魔鬼在细节
最近一直担心 Dubbo 分布式服务框架后续如果维护人员增多或变更，会出现质量的下降， 我在想，有没有什么是需要大家共同遵守的，根据平时写代码时的一习惯，总结了一下在写代码过程中，尤其是框架代码，要时刻牢记的细节。可能下面要讲的这些，大家都会觉得很简单，很基础，但要做到时刻牢记。在每一行代码中都考虑这些因素，是需要很大耐心的， 大家经常说，魔鬼在细节中，确实如此。
防止空指针和下标越界
这是我最不喜欢看到的异常，尤其在核心框架中，我更愿看到信息详细的参数不合法异常。这也是一个健状的程序开发人员，在写每一行代码都应在潜意识中防止的异常。基本上要能确保一次写完的代码，在不测试的情况，都不会出现这两个异常才算合格。
保证线程安全性和可见性
对于框架的开发人员，对线程安全性和可见性的深入理解是最基本的要求。需要开发人员，在写每一行代码时都应在潜意识中确保其正确性。因为这种代码，在小并发下做功能测试时，会显得很正常。但在高并发下就会出现莫明其妙的问题，而且场景很难重现，极难排查。
尽早失败和前置断言
尽早失败也应该成为潜意识，在有传入参数和状态变化时，均在入口处全部断言。一个不合法的值和状态，在第一时间就应报错，而不是等到要用时才报错。因为等到要用时，可能前面已经修改其它相关状态，而在程序中很少有人去处理回滚逻辑。这样报错后，其实内部状态可能已经混乱，极易在一个隐蔽分支上引发程序不可恢复。
分离可靠操作和不可靠操作
这里的可靠是狭义的指是否会抛出异常或引起状态不一致，比如，写入一个线程安全的 Map，可以认为是可靠的，而写入数据库等，可以认为是不可靠的。开发人员必须在写每一行代码时，都注意它的可靠性与否，在代码中尽量划分开，并对失败做异常处理，并为容错，自我保护，自动恢复或切换等补偿逻辑提供清晰的切入点，保证后续增加的代码不至于放错位置，而导致原先的容错处理陷入混乱。
异常防御，但不忽略异常
这里讲的异常防御，指的是对非必须途径上的代码进行最大限度的容忍，包括程序上的 BUG，比如：获取程序的版本号，会通过扫描 Manifest 和 jar 包名称抓取版本号，这个逻辑是辅助性的，但代码却不少，初步测试也没啥问题，但应该在整个 getVersion() 中加上一个全函数的 try-catch 打印错误日志，并返回基本版本，因为 getVersion() 可能存在未知特定场景异常，或被其他的开发人员误修改逻辑(但一般人员不会去掉 try-catch)，而如果它抛出异常会导致主流程异常，这是我们不希望看到的。但这里要控制个度，不要随意 try-catch，更不要无声无息的吃掉异常。
缩小可变域和尽量 final
如果一个类可以成为不变类(Immutable Class)，就优先将它设计成不变类。不变类有天然的并发共享优势，减少同步或复制，而且可以有效帮忙分析线程安全的范围。就算是可变类，对于从构造函数传入的引用，在类中持有时，最好将字段 final，以免被中途误修改引用。不要以为这个字段是私有的，这个类的代码都是我自己写的，不会出现对这个字段的重新赋值。要考虑的一个因素是，这个代码可能被其他人修改，他不知道你的这个弱约定，final 就是一个不变契约。
降低修改时的误解性，不埋雷
前面不停的提到代码被其他人修改，这也开发人员要随时紧记的。这个其他人包括未来的自己，你要总想着这个代码可能会有人去改它。我应该给修改的人一点什么提示，让他知道我现在的设计意图，而不要在程序里面加潜规则，或埋一些容易忽视的雷，比如：你用 null 表示不可用，size 等于 0 表示黑名单，这就是一个雷，下一个修改者，包括你自己，都不会记得有这样的约定，可能后面为了改某个其它 BUG，不小心改到了这里，直接引爆故障。对于这个例子，一个原则就是永远不要区分 null 引用和 empty 值。
提高代码的可测性
这里的可测性主要指 Mock 的容易程度，和测试的隔离性。至于测试的自动性，可重复性，非偶然性，无序性，完备性(全覆盖)，轻量性(可快速执行)，一般开发人员，加上 JUnit 等工具的辅助基本都能做到，也能理解它的好处，只是工作量问题。这里要特别强调的是测试用例的单一性(只测目标类本身)和隔离性(不传染失败)。现在的测试代码，过于强调完备性，大量重复交叉测试，看起来没啥坏处，但测试代码越多，维护代价越高。经常出现的问题是，修改一行代码或加一个判断条件，引起 100 多个测试用例不通过。时间一紧，谁有这个闲功夫去改这么多形态各异的测试用例？久而久之，这个测试代码就已经不能真实反应代码现在的状况，很多时候会被迫绕过。最好的情况是，修改一行代码，有且只有一行测试代码不通过。如果修改了代码而测试用例还能通过，那也不行，表示测试没有覆盖到。另外，可 Mock 性是隔离的基础，把间接依赖的逻辑屏蔽掉。可 Mock 性的一个最大的杀手就是静态方法，尽量少用。