前言
最近知乎上，有一位大佬邀请我回答下面这个问题，看到这个问题我百感交集，感触颇多。
在我是新人时，如果有前辈能够指导方向一下，分享一些踩坑经历，或许会让我少走很多弯路，节省更多的学习的成本。
这篇文章根据我多年的工作经验，给新人总结了25条建议，希望对你会有所帮助。
1.写好注释
很多小伙伴不愿意给代码写注释，主要有以下两个原因：
- 开发时间太短了，没时间写注释。
- 《重构》那本书说代码即注释。
我在开发的前面几年也不喜欢写注释，觉得这是一件很酷的事情。
但后来发现，有些两年之前的代码，业务逻辑都忘了，有些代码自己都看不懂。特别是有部分非常复杂的逻辑和算法，需要重新花很多时间才能看明白，可以说自己把自己坑了。
没有注释的代码，不便于维护。
因此强烈建议大家给代码写注释。
但注释也不是越多越好，注释多了增加了代码的复杂度，增加了维护成本，给自己增加工作量。
我们要写好注释，但不能太啰嗦，要给关键或者核心的代码增加注释。我们可以写某个方法是做什么的，主要步骤是什么，给算法写个demo示例等。
这样以后过了很长时间，再去看这段代码的时候，也会比较容易上手。
2.多写单元测试
我看过身边很多大佬写代码有个好习惯，比如新写了某个Util工具类，他们会同时在test目录下，给该工具类编写一些单元测试代码。
很多小伙伴觉得写单元测试是浪费时间，没有这个必要。
假如你想重构某个工具类，但由于这个工具类有很多逻辑，要把这些逻辑重新测试一遍，要花费不少时间。
于是，你产生了放弃重构的想法。
但如果你之前给该工具类编写了完整的单元测试，重构完成之后，重新执行一下之前的单元测试，就知道重构的结果是否满足预期，这样能够减少很多的测试时间。
多写单元测试对开发来说，是一个非常好的习惯，有助于提升代码质量。
即使因为当初开发时间比较紧，没时间写单元测试，也建议在后面空闲的时间内，把单元测试补上。
3.主动重构自己的烂代码
好的代码不是一下子就能写成的，需要不断地重构，修复发现的bug。
不知道你有没有这种体会，看自己1年之前写的代码，简直不忍直视。
这说明你对业务或者技术的理解，比之前更深入了，认知水平有一定的提升。
如果有机会，建议你主动重构一下自己的烂代码。把重复的代码，抽取成公共方法。有些参数名称，或者方法名称当时没有取好的，可以及时修改一下。对于逻辑不清晰的代码，重新梳理一下业务逻辑。看看代码中能不能引入一些设计模式，让代码变得更优雅等等。
通过代码重构的过程，以自我为驱动，能够不断提升我们编写代码的水平。
4.代码review很重要
有些公司在系统上线之前，会组织一次代码评审，一起review一下这个迭代要上线的一些代码。
通过相互的代码review，可以发现一些代码的漏洞，不好的写法，发现自己写代码的坏毛病，让自己能够快速提升。
当然如果你们公司没有建立代码的相互review机制，也没关系。
可以后面可以多自己review自己的代码。
5.多用explain查看执行计划
我们在写完查询SQL语句之后，有个好习惯是用explain关键字查看一下该SQL语句有没有走索引。
对于数据量比较大的表，走了索引和没有走索引，SQL语句的执行时间可能会相差上百倍。
我之前亲身经历过这种差距。
因此建议大家多用explain查看SQL语句的执行计划。
6.上线前整理checklist
在系统上线之前，一定要整理上线的清单，即我们说的：checklist。
系统上线有可能是一件很复杂的事情，涉及的东西可能会比较多。
假如服务A依赖服务B，服务B又依赖服务C。这样的话，服务发版的顺序是：CBA，如果顺序不对，可能会出现问题。
有时候新功能上线时，需要提前执行sql脚本初始化数据，否则新功能有问题。
要先配置定时任务。
上线之前，要在apollo中增加一些配置。
上线完成之后，需要增加相应的菜单，给指定用户或者角色分配权限。
等等。
系统上线，整个过程中，可能会涉及多方面的事情，我们需要将这些事情记录到checklist当中，避免踩坑。
7.写好接口文档
接口文档对接口提供者，和接口调用者来说，都非常重要。
如果你没有接口文档，别人咋知道你接口的地址是什么，接口参数是什么，请求方式时什么，接口多个参数分别代码什么含义，返回值有哪些字段等等。
他们不知道，必定会多次问你，无形当中，增加了很多沟通的成本。
如果你的接口文档写的不好，写得别人看不懂，接口文档有很多错误，比如：输入参数的枚举值，跟实际情况不一样。
这样不光把自己坑了，也会把别人坑惨。
因此，写接口文档一定要写好，尽量不要马马虎虎应付差事。
