各個節點之間的關係鏈,也就是A to BB to CB to D,以此描述出一套完整的樹組織結構。

2.3 迭代器定義

public interface Iterator<E> {

    boolean hasNext();

    E next();
    
}
  • 這裏的這個類和javajdk中提供的是一樣的,這樣也方面後續讀者可以對照listIterator進行源碼學習。
  • 方法描述;hasNext,判斷是否有下一個元素、next,獲取下一個元素。這個在list的遍歷中是經常用到的。

2.4 可迭代接口定義

public interface Iterable<E> {

    Iterator<E> iterator();

}
  • 這個接口中提供了上面迭代器的實現Iterator的獲取,也就是後續在自己的數據結構中需要實現迭代器的功能並交給Iterable,由此讓外部調用方進行獲取使用。

2.5 集合功能接口定義

public interface Collection<E, L> extends Iterable<E> {

    boolean add(E e);

    boolean remove(E e);

    boolean addLink(String key, L l);

    boolean removeLink(String key);

    Iterator<E> iterator();

}
  • 這裏我們定義集合操作接口;Collection,同時繼承了另外一個接口Iterable的方法iterator()。這樣後續誰來實現這個接口,就需要實現上述定義的一些基本功能;添加元素刪除元素遍歷
  • 同時你可能注意到這裏定義了兩個泛型<E, L>,因為我們的數據結構一個是用於添加元素,另外一個是用於添加樹節點的鏈路關係。

2.6 (核心)迭代器功能實現

public class GroupStructure implements Collection<Employee, Link> {

    private String groupId;                                                 // 組織ID,也是一個組織鏈的頭部ID
    private String groupName;                                               // 組織名稱
    private Map<String, Employee> employeeMap = new ConcurrentHashMap<String, Employee>();  // 僱員列表
    private Map<String, List<Link>> linkMap = new ConcurrentHashMap<String, List<Link>>();  // 組織架構關係;id->list
    private Map<String, String> invertedMap = new ConcurrentHashMap<String, String>();       // 反向關係鏈

    public GroupStructure(String groupId, String groupName) {
        this.groupId = groupId;
        this.groupName = groupName;
    }

    public boolean add(Employee employee) {
        return null != employeeMap.put(employee.getuId(), employee);
    }

    public boolean remove(Employee o) {
        return null != employeeMap.remove(o.getuId());
    }

    public boolean addLink(String key, Link link) {
        invertedMap.put(link.getToId(), link.getFromId());
        if (linkMap.containsKey(key)) {
            return linkMap.get(key).add(link);
        } else {
            List<Link> links = new LinkedList<Link>();
            links.add(link);
            linkMap.put(key, links);
            return true;
        }
    }

    public boolean removeLink(String key) {
        return null != linkMap.remove(key);
    }

    public Iterator<Employee> iterator() {

        return new Iterator<Employee>() {

            HashMap<String, Integer> keyMap = new HashMap<String, Integer>();

            int totalIdx = 0;
            private String fromId = groupId;  // 僱員ID,From
            private String toId = groupId;   // 僱員ID,To

            public boolean hasNext() {
                return totalIdx < employeeMap.size();
            }

            public Employee next() {
                List<Link> links = linkMap.get(toId);
                int cursorIdx = getCursorIdx(toId);

                // 同級節點掃描
                if (null == links) {
                    cursorIdx = getCursorIdx(fromId);
                    links = linkMap.get(fromId);
                }

                // 上級節點掃描
                while (cursorIdx > links.size() - 1) {
                    fromId = invertedMap.get(fromId);
                    cursorIdx = getCursorIdx(fromId);
                    links = linkMap.get(fromId);
                }

                // 獲取節點
                Link link = links.get(cursorIdx);
                toId = link.getToId();
                fromId = link.getFromId();
                totalIdx++;

                // 返回結果
                return employeeMap.get(link.getToId());
            }
             
            // 給每個層級定義寬度遍歷進度
            public int getCursorIdx(String key) {
                int idx = 0;
                if (keyMap.containsKey(key)) {
                    idx = keyMap.get(key);
                    keyMap.put(key, ++idx);
                } else {
                    keyMap.put(key, idx);
                }
                return idx;
            }
        };
    }

