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盘点JDK方法中的那些“陷阱”,网友:这里面的坑我都踩过,囧~

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来源:https://www.cnblogs.com/wyq178/p/13520745.html


正文如下:


JDK作为我们每天必备的调用类库,里面大量提供了基础类供我们使用.可以说离开jdk,我们的java代码寸步难行,jdk带给我们的便利可谓是不胜枚举,但同时这些方法在使用起来也存在一些坑,如果不注意就很容易掉入到陷阱里面,导致程序抛出错误。


jdk中的很多方法都不会做非null判断,可能设计jdk的作者默认开发者已经处理好null值了.不过这个设计可能会造成很严重的后果,实在是暗藏杀机。比如今天早上我们查了一笔订单没有退款,查了一早上最终才发现是同事写的代码的BigDecimal的subtract方法的值没有做非null判断处理导致程序抛出了空指针异常,看似简单的异常却直接无法让很多订单退款,是在是小问题造成大事故。而要修补退款这个问题,要耗费很多时间去修补,出错的成本太高。


本期我们就来看看jdk中那些坑你没商量的方法,这些方法很常见,相信你一定遇到过。


1、String.valueOf()方法的陷阱


案发现场:某个鸟语花香的早上,我们在开心的敲着代码,突然客户群有人投诉反映,我们发给用户的短信有部分尊敬的"null"你好,xx等。开发第一时间看了代码,觉的没有问题啊,为什么短信内容会出现用户名为null呢,不是经过了非空判断的吗?String.valueOf()是String提供的一个类型转换的方法,我们来看一下(代码简化过后的):

// 调用用户服务根据用户id获取用户信息Map<String, Object> userInfo = userService.getUserInfoById(userId);Object userNameObject = userInfo.get("name");String userName = String.valueOf(userNameObject);// 判空if(userName!=null&&userName.length()>0) {String message = getMessage(userName); smsService.send(message);}

这段代码是简化过的,主要作用就是通过用户服务根据id获取用户信息发送短信,后来经过定位发现了问题所在:首先用户的名字里有特殊的emoji符号,数据库写入的时候有部分写入失败,因为当时的数据库字符格式并无法兼容emoji,而获取的时候因为这个问题值为null了,接下来是重点:



这里是重点,也是最大的坑人之处,注意这里返回了一个"null"的字符串,而不是null。这两个是有很大区别的,当进行非空判断的时候,返回的是ture。也就是这个"null"的字符串它是符合判空条件的!


正确的姿势是在String.valueOf方法前必须判空:


2、Integer.parseInt()方法很矫情


事故现场 


一次业务场景为拉取订单,打出订单列表记录,财务人员需要拉出对账,结果总是发现很奇怪的一个现象,每次拉取少很多数据,。还好财务发现了,要不然和第三方财务对账就会亏很多钱...最终发现是订单的一个字段值转Integer出错了,那个订单下的字段值是120.0通过Integer.parseInt()直接报错了,恰好开发人员认为这段开发肯定没问题,因此就没有catch异常,最后找了很久才发现(因为涉及到第三方,还让别人查了半天...),知道真相的我们都有点汗颜,这么丁点的错误排查了很久,实在是不应该啊。


Integer.parseInt()方法用于将字符串转化为Integer类型的方法,此方法的适用方向就显得比较窄,因为是String类型的参数,没有任何限定,当在传入一些比如50.0、20L、30d、40f这类数据的情况下。


我们来看一个栗子:

会抛出异常NumberFormatException:


事实上对于这样的数据,比如小数、浮点数据、long型数据它都可以自动转换,而不是给我们抛出烦人的报错信息,如果预先知道是整数或者小数,可以用Bigdecimal转换(注意此方法不适用于double和float、Long类型的数据,比如10d,20L)

对于浮点类型、long类型的数据可以用以下方法来处理:推荐使用hutool的NumberUtil.parseInt()方法,充分考虑到了浮点、long、小数等类型数据可能带来的解析异常的问题,hutool是一个国人开源的工具类库,这里实名推荐,容错性和处理异常能力很强,可以自行百度搜索使用


