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让我们先暂停编程语言特性的学习，看看一些代码基础知识。特别是能让你的代码更加健壮的知识。
Java是一个静态类型的语言，程序员经常对一种编程语言明显的安全性感到过于舒适，“能通过编译器，那就是没问题的”。但静态类型检查是一种非常局限性的测试，只是说明编译器接受你代码中的语法和基本类型规则，并不意味着你的代码达到程序的目标。随着你代码经验的丰富，你逐渐了解到你的代码从来没有满足过这些目标。迈向代码校验的第一步就是创建测试，针对你的目标检查代码的行为。
这个过程是将集成测试构建到你创建的所有代码中，并在每次构建系统时运行这些测试。这样，构建过程不仅能检查语法的错误，同时也能检查语义的错误。
“单元”是指测试一小部分代码 。通常，每个类都有测试来检查它所有方法的行为。“系统”测试则是不同的，它检查的是整个程序是否满足要求。
C 风格的语言，尤其是 C++，通常会认为性能比安全更重要。用 Java 编程比 C++（一般认为大概快两倍）快的原因是 Java 的安全性保障：比如垃圾回收以及改良的类型检测等特性。通过将单元测试集成到构建过程中，你扩大了这个安全保障，因而有了更快的开发效率。当发现设计或实现的缺陷时，可以更容易、更大胆地重构你的代码。
我自己的测试经历开始于我意识到要确保书中代码的正确性，书中的所有程序必须能够通过合适的构建系统自动提取、编译。这本书所使用的构建系统是 Gradle。 你只要在安装 JDK 后输入 gradlew compileJava，就能编译本书的所有代码。自动提取和自动编译的效果对本书代码的质量是如此的直接和引人注目，（在我看来）这会很快成为任何编程书籍的必备条件——你怎么能相信没有编译的代码呢? 我还发现我可以使用搜索和替换在整本书进行大范围的修改，如果引入了一个错误，代码提取器和构建系统就会清除它。随着程序越来越复杂，我在系统中发现了一个严重的漏洞。编译程序毫无疑问是重要的第一步， 对于一本要出版的书而言，这看来是相当具有革命意义的发现（由于出版压力， 你经常打开一本程序设计的书会发现书中代码的错误）。但是，我收到了来自读者反馈代码中存在语义问题。当然，这些问题可以通过运行代码发现。我在早期实现一个自动化执行测试系统时尝试了一些不太有效的方式，但迫于出版压力，我明白我的程序绝对有问题，并会以 bug 报告的方式让我自食恶果。我也经常收到读者的抱怨说，我没有显示足够的代码输出。我需要验证程序的输出，并且在书中显示验证的输出。我以前的意见是读者应该一边看书一边运行代码，许多读者就是这么做的并且从中受益。然而，这种态度背后的原因是，我无法保证书中的输出是正确的。从经验来看，我知道随着时间的推移，会发生一些事情，使得输出不再正确（或者一开始就不正确）。为了解决这个问题，我利用 Python 创建了一个工具（你将在下载的示例中找到此工具）。本书中的大多数程序都产生控制台输出，该工具将该输出与源代码清单末尾的注释中显示的预期输出进行比较，所以读者可以看到预期的输出，并且知道这个输出已经被构建程序验证过。
最初的 JUnit 发布于 2000 年，大概是基于 Java 1.0，因此不能使用 Java 的反射工具。因此，用旧的 JUnit 编写单元测试是一项相当繁忙和冗长的工作。我发现这个设计令人不爽，并编写了自己的单元测试框架作为 注解 一章的示例。这个框架走向了另一个极端，“尝试最简单可行的方法”（极限编程中的一个关键短语）。从那之后，JUnit 通过反射和注解得到了极大的改进，大大简化了编写单元测试代码的过程。在 Java8 中，他们甚至增加了对 lambdas 表达式的支持。本书使用当时最新的 Junit5 版本
在 JUnit 最简单的使用中，使用 @Test 注解标记表示测试的每个方法。JUnit 将这些方法标识为单独的测试，并一次设置和运行一个测试，采取措施避免测试之间的副作用。
让我们尝试一个简单的例子。CountedList 继承 ArrayList ，添加信息来追踪有多少个 CountedLists 被创建：
// validating/CountedList.java
// Keeps track of how many of itself are created.
package validating;
import java.util.*;
public class CountedList extends ArrayList<String> {
private static int counter = 0;
private int id = counter++;
public CountedList() {
System.out.println("CountedList #" + id);
}
public int getId() { return id; }
}标准做法是将测试放在它们自己的子目录中。测试还必须放在包中，以便 JUnit 能发现它们:
// validating/tests/CountedListTest.java
// Simple use of JUnit to test CountedList.
package validating;
import java.util.*;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
public class CountedListTest {
private CountedList list;
@BeforeAll
static void beforeAllMsg() {
System.out.println(">>> Starting CountedListTest");
}
@AfterAll
static void afterAllMsg() {
System.out.println(">>> Finished CountedListTest");
}
@BeforeEach
public void initialize() {
list = new CountedList();
System.out.println("Set up for " + list.getId());
for(int i = 0; i < 3; i++)
list.add(Integer.toString(i));
}
@AfterEach
public void cleanup() {
System.out.println("Cleaning up " + list.getId());
}
@Test
public void insert() {
System.out.println("Running testInsert()");
assertEquals(list.size(), 3);
list.add(1, "Insert");
assertEquals(list.size(), 4);
assertEquals(list.get(1), "Insert");
}
@Test
public void replace() {
System.out.println("Running testReplace()");
assertEquals(list.size(), 3);
list.set(1, "Replace");
assertEquals(list.size(), 3);
assertEquals(list.get(1), "Replace");
}
// A helper method to simplify the code. As
// long as it's not annotated with @Test, it will
// not be automatically executed by JUnit.