}
  • 以上的這部分代碼稍微有點長,主要包括了對元素的添加和刪除。另外最重要的是對遍歷的實現 new Iterator<Employee>
  • 添加和刪除元素相對來說比較簡單,使用了兩個map數組結構進行定義;僱員列表組織架構關係;id->list。當元素添加元素的時候,會分別在不同的方法中向map結構中進行填充指向關係(A->B),也就構建出了我們的樹形組織關係。

迭代器實現思路

  1. 這裏的樹形結構我們需要做的是深度遍歷,也就是左側的一直遍歷到最深節點。
  2. 當遍歷到最深節點后,開始遍歷最深節點的橫向節點。
  3. 當橫向節點遍歷完成后則向上尋找橫向節點,直至樹結構全部遍歷完成。

3. 測試驗證

3.1 編寫測試類

@Test
public void test_iterator() { 
    // 數據填充
    GroupStructure groupStructure = new GroupStructure("1", "小傅哥");  
    
    // 僱員信息
    groupStructure.add(new Employee("2", "花花", "二級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("3", "豆包", "二級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("4", "蹦蹦", "三級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("5", "大燒", "三級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("6", "虎哥", "四級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("7", "玲姐", "四級部門"));
    groupStructure.add(new Employee("8", "秋雅", "四級部門"));   
    
    // 節點關係 1->(1,2) 2->(4,5)
    groupStructure.addLink("1", new Link("1", "2"));
    groupStructure.addLink("1", new Link("1", "3"));
    groupStructure.addLink("2", new Link("2", "4"));
    groupStructure.addLink("2", new Link("2", "5"));
    groupStructure.addLink("5", new Link("5", "6"));
    groupStructure.addLink("5", new Link("5", "7"));
    groupStructure.addLink("5", new Link("5", "8"));       

    Iterator<Employee> iterator = groupStructure.iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        Employee employee = iterator.next();
        logger.info("{},僱員 Id:{} Name:{}", employee.getDesc(), employee.getuId(), employee.getName());
    }
}

3.2 測試結果

22:23:37.166 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 二級部門,僱員 Id:2 Name:花花
22:23:37.168 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 三級部門,僱員 Id:4 Name:蹦蹦
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 三級部門,僱員 Id:5 Name:大燒
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 四級部門,僱員 Id:6 Name:虎哥
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 四級部門,僱員 Id:7 Name:玲姐
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 四級部門,僱員 Id:8 Name:秋雅
22:23:37.169 [main] INFO  org.itstack.demo.design.test.ApiTest - 二級部門,僱員 Id:3 Name:豆包

Process finished with exit code 0
  • 從遍歷的結果可以看到,我們是順着樹形結構的深度開始遍歷,一直到右側的節點3僱員 Id:2、僱員 Id:4...僱員 Id:3

六、總結

  • 迭代器的設計模式從以上的功能實現可以看到,滿足了單一職責和開閉原則,外界的調用方也不需要知道任何一個不同的數據結構在使用上的遍歷差異。可以非常方便的擴展,也讓整個遍歷變得更加乾淨整潔。
  • 但從結構的實現上可以看到,迭代器模式的實現過程相對來說是比較負責的,類的實現上也擴增了需要外部定義的類,使得遍歷與原數據結構分開。雖然這是比較麻煩的,但可以看到在使用java的jdk時候,迭代器的模式還是很好用的,可以非常方便擴展和升級。
  • 以上的設計模式場景實現過程可能對新人有一些不好理解點,包括;迭代器三個和接口的定義、樹形結構的數據關係、樹結構深度遍歷思路。這些都需要反覆實現練習才能深入的理解,事必躬親,親歷親為,才能讓自己掌握這些知識。

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恕我直言你可能真的不會java第6篇:Stream性能差?不要人云亦云

一、粉絲的反饋

問:stream比for循環慢5倍,用這個是為了啥?
答:互聯網是一個新聞泛濫的時代,三人成虎,以假亂真的事情時候發生。作為一個技術開發者,要自己去動手去做,不要人云亦云。

的確,這位粉絲說的這篇文章我也看過,我就不貼地址了,也沒必要給他帶流量。怎麼說呢?就是一個不懂得測試的、不入流開發工程師做的性能測試,給出了一個危言聳聽的結論。

二、所有性能測試結論都是片面的

性能測試是必要的,但針對性能測試的結果,永遠要持懷疑態度。為什麼這麼說?

