论一个优秀的工程师应该如何做好异常处理和日志记录

2021年7月1日 13点热度 0条评论 来源: 攻城狮Chova

异常处理

  • 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方式来处理:
    • NullPointerException
    • IndexOutofBoundsException
    • 无法通过预检查的异常除外: 在解析字符串形式数字时,不得不通过catch NumberFormatException来实现
if (obj != null) {}
  • 异常不要用来做流程控制,条件控制:
    • 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
  • 使用catch时要区分稳定代码和非稳定代码:
    • 稳定代码: 无论如何不会出错的代码
    • 非稳定代码: 非稳定代码的catch尽可能区分异常类型,再做对应处理
    • 对于大段代码进行try - catch,会使得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
      • 在用户注册场景中,如果用户输入非法字符,或者用户名称已存在,或者用户密码过于简单,在程序上作出分门别类的判断,并提示给用户
  • 捕获异常是为了处理,不要捕获了什么都不处理.如果不需要处理,应该将异常抛给调用者
    • 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
  • 如果有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
  • finally块必须对资源对象,流对象进行关闭,有异常也要做try - catch
    • JDK 7以后,可以使用try - with - resources 方式
  • 不要在finally块中使用return:
    • 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
  • 捕获异常与抛出异常必须完全匹配,或者是抛异常的父类
  • 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
    • 即使调用方法返回空集合或者空对象,对于调用者来说,必须考虑到远程调用失败,序列化失败,运行时异常等返回null的场景
  • 一定要防止出现NPE异常,注意NPE产生的场景:
    • 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
    • 数据库的查询结果可能为null
    • 集合里的元素即使isNotEmpty, 取出的数据元素也可能为null
    • 远程调用返回对象时,一律要进行空指针判断,防止NPE
    • 对于Session中获取的数据,建议进行NPE检查,避免空指针
    • 级联调用obj.getA().getB.getC(), 一连串的调用,容易产生NPE
    • JDK 8使用Optional类来防止NPE问题
  • 定义时区分uncheckedchecked异常,避免直接抛出new RuntimeException(), 不允许抛出Exception或者Throwable, 应该使用有业务含义的自定义异常
    • 推荐使用业务界已定义过的异常:
      • DAOException
      • ServiceException
  • 对于公司外的http或者api开放接口必须使用 "错误码"; 应用内部推荐异常抛出; 跨应用间的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
    • RPC方法使用Result方式的原因:
      • 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
      • 如果不加栈信息,只是new自定义异常,加入自己理解的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
  • 避免出现重复的代码,即DRY(Don't Repeat Yourself)原则:
    • 重复的代码在以后的修改时,需要修改所有的副本,容易遗漏
    • 抽取共性方法,或者抽象公共类,或者组件化
      • 一个类中有多个public方法,都需要进行数行相同的参数校验工作,这个时候就要进行抽取:
private boolean checkParam(DTO dto) {...}

日志规约

  • 应用中不可直接使用日志系统(log4j,logback)中的API,应该使用日志框架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
  • 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
  • 应用中的扩展日志(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
      • logName: 日志描述
      • 这样通过文件名就可以知道日志文件属于什么应用,什么类型,什么目的,也方便归类查找
        • mppserver应用中单独监控时区转换异常: mppserver_monitor_timeZoneConvert.log
      • 对日志进行分类,比如将错误日志和业务日志分开存放,便于开发人员查看,也便于对日志系统进行及时监控
  • 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方式
    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,但是或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,执行上述操作,最终日志却没有打印
    • 使用条件输出形式:
    if (logger.isDebugEnabled()) {
    	logger.debug("Processing trade with id: " + id + " and symbol: " + symbol);
    }
    
    • 使用占位符输出形式:
    logger.debug("Processing trade with id: {} and symbol: {}, id, symbol);
    
  • 避免重复打印日志,浪费磁盘空间,必须在log4j.xml中设置additivity=false
<logger name="com.oxford.dubbo.config" additivity="false">
  • 异常信息包括:
    • 案发现场信息
    • 异常堆栈信息
    • 如果不处理,应该通过异常关键字throws向上抛出
logger.error(各类参数或者对象toString() + "_" + e.getMessage(), e);
  • 谨慎的记录日志:
    • 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问题,避免服务器内容过多,并及时删除这些观察日志
      • 大量地输出无效日志,不利于系统性能的提升,也不利于快速定位错误点
      • 记录日志时需要思考:
        • 这些日志真的有人看吗?
        • 看到这条日志能够做什么?
        • 能不能给排查问题带来好处?
  • 可以使用warn日志级别来记录用户输入参数错误的情况
  • 注意日志的输出级别:
    • error级别只记录系统逻辑出错,异常或者重要的错误信息
  • 使用全英文来注释和描述日志错误信息
    原文作者:攻城狮Chova
    原文地址: https://www.cnblogs.com/chova/p/14956385.html
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