Java代码优化的30个小技巧

阅读原文时间：2023年07月08日阅读：3

我之前写过两篇关于优化相关的问题：《聊聊sql优化的15个小技巧》和《聊聊接口性能优化的11个小技巧》，发表之后，在全网受到广大网友的好评。阅读量和点赞率都很高，说明了这类文章的价值。

今天接着优化这个话题，我们一起聊聊Java中代码优化的30个小技巧，希望会对你有所帮助。

不知道你有没有拼接过字符串，特别是那种有多个参数，字符串比较长的情况。

比如现在有个需求：要用get请求调用第三方接口，url后需要拼接多个参数。

以前我们的请求地址是这样拼接的：

String url = "http://susan.sc.cn?userName="+userName+"&age="+age+"&address="+address+"&sex="+sex+"&roledId="+roleId;

字符串使用+号拼接，非常容易出错。

后面优化了一下，改为使用StringBuilder拼接字符串：

StringBuilder urlBuilder = new StringBuilder("http://susan.sc.cn?");
urlBuilder.append("userName=")
.append(userName)
.append("&age=")
.append(age)
.append("&address=")
.append(address)
.append("&sex=")
.append(sex)
.append("&roledId=")
.append(roledId);

代码优化之后，稍微直观点。

但还是看起来比较别扭。

这时可以使用String.format方法优化：

String requestUrl = "http://susan.sc.cn?userName=%s&age=%s&address=%s&sex=%s&roledId=%s";
String url = String.format(requestUrl,userName,age,address,sex,roledId);

代码的可读性，一下子提升了很多。

我们平常可以使用String.format方法拼接url请求参数，日志打印等字符串。

但不建议在for循环中用它拼接字符串，因为它的执行效率，比使用+号拼接字符串，或者使用StringBuilder拼接字符串都要慢一些。

IO流想必大家都使用得比较多，我们经常需要把数据写入某个文件，或者从某个文件中读取数据到内存中，甚至还有可能把文件a，从目录b，复制到目录c下等。

JDK给我们提供了非常丰富的API，可以去操作IO流。

例如：

public class IoTest1 {
    public static void main(String[] args) {
        FileInputStream fis = null;
        FileOutputStream fos = null;
        try {
            File srcFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/1.txt");
            File destFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/2.txt");
            fis = new FileInputStream(srcFile);
            fos = new FileOutputStream(destFile);
            int len;
            while ((len = fis.read()) != -1) {
                fos.write(len);
            }
            fos.flush();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (fos != null) {
                    fos.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (fis != null) {
                    fis.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这个例子主要的功能，是将1.txt文件中的内容复制到2.txt文件中。这例子使用普通的IO流从功能的角度来说，也能满足需求，但性能却不太好。

因为这个例子中，从1.txt文件中读一个字节的数据，就会马上写入2.txt文件中，需要非常频繁的读写文件。

优化：

public class IoTest {
    public static void main(String[] args) {
        BufferedInputStream bis = null;
        BufferedOutputStream bos = null;
        FileInputStream fis = null;
        FileOutputStream fos = null;
        try {
            File srcFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/1.txt");
            File destFile = new File("/Users/dv_susan/Documents/workspace/jump/src/main/java/com/sue/jump/service/test1/2.txt");
            fis = new FileInputStream(srcFile);
            fos = new FileOutputStream(destFile);
            bis = new BufferedInputStream(fis);
            bos = new BufferedOutputStream(fos);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int len;
            while ((len = bis.read(buffer)) != -1) {
                bos.write(buffer, 0, len);
            }
            bos.flush();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            try {
                if (bos != null) {
                    bos.close();
                }
                if (fos != null) {
                    fos.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            try {
                if (bis != null) {
                    bis.close();
                }
                if (fis != null) {
                    fis.close();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这个例子使用BufferedInputStream和BufferedOutputStream创建了可缓冲的输入输出流。

最关键的地方是定义了一个buffer字节数组，把从1.txt文件中读取的数据临时保存起来，后面再把该buffer字节数组的数据，一次性批量写入到2.txt中。

这样做的好处是，减少了读写文件的次数，而我们都知道读写文件是非常耗时的操作。也就是说使用可缓存的输入输出流，可以提升IO的性能，特别是遇到文件非常大时，效率会得到显著提升。

在我们日常开发中，循环遍历集合是必不可少的操作。

但如果循环层级比较深，循环中套循环，可能会影响代码的执行效率。

反例：

for(User user: userList) {
   for(Role role: roleList) {
      if(user.getRoleId().equals(role.getId())) {
         user.setRoleName(role.getName());
      }
   }
}

这个例子中有两层循环，如果userList和roleList数据比较多的话，需要循环遍历很多次，才能获取我们所需要的数据，非常消耗cpu资源。

正例：

Map<Long, List<Role>> roleMap = roleList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Role::getId));
for (User user : userList) {
    List<Role> roles = roleMap.get(user.getRoleId());
    if(CollectionUtils.isNotEmpty(roles)) {
        user.setRoleName(roles.get(0).getName());
    }
}

减少循环次数，最简单的办法是，把第二层循环的集合变成map，这样可以直接通过key，获取想要的value数据。

虽说map的key存在hash冲突的情况，但遍历存放数据的链表或者红黑树的时间复杂度，比遍历整个list集合要小很多。

在我们日常开发中，可能经常访问资源，比如：获取数据库连接，读取文件等。

我们以获取数据库连接为例。

反例：

//1. 加载驱动类
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
//2. 创建连接
Connection    connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql//localhost:3306/db?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8","root","123456");
//3.编写sql
String sql ="select * from user";
//4.创建PreparedStatement
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
//5.获取查询结果
ResultSet rs = pstmt.execteQuery();
while(rs.next()){
   int id = rs.getInt("id");
   String name = rs.getString("name");
}

上面这段代码可以正常运行，但却犯了一个很大的错误，即：ResultSet、PreparedStatement和Connection对象的资源，使用完之后，没有关闭。