private void compare(List<String> lst, String[] strs) {
assertArrayEquals(lst.toArray(new String[0]), strs);
}
@Test
public void order() {
System.out.println("Running testOrder()");
compare(list, new String[] { "0", "1", "2" });
}
@Test
public void remove() {
System.out.println("Running testRemove()");
assertEquals(list.size(), 3);
list.remove(1);
assertEquals(list.size(), 2);
compare(list, new String[] { "0", "2" });
}
@Test
public void addAll() {
System.out.println("Running testAddAll()");
list.addAll(Arrays.asList(new String[] {
"An", "African", "Swallow"}));
assertEquals(list.size(), 6);
compare(list, new String[] { "0", "1", "2",
"An", "African", "Swallow" });
}
}
/* Output:
>>> Starting CountedListTest
CountedList #0
Set up for 0
Running testRemove()
Cleaning up 0
CountedList #1
Set up for 1
Running testReplace()
Cleaning up 1
CountedList #2
Set up for 2
Running testAddAll()
Cleaning up 2
CountedList #3
Set up for 3
Running testInsert()
Cleaning up 3
CountedList #4
Set up for 4
Running testOrder()
Cleaning up 4
>>> Finished CountedListTest
*/@BeforeAll 注解是在任何其他测试操作之前运行一次的方法。 @AfterAll 是所有其他测试操作之后只运行一次的方法。两个方法都必须是静态的。
@BeforeEach注解是通常用于创建和初始化公共对象的方法，并在每次测试前运行。可以将所有这样的初始化放在测试类的构造函数中，尽管我认为 @BeforeEach 更加清晰。JUnit为每个测试创建一个对象，确保测试运行之间没有副作用。然而，所有测试的所有对象都是同时创建的(而不是在测试之前创建对象)，所以使用 @BeforeEach 和构造函数之间的唯一区别是 @BeforeEach 在测试前直接调用。在大多数情况下，这不是问题，如果你愿意，可以使用构造函数方法。
如果你必须在每次测试后执行清理（如果修改了需要恢复的静态文件，打开文件需要关闭，打开数据库或者网络连接，etc），那就用注解 @AfterEach。
每个测试创建一个新的 CountedListTest 对象，任何非静态成员变量也会在同一时间创建。然后为每个测试调用 initialize() ，于是 list 被赋值为一个新的用字符串“0”、“1” 和 “2” 初始化的 CountedList 对象。观察 @BeforeEach 和 @AfterEach 的行为，这些方法在初始化和清理测试时显示有关测试的信息。
insert() 和 replace() 演示了典型的测试方法。JUnit 使用 @Test 注解发现这些方法，并将每个方法作为测试运行。在方法内部，你可以执行任何所需的操作并使用 JUnit 断言方法（以"assert"开头）验证测试的正确性（更全面的"assert"说明可以在 Junit 文档里找到）。如果断言失败，将显示导致失败的表达式和值。这通常就足够了，但是你也可以使用每个 JUnit 断言语句的重载版本，它包含一个字符串，以便在断言失败时显示。
断言语句不是必须的；你可以在没有断言的情况下运行测试，如果没有异常，则认为测试是成功的。
compare() 是“helper方法”的一个例子，它不是由 JUnit 执行的，而是被类中的其他测试使用。只要没有 @Test 注解，JUnit 就不会运行它，也不需要特定的签名。在这里，compare() 是私有方法 ，表示仅在测试类中使用，但他同样可以是 public 。其余的测试方法通过将其重构为 compare() 方法来消除重复的代码。
本书使用 build.gradle 控制测试，运行本章节的测试，使用命令：gradlew validating:test，Gradle 不会运行已经运行过的测试，所以如果你没有得到测试结果，得先运行：gradlew validating:clean。
可以用下面这个命令运行本书的所有测试：
gradlew test
尽管可以用最简单的方法，如 CountedListTest.java 所示没那样，JUnit 还包括大量的测试结构，你可以到官网上学习它们。
JUnit 是 Java 最流行的单元测试框架，但也有其它可以替代的。你可以通过互联网发现更适合的那一个。
测试覆盖率，同样也称为代码覆盖率，度量代码的测试百分比。百分比越高，测试的覆盖率越大。这里有很多方法
计算覆盖率，还有有帮助的文章Java代码覆盖工具。
对于没有知识但处于控制地位的人来说，很容易在没有任何了解的情况下也有概念认为 100% 的测试覆盖是唯一可接受的值。这有一个问题，因为 100% 并不意味着是对测试有效性的良好测量。你可以测试所有需要它的东西，但是只需要 65% 的覆盖率。如果需要 100% 的覆盖，你将浪费大量时间来生成剩余的代码，并且在向项目添加代码时浪费的时间更多。
当分析一个未知的代码库时，测试覆盖率作为一个粗略的度量是有用的。如果覆盖率工具报告的值特别低（比如，少于百分之40），则说明覆盖不够充分。然而，一个非常高的值也同样值得怀疑，这表明对编程领域了解不足的人迫使团队做出了武断的决定。覆盖工具的最佳用途是发现代码库中未测试的部分。但是，不要依赖覆盖率来得到测试质量的任何信息。
前置条件的概念来自于契约式设计(Design By Contract, DbC), 利用断言机制实现。我们从 Java 的断言机制开始来介绍 DBC，最后使用谷歌的 Guava 库作为前置条件。
断言通过验证在程序执行期间满足某些条件，从而增加了程序的健壮性。举例，假设在一个对象中有一个数值字段表示日历上的月份。这个数字总是介于 1-12 之间。断言可以检查这个数字，如果超出了该范围，则报告错误。如果在方法的内部，则可以使用断言检查参数的有效性。这些是确保程序正确的重要测试，但是它们不能在编译时被检查，并且它们不属于单元测试的范围。
你可以通过其它程序设计架构来模拟断言的效果，因此，在 Java 中包含断言的意义在于它们易于编写。断言语句有两种形式 :
assert boolean-expression；
assert boolean-expression: information-expression;
两者似乎告诉我们 “我断言这个布尔表达式会产生 true”， 否则，将抛出 AssertionError 异常。
AssertionError 是 Throwable 的派生类，因此不需要异常说明。
不幸的是，第一种断言形式的异常不会生成包含布尔表达式的任何信息（与大多数其他语言的断言机制相反）。
下面是第一种形式的例子：
// validating/Assert1.java
// Non-informative style of assert
// Must run using -ea flag:
// {java -ea Assert1}
// {ThrowsException}
public class Assert1 {
public static void main(String[] args) {
assert false;
}
}
/* Output:
___[ Error Output ]___
Exception in thread "main" java.lang.AssertionError
at Assert1.main(Assert1.java:9)
*/如果你正常运行程序，没有任何特殊的断言标志，则不会发生任何事情。你需要在运行程序时显式启用断言。一种简单的方法是使用 -ea 标志， 它也可以表示为: -enableassertion， 这将运行程序并执行任何断言语句。
输出中并没有包含多少有用的信息。另一方面，如果你使用 information-expression ， 将生成一条有用的消息作为异常堆栈跟踪的一部分。最有用的 information-expression 通常是一串针对程序员的文本：
// validating/Assert2.java
// Assert with an information-expression
// {java Assert2 -ea}
// {ThrowsException}
public class Assert2 {
public static void main(String[] args) {
assert false:
"Here's a message saying what happened";
}
}
/* Output:
___[ Error Output ]___
Exception in thread "main" java.lang.AssertionError:
Here's a message saying what happened
at Assert2.main(Assert2.java:8)
*/information-expression 可以产生任何类型的对象，因此，通常将构造一个包含对象值的更复杂的字符串，它包含失败的断言。
你还可以基于类名或包名打开或关闭断言；也就是说，你可以对整个包启用或禁用断言。实现这一点的详细信息在 JDK 的断言文档中。此特性对于使用断言的大型项目来说很有用当你想打开或关闭某些断言时。但是，日志记录（Logging）或者调试（Debugging）,可能是捕获这类信息的更好工具。
你还可以通过编程的方式通过链接到类加载器对象（ClassLoader）来控制断言。类加载器中有几种方法允许动态启用和禁用断言，其中 setDefaultAssertionStatus () ,它为之后加载的所有类设置断言状态。因此，你可以像下面这样悄悄地开启断言：
// validating/LoaderAssertions.java
// Using the class loader to enable assertions
// {ThrowsException}
public class LoaderAssertions {
public static void main(String[] args) {
ClassLoader.getSystemClassLoader().
