一、 编程规约
(一) 命名风格
【强制】POJO 类中布尔类型变量都不要加 is 前缀，否则部分框架解析会引起序列化错误。 isDeleted()方法，RPC 框架在反向解析的时候，“误以为”对应的属性名称是 deleted，导致属性获取不到，进而抛出异常。
【强制】方法名、参数名、成员变量、局部变量都统一使用 lowerCamelCase 风格，必须遵 从驼峰形式（但以下情形例外：DO / BO / DTO / VO / AO / PO / UID 等）。力求语义表达完整清楚，不要嫌名字长。杜绝完全不规范的缩写，避免望文不知义。为了达到代码自解释的目标，任何自定义编程元素在命名时，使用尽量完整的单词组合来表达其意。
【推荐】接口类中的方法和属性不要加任何修饰符号（public 也不要加），保持代码的简洁 性，并加上有效的 Javadoc 注释。尽量不要在接口里定义变量，如果一定要定义变量，肯定 是与接口方法相关，并且是整个应用的基础常量。
说明：JDK8 中接口允许有默认实现，那么这个 default 方法，是对所有实现类都有价值的默认实现。
【参考】各层命名规约：
A) Service/DAO 层方法命名规约
1） 获取单个对象的方法用 get 做前缀。
2） 获取多个对象的方法用 list 做前缀，复数形式结尾如：listObjects。
3） 获取统计值的方法用 count 做前缀。
4） 插入的方法用 save/insert 做前缀。
5） 删除的方法用 remove/delete 做前缀。
6） 修改的方法用 update 做前缀。
B) 领域模型命名规约
1） 数据对象：xxxDO，xxx 即为数据表名。 （M2该模型直接用的数据表名，已成事实可以不改）
2） 数据传输对象：xxxDTO，xxx 为业务领域相关的名称。
3） 展示对象：xxxVO，xxx 一般为网页名称。
4） POJO 是 DO/DTO/BO/VO 的统称，禁止命名成 xxxPOJO。
(二) 常量定义
1. 【强制】不允许任何魔法值（即未经预先定义的常量）直接出现在代码中。
反例：String key = "Id#taobao_" + tradeId;
cache.put(key, value);
// 缓存 get 时，由于在代码复制时，漏掉下划线，导致缓存击穿而出现问题
- 【强制】在 long 或者 Long 赋值时，数值后使用大写的 L，不能是小写的 l，小写容易跟数 字 1 混淆，造成误解。
3. 【推荐】不要使用一个常量类维护所有常量，要按常量功能进行归类，分开维护。
说明：大而全的常量类，杂乱无章，使用查找功能才能定位到修改的常量，不利于理解和维护。
正例：缓存相关常量放在类 CacheConsts 下；系统配置相关常量放在类 ConfigConsts 下。
4.【推荐】常量的复用层次有五层：跨应用共享常量、应用内共享常量、子工程内共享常量、 包内共享常量、类内共享常量。
1） 跨应用共享常量：放置在二方库中，通常是 client.jar 中的 constant 目录下。
2） 应用内共享常量：放置在一方库中，通常是子模块中的 constant 目录下。
反例：易懂变量也要统一定义成应用内共享常量，两位工程师在两个类中分别定义了“YES”的变量：
类 A 中：public static final String YES = "yes";
类 B 中：public static final String YES = "y";
A.YES.equals(B.YES)，预期是 true，但实际返回为 false，导致线上问题。
3） 子工程内部共享常量：即在当前子工程的 constant 目录下。
4） 包内共享常量：即在当前包下单独的 constant 目录下。
5） 类内共享常量：直接在类内部 private static final 定义。
(三) 代码格式
1. 【强制】如果是大括号内为空，则简洁地写成{}即可，大括号中间无需换行和空格；如果是非空代码块则：
1） 左大括号前不换行。
2） 左大括号后换行。
3） 右大括号前换行。
4） 右大括号后还有 else 等代码则不换行；表示终止的右大括号后必须换行。
2. 【强制】左小括号和字符之间不出现空格；同样，右小括号和字符之间也不出现空格；而左大括号前需要空格。详见第 5 条下方正例提示。
反例：if (空格 a == b 空格)
3. 【强制】if/for/while/switch/do 等保留字与括号之间都必须加空格。
4. 【强制】任何二目、三目运算符的左右两边都需要加一个空格。
说明：运算符包括赋值运算符=、逻辑运算符&&、加减乘除符号等。
5.【强制】单个方法的总行数不超过 80 行。
说明：除注释之外的方法签名、左右大括号、方法内代码、空行、回车及任何不可见字符的总行数不超过80行。
正例：代码逻辑分清红花和绿叶，个性和共性，绿叶逻辑单独出来成为额外方法，使主干代码更加清晰；共性逻辑抽取成为共性方法，便于复用和维护。
6.【强制】不同逻辑、不同语义、不同业务的代码之间插入一个空行分隔开来以提升可读性。
说明：任何情形，没有必要插入多个空行进行隔开。
(四) OOP 规约
1. 【强制】避免通过一个类的对象引用访问此类的静态变量或静态方法，无谓增加编译器解析成本，直接用类名来访问即可。
2. 【强制】所有的覆写方法，必须加@Override 注解。
说明：getObject()与 get0bject()的问题。一个是字母的 O，一个是数字的 0，加@Override可以准确判断是否覆盖成功。另外，如果在抽象类中对方法签名进行修改，其实现类会马上编译报错。