我们都知道，数据库连接是非常宝贵的资源。我们不可能一直创建连接，并且用完之后，也不回收，白白浪费数据库资源。

正例：

//1. 加载驱动类
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

Connection    connection = null;
PreparedStatement pstmt = null;
ResultSet rs = null;
try {
    //2. 创建连接
    connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql//localhost:3306/db?allowMultiQueries=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8","root","123456");
    //3.编写sql
    String sql ="select * from user";
    //4.创建PreparedStatement
    pstmt = conn.prepareStatement(sql);
    //5.获取查询结果
    rs = pstmt.execteQuery();
    while(rs.next()){
       int id = rs.getInt("id");
       String name = rs.getString("name");
    }
} catch(Exception e) {
  log.error(e.getMessage(),e);
} finally {
   if(rs != null) {
      rs.close();
   }

   if(pstmt != null) {
      pstmt.close();
   }

   if(connection != null) {
      connection.close();
   }
}

这个例子中，无论是ResultSet，或者PreparedStatement，还是Connection对象，使用完之后，都会调用close方法关闭资源。

在这里温馨提醒一句：ResultSet，或者PreparedStatement，还是Connection对象，这三者关闭资源的顺序不能反了，不然可能会出现异常。

我们都知道，从数据库查数据，首先要连接数据库，获取Connection资源。

想让程序多线程执行，需要使用Thread类创建线程，线程也是一种资源。

通常一次数据库操作的过程是这样的：

创建连接
进行数据库操作
关闭连接

而创建连接和关闭连接，是非常耗时的操作，创建连接需要同时会创建一些资源，关闭连接时，需要回收那些资源。

如果用户的每一次数据库请求，程序都都需要去创建连接和关闭连接的话，可能会浪费大量的时间。

此外，可能会导致数据库连接过多。

我们都知道数据库的最大连接数是有限的，以mysql为例，最大连接数是：100，不过可以通过参数调整这个数量。

如果用户请求的连接数超过最大连接数，就会报：too many connections异常。如果有新的请求过来，会发现数据库变得不可用。

这时可以通过命令：

show variables like max_connections

查看最大连接数。

然后通过命令：

set GLOBAL max_connections=1000

手动修改最大连接数。

这种做法只能暂时缓解问题，不是一个好的方案，无法从根本上解决问题。

最大的问题是：数据库连接数可以无限增长，不受控制。

这时我们可以使用数据库连接池。

目前Java开源的数据库连接池有：

DBCP：是一个依赖Jakarta commons-pool对象池机制的数据库连接池。
C3P0：是一个开放源代码的JDBC连接池，它在lib目录中与Hibernate一起发布，包括了实现jdbc3和jdbc2扩展规范说明的Connection 和Statement 池的DataSources 对象。
Druid：阿里的Druid，不仅是一个数据库连接池，还包含一个ProxyDriver、一系列内置的JDBC组件库、一个SQL Parser。
Proxool：是一个Java SQL Driver驱动程序，它提供了对选择的其它类型的驱动程序的连接池封装，可以非常简单的移植到已有代码中。

目前用的最多的数据库连接池是:Druid。

我们都知道通过反射创建对象实例，比使用new关键字要慢很多。

由此，不太建议在用户请求过来时，每次都通过反射实时创建实例。

有时候，为了代码的灵活性，又不得不用反射创建实例，这时该怎么办呢？

答：加缓存。

其实spring中就使用了大量的反射，我们以支付方法为例。

根据前端传入不同的支付code，动态找到对应的支付方法，发起支付。

我们先定义一个注解。

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.TYPE)
public @interface PayCode {
     String value();
     String name();
}

在所有的支付类上都加上该注解

@PayCode(value = "alia", name = "支付宝支付")
@Service
public class AliaPay implements IPay {  

     @Override
     public void pay() {
         System.out.println("===发起支付宝支付===");
     }
}  

@PayCode(value = "weixin", name = "微信支付")
@Service
public class WeixinPay implements IPay {  

     @Override
     public void pay() {
         System.out.println("===发起微信支付===");
     }
} 

@PayCode(value = "jingdong", name = "京东支付")
@Service
public class JingDongPay implements IPay {
     @Override
     public void pay() {
        System.out.println("===发起京东支付===");
     }
}

然后增加最关键的类：

@Service
public class PayService2 implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent> {
     private static Map<String, IPay> payMap = null;  

     @Override
     public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent contextRefreshedEvent) {
         ApplicationContext applicationContext = contextRefreshedEvent.getApplicationContext();
         Map<String, Object> beansWithAnnotation = applicationContext.getBeansWithAnnotation(PayCode.class);  

         if (beansWithAnnotation != null) {
             payMap = new HashMap<>();
             beansWithAnnotation.forEach((key, value) ->{
                 String bizType = value.getClass().getAnnotation(PayCode.class).value();
                 payMap.put(bizType, (IPay) value);
             });
         }
     }  

     public void pay(String code) {
        payMap.get(code).pay();
     }
}

PayService2类实现了ApplicationListener接口，这样在onApplicationEvent方法中，就可以拿到ApplicationContext的实例。这一步，其实是在spring容器启动的时候，spring通过反射我们处理好了。

我们再获取打了PayCode注解的类，放到一个map中，map中的key就是PayCode注解中定义的value，跟code参数一致，value是支付类的实例。

这样，每次就可以每次直接通过code获取支付类实例，而不用if…else判断了。如果要加新的支付方法，只需在支付类上面打上PayCode注解定义一个新的code即可。

注意：这种方式的code可以没有业务含义，可以是纯数字，只要不重复就行。

很多时候，我们需要在某个接口中，调用其他服务的接口。

比如有这样的业务场景：

在用户信息查询接口中需要返回：用户名称、性别、等级、头像、积分、成长值等信息。

而用户名称、性别、等级、头像在用户服务中，积分在积分服务中，成长值在成长值服务中。为了汇总这些数据统一返回，需要另外提供一个对外接口服务。

于是，用户信息查询接口需要调用用户查询接口、积分查询接口和成长值查询接口，然后汇总数据统一返回。

调用过程如下图所示：

调用远程接口总耗时 530ms = 200ms + 150ms + 180ms

显然这种串行调用远程接口性能是非常不好的，调用远程接口总的耗时为所有的远程接口耗时之和。

那么如何优化远程接口性能呢？

上面说到，既然串行调用多个远程接口性能很差，为什么不改成并行呢？

如下图所示：

调用远程接口总耗时 200ms = 200ms（即耗时最长的那次远程接口调用）

在java8之前可以通过实现Callable接口，获取线程返回结果。

java8以后通过CompleteFuture类实现该功能。我们这里以CompleteFuture为例：

public UserInfo getUserInfo(Long id) throws InterruptedException, ExecutionException {
    final UserInfo userInfo = new UserInfo();
    CompletableFuture userFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteUserAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);

    CompletableFuture bonusFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteBonusAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);