  • 性能測試脫離業務場景就是片面的性能測試。你能覆蓋所有的業務場景么?
  • 性能測試脫離硬件環境就是片面的性能測試。你能覆蓋所有的硬件環境么?
  • 性能測試脫離開發人員的知識面就是片面的性能測試。你能覆蓋各種開發人員奇奇怪怪的代碼么?

所以,我從來不相信網上的任何性能測試的文章。凡是我自己的從事的業務場景,我都要在接近生產環境的機器上自己測試一遍。 所有性能測試結論都是片面的,只有你生產環境下的運行結果才是真的。

三、動手測試Stream的性能

3.1.環境

windows10 、16G內存、i7-7700HQ 2.8HZ 、64位操作系統、JDK 1.8.0_171

3.2.測試用例與測試結論

我們在上一節,已經講過:

  • 針對不同的數據結構,Stream流的執行效率是不一樣的
  • 針對不同的數據源,Stream流的執行效率也是不一樣的

所以記住筆者的話:所有性能測試結論都是片面的,你要自己動手做,相信你自己的代碼和你的環境下的測試!我的測試結果僅僅代表我自己的測試用例和測試數據結構!

3.2.1.測試用例一

測試用例:5億個int隨機數,求最小值
測試結論(測試代碼見後文):

  • 使用普通for循環,執行效率是Stream串行流的2倍。也就是說普通for循環性能更好。
  • Stream并行流計算是普通for循環執行效率的4-5倍。
  • Stream并行流計算 > 普通for循環 > Stream串行流計算

3.2.測試用例二

測試用例:長度為10的1000000隨機字符串,求最小值
測試結論(測試代碼見後文):

  • 普通for循環執行效率與Stream串行流不相上下
  • Stream并行流的執行效率遠高於普通for循環
  • Stream并行流計算 > 普通for循環 = Stream串行流計算

3.3.測試用例三

測試用例:10個用戶,每人200個訂單。按用戶統計訂單的總價。
測試結論(測試代碼見後文):

  • Stream并行流的執行效率遠高於普通for循環
  • Stream串行流的執行效率大於等於普通for循環
  • Stream并行流計算 > Stream串行流計算 >= 普通for循環

四、最終測試結論

  • 對於簡單的数字(list-Int)遍歷,普通for循環效率的確比Stream串行流執行效率高(1.5-2.5倍)。但是Stream流可以利用并行執行的方式發揮CPU的多核優勢,因此并行流計算執行效率高於for循環。
  • 對於list-Object類型的數據遍歷,普通for循環和Stream串行流比也沒有任何優勢可言,更不用提Stream并行流計算。

雖然在不同的場景、不同的數據結構、不同的硬件環境下。Stream流與for循環性能測試結果差異較大,甚至發生逆轉。但是總體上而言

  • Stream并行流計算 >> 普通for循環 ~= Stream串行流計算 (之所以用兩個大於號,你細品)
  • 數據容量越大,Stream流的執行效率越高。
  • Stream并行流計算通常能夠比較好的利用CPU的多核優勢。CPU核心越多,Stream并行流計算效率越高。

stream比for循環慢5倍?也許吧,單核CPU、串行Stream的int類型數據遍歷?我沒試過這種場景,但是我知道這不是應用系統的核心場景。看了十幾篇測試博文,和我的測試結果。我的結論是: 在大多數的核心業務場景下及常用數據結構下,Stream的執行效率比for循環更高。 畢竟我們的業務中通常是實實在在的實體對象,沒事誰總對List<Int>類型進行遍歷?誰的生產服務器是單核?。