3. 【强制】相同参数类型，相同业务含义，才可以使用 Java 的可变参数，避免使用 Object或Map或JSONObject。
说明：可变参数必须放置在参数列表的最后。（提倡同学们尽量不用可变参数编程）
正例：public List<User> listUsers(String type, Long... ids) {...}
4. 【强制】Object 的 equals 方法容易抛空指针异常，应使用常量或确定有值的对象来调用equals。
正例："test".equals(object);
反例：object.equals("test");
说明：推荐使用 java.util.Objects#equals（JDK7 引入的工具类）。
5. 【强制】所有整型包装类对象之间值的比较，全部使用 equals 方法比较。
说明：对于 Integer var = ? 在-128 至 127 范围内的赋值，Integer 对象是在IntegerCache.cache 产生，会复用已有对象，这个区间内的 Integer 值可以直接使用==进行判断，但是这个区间之外的所有数据，都会在堆上产生，并不会复用已有对象，这是一个大坑，推荐使用 equals 方法进行判断。
6. 【强制】浮点数之间的等值判断，基本数据类型不能用==来比较，包装数据类型不能用 equals 来判断。
说明：浮点数采用“尾数+阶码”的编码方式，类似于科学计数法的“有效数字+指数”的表示方式。二进制无法精确表示大部分的十进制小数，具体原理参考《码出高效》。
反例：
float a = 1.0f - 0.9f;
float b = 0.9f - 0.8f;
if (a == b) {
// 预期进入此代码快，执行其它业务逻辑
// 但事实上 a==b 的结果为 false
}
Float x = Float.valueOf(a);
Float y = Float.valueOf(b);
if (x.equals(y)) {
// 预期进入此代码快，执行其它业务逻辑
// 但事实上 equals 的结果为 false
}
正例：
使用 BigDecimal 来定义值，再进行浮点数的运算操作。
BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");
BigDecimal x = a.subtract(b);
BigDecimal y = b.subtract(c);
if (x.equals(y)) {
System.out.println("true");
}
7.【强制】为了防止精度损失，禁止使用构造方法 BigDecimal(double)的方式把 double 值转化为 BigDecimal 对象。
说明：BigDecimal(double)存在精度损失风险，在精确计算或值比较的场景中可能会导致业务逻辑异常。
如：BigDecimal g = new BigDecimal(0.1f); 实际的存储值为：0.10000000149
正例：优先推荐入参为 String 的构造方法，或使用 BigDecimal 的 valueOf 方法，此方法内部其实执行了Double 的 toString，而 Double 的 toString 按 double 的实际能表达的精度对尾数进行了截断。
BigDecimal recommend1 = new BigDecimal("0.1");
BigDecimal recommend2 = BigDecimal.valueOf(0.1);
8.关于基本数据类型与包装数据类型的使用标准如下：
1） 【强制】所有的 POJO 类属性必须使用包装数据类型。
2） 【强制】RPC 方法的返回值和参数必须使用包装数据类型。
3） 【推荐】所有的局部变量使用基本数据类型。
说明：POJO 类属性没有初值是提醒使用者在需要使用时，必须自己显式地进行赋值，任何 NPE 问题，或者入库检查，都由使用者来保证。
正例：数据库的查询结果可能是 null，因为自动拆箱，用基本数据类型接收有 NPE 风险。
反例：比如显示成交总额涨跌情况，即正负 x%，x 为基本数据类型，调用的 RPC 服务，调用不成功时，返回的是默认值，页面显示为 0%，这是不合理的，应该显示成中划线。所以包装数据类型的 null 值，能够表示额外的信息，如：远程调用失败，异常退出。
9.【推荐】setter 方法中，参数名称与类成员变量名称一致，this.成员名 = 参数名。在getter/setter 方法中，不要增加业务逻辑，增加排查问题的难度。
10.【推荐】循环体内，字符串的连接方式，使用 StringBuilder 的 append 方法进行扩展。
说明：下例中，反编译出的字节码文件显示每次循环都会 new 出一个 StringBuilder 对象，然后进行append 操作，最后通过 toString 方法返回 String 对象，造成内存资源浪费。
(五) 集合处理
1. 【强制】关于 hashCode 和 equals 的处理，遵循如下规则：
1） 只要覆写 equals，就必须覆写 hashCode。
2） 因为 Set 存储的是不重复的对象，依据 hashCode 和 equals 进行判断，所以 Set 存储的对象必须覆写这两个方法。
3） 如果自定义对象作为 Map 的键，那么必须覆写 hashCode 和 equals。
说明：String 已覆写 hashCode 和 equals 方法，所以我们可以愉快地使用 String 对象作为 key 来使用。