setDefaultAssertionStatus(true);
new Loaded().go();
}
}
class Loaded {
public void go() {
assert false: "Loaded.go()";
}
}
/* Output:
___[ Error Output ]___
Exception in thread "main" java.lang.AssertionError:
Loaded.go()
at Loaded.go(LoaderAssertions.java:15)
at
LoaderAssertions.main(LoaderAssertions.java:9)
*/这消除了在运行程序时在命令行上使用 -ea 标志的需要，使用 -ea 标志启用断言可能同样简单。当交付独立产品时，可能必须设置一个执行脚本让用户能够启动程序，配置其他启动参数，这么做是有意义的。然而，决定在程序运行时启用断言可以使用下面的 static 块来实现这一点，该语句位于系统的主类中：
static {
boolean assertionsEnabled = false;
// Note intentional side effect of assignment:
assert assertionsEnabled = true;
if(!assertionsEnabled)
throw new RuntimeException("Assertions disabled");
}如果启用断言，然后执行 assert 语句，assertionsEnabled 变为 true 。断言不会失败，因为分配的返回值是赋值的值。如果不启用断言，assert 语句不执行，assertionsEnabled 保持false，将导致异常。
因为启用 Java 本地断言很麻烦，Guava 团队添加一个始终启用的用来替换断言的 Verify 类。他们建议静态导入 Verify 方法：
// validating/GuavaAssertions.java
// Assertions that are always enabled.
import com.google.common.base.*;
import static com.google.common.base.Verify.*;
public class GuavaAssertions {
public static void main(String[] args) {
verify(2 + 2 == 4);
try {
verify(1 + 2 == 4);
} catch(VerifyException e) {
System.out.println(e);
}
try {
verify(1 + 2 == 4, "Bad math");
} catch(VerifyException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
try {
verify(1 + 2 == 4, "Bad math: %s", "not 4");
} catch(VerifyException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
String s = "";
s = verifyNotNull(s);
s = null;
try {
verifyNotNull(s);
} catch(VerifyException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
try {
verifyNotNull(
s, "Shouldn't be null: %s", "arg s");
} catch(VerifyException e) {
System.out.println(e.getMessage());
}
}
}
/* Output:
com.google.common.base.VerifyException
Bad math
Bad math: not 4
expected a non-null reference
Shouldn't be null: arg s
*/这里有两个方法，使用变量 verify() 和 verifyNotNull() 来支持有用的错误消息。注意，verifyNotNull() 内置的错误消息通常就足够了，而 verify() 太一般，没有有用的默认错误消息。
*契约式设计(DbC)*是 Eiffel 语言的发明者 Bertrand Meyer 提出的一个概念，通过确保对象遵循某些规则来帮助创建健壮的程序。这些规则是由正在解决的问题的性质决定的，这超出了编译器可以验证的范围。虽然断言没有直接实现 DBC（Eiffel 语言也是如此），但是它们创建了一种非正式的 DbC 编程风格。DbC 假定服务供应者与该服务的消费者或客户之间存在明确指定的契约。在面向对象编程中，服务通常由对象提供，对象的边界 — 供应者和消费者之间的划分 — 是对象类的接口。当客户端调用特定的公共方法时，它们希望该调用具有特定的行为：对象状态改变，以及一个可预测的返回值。
Meyer 认为：
1.应该明确指定行为，就好像它是一个契约一样。
2.通过实现某些运行时检查来保证这种行为，他将这些检查称为前置条件、后置条件和不变项。
不管你是否同意，第一条总是对的，在大多数情况下，DbC 确实是一种有用的方法。（我认为，与任何解决方案一样，它的有用性也有界限。但如果你知道这些界限，你就知道什么时候去尝试。）尤其是，设计过程中一个有价值的部分是特定类 DbC 约束的表达式；如果无法指定约束，则你可能对要构建的内容了解得不够。
详细研究 DbC 之前，思考最简单使用断言的办法，Meyer 称它为检查指令。检查指令说明你确信代码中的某个特定属性此时已经得到满足。检查指令的思想是在代码中表达非明显性的结论，而不仅仅是为了验证测试，也同样为了将来能够满足阅读者而有一个文档。
在化学领域，你也许会用一种纯液体去滴定测量另一种液体，当达到一个特定的点时，液体变蓝了。从两个液体的颜色上并不能明显看出；这是复杂反应的一部分。滴定完成后一个有用的检查指令是能够断定液体变蓝了。
检查指令是对你的代码进行补充，当你可以测试并阐明对象或程序的状态时，应该使用它。
前置条件确保客户端(调用此方法的代码)履行其部分契约。这意味着在方法调用开始时几乎总是会检查参数（在你用那个方法做任何操作之前）以此保证它们的调用在方法中是合适的。因为你永远无法知道客户端会传递给你什么，前置条件是确保检查的一个好做法。
后置条件测试你在方法中所做的操作的结果。这段代码放在方法调用的末尾，在 return 语句之前(如果有的话)。对于长时间、复杂的方法，在返回计算结果之前需要对计算结果进行验证（也就是说，在某些情况下，由于某种原因，你不能总是相信结果)，后置条件很重要，但是任何时候你可以描述方法结果上的约束时，最好将这些约束在代码中表示为后置条件。
不变性保证了必须在方法调用之间维护的对象的状态。但是，它并不会阻止方法在执行过程中暂时偏离这些保证，它只是在说对象的状态信息应该总是遵守状态规则：
1. 在进入该方法时。
2. 在离开方法之前。
此外，不变性是构造后对于对象状态的保证。
根据这个描述，一个有效的不变性被定义为一个方法，可能被命名为 invariant() ，它在构造之后以及每个方法的开始和结束时调用。方法以如下方式调用：
assert invariant();
这样，如果出于性能原因禁用断言，就不会产生开销。
尽管 Meyer 强调了前置条件、后置条件和不变性的价值以及在开发过程中使用它们的重要性，他承认在一个产品中包含所有 DbC 代码并不总是实际的。你可以基于对特定位置的代码的信任程度放松 DbC 检查。以下是放松检查的顺序，最安全到最不安全：
1. 不变性检查在每个方法一开始的时候是不能进行的，因为在每个方法结束的时候进行不变性检查能保证一开始的时候对象处于有效状态。也就是说，通常情况下，你可以相信对象的状态不会在方法调用之间发生变化。这是一个非常安全的假设，你可以只在代码末尾使用不变性检查来编写代码。
2. 接下来禁用后置条件检查，当你进行合理的单元测试以验证方法是否返回了适当的值时。因为不变性检查是观察对象的状态，后置条件检查仅在方法期间验证计算结果，因此可能会被丢弃，以便进行单元测试。单元测试不会像运行时后置条件检查那样安全，但是它可能已经足够了，特别是当对自己的代码有信心时。
3. 如果你确信方法主体没有把对象改成无效状态，则可以禁用方法调用末尾的不变性检查。可以通过白盒单元测试(通过访问私有字段的单元测试来验证对象状态)来验证这一点。尽管它可能没有调用 invariant() 那么稳妥，可以将不变性检查从运行时测试 “迁移” 到构建时测试(通过单元测试)，就像使用后置条件一样。
4. 禁用前置条件检查，但除非这是万不得已的情况下。因为这是最不安全、最不明智的选择，因为尽管你知道并且可以控制自己的代码，但是你无法控制客户端可能会传递给方法的参数。然而，某些情况下对性能要求很高，通过分析得到前置条件造成了这个瓶颈，而且你有某种合理的保证客户端不会违反前置条件(比如自己编写客户端的情况下)，那么禁用前置条件检查是可接受的。
你不应该直接删除检查的代码，而只需要禁用检查(添加注释)。这样如果发现错误，就可以轻松地恢复检查以快速发现问题。
下面的例子演示了将契约式设计中的概念与单元测试相结合的有效性。它显示了一个简单的先进先出(FIFO)队列，该队列实现为一个“循环”数组，即以循环方式使用的数组。当到达数组的末尾时，将绕回到开头。
我们可以对这个队列做一些契约定义:
1. 前置条件(用于put())：不允许将空元素添加到队列中。
2. 前置条件(用于put())：将元素放入完整队列是非法的。
3. 前置条件(用于get())：试图从空队列中获取元素是非法的。
4. 后置条件用于get())：不能从数组中生成空元素。
5. 不变性：包含对象的区域不能包含任何空元素。
6. 不变性：不包含对象的区域必须只有空值。