8.接口要提前评估请求量
我们在设计接口的时候，要跟业务方或者产品经理确认一下请求量。
假如你的接口只能承受100qps，但实际上产生了1000qps。
这样你的接口，很有可能会承受不住这么大的压力，而直接挂掉。
我们需要对接口做压力测试，预估接口的请求量，需要部署多少个服务器节点。
压力测试的话，可以用jmeter、loadRunner等工具。
此外，还需要对接口做限流，防止别人恶意调用你的接口，导致服务器压力过大。
限流的话，可以基于用户id、ip地址、接口地址等多个维度同时做限制。
可以在nginx层，或者网关层做限流。
9.接口要做幂等性设计
我们在设计接口时，一定要考虑并发调用的情况。
比如：用户在前端页面，非常快的点击了两次保存按钮，这样就会在极短的时间内调用你两次接口。
如果不做幂等性设计，在数据库中可能会产生两条重复的数据。
还有一种情况时，业务方调用你这边的接口，该接口发生了超时，它有自动重试机制，也可能会让你这边产生重复的数据。
因此，在做接口设计时，要做幂等设计。
10.接口参数有调整一定要慎重
有时候我们提供的接口，需要调整参数。
比如：新增加了一个参数，或者参数类型从int改成String，或者参数名称有status改成auditStatus，参数由单个id改成批量的idList等等。
建议涉及到接口参数修改一定要慎重。
修改接口参数之前，一定要先评估调用端和影响范围，不要自己偷偷修改。如果出问题了，调用方后面肯定要骂娘。
我们在做接口参数调整时，要做一些兼容性的考虑。
其实删除参数和修改参数名称是一个问题，都会导致那个参数接收不到数据。
因此，尽量避免删除参数和修改参数名。
对于修改参数名称的情况，我们可以增加一个新参数，来接收数据，老的数据还是保留，代码中做兼容处理。
11.调用第三方接口要加失败重试
我们在调用第三方接口时，由于存在远程调用，可能会出现接口超时的问题。
如果接口超时了，你不知道是执行成功，还是执行失败了。
这时你可以增加自动重试机制。
接口超时会抛一个connection_timeout或者read_timeout的异常，你可以捕获这个异常，用一个while循环自动重试3次。
这样就能尽可能减少调用第三方接口失败的情况。
12.处理线上数据前，要先备份数据
有时候，线上数据出现了问题，我们需要修复数据，但涉及的数据有点多。
这时建议在处理线上数据前，一定要先备份数据。
备份数据非常简单，可以执行以下sql：
sql
复制代码
create table order_2022121819 like `order`; insert into order_2022121819 select * from `order`;
数据备份之后，万一后面哪天数据处理错了，我们可以直接从备份表中还原数据，防止悲剧的产生。
13.不要轻易删除线上字段
不要轻易删除线上字段，至少我们公司是这样规定的。
如果你删除了某个线上字段，但是该字段引用的代码没有删除干净，可能会导致代码出现异常。
假设开发人员已经把程序改成不使用删除字段了，接下来如何部署呢？
如果先把程序部署好了，还没来得及删除数据库相关表字段。
当有insert请求时，由于数据库中该字段是必填的，会报必填字段不能为空的异常。
如果先把数据库中相关表字段删了，程序还没来得及发。这时所有涉及该删除字段的增删改查，都会报字段不存在的异常。
所以，线上环境字段不要轻易删除。
14.要合理设置字段类型和长度
我们在设计表的时候，要给相关字段设置合理的字段类型和长度。
如果字段类型和长度不够，有些数据可能会保存失败。
如果字段类型和长度太大了，又会浪费存储空间。
我们在工作中，要根据实际情况而定。
以下原则可以参考一下：
- 尽可能选择占用存储空间小的字段类型，在满足正常业务需求的情况下，从小到大，往上选。
- 如果字符串长度固定，或者差别不大，可以选择char类型。如果字符串长度差别较大，可以选择varchar类型。
- 是否字段，可以选择bit类型。
- 枚举字段，可以选择tinyint类型。
- 主键字段，可以选择bigint类型。
- 金额字段，可以选择decimal类型。
- 时间字段，可以选择timestamp或datetime类型。
15.避免一次性查询太多数据
我们在设计接口，或者调用别人接口的时候，都要避免一次性查询太多数据。
一次性查询太多的数据，可能会导致查询耗时很长，更加严重的情况会导致系统出现OOM的问题。
我们之前调用第三方，查询一天的指标数据，该接口经常出现超时问题。