2. 【强制】ArrayList 的 subList 结果不可强转成 ArrayList，否则会抛出 ClassCastException 异常，即 java.util.RandomAccessSubList cannot be cast to java.util.ArrayList。
说明：subList 返回的是 ArrayList 的内部类 SubList，并不是 ArrayList 而是 ArrayList 的一个视图，对于 SubList 子列表的所有操作最终会反映到原列表上。 相反，对原集合元素的增加或删除，均会导致子列表的遍历、增加、删除产生 ConcurrentModificationException 异常。
3. 【强制】使用Map 的方法 keySet()/values()/entrySet()返回集合对象时，不可对其进行添加元素操作，否则会抛出 UnsupportedOperationException 异常。
4. 【强制】Collections 类返回的对象，如：emptyList()/singletonList()等都是 immutable list，不可对其进行添加或者删除元素的操作。
反例：如果查询无结果，返回 Collections.emptyList()空集合对象，调用方一旦进行了添加元素的操作，就会触发 UnsupportedOperationException 异常。一般不建议这么用。
5. 【强制】使用集合转数组的方法，必须使用集合的 toArray(T[] array)，传入的是类型完全一致、长度为 0 的空数组。
反例：直接使用 toArray 无参方法存在问题，此方法返回值只能是 Object[]类，若强转其它类型数组将出现 ClassCastException 错误。
正例：
List<String> list = new ArrayList<>(2);
list.add("guan");
list.add("bao");
String[] array = list.toArray(new String[0]);
说明：使用 toArray 带参方法，数组空间大小的 length：
1） 等于 0，动态创建与 size 相同的数组，性能最好。
2） 大于 0 但小于 size，重新创建大小等于 size 的数组，增加 GC 负担。
11/44Java 开发手册
3） 等于 size，在高并发情况下，数组创建完成之后，size 正在变大的情况下，负面影响与上相同。
4） 大于 size，空间浪费，且在 size 处插入 null 值，存在 NPE 隐患。
6. 【强制】在使用 Collection 接口任何实现类的 addAll()方法时，都要对输入的集合参数进行NPE 判断。
说明：在 ArrayList#addAll 方法的第一行代码即 Object[] a = c.toArray(); 其中 c 为输入集合参数，如果为 null，则直接抛出异常。
7. 【强制】使用工具类 Arrays.asList()把数组转换成集合时，不能使用其修改集合相关的方法，它的 add/remove/clear 方法会抛出 UnsupportedOperationException 异常。
说明：asList 的返回对象是一个 Arrays 内部类，并没有实现集合的修改方法。Arrays.asList 体现的是适配器模式，只是转换接口，后台的数据仍是数组。
String[] str = new String[] { "yang", "hao" };
List list = Arrays.asList(str);
第一种情况：list.add("yangguanbao"); 运行时异常。
第二种情况：str[0] = "changed"; 也会随之修改，反之亦然。
8.【推荐】集合初始化时，指定集合初始值大小。
说明：HashMap 使用 HashMap(int initialCapacity) 初始化。
正例：initialCapacity = (需要存储的元素个数 / 负载因子) + 1。注意负载因子（即 loader factor）默认为 0.75，如果暂时无法确定初始值大小，请设置为 16（即默认值）。
反例：HashMap 需要放置 1024 个元素，由于没有设置容量初始大小，随着元素不断增加，容量 7 次被迫扩大，resize 需要重建 hash 表，严重影响性能。
9.【推荐】使用 entrySet 遍历 Map 类集合 KV，而不是 keySet 方式进行遍历。
说明：keySet 其实是遍历了 2 次，一次是转为 Iterator 对象，另一次是从 hashMap 中取出 key 所对应的 value。而 entrySet 只是遍历了一次就把 key 和 value 都放到了 entry 中，效率更高。如果是 JDK8， 使用 Map.forEach 方法。
正例：values()返回的是 V 值集合，是一个 list 集合对象；keySet()返回的是 K 值集合，是一个 Set 集合对象；entrySet()返回的是 K-V 值组合集合。
(六) 并发处理
1. 【强制】线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。
说明：线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。
2. 【强制】线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过ThreadPoolExecutor 的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