下面是实现这些规则的一种方式，为每个 DbC 元素类型使用显式的方法调用。
首先，我们创建一个专用的 Exception：
// validating/CircularQueueException.java
package validating;
public class CircularQueueException extends RuntimeException {
public CircularQueueException(String why) {
super(why);
}
}它用来报告 CircularQueue 中出现的错误：
// validating/CircularQueue.java
// Demonstration of Design by Contract (DbC)
package validating;
import java.util.*;
public class CircularQueue {
private Object[] data;
private int in = 0, // Next available storage space
out = 0; // Next gettable object
// Has it wrapped around the circular queue?
private boolean wrapped = false;
public CircularQueue(int size) {
data = new Object[size];
// Must be true after construction:
assert invariant();
}
public boolean empty() {
return !wrapped && in == out;
}
public boolean full() {
return wrapped && in == out;
}
public boolean isWrapped() { return wrapped; }
public void put(Object item) {
precondition(item != null, "put() null item");
precondition(!full(),
"put() into full CircularQueue");
assert invariant();
data[in++] = item;
if(in >= data.length) {
in = 0;
wrapped = true;
}
assert invariant();
}
public Object get() {
precondition(!empty(),
"get() from empty CircularQueue");
assert invariant();
Object returnVal = data[out];
data[out] = null;
out++;
if(out >= data.length) {
out = 0;
wrapped = false;
}
assert postcondition(
returnVal != null,
"Null item in CircularQueue");
assert invariant();
return returnVal;
}
// Design-by-contract support methods:
private static void precondition(boolean cond, String msg) {
if(!cond) throw new CircularQueueException(msg);
}
private static boolean postcondition(boolean cond, String msg) {
if(!cond) throw new CircularQueueException(msg);
return true;
}
private boolean invariant() {
// Guarantee that no null values are in the
// region of 'data' that holds objects:
for(int i = out; i != in; i = (i + 1) % data.length)
if(data[i] == null)
throw new CircularQueueException("null in CircularQueue");
// Guarantee that only null values are outside the
// region of 'data' that holds objects:
if(full()) return true;
for(int i = in; i != out; i = (i + 1) % data.length)
if(data[i] != null)
throw new CircularQueueException(
"non-null outside of CircularQueue range: " + dump());
return true;
}
public String dump() {
return "in = " + in +
", out = " + out +
", full() = " + full() +
", empty() = " + empty() +
", CircularQueue = " + Arrays.asList(data);
}
}in 计数器指示数组中下一个对象所在的位置。out 计数器指示下一个对象来自何处。wrapped 的flag表示 in 已经“绕着圆圈”走了，现在从后面出来了。当in和 out 重合时，队列为空(如果包装为 false )或满(如果 wrapped 为 true )。
put() 和 get() 方法调用 precondition() ，postcondition(), 和 invariant()，这些都是在类中定义的私有方法。前置precondition() 和 postcondition() 是用来阐明代码的辅助方法。
注意，precondition() 返回 void , 因为它不与断言一起使用。按照之前所说的，通常你会在代码中保留前置条件。通过将它们封装在 precondition() 方法调用中，如果你不得不做出关掉它们的可怕举动，你会有更好的选择。
postcondition() 和 constant() 都返回一个布尔值，因此可以在 assert 语句中使用它们。此外，如果出于性能考虑禁用断言，则根本不存在方法调用。invariant() 对对象执行内部有效性检查，如果你在每个方法调用的开始和结束都这样做，这是一个花销巨大的操作，就像 Meyer 建议的那样。所以， 用代码清晰地表明是有帮助的，它帮助我调试了实现。此外，如果你对代码实现做任何更改，那么 invariant() 将确保你没有破坏代码，将不变性测试从方法调用移到单元测试代码中是相当简单的。如果你的单元测试是足够的，那么你应当对不变性保持一定的信心。
dump() 帮助方法返回一个包含所有数据的字符串，而不是直接打印数据。这允许我们用这部分信息做更多事。
现在我们可以为类创建 JUnit 测试:
// validating/tests/CircularQueueTest.java
package validating;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
public class CircularQueueTest {
private CircularQueue queue = new CircularQueue(10);
private int i = 0;
@BeforeEach
public void initialize() {
while(i < 5) // Pre-load with some data
queue.put(Integer.toString(i++));
}
// Support methods:
private void showFullness() {
assertTrue(queue.full());
assertFalse(queue.empty());
System.out.println(queue.dump());
}
private void showEmptiness() {
assertFalse(queue.full());
assertTrue(queue.empty());
System.out.println(queue.dump());
}
@Test
public void full() {
System.out.println("testFull");
System.out.println(queue.dump());
System.out.println(queue.get());
System.out.println(queue.get());
while(!queue.full())
queue.put(Integer.toString(i++));
String msg = "";
try {
queue.put("");
} catch(CircularQueueException e) {
msg = e.getMessage();
∂System.out.println(msg);
}
assertEquals(msg, "put() into full CircularQueue");
showFullness();
}
@Test
public void empty() {
System.out.println("testEmpty");
while(!queue.empty())
System.out.println(queue.get());
String msg = "";
try {
queue.get();
} catch(CircularQueueException e) {