五、測試代碼

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>junitperf</artifactId>
    <version>2.0.0</version>
</dependency>

測試用例一:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class StreamIntTest {

    public static int[] arr;

    @BeforeAll
    public static void init() {
        arr = new int[500000000];  //5億個隨機Int
        randomInt(arr);
    }

    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntFor() {
        minIntFor(arr);
    }

    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntParallelStream() {
        minIntParallelStream(arr);
    }

    @JunitPerfConfig( warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testIntStream() {
        minIntStream(arr);
    }

    private int minIntStream(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr).min().getAsInt();
    }

    private int minIntParallelStream(int[] arr) {
        return Arrays.stream(arr).parallel().min().getAsInt();
    }

    private int minIntFor(int[] arr) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int anArr : arr) {
            if (anArr < min) {
                min = anArr;
            }
        }
        return min;
    }

    private static void randomInt(int[] arr) {
        Random r = new Random();
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            arr[i] = r.nextInt();
        }
    }
}

測試用例二:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;

public class StreamStringTest {

    public static ArrayList<String> list;

    @BeforeAll
    public static void init() {
        list = randomStringList(1000000);
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testMinStringForLoop(){
        String minStr = null;
        boolean first = true;
        for(String str : list){
            if(first){
                first = false;
                minStr = str;
            }
            if(minStr.compareTo(str)>0){
                minStr = str;
            }
        }
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void textMinStringStream(){
        list.stream().min(String::compareTo).get();
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testMinStringParallelStream(){
        list.stream().parallel().min(String::compareTo).get();
    }

    private static ArrayList<String> randomStringList(int listLength){
        ArrayList<String> list = new ArrayList<>(listLength);
        Random rand = new Random();
        int strLength = 10;
        StringBuilder buf = new StringBuilder(strLength);
        for(int i=0; i<listLength; i++){
            buf.delete(0, buf.length());
            for(int j=0; j<strLength; j++){
                buf.append((char)('a'+ rand.nextInt(26)));
            }
            list.add(buf.toString());
        }
        return list;
    }
}

測試用例三:

import com.github.houbb.junitperf.core.annotation.JunitPerfConfig;
import com.github.houbb.junitperf.core.report.impl.HtmlReporter;
import org.junit.jupiter.api.BeforeAll;

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamObjectTest {

    public static List<Order> orders;

    @BeforeAll
    public static void init() {
        orders = Order.genOrders(10);
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderForLoop(){
        Map<String, Double> map = new HashMap<>();
        for(Order od : orders){
            String userName = od.getUserName();
            Double v; 
            if((v=map.get(userName)) != null){
                map.put(userName, v+od.getPrice());
            }else{
                map.put(userName, od.getPrice());
            }
        }

    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderStream(){
        orders.stream().collect(
                Collectors.groupingBy(Order::getUserName, 
                        Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));
    }

    @JunitPerfConfig(duration = 10000, warmUp = 1000, reporter = {HtmlReporter.class})
    public void testSumOrderParallelStream(){
        orders.parallelStream().collect(
                Collectors.groupingBy(Order::getUserName, 
                        Collectors.summingDouble(Order::getPrice)));
    }
}


class Order{
    private String userName;
    private double price;
    private long timestamp;
    public Order(String userName, double price, long timestamp) {
        this.userName = userName;
        this.price = price;
        this.timestamp = timestamp;
    }
    public String getUserName() {
        return userName;
    }
    public double getPrice() {
        return price;
    }
    public long getTimestamp() {
        return timestamp;
    }

    public static List<Order> genOrders(int listLength){
        ArrayList<Order> list = new ArrayList<>(listLength);
        Random rand = new Random();
        int users = listLength/200;// 200 orders per user
        users = users==0 ? listLength : users;
        ArrayList<String> userNames = new ArrayList<>(users);
        for(int i=0; i<users; i++){
            userNames.add(UUID.randomUUID().toString());
        }
        for(int i=0; i<listLength; i++){
            double price = rand.nextInt(1000);
            String userName = userNames.get(rand.nextInt(users));
            list.add(new Order(userName, price, System.nanoTime()));
        }
        return list;
    }
    @Override
    public String toString(){
        return userName + "::" + price;
    }
}