说明：Executors 返回的线程池对象的弊端如下：
1） FixedThreadPool 和 SingleThreadPool：
允许的请求队列长度为 Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致 OOM。
2） CachedThreadPool：
允许的创建线程数量为 Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致 OOM。
3） @Async：
注意，如果使用这个注解必须实现AsyncConfigurer，将线程池详细参数配置注入到IOC容器中，不然结果同上。但还是推荐使用ThreadPoolExecutor。
3. 【强制】SimpleDateFormat 是线程不安全的类，一般不要定义为 static 变量，如果定义为static，必须加锁，或者使用 DateUtils 工具类。
正例：注意线程安全，使用 DateUtils。亦推荐如下处理：
private static final ThreadLocal<DateFormat> df = new ThreadLocal<DateFormat>() {
@Override
protected DateFormat initialValue() {
return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
} };
说明：如果是 JDK8 的应用，可以使用 Instant 代替 Date，LocalDateTime 代替 Calendar， DateTimeFormatter 代替 SimpleDateFormat，官方给出的解释：simple beautiful strong immutable thread-safe。
4.【强制】并发修改同一记录时，避免更新丢失，需要加锁。要么在应用层加锁（注意这里的应用级锁必须是分布式锁，现在一般都是集群所以传统的单机锁不满足实际情况了），要么在数据库层使用乐观锁，使用 version 作为更新依据。
说明：如果每次访问冲突概率小于 20%，推荐使用乐观锁，否则使用悲观锁。乐观锁的重试次数不得小于3 次。
5.【推荐】资金相关的金融敏感信息，使用悲观锁策略。
说明：乐观锁在获得锁的同时已经完成了更新操作，校验逻辑容易出现漏洞，另外，乐观锁对冲突的解决 策略有较复杂的要求，处理不当容易造成系统压力或数据异常，所以资金相关的金融敏感信息不建议使用 乐观锁更新。
6.【强制】多线程并行处理定时任务时，Timer 运行多个 TimeTask 时，只要其中之一没有捕获 抛出的异常，其它任务便会自动终止运行，如果在处理定时任务时使用 ScheduledExecutorService 则没有这个问题。
7.【推荐】使用 CountDownLatch 进行异步转同步操作，每个线程退出前必须调用 countDown方法，线程执行代码注意 catch 异常，确保 countDown 方法被执行到，避免主线程无法执行至 await 方法，直到超时才返回结果。
说明：注意，子线程抛出异常堆栈，不能在主线程 try-catch 到。
8.【推荐】避免 Random 实例被多线程使用，虽然共享该实例是线程安全的，但会因竞争同一seed 导致的性能下降。
说明：Random 实例包括 java.util.Random 的实例或者 Math.random()的方式。
正例：在 JDK7 之后，可以直接使用 API ThreadLocalRandom，而在 JDK7 之前，需要编码保证每个线程持有一个实例。
(七) 控制语句
1. 【强制】在 if/else/for/while/do 语句中必须使用大括号。
说明：即使只有一行代码，避免采用单行的编码方式：if (condition) statements;
2. 【强制】在高并发场景中，避免使用”等于”判断作为中断或退出的条件。
说明：如果并发控制没有处理好，容易产生等值判断被“击穿”的情况，使用大于或小于的区间判断条件来代替。
反例：判断剩余奖品数量等于 0 时，终止发放奖品，但因为并发处理错误导致奖品数量瞬间变成了负数，这样的话，活动无法终止。
3. 【推荐】表达异常的分支时，少用 if-else 方式，这种方式可以改写成：
if (condition) {
return obj;
}
// 接着写 else 的业务逻辑代码;
说明：如果非使用 if()...else if()...else...方式表达逻辑，避免后续代码维护困难，【强制】请勿超过 3 层。
正例：超过 3 层的 if-else 的逻辑判断代码可以使用卫语句、策略模式、状态模式等来实现，其中卫语句即代码逻辑先考虑失败、异常、中断、退出等直接返回的情况，以方法多个出口的方式，解决代码中判断分支嵌套的问题，这是逆向思维的体现。
示例如下：
public void findBoyfriend(Man man) {
if (man.isUgly()) {
System.out.println("本姑娘是外貌协会的资深会员");
return;
}
if (man.isPoor()) {
System.out.println("贫贱夫妻百事哀");
return;
}
if (man.isBadTemper()) {
System.out.println("银河有多远，你就给我滚多远");
return;
}
System.out.println("可以先交往一段时间看看");
}