    CompletableFuture growthFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        getRemoteGrowthAndFill(id, userInfo);
        return Boolean.TRUE;
    }, executor);
    CompletableFuture.allOf(userFuture, bonusFuture, growthFuture).join();

    userFuture.get();
    bonusFuture.get();
    growthFuture.get();

    return userInfo;
}

温馨提醒一下，这两种方式别忘了使用线程池。示例中我用到了executor，表示自定义的线程池，为了防止高并发场景下，出现线程过多的问题。

有时候，创建对象是一个非常耗时的操作，特别是在该对象的创建过程中，还需要创建很多其他的对象时。

我们以单例模式为例。

在介绍单例模式的时候，必须要先介绍它的两种非常著名的实现方式：饿汉模式 和 懒汉模式。

8.1 饿汉模式

实例在初始化的时候就已经建好了，不管你有没有用到，先建好了再说。具体代码如下：

public class SimpleSingleton {
    //持有自己类的引用
    private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

    //私有的构造方法
    private SimpleSingleton() {
    }
    //对外提供获取实例的静态方法
    public static SimpleSingleton getInstance() {
        return INSTANCE;
    }
}

使用饿汉模式的好处是：没有线程安全的问题，但带来的坏处也很明显。

private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

一开始就实例化对象了，如果实例化过程非常耗时，并且最后这个对象没有被使用，不是白白造成资源浪费吗？

还真是啊。

这个时候你也许会想到，不用提前实例化对象，在真正使用的时候再实例化不就可以了？

这就是我接下来要介绍的：懒汉模式。

8.2 懒汉模式

顾名思义就是实例在用到的时候才去创建，“比较懒”，用的时候才去检查有没有实例，如果有则返回，没有则新建。具体代码如下：

public class SimpleSingleton2 {

    private static SimpleSingleton2 INSTANCE;

    private SimpleSingleton2() {
    }

    public static SimpleSingleton2 getInstance() {
        if (INSTANCE == null) {
            INSTANCE = new SimpleSingleton2();
        }
        return INSTANCE;
    }
}

示例中的INSTANCE对象一开始是空的，在调用getInstance方法才会真正实例化。

懒汉模式相对于饿汉模式，没有提前实例化对象，在真正使用的时候再实例化，在实例化对象的阶段效率更高一些。

除了单例模式之外，懒加载的思想，使用比较多的可能是：

spring的@Lazy注解。在spring容器启动的时候，不会调用其getBean方法初始化实例。
mybatis的懒加载。在mybatis做级联查询的时候，比如查用户的同时需要查角色信息。如果用了懒加载，先只查用户信息，真正使用到角色了，才取查角色信息。

我们在实际项目开发中，需要经常使用集合，比如：ArrayList、HashMap等。

但有个问题：你在初始化集合时指定了大小的吗？

反例：

public class Test2 {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        long time1 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list.add(i);
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - time1);
    }
}

执行时间：

如果在初始化集合时指定了大小。

正例：

public class Test2 {

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list2 = new ArrayList<>(100000);
        long time2 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list2.add(i);
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - time2);
    }
}

执行时间：

我们惊奇的发现，在创建集合时指定了大小，比没有指定大小，添加10万个元素的效率提升了一倍。

如果你看过ArrayList源码，你就会发现它的默认大小是10，如果添加元素超过了一定的阀值，会按1.5倍的大小扩容。

你想想，如果装10万条数据，需要扩容多少次呀？而每次扩容都需要不停的复制元素，从老集合复制到新集合中，需要浪费多少时间呀。

以前我们在开发接口时，如果出现异常，为了给用户一个更友好的提示，例如：

@RequestMapping("/test")
@RestController
public class TestController {

    @GetMapping("/add")
    public String add() {
        int a = 10 / 0;
        return "成功";
    }
}

如果不做任何处理，当我们请求add接口时，执行结果直接报错：

what？用户能直接看到错误信息？

这种交互方式给用户的体验非常差，为了解决这个问题，我们通常会在接口中捕获异常：

@GetMapping("/add")
public String add() {
    String result = "成功";
    try {
        int a = 10 / 0;
    } catch (Exception e) {
        result = "数据异常";
    }
    return result;
}

接口改造后，出现异常时会提示：“数据异常”，对用户来说更友好。

看起来挺不错的，但是有问题。。。

如果只是一个接口还好，但是如果项目中有成百上千个接口，都要加上异常捕获代码吗？

答案是否定的，这时全局异常处理就派上用场了：RestControllerAdvice。

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {

    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public String handleException(Exception e) {
        if (e instanceof ArithmeticException) {
            return "数据异常";
        }
        if (e instanceof Exception) {
            return "服务器内部异常";
        }
        retur nnull;
    }
}

只需在handleException方法中处理异常情况，业务接口中可以放心使用，不再需要捕获异常（有人统一处理了）。真是爽歪歪。

如果你读过JDK的源码，比如：ThreadLocal、HashMap等类，你就会发现，它们的底层都用了位运算。

为什么开发JDK的大神们，都喜欢用位运算？

答：因为位运算的效率更高。

在ThreadLocal的get、set、remove方法中都有这样一行代码：

int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);

通过key的hashCode值，与数组的长度减1。其中key就是ThreadLocal对象，与数组的长度减1，相当于除以数组的长度减1，然后取模。

这是一种hash算法。

接下来给大家举个例子：假设len=16，key.threadLocalHashCode=31，

于是： int i = 31 & 15 = 15

相当于：int i = 31 % 16 = 15

计算的结果是一样的，但是使用与运算效率跟高一些。

为什么与运算效率更高？

答：因为ThreadLocal的初始大小是16，每次都是按2倍扩容，数组的大小其实一直都是2的n次方。

这种数据有个规律就是高位是0，低位都是1。在做与运算时，可以不用考虑高位，因为与运算的结果必定是0。只需考虑低位的与运算，所以效率更高。

在Java的庞大体系中，其实有很多不错的小工具，也就是我们平常说的：轮子。

如果在我们的日常工作当中，能够将这些轮子用户，再配合一下idea的快捷键，可以极大得提升我们的开发效率。

如果你引入com.google.guava的pom文件，会获得很多好用的小工具。这里推荐一款com.google.common.collect包下的集合工具：Lists。

它是在太好用了，让我爱不释手。

如果你想将一个大集合分成若干个小集合。

之前我们是这样做的：

List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5);

List<List<Integer>> partitionList = Lists.newArrayList();
int size = 0;
List<Integer> dataList = Lists.newArrayList();
for(Integer data : list) {
   if(size >= 2) {
      dataList = Lists.newArrayList();
      size = 0;
   }
   size++;
   dataList.add(data);
}

将list按size=2分成多个小集合，上面的代码看起来比较麻烦。

如果使用Lists的partition方法，可以这样写代码：

List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5);
List<List<Integer>> partitionList = Lists.partition(list, 2);
System.out.println(partitionList);