msg = e.getMessage();
System.out.println(msg);
}
assertEquals(msg, "get() from empty CircularQueue");
showEmptiness();
}
@Test
public void nullPut() {
System.out.println("testNullPut");
String msg = "";
try {
queue.put(null);
} catch(CircularQueueException e) {
msg = e.getMessage();
System.out.println(msg);
}
assertEquals(msg, "put() null item");
}
@Test
public void circularity() {
System.out.println("testCircularity");
while(!queue.full())
queue.put(Integer.toString(i++));
showFullness();
assertTrue(queue.isWrapped());
while(!queue.empty())
System.out.println(queue.get());
showEmptiness();
while(!queue.full())
queue.put(Integer.toString(i++));
showFullness();
while(!queue.empty())
System.out.println(queue.get());
showEmptiness();
}
}
/* Output:
testNullPut
put() null item
testCircularity
in = 0, out = 0, full() = true, empty() = false,
CircularQueue =
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
in = 0, out = 0, full() = false, empty() = true,
CircularQueue =
[null, null, null, null, null, null, null, null, null,
null]
in = 0, out = 0, full() = true, empty() = false,
CircularQueue =
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
in = 0, out = 0, full() = false, empty() = true,
CircularQueue =
[null, null, null, null, null, null, null, null, null,
null]
testFull
in = 5, out = 0, full() = false, empty() = false,
CircularQueue =
[0, 1, 2, 3, 4, null, null, null, null, null]
0
1
put() into full CircularQueue
in = 2, out = 2, full() = true, empty() = false,
CircularQueue =
[10, 11, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
testEmpty
0
1
2
3
4
get() from empty CircularQueue
in = 5, out = 5, full() = false, empty() = true,
CircularQueue =
[null, null, null, null, null, null, null, null, null,
null]
*/initialize() 添加了一些数据，因此每个测试的 CircularQueue 都是部分满的。showFullness() 和 showempty() 表明 CircularQueue 是满的还是空的，这四种测试方法中的每一种都确保了 CircularQueue 功能在不同的地方正确运行。
通过将 Dbc 和单元测试结合起来，你不仅可以同时使用这两种方法，还可以有一个迁移路径—你可以将一些 Dbc 测试迁移到单元测试中，而不是简单地禁用它们，这样你仍然有一定程度的测试。
在非严格的 DbC 中，前置条件是 DbC 中你不想删除的那一部分，因为它可以检查方法参数的有效性。那是你没有办法控制的事情，所以你需要对其检查。因为 Java 在默认情况下禁用断言，所以通常最好使用另外一个始终验证方法参数的库。
谷歌的 Guava 库包含了一组很好的前置条件测试，这些测试不仅易于使用，而且命名也足够好。在这里你可以看到它们的简单用法。库的设计人员建议静态导入前置条件:
// validating/GuavaPreconditions.java
// Demonstrating Guava Preconditions
import java.util.function.*;
import static com.google.common.base.Preconditions.*;
public class GuavaPreconditions {
static void test(Consumer<String> c, String s) {
try {
System.out.println(s);
c.accept(s);
System.out.println("Success");
} catch(Exception e) {
String type = e.getClass().getSimpleName();
String msg = e.getMessage();
System.out.println(type +
(msg == null ? "" : ": " + msg));
}
}
public static void main(String[] args) {
test(s -> s = checkNotNull(s), "X");
test(s -> s = checkNotNull(s), null);
test(s -> s = checkNotNull(s, "s was null"), null);
test(s -> s = checkNotNull(
s, "s was null, %s %s", "arg2", "arg3"), null);
test(s -> checkArgument(s == "Fozzie"), "Fozzie");
test(s -> checkArgument(s == "Fozzie"), "X");
test(s -> checkArgument(s == "Fozzie"), null);
test(s -> checkArgument(
s == "Fozzie", "Bear Left!"), null);
test(s -> checkArgument(
s == "Fozzie", "Bear Left! %s Right!", "Frog"),
null);
test(s -> checkState(s.length() > 6), "Mortimer");
test(s -> checkState(s.length() > 6), "Mort");
test(s -> checkState(s.length() > 6), null);
test(s ->
checkElementIndex(6, s.length()), "Robert");
test(s ->
checkElementIndex(6, s.length()), "Bob");
test(s ->
checkElementIndex(6, s.length()), null);
test(s ->
checkPositionIndex(6, s.length()), "Robert");
test(s ->
checkPositionIndex(6, s.length()), "Bob");
test(s ->
checkPositionIndex(6, s.length()), null);
test(s -> checkPositionIndexes(
0, 6, s.length()), "Hieronymus");
test(s -> checkPositionIndexes(
0, 10, s.length()), "Hieronymus");
test(s -> checkPositionIndexes(
0, 11, s.length()), "Hieronymus");
test(s -> checkPositionIndexes(
-1, 6, s.length()), "Hieronymus");
test(s -> checkPositionIndexes(
7, 6, s.length()), "Hieronymus");
test(s -> checkPositionIndexes(
0, 6, s.length()), null);
}
}
/* Output:
X
Success
null
NullPointerException
null
NullPointerException: s was null
null
NullPointerException: s was null, arg2 arg3
Fozzie
Success
X
IllegalArgumentException
null
IllegalArgumentException
null
IllegalArgumentException: Bear Left!
null
IllegalArgumentException: Bear Left! Frog Right!