4. 【推荐】除常用方法（如 getXxx/isXxx）等外，不要在条件判断中执行其它复杂的语句，将复杂逻辑判断的结果赋值给一个有意义的布尔变量名，以提高可读性。
说明：很多 if 语句内的逻辑表达式相当复杂，与、或、取反混合运算，甚至各种方法纵深调用，理解成本非常高。如果赋值一个非常好理解的布尔变量名字，则是件令人爽心悦目的事情。
5. 【推荐】不要在其它表达式（尤其是条件表达式）中，插入赋值语句。
说明：赋值点类似于人体的穴位，对于代码的理解至关重要，所以赋值语句需要清晰地单独成为一行。
反例：
public Lock getLock(boolean fair) {
// 算术表达式中出现赋值操作，容易忽略 count 值已经被改变
threshold = (count = Integer.MAX_VALUE) - 1;
// 条件表达式中出现赋值操作，容易误认为是 sync==fair
return (sync = fair) ? new FairSync() : new NonfairSync();
}
6. 【推荐】循环体中的语句要考量性能，以下操作尽量移至循环体外处理，如定义对象、变量、查询数据库（可以将需要在for循环中查询的sql条件通过事先for循环一遍放到各自对应的List中然后根据List查询出所有放到Map中），进行不必要的 try-catch 操作（这个 try-catch 是否可以移至循环体
外）。
(八) 注释规约
1. 【强制】类、类属性、类方法的注释必须使用 Javadoc 规范，使用/**内容*/格式，不得使用 // xxx 方式。
说明：在 IDE 编辑窗口中，Javadoc 方式会提示相关注释，生成 Javadoc 可以正确输出相应注释；在IDE中，工程调用方法时，不进入方法即可悬浮提示方法、参数、返回值的意义，提高阅读效率。
2. 【强制】所有的抽象方法（包括接口中的方法）必须要用 Javadoc 注释、除了返回值、参数、异常说明外，还必须指出该方法做什么事情，实现什么功能。
说明：对子类的实现要求，或者调用注意事项，请一并说明。
3. 【强制】所有的类都必须添加创建者和创建日期。
4. 【强制】方法内部单行注释，在被注释语句上方另起一行，使用//注释。方法内部多行注释使用/* */注释，注意与代码对齐。
5. 【强制】所有的枚举类型字段必须要有注释，说明每个数据项的用途。
6. 【推荐】代码修改的同时，注释也要进行相应的修改，尤其是参数、返回值、异常、核心逻辑等的修改。
说明：代码与注释更新不同步，就像路网与导航软件更新不同步一样，如果导航软件严重滞后，就失去了导航的意义。
7. 【参考】谨慎注释掉代码。在上方详细说明，而不是简单地注释掉。如果无用，则删除。
说明：代码被注释掉有两种可能性：1）后续会恢复此段代码逻辑。2）永久不用。前者如果没有备注信息，难以知晓注释动机。后者建议直接删掉（代码仓库已然保存了历史代码）。
8.【参考】好的命名、代码结构是自解释的，注释力求精简准确、表达到位。避免出现注释的一个极端：过多过滥的注释，代码的逻辑一旦修改，修改注释是相当大的负担。
9. 【推荐】及时清理不再使用的代码段或配置信息。
说明：对于垃圾代码或过时配置，坚决清理干净，避免程序过度臃肿，代码冗余。
正例：对于暂时被注释掉，后续可能恢复使用的代码片断，在注释代码上方，统一规定使用三个斜杠(///) 来说明注释掉代码的理由。
二、异常日志
(一) 异常处理
1. 【强制】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 的方式来处理，比如：NullPointerException，IndexOutOfBoundsException 等等。
说明：无法通过预检查的异常除外，比如，在解析字符串形式的数字时，可能存在数字格式错误，不得不通过 catch NumberFormatException 来实现。
正例：if (obj != null) {...}
反例：try { obj.method(); } catch (NullPointerException e) {…}
2. 【强烈推荐】异常不要用来做流程控制，条件控制。
说明：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。
4. 【强制】捕获异常是为了处理它，不要捕获了却什么都不处理而抛弃之，如果不想处理它，请将该异常抛给它的调用者。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。
7. 【强制】不要在 finally 块中使用 return。
说明：try 块中的 return 语句执行成功后，并不马上返回，而是继续执行 finally 块中的语句，如果此处存在 return 语句，则在此直接返回，无情丢弃掉 try 块中的返回点。
14.【强制】避免出现重复的代码（Don't Repeat Yourself），即 DRY 原则。
说明：随意复制和粘贴代码，必然会导致代码的重复，在以后需要修改时，需要修改所有的副本，容易遗漏。必要时抽取共性方法，或者抽象公共类，甚至是组件化。
正例：一个类中有多个 public 方法，都需要进行数行相同的参数校验操作，这个时候请抽取： private boolean checkParam(DTO dto) {...}
(二) 日志规约
4. 【强制】在日志输出时，字符串变量之间的拼接使用占位符的方式。
说明：因为 String 字符串的拼接会使用 StringBuilder 的 append()方式，有一定的性能损耗。使用占位符仅是替换动作，可以有效提升性能。