执行结果：

[[1, 2], [3, 4], [5]]

这个例子中，list有5条数据，我将list集合按大小为2，分成了3页，即变成3个小集合。

这个是我最喜欢的方法之一，经常在项目中使用。

比如有个需求：现在有5000个id，需要调用批量用户查询接口，查出用户数据。但如果你直接查5000个用户，单次接口响应时间可能会非常慢。如果改成分页处理，每次只查500个用户，异步调用10次接口，就不会有单次接口响应慢的问题。

如果你了解更多非常有用的第三方工具类的话，可以看看我的另一篇文章《吐血推荐17个提升开发效率的“轮子”》。

在某些业务场景中，为了防止多个线程并发修改某个共享数据，造成数据异常。

为了解决并发场景下，多个线程同时修改数据，造成数据不一致的情况。通常情况下，我们会：加锁。

但如果锁加得不好，导致锁的粒度太粗，也会非常影响接口性能。

在java中提供了synchronized关键字给我们的代码加锁。

通常有两种写法：在方法上加锁 和 在代码块上加锁。

先看看如何在方法上加锁：

public synchronized doSave(String fileUrl) {
    mkdir();
    uploadFile(fileUrl);
    sendMessage(fileUrl);
}

这里加锁的目的是为了防止并发的情况下，创建了相同的目录，第二次会创建失败，影响业务功能。

但这种直接在方法上加锁，锁的粒度有点粗。因为doSave方法中的上传文件和发消息方法，是不需要加锁的。只有创建目录方法，才需要加锁。

我们都知道文件上传操作是非常耗时的，如果将整个方法加锁，那么需要等到整个方法执行完之后才能释放锁。显然，这会导致该方法的性能很差，变得得不偿失。

这时，我们可以改成在代码块上加锁了，具体代码如下：

public void doSave(String path,String fileUrl) {
    synchronized(this) {
      if(!exists(path)) {
          mkdir(path);
       }
    }
    uploadFile(fileUrl);
    sendMessage(fileUrl);
}

这样改造之后，锁的粒度一下子变小了，只有并发创建目录功能才加了锁。而创建目录是一个非常快的操作，即使加锁对接口的性能影响也不大。

最重要的是，其他的上传文件和发送消息功能，任然可以并发执行。

在Java中保证线程安全的技术有很多，可以使用synchroized、Lock等关键字给代码块加锁。

但是它们有个共同的特点，就是加锁会对代码的性能有一定的损耗。

其实，在jdk中还提供了另外一种思想即：用空间换时间。

没错，使用ThreadLocal类就是对这种思想的一种具体体现。

ThreadLocal为每个使用变量的线程提供了一个独立的变量副本，这样每一个线程都能独立地改变自己的副本，而不会影响其它线程所对应的副本。

ThreadLocal的用法大致是这样的：

先创建一个CurrentUser类，其中包含了ThreadLocal的逻辑。

public class CurrentUser {
private static final ThreadLocal THREA_LOCAL = new ThreadLocal();

public static void set(UserInfo userInfo) {
    THREA_LOCAL.set(userInfo);
}

public static UserInfo get() {
   THREA_LOCAL.get();
}

public static void remove() {
   THREA_LOCAL.remove();
}

}

在业务代码中调用CurrentUser类。

public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);
CurrentUser.set(userInfo);
…

//业务代码
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
…
}

在业务代码的第一行，将userInfo对象设置到CurrentUser，这样在业务代码中，就能通过CurrentUser.get()获取到刚刚设置的userInfo对象。特别是对业务代码调用层级比较深的情况，这种用法非常有用，可以减少很多不必要传参。

但在高并发的场景下，这段代码有问题，只往ThreadLocal存数据，数据用完之后并没有及时清理。

ThreadLocal即使使用了WeakReference（弱引用）也可能会存在内存泄露问题，因为 entry对象中只把key(即threadLocal对象)设置成了弱引用，但是value值没有。

那么，如何解决这个问题呢？

public void doSamething(UserDto userDto) {
   UserInfo userInfo = convert(userDto);

   try{
     CurrentUser.set(userInfo);
     ...

     //业务代码
     UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
     ...
   } finally {
      CurrentUser.remove();
   }
}

需要在finally代码块中，调用remove方法清理没用的数据。

不知道你在项目中有没有见过，有些同事对Integer类型的两个参数使用==号比较是否相等？

反正我见过的，那么这种用法对吗？

我的回答是看具体场景，不能说一定对，或不对。

有些状态字段，比如：orderStatus有：-1(未下单)，0（已下单），1（已支付），2（已完成），3（取消），5种状态。

这时如果用==判断是否相等：

Integer orderStatus1 = new Integer(1);
Integer orderStatus2 = new Integer(1);
System.out.println(orderStatus1 == orderStatus2);

返回结果会是true吗？

答案：是false。

有些同学可能会反驳，Integer中不是有范围是：-128-127的缓存吗？

为什么是false？

先看看Integer的构造方法：

它其实并没有用到缓存。

那么缓存是在哪里用的？

答案在valueOf方法中：

如果上面的判断改成这样：

String orderStatus1 = new String("1");
String orderStatus2 = new String("1");
System.out.println(Integer.valueOf(orderStatus1) == Integer.valueOf(orderStatus2));

返回结果会是true吗？

答案：还真是true。

我们要养成良好编码习惯，尽量少用==判断两个Integer类型数据是否相等，只有在上述非常特殊的场景下才相等。

而应该改成使用equals方法判断：

Integer orderStatus1 = new Integer(1);
Integer orderStatus2 = new Integer(1);
System.out.println(orderStatus1.equals(orderStatus2));

运行结果为true。

很多时候，我们在日常开发中，需要创建集合。比如：为了性能考虑，从数据库查询某张表的所有数据，一次性加载到内存的某个集合中，然后做业务逻辑处理。

例如：

List<User> userList = userMapper.getAllUser();
for(User user:userList) {
   doSamething();
}

从数据库一次性查询出所有用户，然后在循环中，对每个用户进行业务逻辑处理。

如果用户表的数据量非常多时，这样userList集合会很大，可能直接导致内存不足，而使整个应用挂掉。

针对这种情况，必须做分页处理。

例如：

private static final int PAGE_SIZE = 500;

int currentPage = 1;
RequestPage page = new RequestPage();
page.setPageNo(currentPage);
page.setPageSize(PAGE_SIZE);

Page<User> pageUser = userMapper.search(page);

while(pageUser.getPageCount() >= currentPage) {
    for(User user:pageUser.getData()) {
       doSamething();
    }
   page.setPageNo(++currentPage);
   pageUser = userMapper.search(page);
}