Mortimer
Success
Mort
IllegalStateException
null
NullPointerException
Robert
IndexOutOfBoundsException: index (6) must be less than
size (6)
Bob
IndexOutOfBoundsException: index (6) must be less than
size (3)
null
NullPointerException
Robert
Success
Bob
IndexOutOfBoundsException: index (6) must not be
greater than size (3)
null
NullPointerException
Hieronymus
Success
Hieronymus
Success
Hieronymus
IndexOutOfBoundsException: end index (11) must not be
greater than size (10)
Hieronymus
IndexOutOfBoundsException: start index (-1) must not be
negative
Hieronymus
IndexOutOfBoundsException: end index (6) must not be
less than start index (7)
null
NullPointerException
*/虽然 Guava 的前置条件适用于所有类型，但我这里只演示 字符串（String） 类型。test() 方法需要一个Consumer，因此我们可以传递一个 lambda 表达式作为第一个参数，传递给 lambda 表达式的字符串作为第二个参数。它显示字符串，以便在查看输出时确定方向，然后将字符串传递给 lambda 表达式。try 块中的第二个 println() 仅在 lambda 表达式成功时才显示; 否则 catch 块将捕获并显示错误信息。注意 test() 方法消除了多少重复的代码。
每个前置条件都有三种不同的重载形式：一个什么都没有，一个带有简单字符串消息，以及带有一个字符串和替换值。为了提高效率，只允许 %s (字符串类型)替换标记。在上面的例子中，演示了checkNotNull() 和 checkArgument() 这两种形式。但是它们对于所有前置条件方法都是相同的。注意 checkNotNull() 的返回参数， 所以你可以在表达式中内联使用它。下面是如何在构造函数中使用它来防止包含 Null 值的对象构造：
/ validating/NonNullConstruction.java
import static com.google.common.base.Preconditions.*;
public class NonNullConstruction {
private Integer n;
private String s;
NonNullConstruction(Integer n, String s) {
this.n = checkNotNull(n);
this.s = checkNotNull(s);
}
public static void main(String[] args) {
NonNullConstruction nnc =
new NonNullConstruction(3, "Trousers");
}
}checkArgument() 接受布尔表达式来对参数进行更具体的测试， 失败时抛出 IllegalArgumentException，checkState() 用于测试对象的状态（例如，不变性检查），而不是检查参数，并在失败时抛出 IllegalStateException 。
最后三个方法在失败时抛出 IndexOutOfBoundsException。checkElementIndex() 确保其第一个参数是列表、字符串或数组的有效元素索引，其大小由第二个参数指定。checkPositionIndex() 确保它的第一个参数在 0 到第二个参数(包括第二个参数)的范围内。 checkPositionIndexes() 检查 [first_arg, second_arg] 是一个列表的有效子列表，由第三个参数指定大小的字符串或数组。
所有的 Guava 前置条件对于基本类型和对象都有必要的重载。
之所以可以有测试驱动开发（TDD）这种开发方式，是因为如果你在设计和编写代码时考虑到了测试，那么你不仅可以写出可测试性更好的代码，而且还可以得到更好的代码设计。 一般情况下这个说法都是正确的。 一旦我想到“我将如何测试我的代码？”，这个想法将使我的代码产生变化，并且往往是从“可测试”转变为“可用”。
纯粹的 TDD 主义者会在实现新功能之前就为其编写测试，这称为测试优先的开发。 我们采用一个简易的示例程序来进行说明，它的功能是反转 String 中字符的大小写。 让我们随意添加一些约束：String 必须小于或等于30个字符，并且必须只包含字母，空格，逗号和句号(英文)。
此示例与标准 TDD 不同，因为它的作用在于接收 StringInverter 的不同实现，以便在我们逐步满足测试的过程中来体现类的演变。 为了满足这个要求，将 StringInverter 作为接口：
// validating/StringInverter.java
package validating;
interface StringInverter {
String invert(String str);
}现在我们通过可以编写测试来表述我们的要求。 以下所述通常不是你编写测试的方式，但由于我们在此处有一个特殊的约束：我们要对 **StringInverter **多个版本的实现进行测试，为此，我们利用了 JUnit5 中最复杂的新功能之一：动态测试生成。 顾名思义，通过它你可以使你所编写的代码在运行时生成测试，而不需要你对每个测试显式编码。 这带来了许多新的可能性，特别是在明确地需要编写一整套测试而令人望而却步的情况下。
JUnit5 提供了几种动态生成测试的方法，但这里使用的方法可能是最复杂的。 **DynamicTest.stream() **方法采用了：
- 对象集合上的迭代器 (versions) ，这个迭代器在不同组的测试中是不同的。 迭代器生成的对象可以是任何类型，但是只能有一种对象生成，因此对于存在多个不同的对象类型时，必须人为地将它们打包成单个类型。
- Function，它从迭代器获取对象并生成描述测试的 String 。
- Consumer，它从迭代器获取对象并包含基于该对象的测试代码。
在此示例中，所有代码将在 testVersions() 中进行组合以防止代码重复。 迭代器生成的对象是对 DynamicTest 的不同实现，这些对象体现了对接口不同版本的实现：
// validating/tests/DynamicStringInverterTests.java
package validating;
import java.util.*;
import java.util.function.*;
import java.util.stream.*;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
import static org.junit.jupiter.api.DynamicTest.*;
class DynamicStringInverterTests {
// Combine operations to prevent code duplication:
Stream<DynamicTest> testVersions(String id,
Function<StringInverter, String> test) {
List<StringInverter> versions = Arrays.asList(
new Inverter1(), new Inverter2(),
new Inverter3(), new Inverter4());
return DynamicTest.stream(
versions.iterator(),
inverter -> inverter.getClass().getSimpleName(),
inverter -> {
System.out.println(
inverter.getClass().getSimpleName() +
": " + id);
try {
if(test.apply(inverter) != "fail")
System.out.println("Success");
} catch(Exception | Error e) {
System.out.println(
"Exception: " + e.getMessage());
}
}
);
}
String isEqual(String lval, String rval) {
if(lval.equals(rval))
return "success";
System.out.println("FAIL: " + lval + " != " + rval);
return "fail";
}
@BeforeAll
static void startMsg() {
System.out.println(
">>> Starting DynamicStringInverterTests <<<");
}
@AfterAll
static void endMsg() {
System.out.println(
">>> Finished DynamicStringInverterTests <<<");
}
@TestFactory
Stream<DynamicTest> basicInversion1() {
String in = "Exit, Pursued by a Bear.";
String out = "eXIT, pURSUED BY A bEAR.";
return testVersions(
"Basic inversion (should succeed)",
inverter -> isEqual(inverter.invert(in), out)
