二、异常日志
(一) 异常处理
1. 【强制】Java 类库中定义的一类RuntimeException可以通过预先检查进行规避，而不应该通过catch 来处理，比如：IndexOutOfBoundsException，NullPointerException等等。
说明：无法通过预检查的异常除外，如在解析一个外部传来的字符串形式数字时，通过catch NumberFormatException来实现。 正例：if (obj != null) {...} 反例：try { obj.method() } catch (NullPointerException e) {...}
2. 【强制】异常不要用来做流程控制，条件控制，因为异常的处理效率比条件分支低。
3. 【强制】对大段代码进行try-catch，这是不负责任的表现。catch时请分清稳定代码和非稳定代码，稳定代码指的是无论如何不会出错的代码。对于非稳定代码的catch尽可能进行区分异常类型，再做对应的异常处理。(大段代码的try catch确实不负责任，而且永远不可能出错的也不需要try catch)
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。(基础服务尽量去抛异常，API层就得按照这些异常转化成用户能看的懂的提示信息)
5. 【强制】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。(比如说Spring的事务如果用try把Dao层包起来的就不会回滚事务，所以Spring上执行Dao的方法不要去try catch。)
6. 【强制】finally块必须对资源对象、流对象进行关闭，有异常也要做try-catch。 说明：如果JDK7及以上，可以使用try-with-resources方式。(没用过这个哈，以后可以试试)
7. 【强制】不能在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。(常识)
8. 【强制】捕获异常与抛异常，必须是完全匹配，或者捕获异常是抛异常的父类。 说明：如果预期对方抛的是绣球，实际接到的是铅球，就会产生意外情况。
9. 【推荐】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。调用方需要进行null判断防止NPE问题。 (说实话，一般调用方都会写上null判断)
说明：本规约明确防止NPE是调用者的责任。即使被调用方法返回空集合或者空对象，对调用者来说，也并非高枕无忧，必须考虑到远程调用失败，运行时异常等场景返回null的情况。
10. 【推荐】防止NPE，是程序员的基本修养，注意NPE产生的场景：
1） 返回类型为包装数据类型，有可能是null，返回int值时注意判空。 反例：public int f() { return Integer对象}; 如果为null，自动解箱抛NPE。
2） 数据库的查询结果可能为null。
3） 集合里的元素即使isNotEmpty，取出的数据元素也可能为null。
4） 远程调用返回对象，一律要求进行NPE判断。
5） 对于Session中获取的数据，建议NPE检查，避免空指针。
6） 级联调用obj.getA().getB().getC()；一连串调用，易产生NPE。正例：可以使用JDK8的Optional类来防止NPE问题。(说实话，这个Optional没用过)
11. 【推荐】在代码中使用“抛异常”还是“返回错误码”，对于公司外的http/api开放接口必须使用“错误码”；而应用内部推荐异常抛出；跨应用间RPC调用优先考虑使用Result方式，封装isSuccess、“错误码”、“错误简短信息”。
说明：关于RPC方法返回方式使用Result方式的理由：
1）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。
2）如果不加栈信息，只是new自定义异常，加入自己的理解的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。
12. 【推荐】定义时区分unchecked / checked 异常，避免直接使用RuntimeException抛出，更不允许抛出Exception或者Throwable，应使用有业务含义的自定义异常。推荐业界已定义过的自定义异常，如：DAOException / ServiceException等。
13. 【参考】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，甚至是共用模块。
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) {...}(虽然这样说没错，但有时候秉着不改别人代码的原则很多时候都是复制代码，我觉得这个坏习惯该改了)
(二) 日志规约
1. 【强制】应用中不可直接使用日志系统（Log4j、Logback）中的API，而应依赖使用日志框架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。(有的公司会自己同意编写日志框架，分布式日志统一起来)
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Abc.class);
2. 【强制】日志文件推荐至少保存15天，因为有些异常具备以“周”为频次发生的特点。
3. 【强制】应用中的扩展日志（如打点、临时监控、访问日志等）命名方式：appName_logType_logName.log。logType:日志类型，推荐分类有stats/desc/monitor/visit等；logName:日志描述。这种命名的好处：通过文件名就可知道日志文件属于什么应用，什么类型，什么目的，也有利于归类查找。
正例：mppserver应用中单独监控时区转换异常，如： mppserver_monitor_timeZoneConvert.log
说明：推荐对日志进行分类，错误日志和业务日志尽量分开存放，便于开发人员查看，也便于通过日志对系统进行及时监控。
4. 【强制】对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的方式。(也就最近才开始注意到这一点，以前都是拼接的.....)
说明：logger.debug("Processing trade with id: " + id + " symbol: " + symbol); 如果日志级别是warn，上述日志不会打印，但是会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，执行了上述操作，最终日志却没有打印。
正例：（条件）
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.debug("Processing trade with id: " + id + " symbol: " + symbol);
}
正例：（占位符）
logger.debug("Processing trade with id: {} symbol : {} ", id, symbol);
5. 【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。 (不是说不能使用log4j吗?应该是logback.xml吧)
正例：< logger name="com.taobao.dubbo.config" additivity="false">
6. 【强制】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。 (error级别日志应该可以不用拼接的方式)
正例：logger.error(各类参数或者对象toString + "_" + e.getMessage(), e);
7. 【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？