通过上面的分页改造之后，每次从数据库中只查询500条记录，保存到userList集合中，这样userList不会占用太多的内存。

这里特别说明一下，如果你查询的表中的数据量本来就很少，一次性保存到内存中，也不会占用太多内存，这种情况也可以不做分页处理。

此外，还有中特殊的情况，即表中的记录数并算不多，但每一条记录，都有很多字段，单条记录就占用很多内存空间，这时也需要做分页处理，不然也会有问题。

整体的原则是要尽量避免创建大集合，导致内存不足的问题，但是具体多大才算大集合。目前没有一个唯一的衡量标准，需要结合实际的业务场景进行单独分析。

在我们建的表中，有很多状态字段，比如：订单状态、禁用状态、删除状态等。

每种状态都有多个值，代表不同的含义。

比如订单状态有：

1：表示下单
2：表示支付
3：表示完成
4：表示撤销

如果没有使用枚举，一般是这样做的：

public static final int ORDER_STATUS_CREATE = 1;
public static final int ORDER_STATUS_PAY = 2;
public static final int ORDER_STATUS_DONE = 3;
public static final int ORDER_STATUS_CANCEL = 4;
public static final String ORDER_STATUS_CREATE_MESSAGE = "下单";
public static final String ORDER_STATUS_PAY = "下单";
public static final String ORDER_STATUS_DONE = "下单";
public static final String ORDER_STATUS_CANCEL = "下单";

需要定义很多静态常量，包含不同的状态和状态的描述。

使用枚举定义之后，代码如下：

public enum OrderStatusEnum {
     CREATE(1, "下单"),
     PAY(2, "支付"),
     DONE(3, "完成"),
     CANCEL(4, "撤销");  

     private int code;
     private String message;  

     OrderStatusEnum(int code, String message) {
         this.code = code;
         this.message = message;
     }  

     public int getCode() {
        return this.code;
     }  

     public String getMessage() {
        return this.message;
     }  

     public static OrderStatusEnum getOrderStatusEnum(int code) {
        return Arrays.stream(OrderStatusEnum.values()).filter(x -> x.code == code).findFirst().orElse(null);
     }
}

使用枚举改造之后，职责更单一了。

而且使用枚举的好处是：

代码的可读性变强了，不同的状态，有不同的枚举进行统一管理和维护。
枚举是天然单例的，可以直接使用==号进行比较。
code和message可以成对出现，比较容易相关转换。
枚举可以消除if…else过多问题。

不知道你在实际的项目开发中，有没有使用过固定值？

例如：

if(user.getId() < 1000L) {
   doSamething();
}

或者：

if(Objects.isNull(user)) {
   throw new BusinessException("该用户不存在");
}

其中1000L和该用户不存在是固定值，每次都是一样的。

既然是固定值，我们为什么不把它们定义成静态常量呢？

这样语义上更直观，方便统一管理和维护，更方便代码复用。

代码优化为：

private static final int DEFAULT_USER_ID = 1000L;
...
if(user.getId() < DEFAULT_USER_ID) {
   doSamething();
}

或者：

private static final String NOT_FOUND_MESSAGE = "该用户不存在";
...
if(Objects.isNull(user)) {
   throw new BusinessException(NOT_FOUND_MESSAGE);
}

使用static final关键字修饰静态常量，static表示静态的意思，即类变量，而final表示不允许修改。

两个关键字加在一起，告诉Java虚拟机这种变量，在内存中只有一份，在全局上是唯一的，不能修改，也就是静态常量。

很多小伙伴在使用spring框架开发项目时，为了方便，喜欢使用@Transactional注解提供事务功能。

没错，使用@Transactional注解这种声明式事务的方式提供事务功能，确实能少写很多代码，提升开发效率。

但也容易造成大事务，引发其他的问题。

下面用一张图看看大事务引发的问题。

从图中能够看出，大事务问题可能会造成接口超时，对接口的性能有直接的影响。

我们该如何优化大事务呢？

少用@Transactional注解
将查询(select)方法放到事务外
事务中避免远程调用
事务中避免一次性处理太多数据
有些功能可以非事务执行
有些功能可以异步处理

关于大事务问题我的另一篇文章《让人头痛的大事务问题到底要如何解决？》，它里面做了非常详细的介绍，如果大家感兴趣可以看看。

我们在写代码的时候，if…else的判断条件是必不可少的。不同的判断条件，走的代码逻辑通常会不一样。

废话不多说，先看看下面的代码。

public interface IPay {
    void pay();
}  

@Service
public class AliaPay implements IPay {
     @Override
     public void pay() {
        System.out.println("===发起支付宝支付===");
     }
}  

@Service
public class WeixinPay implements IPay {
     @Override
     public void pay() {
         System.out.println("===发起微信支付===");
     }
}  

@Service
public class JingDongPay implements IPay {
     @Override
     public void pay() {
        System.out.println("===发起京东支付===");
     }
}  

@Service
public class PayService {
     @Autowired
     private AliaPay aliaPay;
     @Autowired
     private WeixinPay weixinPay;
     @Autowired
     private JingDongPay jingDongPay;  

     public void toPay(String code) {
         if ("alia".equals(code)) {
             aliaPay.pay();
         } elseif ("weixin".equals(code)) {
              weixinPay.pay();
         } elseif ("jingdong".equals(code)) {
              jingDongPay.pay();
         } else {
              System.out.println("找不到支付方式");
         }
     }
}

PayService类的toPay方法主要是为了发起支付，根据不同的code，决定调用用不同的支付类（比如：aliaPay）的pay方法进行支付。

这段代码有什么问题呢？也许有些人就是这么干的。

试想一下，如果支付方式越来越多，比如：又加了百度支付、美团支付、银联支付等等，就需要改toPay方法的代码，增加新的else…if判断，判断多了就会导致逻辑越来越多？

很明显，这里违法了设计模式六大原则的：开闭原则和单一职责原则。

开闭原则：对扩展开放，对修改关闭。就是说增加新功能要尽量少改动已有代码。

单一职责原则：顾名思义，要求逻辑尽量单一，不要太复杂，便于复用。

那么，如何优化if…else判断呢？

答：使用 策略模式+工厂模式。

策略模式定义了一组算法，把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。

工厂模式用于封装和管理对象的创建，是一种创建型模式。

public interface IPay {
    void pay();
}

@Service
public class AliaPay implements IPay {

    @PostConstruct
    public void init() {
        PayStrategyFactory.register("aliaPay", this);
    }

    @Override
    public void pay() {
        System.out.println("===发起支付宝支付===");
    }
}