);
}
@TestFactory
Stream<DynamicTest> basicInversion2() {
return testVersions(
"Basic inversion (should fail)",
inverter -> isEqual(inverter.invert("X"), "X"));
}
@TestFactory
Stream<DynamicTest> disallowedCharacters() {
String disallowed = ";-_()*&^%$#@!~`0123456789";
return testVersions(
"Disallowed characters",
inverter -> {
String result = disallowed.chars()
.mapToObj(c -> {
String cc = Character.toString((char)c);
try {
inverter.invert(cc);
return "";
} catch(RuntimeException e) {
return cc;
}
}).collect(Collectors.joining(""));
if(result.length() == 0)
return "success";
System.out.println("Bad characters: " + result);
return "fail";
}
);
}
@TestFactory
Stream<DynamicTest> allowedCharacters() {
String lowcase = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ,.";
String upcase = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ,.";
return testVersions(
"Allowed characters (should succeed)",
inverter -> {
assertEquals(inverter.invert(lowcase), upcase);
assertEquals(inverter.invert(upcase), lowcase);
return "success";
}
);
}
@TestFactory
Stream<DynamicTest> lengthNoGreaterThan30() {
String str = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";
assertTrue(str.length() > 30);
return testVersions(
"Length must be less than 31 (throws exception)",
inverter -> inverter.invert(str)
);
}
@TestFactory
Stream<DynamicTest> lengthLessThan31() {
String str = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";
assertTrue(str.length() < 31);
return testVersions(
"Length must be less than 31 (should succeed)",
inverter -> inverter.invert(str)
);
}
}在一般的测试中，你可能认为在进行一个结果为失败的测试时应该停止代码构建。 但是在这里，我们只希望系统报告问题，但仍然继续运行，以便你可以看到不同版本的 StringInverter 的效果。
每个使用 @TestFactory 注释的方法都会生成一个 DynamicTest 对象的 Stream（通过 testVersions() ），每个 JUnit 都像常规的 @Test 方法一样执行。
现在测试都已经准备好了，我们就可以开始实现 **StringInverter **了。 我们从一个仅返回其参数的假的实现类开始：
// validating/Inverter1.java
package validating;
public class Inverter1 implements StringInverter {
public String invert(String str) { return str; }
}接下来我们实现反转操作：
// validating/Inverter2.java
package validating;
import static java.lang.Character.*;
public class Inverter2 implements StringInverter {
public String invert(String str) {
String result = "";
for(int i = 0; i < str.length(); i++) {
char c = str.charAt(i);
result += isUpperCase(c) ?
toLowerCase(c) :
toUpperCase(c);
}
return result;
}
}现在添加代码以确保输入不超过30个字符：
// validating/Inverter3.java
package validating;
import static java.lang.Character.*;
public class Inverter3 implements StringInverter {
public String invert(String str) {
if(str.length() > 30)
throw new RuntimeException("argument too long!");
String result = "";
for(int i = 0; i < str.length(); i++) {
char c = str.charAt(i);
result += isUpperCase(c) ?
toLowerCase(c) :
toUpperCase(c);
}
return result;
}
}最后，我们排除了不允许的字符：
// validating/Inverter4.java
package validating;
import static java.lang.Character.*;
public class Inverter4 implements StringInverter {
static final String ALLOWED =
"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ,." +
"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
public String invert(String str) {
if(str.length() > 30)
throw new RuntimeException("argument too long!");
String result = "";
for(int i = 0; i < str.length(); i++) {
char c = str.charAt(i);
if(ALLOWED.indexOf(c) == -1)
throw new RuntimeException(c + " Not allowed");
result += isUpperCase(c) ?
toLowerCase(c) :
toUpperCase(c);
}
return result;
}
}你将从测试输出中看到，每个版本的 Inverter 都几乎能通过所有测试。 当你在进行测试优先的开发时会有相同的体验。
DynamicStringInverterTests.java 仅是为了显示 TDD 过程中不同 StringInverter 实现的开发。 通常，你只需编写一组如下所示的测试，并修改单个 StringInverter 类直到它满足所有测试：
// validating/tests/StringInverterTests.java
package validating;
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
import org.junit.jupiter.api.*;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;
public class StringInverterTests {
StringInverter inverter = new Inverter4();
@BeforeAll
static void startMsg() {
System.out.println(">>> StringInverterTests <<<");
}
@Test
void basicInversion1() {
String in = "Exit, Pursued by a Bear.";
String out = "eXIT, pURSUED BY A bEAR.";
assertEquals(inverter.invert(in), out);
}
@Test
void basicInversion2() {
expectThrows(Error.class, () -> {
assertEquals(inverter.invert("X"), "X");
});
}
@Test
void disallowedCharacters() {
String disallowed = ";-_()*&^%$#@!~`0123456789";
String result = disallowed.chars()
.mapToObj(c -> {
String cc = Character.toString((char)c);
try {
inverter.invert(cc);
return "";