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【代碼修鍊系列分享】改掉這些壞習慣,還怕寫不出健壯的代碼?(一)

Code Review 是一場苦澀但有意思的修行。

近期對團隊負責的項目,進行了一次 Code Review,代碼評審過程中遇到的那些編碼壞習慣,笑的合不攏嘴。不過,評審中很多代碼編寫問題,以往都多次提及過,所以還是按奈不住心中怒氣的小火苗。

作為用代碼編寫人生的程序員,能擁有寫一手健壯代碼的本領,那絕對很有必要。因為健壯的代碼能夠把 Bug 扼殺在搖籃里,能夠讓問題止步於上線前。

那麼,怎樣才能練就寫出健壯代碼的本領呢?

本次着重談談那些代碼編寫時的一些壞習慣,改掉這些壞習慣,相信會向健壯代碼邁進一大步。

一、編碼時易忽略性能的壞習慣 

壞習慣一:調用低效的構造器,創建包裝類型的對象

反例:

正解:

解惑:使用 Long.valueOf(long) 代替 new Long(long),可以提高性能。

如 Long 源碼所示,如果當傳入的值介於 -128~127 時,會優先從緩存中返回緩存的值,而不是進行 new,充分利用空間換取時間,所以當值介於 -128~127 時,採取 Long.valueOf(long) 的效率要比 new Long(long) 快很多。

建議:

  • 凡是涉及到 Long, Integer, Short, Character 以及 Byte 創建對象時,優先採用高效的 valueOf() 方法,而不是直接用低效構造器創建實例。
  • 享元設計模式在這兒用到了,什麼是享元模式?(留個作業)

壞習慣二:使用 keySet 迭代器迭代 Map,獲取對應的 value。

反例:

正解:

解惑:keySet 方式遍歷 Map 的性能不如 entrySet 性能好。

如果採用 keySet 的方式獲取 Map 中 key,然後通過 key 獲取 Map 對應的 value,如上圖 HashMap 源碼所示,每次都需要通過 key 去計算對應的 hash 值,然後再通過 hash 值獲取對應的 value,效率會低不少。

建議:

  • 如果想獲取 Map 對應的 key 和 value,則推薦使用 entrySet。
  • 如果只是單純獲取 Map 對應的 key,則推薦使用 keySet。

壞習慣三:使用 new Date().getTime() 獲取當前時間戳。

反例:

正解:

解惑:如下圖 Date 源碼所示,Date 構造方法中最終還是調用了 System.currentTimeMillis() 方法來獲取時間戳。

建議:

  • 獲取當前毫秒數採用 System.currentTimeMillis(),而不是new Date().getTime(); 
  • 獲取更加精確的納秒級時間值,採用 System.nanoTime;
  • 在 JDK8 中,針對統計時間等場景,建議使用 Instant 類。

壞習慣四:循環中使用 ”+“ 號拼接字符串。

反例:

正解:推薦使用 StringBuilder/StringBuffer 進行字符串拼接。

解惑:「Java 程序該怎麼優化?技巧篇」以前的這篇分享做過試驗,本次不贅述。

二、編碼時易犯的一些小毛病 

毛病一:變量作為 equals() 方法的調用方。

反例:

正解:

解惑:totalCount 應該作為方法  equals() 的調用方,而不是參數 作為調用方,因為參數作為調用方會出現空指針異常。

建議:

  • 字符串的比較,常量建議當做 equals() 方法的調用方;
  • 字符串判斷空,建議用項目中的工具類。

毛病二:對象為 null 的檢查滯后。

反例:

正解:請在使用 data 對象前,做好是否為 null 的判斷。

解惑:後置對象為空的檢查,可能會導致空指針異常的發生。

毛病三:要求傳入非空的方法,傳入空值。

反例:

正解:signInfo 變量的值可能存在為空的情形,導致發生空指針異常。

建議:發生異常的時候,方法該終止就終止;盡量做好防禦性編程,該校驗的參數進行必要的校驗。

三、寄語寫最後 

常在河邊站哪有不濕鞋,再牛逼的碼農,編碼也會有失誤的時候,很有必要藉助一款代碼檢查工具,做最後一道防線。

在這裏,推薦 FindBugs、Checkstyle、SonarQube 三款代碼檢查工具,不過我用的最多的當屬 FindBugs,可以拿去一試,使用門檻幾乎為零。

好了,編碼中易犯的那些臭毛病,本次就談到這裏,不知道有多少條是觸動了你的心弦,希望有則改之。

關注同名公眾號:一猿小講,回復「1024」可以獲取精心為您準備的職場打怪進階資料。

一起聊技術、談業務、噴架構,少走彎路,不踩大坑,會持續輸出原創精彩分享,敬請期待!

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【故障公告】阿里雲 RDS 實例 CPU 100% 故障引發全站無法正常訪問

非常抱歉,今天凌晨 3:20~8:30 左右,我們使用的阿里雲 RDS 實例 SQL Server 2016 標準版突然出現 CPU 100% 故障,造成全站無法正常訪問,由此給您帶來巨大的麻煩,請您諒解。

問題很奇怪,故障期間是數據庫服務器負載極低的時間段。從阿里雲 RDS 控制台 CloudDBA 看,故障期間下面的一個 SQL 語句大量執行,並且極其消耗 CPU 。

開始我們以為是這個 SQL 語句引發的故障,但排查下來這個 SQL 語句本身並沒有性能問題,而且已經使用了至少6個月。

最終恢復正常是通過 RDS 的2次主備切換,當發現故障后,我們立即進行主備切換,但切換后 CPU 依然 100% ,然後我們排查 SQL 語句的問題,排查未果,然後又進行一次主備切換,才恢復正常。

事後分析后發現應該是第一次主備切換沒有成功完成,阿里雲 RDS 控制台查看不到主備切換日誌,但2次切換,只有第2次收到郵件通知,由此可以推斷。

您的雲數據庫RDS實例:xxx(名稱:enable or disable task fetching while rds2slb transgfer.)任務觸發切換完畢,請檢查程序連接是否正常,建議設置自動重連機制以避免切換影響。

問題的原因有待進一個分析,再次抱歉由此給您帶來的麻煩。

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澳大學生研發電動車 續航力超越 Tesla

    電動車廠特斯拉遇到了新對手,但這並不是寶馬也不是通用汽車,而是來自澳洲大學的一群學生。這些學生研發 eVe 電動車,單次充電後以每小時 100 公里的時速行駛了 500 公里,這也打破了塵封已久的電動車續航世界紀錄。此前,這項記錄為單次充電後,以 72 公里每小時速度跑滿 500 公里。   一直以來,續航能力是電動車推廣普及的最大難題,而 eVe 打破記錄外也表明,電動車可以在合理高速下行駛數百公里。eVe 由澳洲新南威爾士大學 Sunswift 團隊學生研發,到如今已是第五代版本。Sunswift 團隊早前曾以打造太陽能汽車名聲大噪,其推出的 IVy 太陽能動力車在 2011 年跑出了時速達 88 公里/小時,創造了該領域車輛的最快時速記錄。   eVe 電動車配有傳統電池,可以採用使用常規充電樁進行電力補充,其也可以通過覆蓋車身的太陽能電池板充電,車身重量為 317公斤(700磅),使用重量 59 公斤的松下電池,用常規家用插座可在 8 小時內充滿電,若接入工業用電插口,可在 5 小時內充滿。Sunswift 團隊表示,如果 eVe 停在太陽下 8 個小時,搭載的 800 瓦太陽能電池組可以提供 2 小時行駛里程,且太陽能面板還可在車輛行駛過程中收集能量。   Sunswift 團隊負責人Hayden Smith 表示,eVe 證明太陽能電動車是傳統石化燃料汽車可行性替代方案。該團隊希望以此激勵商業公司進入這一技術領域,並促使 eVe 成為澳洲首個合法上路的太陽能電動車。     (圖片來源:)