@Service
public class WeixinPay implements IPay {

    @PostConstruct
    public void init() {
        PayStrategyFactory.register("weixinPay", this);
    }

    @Override
    public void pay() {
        System.out.println("===发起微信支付===");
    }
}

@Service
public class JingDongPay implements IPay {

    @PostConstruct
    public void init() {
        PayStrategyFactory.register("jingDongPay", this);
    }

    @Override
    public void pay() {
        System.out.println("===发起京东支付===");
    }
}

public class PayStrategyFactory {

    private static Map<String, IPay> PAY_REGISTERS = new HashMap<>();

    public static void register(String code, IPay iPay) {
        if (null != code && !"".equals(code)) {
            PAY_REGISTERS.put(code, iPay);
        }
    }

    public static IPay get(String code) {
        return PAY_REGISTERS.get(code);
    }
}

@Service
public class PayService3 {

    public void toPay(String code) {
        PayStrategyFactory.get(code).pay();
    }
}

这段代码的关键是PayStrategyFactory类，它是一个策略工厂，里面定义了一个全局的map，在所有IPay的实现类中注册当前实例到map中，然后在调用的地方通过PayStrategyFactory类根据code从map获取支付类实例即可。

如果加了一个新的支付方式，只需新加一个类实现IPay接口，定义init方法，并且重写pay方法即可，其他代码基本上可以不用动。

当然，消除又臭又长的if…else判断，还有很多方法，比如：使用注解、动态拼接类名称、模板方法、枚举等等。由于篇幅有限，在这里我就不过多介绍了，更详细的内容可以看看我的另一篇文章《消除if…else是9条锦囊妙计》

有些小伙伴看到这个标题，可能会感到有点意外，代码中不是应该避免死循环吗？为啥还是会产生死循环？

殊不知有些死循环是我们自己写的，例如下面这段代码：

while(true) {
    if(condition) {
        break;
    }
    System.out.println("do samething");
}

这里使用了while(true)的循环调用，这种写法在CAS自旋锁中使用比较多。

当满足condition等于true的时候，则自动退出该循环。

如果condition条件非常复杂，一旦出现判断不正确，或者少写了一些逻辑判断，就可能在某些场景下出现死循环的问题。

出现死循环，大概率是开发人员人为的bug导致的，不过这种情况很容易被测出来。

还有一种隐藏的比较深的死循环，是由于代码写的不太严谨导致的。如果用正常数据，可能测不出问题，但一旦出现异常数据，就会立即出现死循环。

其实，还有另一种死循环：无限递归。

如果想要打印某个分类的所有父分类，可以用类似这样的递归方法实现：

public void printCategory(Category category) {
  if(category == null
      || category.getParentId() == null) {
     return;
  }
  System.out.println("父分类名称："+ category.getName());
  Category parent = categoryMapper.getCategoryById(category.getParentId());
  printCategory(parent);
}

正常情况下，这段代码是没有问题的。

但如果某次有人误操作，把某个分类的parentId指向了它自己，这样就会出现无限递归的情况。导致接口一直不能返回数据，最终会发生堆栈溢出。

建议写递归方法时，设定一个递归的深度，比如：分类最大等级有4级，则深度可以设置为4。然后在递归方法中做判断，如果深度大于4时，则自动返回，这样就能避免无限循环的情况。

通常我们会把一些小数类型的字段（比如：金额），定义成BigDecimal，而不是Double，避免丢失精度问题。

使用Double时可能会有这种场景：

double amount1 = 0.02;
double amount2 = 0.03;
System.out.println(amount2 - amount1);

正常情况下预计amount2 - amount1应该等于0.01

但是执行结果，却为：

0.009999999999999998

实际结果小于预计结果。

Double类型的两个参数相减会转换成二进制，因为Double有效位数为16位这就会出现存储小数位数不够的情况，这种情况下就会出现误差。

常识告诉我们使用BigDecimal能避免丢失精度。

但是使用BigDecimal能避免丢失精度吗？

答案是否定的。

为什么？

BigDecimal amount1 = new BigDecimal(0.02);
BigDecimal amount2 = new BigDecimal(0.03);
System.out.println(amount2.subtract(amount1));

这个例子中定义了两个BigDecimal类型参数，使用构造函数初始化数据，然后打印两个参数相减后的值。

结果：

0.0099999999999999984734433411404097569175064563751220703125

不科学呀，为啥还是丢失精度了？

Jdk中BigDecimal的构造方法上有这样一段描述：

大致的意思是此构造函数的结果可能不可预测，可能会出现创建时为0.1，但实际是0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625的情况。

由此可见，使用BigDecimal构造函数初始化对象，也会丢失精度。

那么，如何才能不丢失精度呢？

BigDecimal amount1 = new BigDecimal(Double.toString(0.02));
BigDecimal amount2 = new BigDecimal(Double.toString(0.03));
System.out.println(amount2.subtract(amount1));

我们可以使用Double.toString方法，对double类型的小数进行转换，这样能保证精度不丢失。

其实，还有更好的办法：

BigDecimal amount1 = BigDecimal.valueOf(0.02);
BigDecimal amount2 = BigDecimal.valueOf(0.03);
System.out.println(amount2.subtract(amount1));

使用BigDecimal.valueOf方法初始化BigDecimal类型参数，也能保证精度不丢失。在新版的阿里巴巴开发手册中，也推荐使用这种方式创建BigDecimal参数。

ctrl + c 和 ctrl + v可能是程序员使用最多的快捷键了。

没错，我们是大自然的搬运工。哈哈哈。

在项目初期，我们使用这种工作模式，确实可以提高一些工作效率，可以少写（实际上是少敲）很多代码。

但它带来的问题是：会出现大量的代码重复。例如：

@Service
@Slf4j
public class TestService1 {

    public void test1()  {
        addLog("test1");
    }

    private void addLog(String info) {
        if (log.isInfoEnabled()) {
            log.info("info:{}", info);
        }
    }
}


@Service
@Slf4j
public class TestService2 {

    public void test2()  {
        addLog("test2");
    }

    private void addLog(String info) {
        if (log.isInfoEnabled()) {
            log.info("info:{}", info);
        }
    }
}


@Service
@Slf4j
public class TestService3 {

    public void test3()  {
        addLog("test3");
    }

    private void addLog(String info) {
        if (log.isInfoEnabled()) {
            log.info("info:{}", info);
        }
    }
}

