最近浏览了一下阿里巴巴的Java开发手册，感觉内容确实非常的赞，发现了不少自己在编程中的误区，因此决定通过成文牢固掌握，文中将选取个人认为比较重要的部分进行描述与分析。”愿站在巨人的肩膀上，码出高效，码出质量“。

概述

手册中内容很多，包括编码规约、工程结构、MySQL数据库、异常日志、安全规约、单元测试等6大部分。其中工程结构部分在整体上对项目进行了把控，编码规约和MySQL设计规约中有非常多的“最佳实践”，个人认为是最为有价值的部分。次重点安全规约很符合互联网场景的需要，异常日志和单元测试部分相对来说内容和价值相对小一点。
下图是个人对手册的简单汇总（将图片拖到浏览器新开页面，之后放大可以清晰很多），其中红星表示重点，黄色表示次重点。此外，其中的集合处理、并发处理、MySQL规约和工程结构有一定理解难度，会专门放到重难点增强一节进行详细分析。当然这只是个人的浅见，完整部分请见最下方的参考资料，目前阿里公司已推出这套规约的IDE插件，大家可以试试。

重难点增强

工程结构

Open Interface：提供RPC或Restful风格的接口，并通过框架进行网关安全控制、流量控制等。
 终端显示层：前端模板渲染并执行显示的层。
Web Layer： 主要是对访问控制进行转发， 各类基本参数校验， 或者不复用的业务简单处理等。
Service Layer：业务逻辑服务层。
Manager Layer：这一层比较有意思，既包含了常见的外部接口的Agent功能，也包含了对DAO接口的简单封装用于复用，还可以在改成构建对于DAO的缓存。
DAO Layer：与底层 MySQL、Hbase等进行数据交互，通常基于各类DAL框架。
ExternalInterface： 包括其它部门 RPC 开放接口， 基础平台， 其它公司的 HTTP 接口。
Tip: 实际项目中完全可以遵循该模式构建包的层次。

集合处理

集合操作一直是一个关键点，常见的小技巧包括通过Set元素唯一的特性，可以快速对一个集合进行去重操作，JD8中通过steam流对集合操作做了不错的增强。合理利用好集合的有序性 (sort) 和稳定性 (order) ，避免集合的无序性 (unsort) 和
不稳定性 (unorder) 带来的负面影响，ArrayList是order&unsort；HashMap是unorder&unsort；TreeSet 是order&sort。
TIp: 不同类型Map集合K/V能不能存储null值的情况如下表所示

并发处理

合理的通过并发控制来高效利用系统资源是工程师永远的追求，该手册的不少要求很好的认识到自己在该方面的不足。
线程池的创建
过去一半都通过Executors 去创建线程池，实际上这是不合理的，比如FixedThreadPool的阻塞队列大小Integer.MAX_VALUE，很容易造成大量请求的堆积，造成OOM。而ScheduledThreadPool允许线程的数量为Integer.MAX_VALUE，更加容易出现OOM。因此必须使用ThreadPoolExecutor创建线程池，明确的制定线程池的参数。
使用锁的原则
1.高并发时，同步调用应该去考量锁的性能损耗。能用无锁数据结构，就不要用锁 ； 能锁区块，就不要锁整个方法体 ； 能用对象锁，就不要用类锁。
2.对多个资源、数据库表、对象同时加锁时，需要保持一致的加锁顺序，否则可能会造成死锁。
3.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，要么在缓存加锁，要么在数据库层使用乐观锁，使用 version 作为更新依据。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。
CountDownLatch
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。需要注意子线程抛出异常堆栈，不能在主线程的try-catch块中捕获到。
ThreadLocalRandom
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，推荐使用ThreadLocalRandom。
Volatile
volatile 解决多线程内存不可见问题。对于一写多读，是可以解决变量同步问题，但是如果多写，同样无法解决线程安全问题。在完成饱汉的单例模式时，可以使用Volatile关键字实现延迟初始化。
LongAdder
对于count++操作，可以使用AtomicInteger count = new AtomicInteger();，JDK8中推荐使用LongAdder，通过减少乐观锁的重试次数提高性能。
HashMap
HashMap 在容量不够进行 resize 时由于高并发可能出现死链，导致 CPU 飙升，在开发过程中可以使用其它数据结构或加锁来规避此风险。
ThreadLocal
ThreadLocal 对象建议使用 static修饰。这个变量是针对一个线程内所有操作共享的。

MYSQL规约

数据库方面的优化一直困扰着我，书上的一下几个原则给予个人在数据库优化方面不少启示。
索引长度
过去一直没有注意过索引还有长度这个概念，现在才知道在varchar等类型字段上建立索引时，可以指定索引长度，达到一定区分度即可，一般对于字符串类型数据，长度为 20 的索引，区分度会高达 90%以上，可以使用count(distinct left( 列名, 索引长度 )) / count( * )的区分度来确定。

此外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。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。
order by
在有order by的场景，请注意利用索引的有序性。例如where a =? and b =? order by c的索引为a _ b _ c
覆盖索引
利用覆盖索引可以减少原表查询，通过索引页(目录)即可查到所需信息。通常来说，能够建立索引的种类包括主键索引、唯一索引、普通索引，而覆盖索引是查询的一种效果，可以通过explain查看到extra 列会出现using index 。

分页查询
MySQL并不是跳过offset行，而是取 offset + N 行，之后放弃offset行，返回所需N行，当数据量大时，推荐如下方式进行优化。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 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。
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。
ref 指的是使用普通的索引 （normal index） 。
range 对索引进行范围检索。
tip： 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。

在Mysql Workbench中表述稍微有些区别：consts没变，Non-Unique Key Lookup表示ref, Index Range Scan表示range, full table Scan表示All, full index scan表示index，当然也可以选择Tabular视图替代Visual视图。

组合索引
区分度最高的在最左边，对于where a =? and b =?来说，a 列的值越唯一越好。此外，存在非等号和等号混合判断条件时， 在建索引时， 请把等号条件的列前置。
隐式转换
防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效，当数据查询超时，也需要把此作为很重要的考虑部分。

参考资料

• 阿里巴巴Java开发手册
• 阿里规约github