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Tesla 解決大陸商標爭議、Model X 行情看俏

電動車製造商特斯拉 (Tesla ) 6 日宣佈,該公司已和在大陸搶先註冊商標的商人占寶生 (Zhan Baosheng) 敲定協議,雙方化解了商標爭議。占寶生也會轉交他在大陸註冊的網站名稱,當中包括「tesla.cn」、「teslamotors.cn」。   特斯拉表示,占寶生已同意讓大陸主管機關註銷他先前註冊或申請的商標,而且完全不向特斯拉收費。   MarketWatch 則指出,特斯拉計畫推出的電動休旅車 (SUV)「Model X」,很有機會比電動轎車「Model S」更受歡迎。特斯拉目前首度暫停旗下唯一一座組裝廠,以重整產品線加快 Model S 的出貨速度、同時也為生產次世代電動休旅車「Model X」預做準備。  

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Day10-微信小程序實戰-交友小程序-實現刪除好友信息與子父組件間通信

回顧:上一次已經把消息的布局以及樣式做好了

效果圖:

 

 在removeList.js文件中,messageId就是發起這個消息的用戶了

先查看一下自定義組件的生命周期

https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/custom-component/lifetimes.html

 lifetimes: {
    attached: function() {
      // 在組件實例進入頁面節點樹時執行
    },
    detached: function() {
      // 在組件實例被從頁面節點樹移除時執行
    },
  }

直接就是在lifttimes裏面進行定義的(直接就是在methods的同級的下面加上即可了)

因為要對用戶的信息進行渲染,就可以看成是一個一個的對象,所以就可以在removeLIst.js中定義一個對象

然後遇到的問題就和之前是一樣的了,就是我們得到的數據太多了,沒必要全部都要,可以選擇性的要,只需要頭像和昵稱

(所以就可以在get前面來一個field)

lifetimes: {
    attached: function () {
      // 一進來就會進行它了
      db.collection('users').doc(this.data.messageId)
      .field({
        userPhoto : true,
        nickName : true
      })
      .get().then((res)=>{
        this.setData({
            userMessage : res.data
        });
      });
    }
  }

這樣的話我們在這個頁面裏面就可以得到用戶的數據了,剩下的就是直接可以在wxml中用了

<!--components/removeList/removeList.wxml-->
<movable-area class="area">
     <movable-view direction="horizontal" class="view">{{ userMessage.nickName }}</movable-view>
     <image src="{{ userMessage.userPhoto }}" />
     <view class="delete">刪除</view>
 </movable-area>

效果圖:

 

 在之後設置刪除功能之前,先設置一下就是只要點擊了消息列表中用戶的頭像之後,就可以跳轉到這個用戶的詳情頁了

可以直接 在編輯個人信息的頁面 editUserInfo.wxml中COPY代碼  

在設置這個跳轉頁面的url的時候,因為同時要給這個url傳遞參數的,所以這個時候就要用大括號括起來了

<!--components/removeList/removeList.wxml-->
<movable-area class="area">
     <movable-view direction="horizontal" class="view">{{ userMessage.nickName }}</movable-view>
     <navigator url="{{'/pages/detail/detail?userId=' + userMessage._id}}" open-type="navigate">
     <image src="{{ userMessage.userPhoto }}" />
     </navigator>
     <view class="delete">刪除</view>
 </movable-area>

即可實現,點擊頭像跳轉到個人的詳情頁面

 

二、下面就是對刪除功能進行設計

一開始的就是,點擊了之後,要給用戶一個提示信息,讓用戶可以選擇是取消還是確定的,這裏用的是一個wx.showModel這樣一個內置的方法

 

所以就要另外的給“點擊了確定”加邏輯了,就要在微信開放文檔裏面細看這個API了

https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/ui/interaction/wx.showModal.html

wx.showModal({
  title: '提示',
  content: '這是一個模態彈窗',
  success (res) {
    if (res.confirm) {
      console.log('用戶點擊確定')
    } else if (res.cancel) {
      console.log('用戶點擊取消')
    }
  }
})