正例：logger.debug("Processing trade with id: {} and symbol: {}", id, symbol);
5. 【强制】对于 trace/debug/info 级别的日志输出，必须进行日志级别的开关判断。
说明：虽然在 debug(参数)的方法体内第一行代码 isDisabled(Level.DEBUG_INT)为真时（Slf4j 的常见实
现 Log4j 和 Logback），就直接 return，但是参数可能会进行字符串拼接运算。此外，如果debug(getName())这种参数内有 getName()方法调用，无谓浪费方法调用的开销。
正例：
// 如果判断为真，那么可以输出 trace 和 debug 级别的日志
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Current ID is: {} and name is: {}", id, getName());
}
6. 【强制】避免重复打印日志，浪费磁盘空间，务必在 log4j.xml 中设置 additivity=false。
正例：<logger name="com.taobao.dubbo.config" additivity="false">
7. 【推荐】异常信息应该包括两类信息：案发现场信息和异常堆栈信息。如果不处理，那么通过关键字 throws 往上抛出。
正例：logger.error(各类参数或者对象 toString() + "_" + e.getMessage(), e);
8. 【推荐】谨慎地记录日志。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的问题，避免把服务器磁盘撑爆，并记得及时删除这些观察日志。
说明：大量地输出无效日志，不利于系统性能提升，也不利于快速定位错误点。记录日志时请思考：这些日志真的有人看吗？看到这条日志你能做什么？能不能给问题排查带来好处？
五、MySQL 数据库
(一) 建表规约
1. 【强制】表达是与否概念的字段，必须使用能表达语义的动词表示（如果用is_xxx表示还需要在mapper.xml中改变和DO的映射关系，不方便），数据类型是 unsigned tinyint（1 表示是，0 表示否）。
说明：任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。
2. 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布（灰度），所以字段名称需要慎重考虑。
说明：MySQL 在 Windows 下不区分大小写，但在 Linux 下默认是区分大小写。因此，数据库名、表名、字段名，都不允许出现任何大写字母，避免节外生枝。
4. 【强制】禁用保留字，如 desc、range、match、delayed 等，请参考 MySQL 官方保留字。
5. 【强制】主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。
说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。
6. 【强制】小数类型为 decimal，禁止使用 float 和 double。
说明：在存储的时候，float 和 double 都存在精度损失的问题，很可能在比较值的时候，得到不正确的结果。如果存储的数据范围超过 decimal 的范围，建议将数据拆成整数和小数并分开存储。
7. 【强制】如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型。
8. 【强制】varchar 是可变长字符串，不预先分配存储空间，长度不要超过 5000，如果存储长 度大于此值，定义字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。
9. 【强制】表必备三字段：id, create_time, update_time。
说明：其中 id 必为主键，类型为 bigint unsigned、单表时自增、步长为 1。create_time, update_time 的类型均为 datetime 类型。
11.【推荐】库名与应用名称尽量一致。
12.【推荐】如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释。
13.【推荐】字段允许适当冗余，以提高查询性能，但必须考虑数据一致。冗余字段应遵循：
1） 不是频繁修改的字段。
2） 不是 varchar 超长字段，更不能是 text 字段。
3） 不是唯一索引的字段。
正例：商品类目名称使用频率高，字段长度短，名称基本一不变，可在相关联的表中冗余存储类目名称，避免关联查询。
14.【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。
15.【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速度。
正例：如下表，其中无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。
(二) 索引规约
1. 【强制】业务上具有唯一特性的字段，即使是多个字段的组合，也必须建成唯一索引。
说明：不要以为唯一索引影响了 insert 速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