在做excel导出时，如果一次性查询出所有的数据，导出到excel文件中，可能会导致系统出现OOM问题。
因此我们的接口要做分页设计。
如果是调用第三方的接口批量查询接口，尽量分批调用，不要一次性根据id集合查询所有数据。
如果调用第三方批量查询接口，对性能有一定的要求，我们可以分批之后，用多线程调用接口，最后汇总返回数据。
16.多线程不一定比单线程快
很多小伙伴有一个误解，认为使用了多线程一定比使用单线程快。
其实要看使用场景。
如果你的业务逻辑是一个耗时的操作，比如：远程调用接口，或者磁盘IO操作，这种使用多线程比单线程要快一些。
但如果你的业务逻辑非常简单，在一个循环中打印数据，这时候，使用单线程可能会更快一些。
因为使用多线程，会引入额外的消耗，比如：创建新线程的耗时，抢占CPU资源时线程上下文需要不断切换，这个切换过程是有一定的时间损耗的。
因此，多线程不一定比单线程快。我们要根据实际业务场景，决定是使用单线程，还是使用多线程。
17.注意事务问题
很多时候，我们的代码为了保证数据库多张表保存数据的完整性和一致性，需要使用@Transactional注解的声明式事务，或者使用TransactionTemplate的编程式事务。
加入事务之后，如果A,B,C三张表同时保存数据，要么一起成功，要么一起失败。
不会出现数据保存一半的情况，比如：表A保存成功了，但表B和C保存失败了。
这种情况数据会直接回滚，A,B,C三张表的数据都会同时保存失败。
建议优先使用TransactionTemplate的编程式事务的方式创建事务。
此外，引入事务还会带来大事务问题，可能会导致接口超时，或者出现数据库死锁的问题。
18.小数容易丢失精度
不知道你在使用小数时，有没有踩过坑，一些运算导致小数丢失了精度。
如果你在项目中使用了float或者double类型的数据，用他们参与计算，极可能会出现精度丢失问题。
使用Double时可能会有这种场景：
ini
复制代码
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：
复制代码
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。
因此，在做小数运算时，更推荐大家使用BigDecimal，避免精度的丢失。
但如果在使用BigDecimal时，使用不当，也会丢失精度。
ini
复制代码
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：
复制代码
0.0099999999999999984734433411404097569175064563751220703125
使用BigDecimal的构造函数创建BigDecimal，也会导致精度丢失。
如果如何避免精度丢失呢？
ini
复制代码
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，能保证精度不丢失。
19.优先使用批量操作
有些小伙伴可能写过这样的代码，在一个for循环中，一个个调用远程接口，或者执行数据库的update操作。
其实，这样是比较消耗性能的。
我们尽可能将在一个循环中多次的单个操作，改成一次的批量操作，这样会将代码的性能提升不少。
例如：
scss
复制代码
for(User user : userList) { userMapper.update(user); }
改成：
ini
复制代码
userMapper.updateForBatch(userList);
20.synchronized其实用的不多
我们在面试中当中，经常会被面试官问到synchronized加锁的考题。
说实话，synchronized的锁升级过程，还是有点复杂的。
但在实际工作中，使用synchronized加锁的机会不多。
synchronized更适合于单机环境，可以保证一个服务器节点上，多个线程访问公共资源时，只有一个线程能够拿到那把锁，其他的线程都需要等待。
但实际上我们的系统，大部分是处于分布式环境当中的。
为了保证服务的稳定性，我们一般会把系统部署到两个以上的服务器节点上。
后面哪一天有个服务器节点挂了，系统也能在另外一个服务器节点上正常运行。
当然也能会出现，一个服务器节点扛不住用户请求压力，也挂掉的情况。
这种情况，应该提前部署3个服务节点。
此外，即使只有一个服务器节点，但如果你有api和job两个服务，都会修改某张表的数据。
这时使用synchronized加锁也会有问题。