在TestService1、TestService2、TestService3类中，都有一个addLog方法用于添加日志。

本来该功能用得好好的，直到有一天，线上出现了一个事故：服务器磁盘满了。

原因是打印的日志太多，记了很多没必要的日志，比如：查询接口的所有返回值，大对象的具体打印等。

没办法，只能将addLog方法改成只记录debug日志。

于是乎，你需要全文搜索，addLog方法去修改，改成如下代码：

private void addLog(String info) {
    if (log.isDebugEnabled()) {
        log.debug("debug:{}", info);
    }
}

这里是有三个类中需要修改这段代码，但如果实际工作中有三十个、三百个类需要修改，会让你非常痛苦。改错了，或者改漏了，都会埋下隐患，把自己坑了。

为何不把这种功能的代码提取出来，放到某个工具类中呢？

@Slf4j
public class LogUtil {

    private LogUtil() {
        throw new RuntimeException("初始化失败");
    }

    public static void addLog(String info) {
        if (log.isDebugEnabled()) {
            log.debug("debug:{}", info);
        }
    }
}

然后，在其他的地方，只需要调用。

@Service
@Slf4j
public class TestService1 {

    public void test1()  {
        LogUtil.addLog("test1");
    }
}

如果哪天addLog的逻辑又要改了，只需要修改LogUtil类的addLog方法即可。你可以自信满满的修改，不需要再小心翼翼了。

我们写的代码，绝大多数是可维护性的代码，而非一次性的。所以，建议在写代码的过程中，如果出现重复的代码，尽量提取成公共方法。千万别因为项目初期一时的爽快，而给项目埋下隐患，后面的维护成本可能会非常高。

我们知道在Java中，循环有很多种写法，比如：while、for、foreach等。

public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Lists.newArrayList("a","b","c");
        for (String temp : list) {
            if ("c".equals(temp)) {
                list.remove(temp);
            }
        }
        System.out.println(list);
    }
}

执行结果：

Exception in thread "main" java.util.ConcurrentModificationException
    at java.util.ArrayList$Itr.checkForComodification(ArrayList.java:901)
    at java.util.ArrayList$Itr.next(ArrayList.java:851)
    at com.sue.jump.service.test1.Test2.main(Test2.java:24)

这种在foreach循环中调用remove方法删除元素，可能会报ConcurrentModificationException异常。

如果想在遍历集合时，删除其中的元素，可以用for循环，例如：

public class Test2 {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> list = Lists.newArrayList("a","b","c");
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            String temp = list.get(i);
            if ("c".equals(temp)) {
                list.remove(temp);
            }
        }
        System.out.println(list);
    }
}

执行结果：

[a, b]

在我们写代码的时候，打印日志是必不可少的工作之一。

因为日志可以帮我们快速定位问题，判断代码当时真正的执行逻辑。

但打印日志的时候也需要注意，不是说任何时候都要打印日志，比如：

@PostMapping("/query")
public List<User> query(@RequestBody List<Long> ids) {
    log.info("request params:{}", ids);
    List<User> userList = userService.query(ids);
    log.info("response:{}", userList);
    return userList;
}

对于有些查询接口，在日志中打印出了请求参数和接口返回值。

咋一看没啥问题。

但如果ids中传入值非常多，比如有1000个。而该接口被调用的频次又很高，一下子就会打印大量的日志，用不了多久就可能把磁盘空间打满。

如果真的想打印这些日志该怎么办？

@PostMapping("/query")
public List<User> query(@RequestBody List<Long> ids) {
    if (log.isDebugEnabled()) {
        log.debug("request params:{}", ids);
    }

    List<User> userList = userService.query(ids);

    if (log.isDebugEnabled()) {
        log.debug("response:{}", userList);
    }
    return userList;
}

使用isDebugEnabled判断一下，如果当前的日志级别是debug才打印日志。生产环境默认日志级别是info，在有些紧急情况下，把某个接口或者方法的日志级别改成debug，打印完我们需要的日志后，又调整回去。

方便我们定位问题，又不会产生大量的垃圾日志，一举两得。

在比较两个参数值是否相等时，通常我们会使用==号，或者equals方法。

我在第15章节中说过，使用==号比较两个值是否相等时，可能会存在问题，建议使用equals方法做比较。

反例：

if(user.getName().equals("苏三")) {
   System.out.println("找到："+user.getName());
}

在上面这段代码中，如果user对象，或者user.getName()方法返回值为null，则都报NullPointerException异常。

那么，如何避免空指针异常呢？

正例：

private static final String FOUND_NAME = "苏三";
...

if(null == user) {
  return;
}
if(FOUND_NAME.equals(user.getName())) {
   System.out.println("找到："+user.getName());
}

在使用equals做比较时，尽量将常量写在前面，即equals方法的左边。

这样即使user.getName()返回的数据为null，equals方法会直接返回false，而不再是报空指针异常。

java中没有强制规定参数、方法、类或者包名该怎么起名。但如果我们没有养成良好的起名习惯，随意起名的话，可能会出现很多奇怪的代码。

27.1 有意义的参数名

有时候，我们写代码时为了省事（可以少敲几个字母），参数名起得越简单越好。假如同事A写的代码如下：

int a = 1;
int b = 2;
String c = "abc";
boolean b = false;

一段时间之后，同事A离职了，同事B接手了这段代码。

他此时一脸懵逼，a是什么意思，b又是什么意思，还有c…然后心里一万个草泥马。

给参数起一个有意义的名字，是非常重要的事情，避免给自己或者别人埋坑。

正解：

int supplierCount = 1;
int purchaserCount = 2;
String userName = "abc";
boolean hasSuccess = false;

27.2 见名知意

光起有意义的参数名还不够，我们不能就这点追求。我们起的参数名称最好能够见名知意，不然就会出现这样的情况：

String yongHuMing = "苏三";
String 用户Name = "苏三";
String su3 = "苏三";
String suThree = "苏三";

这几种参数名看起来是不是有点怪怪的？

为啥不定义成国际上通用的（地球人都能看懂）英文单词呢？

String userName = "苏三";
String susan = "苏三";

上面的这两个参数名，基本上大家都能看懂，减少了好多沟通成本。

所以建议在定义不管是参数名、方法名、类名时，优先使用国际上通用的英文单词，更简单直观，减少沟通成本。少用汉子、拼音，或者数字定义名称。

27.3 参数名风格一致

参数名其实有多种风格，列如：

//字母全小写
int suppliercount = 1;

//字母全大写
int SUPPLIERCOUNT = 1;

//小写字母 + 下划线
int supplier_count = 1;

//大写字母 + 下划线
int SUPPLIER_COUNT = 1;

//驼峰标识
int supplierCount = 1;