2. 【强制】超过三个表禁止 join。需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引。
说明：即使双表 join 也要注意表索引、SQL 性能。
4. 【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊，如果需要请走搜索引擎来解决。
说明：索引文件具有 B-Tree 的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。
5. 【推荐】如果有 order by 的场景，请注意利用索引的有序性。order by 最后的字段是组合索引的一部分，并且放在索引组合顺序的最后，避免出现 file_sort 的情况，影响查询性能。
正例：where a=? and b=? order by c; 索引：a_b_c
反例：索引如果存在范围查询，那么索引有序性无法利用，如：WHERE a>10 ORDER BY b; 索引 a_b 无 法排序。
6. 【推荐】利用覆盖索引来进行查询操作，避免回表。
说明：如果一本书需要知道第 11 章是什么标题，会翻开第 11 章对应的那一页吗？目录浏览一下就好，这个目录就是起到覆盖索引的作用。
正例：能够建立索引的种类分为主键索引、唯一索引、普通索引三种，而覆盖索引只是一种查询的一种效果，用 explain 的结果，extra 列会出现：using index。
7. 【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。
说明：MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。
正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联：
SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id
8. 【推荐】SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，如果可以是consts 最好。
说明：
1） consts 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。
2） ref 指的是使用普通的索引（normal index）。
3） range 对索引进行范围检索。
反例：explain 表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个 index 级别比较 range还低，与全表扫描是小巫见大巫。
9. 【推荐】建组合索引的时候，区分度最高的在最左边（注意是索引而不是sql语句）。
正例：如果 where a=? and b=? ，如果 a 列的几乎接近于唯一值，那么只需要单建 idx_a 索引即可。
说明：存在非等号和等号混合时，在建索引时，请把等号条件的列前置。如：where c>? and d=? 那么
即使 c 的区分度更高，也必须把 d 放在索引的最前列，即索引 idx_d_c。
10.【推荐】防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
11.【参考】创建索引时避免有如下极端误解：
1） 宁滥勿缺。认为一个查询就需要建一个索引。
2） 宁缺勿滥。认为索引会消耗空间、严重拖慢记录的更新以及行的新增速度。
3） 抵制惟一索引。认为业务的惟一性一律需要在应用层通过“先查后插”方式解决。
(三) SQL 语句
1. 【强制】不要使用 count(列名)或 count(常量)来替代 count(*)，count(*)是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。
说明：count(*)会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。
2. 【强制】count(distinct col) 计算该列除 NULL 之外的不重复行数，注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为 NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为 0。
3. 【强制】当某一列的值全是 NULL 时，count(col)的返回结果为 0，但 sum(col)的返回结果为 NULL，因此使用 sum()时需注意 NPE 问题。
正例：使用如下方式来避免 sum 的 NPE 问题：SELECT IFNULL(SUM(column), 0) FROM table;
4. 【强制】使用 ISNULL()来判断是否为 NULL 值。
说明：NULL 与任何值的直接比较都为 NULL。
1） NULL<>NULL 的返回结果是 NULL，而不是 false。
2） NULL=NULL 的返回结果是 NULL，而不是 true。
3） NULL<>1 的返回结果是 NULL，而不是 true。
5. 【强制】代码中写分页查询逻辑时，若 count 为 0 应直接返回，避免执行后面的分页语句。 不要用pagehelper等分页插件
6. 【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。
8. 【强制】数据订正（特别是删除、修改记录操作）时，要先 select，避免出现误删除，确认无误才能按主键执行更新语句。