因此，在工作中更多的是使用分布式锁。
目前比较主流的分布式锁有：
- 数据库悲观锁。
- 基于时间戳或者版本号的乐观锁。
- 使用redis的分布式锁。
- 使用zookeeper的分布式锁。
其实这些方案都有一些使用场景。
目前使用更多的是redis分布式锁。
21.异步思想很重要
不知道你有没有做过接口的性能优化，其中有一个非常重要的优化手段是：异步。
如果我们的某个保存数据的API接口中的业务逻辑非常复杂，经常出现超时问题。
现在让你优化该怎么优化呢？
先从索引，sql语句优化。
这些优化之后，效果不太明显。
这时该怎么办呢？
这就可以使用异步思想来优化了。
如果该接口的实时性要求不高，我们可以用一张表保存用户数据，然后使用job或者mq，这种异步的方式，读取该表的数据，做业务逻辑处理。
如果该接口对实效性要求有点高，我们可以梳理一下接口的业务逻辑，看看哪些是核心逻辑，哪些是非核心逻辑。
对于核心逻辑，可以在接口中同步执行。
对于非核心逻辑，可以使用job或者mq这种异步的方式处理。
22.Git提交代码要有好习惯
有些小伙伴，不太习惯在Git上提交代码。
非常勤劳的使用idea，写了一天的代码，最后下班前，准备提交代码的时候，电脑突然死机了。
会让你欲哭无泪。
用Git提交代码有个好习惯是：多次提交。
避免一次性提交太多代码的情况。
这样可以减少代码丢失的风险。
更重要的是，如果多个人协同开发，别人能够尽早获取你最新的代码，可以尽可能减少代码的冲突。
假如你开发一天的代码准备去提交的时候，发现你的部分代码，别人也改过了，产生了大量的冲突。
解决冲突这个过程是很痛苦的。
如果你能够多次提交代码，可能会及时获取别人最新的代码，减少代码冲突的发生。因为每次push代码之前，Git会先检查一下，代码有没有更新，如果有更新，需要你先pull一下最新的代码。
此外，使用Git提交代码的时候，一定要写好注释，提交的代码实现了什么功能，或者修复了什么bug。
如果有条件的话，每次提交时在注释中可以带上jira任务的id，这样后面方便统计工作量。
23.善用开源的工具类
我们一定要多熟悉一下开源的工具类，真的可以帮我们提升开发效率，避免在工作中重复造轮子。
目前业界使用比较多的工具包有：apache的common，google的guava和国内几个大佬些hutool。
比如将一个大集合的数据，按每500条数据，分成多个小集合。
这个需求如果要你自己实现，需要巴拉巴拉写一堆代码。
但如果使用google的guava包，可以非常轻松的使用：
ini
复制代码
List<Integer> list = Lists.newArrayList(1, 2, 3, 4, 5); List<List<Integer>> partitionList = Lists.partition(list, 2); System.out.println(partitionList);
24.培养写技术博客的好习惯
我们在学习新知识点的时候，学完了之后，非常容易忘记。
往往学到后面，把前面的忘记了。
回头温习前面的，又把后面的忘记了。
因此，建议大家培养做笔记的习惯。
我们可以通过写技术博客的方式，来记笔记，不仅可以给学到的知识点加深印象，还能锻炼自己的表达能力。
此外，工作中遇到的一些问题，以及解决方案，都可以沉淀到技术博客中。
一方面是为了避免下次犯相同的错误。
另一方面也可以帮助别人少走弯路。
而且，在面试中如果你的简历中写了技术博客地址，是有一定的加分的。
因此建议大家培养些技术博客的习惯。
25.多阅读优秀源码
建议大家利用空闲时间，多阅读JDK、Spring、Mybatis的源码。
通过阅读源码，可以真正的了解某个技术的底层原理是什么，这些开源项目有哪些好的设计思想，有哪些巧妙的编码技巧，使用了哪些优秀的设计模式，可能会出现什么问题等等。
当然阅读源码是一个很枯燥的过程。
有时候我们会发现，有些源码代码量很多，继承关系很复杂，使用了很多设计模式，一眼根本看不明白。
对于这类不太容易读懂的源码，我们不要一口吃一个胖子。
要先找一个切入点，不断深入，由点及面的阅读。
我们可以通过debug的方式阅读源码。
在阅读的过程中，可以通过idea工具，自动生成类的继承关系，辅助我们更好的理解代码逻辑。
我们可以一边读源码，一边画流程图，可以更好的加深印象。
当然还有很多建议，由于篇幅有限，后面有机会再跟大家分享。
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