3、Bigdecimal的除法坑你没商量


众所周知,BigDecimal是处理金额最有效的数据类型,一般进行财务报表计算的时候为了防止金额出现错误,一般情况下都会采用Bigdecimal,而double、float都会存在些许的误差。你开开心心的用Bigdecimal进行了计算,而最终的结果返回却有问题,我们来看一个栗子:

常见的除法用起来没有任何丝毫的问题,妥妥的没毛病.但是一旦程序中的数据出现以下情况,如果用Bigdecimal来接受前端的参数,而前端的参数是用户输入不确定的,一旦出现如下的数据,我们来看看结果:

执行结果一看,居然报错了哎:

这就是BidDecimal的坑,一旦返回的结果是无限循环小数,就会抛出ArithmeticException。因此在进行Bigdecimal除法的时候,需要进行保留小数的处理,正确的处理姿势:


4、Collections.emptyList()此list非彼list


我们先来看一个sample:

public List<String> getUserNameList(String userId) {

List<String> resultList = Collections.emptyList();try { resultList = userDao.getUserName(userId); } catch (Exception ex) { logger.info(ex); }return resultList;}

这样会抛出错误,主要问题在于Collections.emptyList()并非我们平时看到的List,此list不支持add、remove方法,否则会抛出operationNotSupportException:

结果抛出异常:

原因是:Collections.emptyList返回的并不是我们平时认识的那个list,它是一个内部常量类:

public static final List EMPTY_LIST = new EmptyList<>();

这个list并不具有add、remove元素的能力,我猜想是因为jdk设计之初的想法是将这个list作为一种只读的list,并不提供数据的写入能力,因此它仅可作为一种 空值返回,无法进行删除、添加操作。


5、list可以一边删除一边遍历吗?


答案是肯定可以的,要不然的话list怎么删除数据呢,不过要注意遍历的姿势,我们再来看一个简单的例子:

很不幸,又双叒叕报错了:

仔细翻阅源码会发现,每次remove之前会检查元素的条数,如果发现预期的modCount和当前的modCount不一致就会抛出这个异常.modCount是list中用来记录修改次数的一个属性,当对元素进行统计的时候就会对该元素加1,而当对list边遍历边删除的话,就会造成excepted与modCount不一致,从而抛出异常。

正确的删除姿势就是使用Iterator.remove进行遍历删除,可以规避这个问题。

List<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(1);list.add(2);list.add(3);list.add(4);Iterator<Integer> iterator = list.iterator();while (iterator.hasNext()) { Integer integer = iterator.next();if (integer == 2) { iterator.remove(); }}



6、Bigdecimal在比较的时候,最好使用compareTo方法,不要使用equals方法


如下案例,虽然Bigdecimal重写了equals方法,但是使用会存在问题:

1和1.0在比较的时候返回了false,这是因为在equals的源码中进行了数据的scale(也就是精度)的比较,如果不一致就会返回false,如果使用compareTo方法就不存在这个问题。


7、mysql的减法计算如果有null值结果就为null


select 5-null 结果会返回null,所以在进行mysql计算的时候,对于有可能出现null值的列一定要进行ifnull(field,0)的转换,将null值转化为0,否则就会出现一些意想不到的数据错误和空指针问题

正确的姿势:


8、String的split方法在进行||分割的时候需要进行转义,否则结果会有问题



# 总结


jdk的设计者有两个很大的特点:



在实际开发中,面对jdk一定要谨慎使用,jdk提供了便利的同时,也有一些我们使用上的盲区,应该养成多看源码,多注意错误性处理,防止在小问题上栽大跟头。


回到最开始说的那个subtract方法的问题,因为这个问题等需要我处理完之后用户才能收到退款,这直接造成了用户体验直线下降,而部分用户还直接打电话投诉。同事一个小小的不谨慎和马虎就给公司造成了很多负面影响,技术问题虽然不大但是带来的业务影响范围很严重。所以我们必须防微杜渐,小小的问题都得细细的打磨,才能避免很多问题的产生。



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