如果某个类中定义了多种风格的参数名称，看起来是不是有点杂乱无章？

所以建议类的成员变量、局部变量和方法参数使用supplierCount，这种驼峰风格，即：第一个字母小写，后面的每个单词首字母大写。例如：

int supplierCount = 1;

此外，为了好做区分，静态常量建议使用SUPPLIER_COUNT，即：大写字母 + 下划线分隔的参数名。例如：

private static final int SUPPLIER_COUNT = 1;

在java8之前，我们对时间的格式化处理，一般都是用的SimpleDateFormat类实现的。例如：

@Service
public class SimpleDateFormatService {

    public Date time(String time) throws ParseException {
        SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        return dateFormat.parse(time);
    }
}

如果你真的这样写，是没问题的。

就怕哪天抽风，你觉得dateFormat是一段固定的代码，应该要把它抽取成常量。

于是把代码改成下面的这样：

@Service
public class SimpleDateFormatService {

   private static SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

    public Date time(String time) throws ParseException {
        return dateFormat.parse(time);
    }
}

dateFormat对象被定义成了静态常量，这样就能被所有对象共用。

如果只有一个线程调用time方法，也不会出现问题。

但Serivce类的方法，往往是被Controller类调用的，而Controller类的接口方法，则会被tomcat的线程池调用。换句话说，可能会出现多个线程调用同一个Controller类的同一个方法，也就是会出现多个线程会同时调用time方法。

而time方法会调用SimpleDateFormat类的parse方法：

@Override
public Date parse(String text, ParsePosition pos) {
    ...
    Date parsedDate;
    try {
        parsedDate = calb.establish(calendar).getTime();
        ...
    } catch (IllegalArgumentException e) {
        pos.errorIndex = start;
        pos.index = oldStart;
        return null;
    }
   return parsedDate;
}

该方法会调用establish方法：

Calendar establish(Calendar cal) {
    ...
    //1.清空数据
    cal.clear();
    //2.设置时间
    cal.set(...);
    //3.返回
    return cal;
}

其中的步骤1、2、3是非原子操作。

但如果cal对象是局部变量还好，坏就坏在parse方法调用establish方法时，传入的calendar是SimpleDateFormat类的父类DateFormat的成员变量：

public abstract class DateFormat extends Forma {
    ....
    protected Calendar calendar;
    ...
}

这样就可能会出现多个线程，同时修改同一个对象即：dateFormat，它的同一个成员变量即：Calendar值的情况。

这样可能会出现，某个线程设置好了时间，又被其他的线程修改了，从而出现时间错误的情况。

那么，如何解决这个问题呢？

SimpleDateFormat类的对象不要定义成静态的，可以改成方法的局部变量。
使用ThreadLocal保存SimpleDateFormat类的数据。
使用java8的DateTimeFormatter类。

我们都知道JDK5之后，提供了ThreadPoolExecutor类，用它可以自定义线程池。

线程池的好处有很多，下面主要说说这3个方面。

降低资源消耗：避免了频繁的创建线程和销毁线程，可以直接复用已有线程。而我们都知道，创建线程是非常耗时的操作。
提供速度：任务过来之后，因为线程已存在，可以拿来直接使用。
提高线程的可管理性：线程是非常宝贵的资源，如果创建过多的线程，不仅会消耗系统资源，甚至会影响系统的稳定。使用线程池，可以非常方便的创建、管理和监控线程。

当然JDK为了我们使用更便捷，专门提供了：Executors类，给我们快速创建线程池。

该类中包含了很多静态方法：

newCachedThreadPool：创建一个可缓冲的线程，如果线程池大小超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
newFixedThreadPool：创建一个固定大小的线程池，如果任务数量超过线程池大小，则将多余的任务放到队列中。
newScheduledThreadPool：创建一个固定大小，并且能执行定时周期任务的线程池。
newSingleThreadExecutor：创建只有一个线程的线程池，保证所有的任务安装顺序执行。

在高并发的场景下，如果大家使用这些静态方法创建线程池，会有一些问题。

那么，我们一起看看有哪些问题？

newFixedThreadPool：允许请求的队列长度是Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。
newSingleThreadExecutor：允许请求的队列长度是Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM。
newCachedThreadPool：允许创建的线程数是Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM。

那我们该怎办呢？

优先推荐使用ThreadPoolExecutor类，我们自定义线程池。

具体代码如下：

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
    8, //corePoolSize线程池中核心线程数
    10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
    60, //线程池中线程的最大空闲时间，超过这个时间空闲线程将被回收
    TimeUnit.SECONDS,//时间单位
    new ArrayBlockingQueue(500), //队列
    new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略

顺便说一下，如果是一些低并发场景，使用Executors类创建线程池也未尝不可，也不能完全一棍子打死。在这些低并发场景下，很难出现OOM问题，所以我们需要根据实际业务场景选择。

在我们日常工作中，经常需要把数组转换成List集合。

因为数组的长度是固定的，不太好扩容，而List的长度是可变的，它的长度会根据元素的数量动态扩容。

在JDK的Arrays类中提供了asList方法，可以把数组转换成List。

正例：

String [] array = new String [] {"a","b","c"};
List<String> list = Arrays.asList(array);
for (String str : list) {
    System.out.println(str);
}

在这个例子中，使用Arrays.asList方法将array数组，直接转换成了list。然后在for循环中遍历list，打印出它里面的元素。

如果转换后的list，只是使用，没新增或修改元素，不会有问题。

反例：

String[] array = new String[]{"a", "b", "c"};
List<String> list = Arrays.asList(array);
list.add("d");
for (String str : list) {
    System.out.println(str);
}

执行结果：

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException
at java.util.AbstractList.add(AbstractList.java:148)
at java.util.AbstractList.add(AbstractList.java:108)
at com.sue.jump.service.test1.Test2.main(Test2.java:24)

会直接报UnsupportedOperationException异常。

为什么呢？

答：使用Arrays.asList方法转换后的ArrayList，是Arrays类的内部类，并非java.util包下我们常用的ArrayList。

Arrays类的内部ArrayList类，它没有实现父类的add和remove方法,用的是父类AbstractList的默认实现。

我们看看AbstractList是如何实现的：

public void add(int index, E element) {
   throw new UnsupportedOperationException();
}

public E remove(int index) {
   throw new UnsupportedOperationException();
}

该类的add和remove方法直接抛异常了，因此调用Arrays类的内部ArrayList类的add和remove方法，同样会抛异常。

说实话，Java代码优化是一个比较大的话题，它里面可以优化的点非常多，我没办法一一列举完。在这里只能抛砖引玉，介绍一下比较常见的知识点，更全面的内容，需要小伙伴们自己去思考和探索。

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