把查到的賦值給list,然後在用數組的filter進行刪除即可了

通過fileter過濾之後,就是過濾初和我們不想要的東西,然後把這些東西再次賦值為list,然後我們把前後的list打印出來會發現:

 

 確實是過濾掉了的

 由於如果要刪掉的話,就設計了removeList這個組件和message這各頁面之間的通信了,並且是子組件像父組件,用到事件來做的

https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/custom-component/events.html

<!-- 當自定義組件觸發“myevent”事件時,調用“onMyEvent”方法 -->
<component-tag-name bindmyevent="onMyEvent" />
<!-- 或者可以寫成 -->
<component-tag-name bind:myevent="onMyEvent" />

所以在message.wxml中隊子組件remove-list設置

<remove-list wx:for="{{ userMessage }}" wx:key="{{index}}" messageId="{{ item }}"
     bindmyevent="onMyEvent"/> 
    

這樣事件監聽就寫好了,但是如何在組件中觸發呢,我們回到removelist.js中

繼續查看山脈的鏈接-微信開發文檔

Component({
  properties: {},
  methods: {
    onTap: function(){
      var myEventDetail = {} // detail對象,提供給事件監聽函數
      var myEventOption = {} // 觸發事件的選項
      this.triggerEvent('myevent', myEventDetail, myEventOption)
    }
  }
})

在removelist.js中通過:

 this.triggerEvent('myevent',list) 

前面參數,要和在 message.wxml設置的 bindmyevent,後面的myevent對應上

第二個參數就是我們 過濾剩下的list

給message傳過去之後

  onMyEvent(ev){
  this.setData({
    userMessage : ev.detail
  });

通過這樣的設置出現了一個bug,就是我們刪除第一條信息的時候,直接把第二條刪掉了,第一條被留下來了

當我們查看數據庫的時候,留下來的就是第二條信息,但是在前端显示的是第一條信息留下,第二條信息沒了

要這樣修改:

onMyEvent(ev){
    this.setData({
      userMessage : []
    },()=>{
        this.setData({
          userMessage : ev.detail
        });
    });
  }
  

先賦值為空,之後再次調用removelist,再把過濾的數組進行賦值  

 

 

 也就是全部清空之後,再重新渲染的

 

 整個邏輯:

1、在數據庫中用戶的頭像和昵稱找到,然後獲取數據

 

2、點擊刪除按鈕的時候,彈出提示框,如果用戶點了缺點刪除的話,之後我們先查詢

 找到之後,把那個消息在message列表中過濾掉

 

 3、然後再重新的更新,之後就觸發子父通信,把更新之後的list傳給

 

4、父組件拿到removelist這組件的信息

 

 拿到就更新我們的列表,這樣的話列表就發送了變化了

 

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甫傳出破產 SAAB 9-3 電動車原型現身

    瑞典汽車製造商 NEVS 近日宣布,子公司 SAAB 已推出 SAAB 9-3 電動車的原型機,並釋出 2 張相關照片,SAAB 母公司 NEVS 傳出破產消息不過是 10 天前的事情,在這時間點宣布電動車計畫實現,頗是耐人尋味。   SAAB 9-3 電動車是基於 9-3 Aero 打造,動力來源為 1 具可輸出 140 匹馬力的電動馬達,搭配鋰離子電池,性能表現上,0-100 公里/時加速須 10 秒,續航力的部分,在電池充飽電的情況下,能以最高速 120 公里/時行駛 200 公里的距離;9-3 電動車的電池安裝在地板下方(類似 Tesla 的設計),這讓車內空間和行李廂空間不受影響,同時也讓車輛重心更低、以及達到 50:50 的前後重量分配。   雖然有動作是好事,但就先前 NEVS 的聲明來看,特羅海坦工廠的重啟日期尚不明確,這款 SAAB 9-3 電動車能否付諸量產,依舊是未知數。     (圖片來源:)

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