工作学习总结

优化if···else

我们在工作中经常会写出如下代码

       if (xxx != null) {
           if (xxx != null) {
               if (xxx != null) {
                   
              }
              ....
          }
      }

看起来也没什么问题。但是当if···else层数变多，将会越来越难以阅读，逐步形成‘屎’代码

if (xxx == null) {
	return;
}
// 原来if()逻辑

if 逻辑中的代码过多，可以考虑封装对应的子方法，来解决层数问题

方法相关

每个方法有每个方法的职责，不要在方法中增加额外的逻辑，例如

public void xxx() {
   // 业务逻辑
   xxx.setXxx();
   // 业务逻辑
   xxx.setXxx();
   // 业务逻辑
   xxx.setXxx();
  ...
  }

优化后,注意不要让你的代码过于的臃肿

public void xxx() {
   // 业务逻辑
   // 业务逻辑
   // 业务逻辑
   setXxx(xxx)
}
public void setXxx() {
   xxx.setXxx();
   xxx.setXxx();
   xxx.setXxx();
}

最大最小值

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1,2 ,3, 4, 5};
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] < min) {
                min = nums[i];
            }
        }
    }

优化后

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1,2 ,3, 4, 5};
        int length = nums.length;
        int min = Integer.MAX_VALUE; // 如果是有序数组，这里还可以直接替换int min = nums[length - 1]; 一般不建议使用Integer.MAX_VALUE
        min = nums[length - 1];
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            min = Math.min(min, nums[i]);
        }
    }

Go语言的流式调用解决多层for

我们在业务中经常可能遇到这种代码

func GetResult(param []*dto.ActReq) []Stream {
	var (
		u []Stream
	)
	for _, p := range param {
		// 业务逻辑
		for _, a := range param.aaa {
			// 业务逻辑
			for _, x := range a.xxx {
				// 业务逻辑
				for _, b := range x.bbb {
					// 业务逻辑
					if b == "res" {
						var s Stream
						// 业务逻辑
						s.result = a
						u = append(u, s)
					}
				}
			}
		}
	}
	return u
}

优化后

type StreamList struct {
   StreamList []Stream
}

type Stream struct {
   result interface{}
   flag   string
}

func Builder(param []*dto.ActReq) *StreamList {
   var (
      u   []Stream
      res = &StreamList{}
   )
   for _, p := range param {
      // 业务逻辑
      for _, a := range param.aaa {
         // 业务逻辑
         var s Stream
         // 业务逻辑
         s.result = a
         u = append(u, s)
      }
   }
   return res.SetStream(u)
}

func (s *StreamList) SetStream(streamList []Stream) *StreamList {
   s.StreamList = streamList
   return s
}

func (s *StreamList) GetStream() []Stream {
   return s.StreamList
}

func (s *StreamList) AFilter(pass func(flag string) bool) *StreamList {
   streamList := make([]Stream, 0)
   for _, stream := range streamList {
      // 业务逻辑
      if pass(stream.flag) {
         streamList = append(streamList, stream)
      }
   }
   s.StreamList = streamList
   return s
}

func (s *StreamList) BFilter(pass func(flag string) bool) *StreamList {
   streamList := make([]Stream, 0)
   for _, stream := range streamList {
      // 业务逻辑
      if pass(stream.flag) {
         streamList = append(streamList, stream)
      }
   }
   s.StreamList = streamList
   return s
}

func main() {
   res := Builder(param).AFilter(func(flag string) bool {
      // 处理业务逻辑
      if flag == "xxx" {
         return true
      }
      return false
   }).BFilter(func(flag string) bool {
      // 处理业务逻辑
      if flag == "xxx" {
         return true
      }
      return false
   }).GetStream()
   fmt.Println(res)
}

业务代码中错误规范

• Dao层 有逻辑可以进行包装处理，打印对应的req， 没有逻辑直接返回err

• Service层进行包装处理，打印对应的req，方便定位，业务错误封装到common baseError

• Controller层进行统一处理， 业务错误直接返回，内部错误进行包装处理

• 也可以使用 %w 来找到调用的层级关系

•   fmt.Errorf("[ShopOrder.UpdateOrderReward] is fail, orderID: %d, err: %w", orderID, err)
  

设计注意点

• 写测试

• 路由不要透露内部的信息 防止暴露内部方法

• 对应的一些配置信息，需要进行再次封装，进行解耦合

• 方法的注释的规范，方便维护

  例如：// 方法名 注释

• 尽可能确保 err等于nil，其他状态不是nil

• 引用类型，去查看nil指针，注意引用传递，尽量不要去修改指针中的值

• 默认值不要为0， 因为有可能0值有意义，导致无法区分，还有就是gorm 更新实体，不会更新默认值。

• 内存用到在进行初始化，因为go延迟释放内存

• 预先知道长度 用长度初始化，避免频繁扩容（append）

• 先把业务的主干进行确定

• 遵循开闭原则，内部调用小写，可以建立service的协助者

• Mq消息做幂等

• 使用golangci golint进行代码的扫描

• 黑名单考虑用户多次进入和移除黑明单的场景，自动退出黑名单的场景

• 能一层循环搞定的一层循环搞定， 代码重复引用，抽取方法

• 订单的数据表是 退单 方面就是 退单时间+订单状态

• Mq 中消费消息加入角色锁，防止用户进行刷单

• 事先知道长度的 用i 进行循环,因为append 每次都会申请新的空间

• 使用 redis hash数据结构，在进行Hincy 可以进行原子操作，而不需要进行加锁

• Service 和 dao 进行解耦合，遵守开闭原则，细化方法力度

• 加入分布式锁 在幂等之前，加锁保证锁的力度变小

• 本地master超前远程的master（别人在远程的master回滚代码，这样需要删除本地的master重新从远程拉去一个新的master）

• 如果map中key value中value值为nil，可以使用struct{} 这个内存占比 0

• 测试去除的代码 加todo 防止遗忘，例如协程。

• 开发功能判断是否需要增加开关操作

• 对于map的并发读写，增加读写锁，防止并发问题

• 如果第三方接口耗时较长，需要对其做超时控制

需求思考与总结

1. 外部因素的排除（提前问好第三方有什么限制，是否是针对该接口的 还是针对全局的，对于其他的有什么影响）

2. 思考整体的方案设计，以及方案设计的优点和缺点，是否有其他方案可以

3. 编写测试用例，然后先测试成功

4. 思考逻辑点，先看接口是否正常，在深入看每个逻辑访问 成功 失败 是否对业务有影响，有影响如何进行处理

5. 测试正常的逻辑功能，debug一步一步的测试，不要去跳出，每次都需要仔细看看是否异常

6. 注意go语言如果是指针类型，那么不管内部什么类型都会替换地址，导致后续引用有可能出现问题，要注意

7. 自测仔细去思考所有的可能，然后模拟测试

8. 测试完，自己需要再去验证一遍上线的代码

后续将持续进行更新~~~
欢迎各位也分享与补充