9. 【推荐】in 操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估 in 后边的集合元素数量，控制在 1000 个之内。
(四) ORM 映射
1. 【强制】在表查询中，一律不要使用 * 作为查询的字段列表，需要哪些字段必须明确写明。
说明：1）增加查询分析器解析成本。2）增减字段容易与 resultMap 配置不一致。3）无用字段增加网络消耗，尤其是 text 类型的字段。
3. 【强制】不要用 resultClass 当返回参数，即使所有类属性名与数据库字段一一对应，也需要
定义；反过来，每一个表也必然有一个 POJO 类与之对应。
说明：配置映射关系，使字段与 DO 类解耦，方便维护。
4. 【强制】sql.xml 配置参数使用：#{}，#param# 不要使用${} 此种方式容易出现 SQL 注入。
5. 【强制】排除个别特殊情况，优先、尽可能都用单表查询，关联查询逻辑以及结果集封装都在Java代码中拼装。以下给出一个复杂的、大数据量表的关联查询优化的大致方法：
a，整理出这个查询的主表(就是能决定查询条数的表)以及主表的条件。
b，对于条件，先根据各非主表中的条件查出主表和该非主表相关的idList，然后再用这个idList去主表当条件查询。
c，对于查询结果，如果主表中的返回字段无法完全覆盖结果字段，那么需要对结果集进行两次for循环。第一次for循环结果集，将主表中没有的字段们所在表的主键存于对应的List中，然后分别根据List去各自对应的非主表中查处相应的字段，再将它们封装成key是其主键value是对应的值的Map。最后在第二次for循环结果集中利用各自的主键获取在Map中对应的值即可）。
特别注意：
- 上诉b的目的是为了减少关联表，但是如果非主表的条件查询出的非主表主键Id的List数量超过了1000(理论上，实际情况需要根据表的大小去explan)，建议直接join关联查询。
- 上诉c的目的为了减少for循环中进行复杂或耗时逻辑(这里是sql查询)，必须保证for循环的次数要足够的小(50以内)，所以如果不是分页查询要手动将其变成分页查询。
- 严禁超过3个表关联查询
单表查询有以下好处：
- 将之前数据库的大部分计算任务转移给了应用服务器，因为数据库的链接数和计算能力有限、扩展困难且扩展存在数据一致性等问题，但是应用服务器可以很容易(理论)无限扩展。
- 单表很容易且优雅的增加或更换中间存储或缓冲，比如在业务Service层和数据库Mapper层用通用处理Manager层(即M2的Data层）处理中间存储或缓冲的相关操作就可以很容易的切换，比如不想用redis缓存了想用ES。
- 如果做了分库分表，不管用什么中间件，单表查询都能避免很多因分库分表带来的问题。而且更容易排查问题。
- 由于单表查询非常快，占用连接的时间相对少，不但能避免高峰时期因某个sql长期执行占用资源导致mysql宕机的风险，还能提高大大的提高tps。
- 有利于数据库垂直拆分、微服务的进一步拆分。假如以后发现cust服务压力太大或者数据量太大tps太高，不管是应用服务还是数据库都不敢重负，那么这时就很容易进一步对cust库做垂直拆分把某些表拆出去另建一个库，相应数据库操作和缓存操作的应用服务也拆出去了。这些操作对业务没有任何影响。
6. 【强制】mapper.xml中的方法是基础，是代码层次的架构能够顺序调整的前提。
试想如果每个人写的每个业务都自己写个sql方法在里面，那随着项目上线后期的迭代xml文件将会越来越大，没有任何复用性，致命的是庞大的文件和方法数量会让你脱离对代码的掌控。
a，大部分情况尽量要用统一而通用的业务无关的通用方法，比如generater生成的，此外还可以定义一下比如getByParam、getXXIdByParam、countXXidByParam这种通用sql。
b，入参和出参都是entity（DO）（少数情况具体问题具体对待）。包括controller在内的provider中的所有数据库相关处理类都用entity（DO），且禁止向外扩张（指的是放到公共模块中）。
c，每个表的相关操作要在该表自己对应的mapper.xml中。禁止创建不存在表的mapper.xml，以及sql操作乱放xml文件。
d，对外提供的接口文档或接口涉及阶段，如参和出参名称必须和数据库字段保持一直，避免没必要的字段名称转换。
这样做的好处：
- 复用性强，各个consumer业务层只需要定义自己业务相关的DTO进行转换即可。比如对于同一个provider层的方法(返回同一个DO即entity)，consumer层可以根据不同的业务定义多个DTO从而屏蔽每个业务不需要的多余字段。
- 底层原子服务稳定后极少改动，成熟后provider基本不用发版。
- 有利于数据库垂直拆分、微服务的进一步拆分。假如以后发现cust服务压力太大或者数据量太大tps太高，不管是应用服务还是数据库都不敢重负，那么这时就很容易进一步对cust库做垂直拆分把某些表拆出去另建一个库，相应数据库操作和缓存操作的应用服务也拆出去了。这些操作对业务没有任何影响
- 一旦provider中的接口成熟可用，所有业务的代码都能快速编写，缩短开发成本。
7. 【强制】将业务逻辑都放到consumer层，各自consumer层的公共逻辑封装于公共模块（理论上在consumer和provider层之间还有一层公共业务逻辑层服务，但是为了减少成本目前只是将其封装于代码公共模块），provider层只提供无状态数据服务。如果不嫌麻烦原子服务的粒度根据所服务的所有consumer功能的最小粒度而定，否则直接以单表操作提供。