} catch(RuntimeException e) {
return cc;
}
}).collect(Collectors.joining(""));
assertEquals(result, disallowed);
}
@Test
void allowedCharacters() {
String lowcase = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ,.";
String upcase = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ ,.";
assertEquals(inverter.invert(lowcase), upcase);
assertEquals(inverter.invert(upcase), lowcase);
}
@Test
void lengthNoGreaterThan30() {
String str = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";
assertTrue(str.length() > 30);
expectThrows(RuntimeException.class, () -> {
inverter.invert(str);
});
}
@Test
void lengthLessThan31() {
String str = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";
assertTrue(str.length() < 31);
inverter.invert(str);
}
}你可以通过这种方式进行开发：一开始在测试中建立你期望程序应有的所有特性，然后你就能在实现中一步步添加功能，直到所有测试通过。 完成后，你还可以在将来通过这些测试来得知（或让其他任何人得知）当修复错误或添加功能时，代码是否被破坏了。 TDD的目标是产生更好，更周全的测试，因为在完全实现之后尝试实现完整的测试覆盖通常会产生匆忙或无意义的测试。
虽然我自己还没有达到测试优先的意识水平，但我最感兴趣的是来自测试优先中的“测试失败的书签”这一概念。 当你离开你的工作一段时间后，重新回到工作进展中，甚至找到你离开时工作到的地方有时会很有挑战性。 然而，以失败的测试为书签能让你找到之前停止的地方。 这似乎让你能更轻松地暂时离开你的工作，因为不用担心找不到工作进展的位置。
纯粹的测试优先编程的主要问题是它假设你事先了解了你正在解决的问题。 根据我自己的经验，我通常是从实验开始，而只有当我处理问题一段时间后，我对它的理解才会达到能给它编写测试的程度。 当然，偶尔会有一些问题在你开始之前就已经完全定义，但我个人并不常遇到这些问题。 实际上，可能用“面向测试的开发 ( Test-Oriented Development )”这个短语来描述编写测试良好的代码或许更好。
在调试程序中，日志可以是普通状态数据，用于显示程序运行过程（例如，安装程序可能会记录安装过程中采取的步骤，存储文件的目录，程序的启动值等）。
在调试期间，日志也能带来好处。 如果没有日志，你可能会尝试通过插入 println() 语句来打印出程序的行为。 本书中的一些例子使用了这种技术，并且在没有调试器的情况下（下文中很快就会介绍这样一个主题），它就是你唯一的工具。 但是，一旦你确定程序正常运行，你可能会将 println() 语句注释或者删除。 然而，如果你遇到更多错误，你可能又需要运行它们。因此，如果能够只在需要时轻松启用输出程序状态就好多了。
程序员在日志包可供使用之前，都只能依赖 Java 编译器移除未调用的代码。 如果 debug 是一个 **static final boolean **，你就可以这么写：
if(debug) {
System.out.println("Debug info");
}然后，当 **debug **为 **false **时，编译器将移除大括号内的代码。 因此，未调用的代码不会对运行时产生影响。 使用这种方法，你可以在整个程序中放置跟踪代码，并轻松启用和关闭它。 但是，该技术的一个缺点是你必须重新编译代码才能启用和关闭跟踪语句。因此，通过更改配置文件来修改日志属性，从而起到启用跟踪语句但不用重新编译程序会更方便。
业内普遍认为标准 Java 发行版本中的日志包 (java.util.logging) 的设计相当糟糕。 大多数人会选择其他的替代日志包。如 Simple Logging Facade for Java(SLF4J) ,它为多个日志框架提供了一个封装好的调用方式，这些日志框架包括 java.util.logging ， logback 和 **log4j **。 SLF4J 允许用户在部署时插入所需的日志框架。
SLF4J 提供了一个复杂的工具来报告程序的信息，它的效率与前面示例中的技术几乎相同。 对于非常简单的信息日志记录，你可以执行以下操作：
// validating/SLF4JLogging.java
import org.slf4j.*;
public class SLF4JLogging {
private static Logger log =
LoggerFactory.getLogger(SLF4JLogging.class);
public static void main(String[] args) {
log.info("hello logging");
}
}
/* Output:
2017-05-09T06:07:53.418
[main] INFO SLF4JLogging - hello logging
*/日志输出中的格式和信息，甚至输出是否正常或“错误”都取决于 SLF4J 所连接的后端程序包是怎样实现的。 在上面的示例中，它连接到的是 logback 库（通过本书的 build.gradle 文件），并显示为标准输出。
如果我们修改 build.gradle 从而使用内置在 JDK 中的日志包作为后端，则输出显示为错误输出，如下所示：
Aug 16, 2016 5:40:31 PM InfoLogging main INFO: hello logging
日志系统会检测日志消息处所在的的类名和方法名。 但它不能保证这些名称是正确的，所以不要纠结于其准确性。
SLF4J 提供了多个等级的日志消息。下面这个例子以“严重性”的递增顺序对它们作出演示：
// validating/SLF4JLevels.java
import org.slf4j.*;
public class SLF4JLevels {
private static Logger log =
LoggerFactory.getLogger(SLF4JLevels.class);
public static void main(String[] args) {
log.trace("Hello");
log.debug("Logging");
log.info("Using");
log.warn("the SLF4J");
log.error("Facade");
}
}
/* Output:
2017-05-09T06:07:52.846
[main] TRACE SLF4JLevels - Hello
2017-05-09T06:07:52.849
[main] DEBUG SLF4JLevels - Logging
2017-05-09T06:07:52.849
[main] INFO SLF4JLevels - Using
2017-05-09T06:07:52.850
[main] WARN SLF4JLevels - the SLF4J
2017-05-09T06:07:52.851
[main] ERROR SLF4JLevels - Facade
*/你可以按等级来查找消息。 级别通常设置在单独的配置文件中，因此你可以重新配置而无需重新编译。 配置文件格式取决于你使用的后端日志包实现。 如 logback 使用 XML ：
<!-- validating/logback.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<appender name="STDOUT"
class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>
%d{yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS}
[%thread] %-5level %logger - %msg%n
</pattern>
</encoder>
</appender>
<root level="TRACE">
<appender-ref ref="STDOUT" />
</root>
</configuration>你可以尝试将 **<root level =“TRACE"> **行更改为其他级别，然后重新运行该程序查看日志输出的更改情况。 如果你没有写 logback.xml 文件，日志系统将采取默认配置。
这只是 SLF4J 最简单的介绍和一般的日志消息，但也足以作为使用日志的基础 - 你可以沿着这个进行更长久的学习和实践。你可以查阅 SLF4J 文档来获得更深入的信息。
尽管聪明地使用 System.out 或日志信息能给我们带来对程序行为的有效见解，但对于困难问题来说，这种方式就显得笨拙且耗时了。
你也可能需要更加深入地理解程序，仅依靠打印日志做不到。此时你需要调试器。除了比打印语句更快更轻易地展示信息以外，调试器还可以设置断点，并在程序运行到这些断点处暂停程序。
使用调试器，可以展示任何时刻的程序状态，查看变量的值，一步一步运行程序，连接远程运行的程序等等。特别是当你构建较大规模的系统（bug 容易被掩埋）时，熟练使用调试器是值得的。
Java 调试器（JDB）是 JDK 内置的命令行工具。从调试的指令和命令行接口两方面看的话，JDB 至少从概念上是 GNU 调试器（GDB，受 Unix DB 的影响）的继承者。JDB 对于学习调试和执行简单的调试任务来说是有用的，而且知道只要安装了 JDK 就可以使用 JDB 是有帮助的。然而，对于大型项目来说，你可能想要一个图形化的调试器，这在后面会描述。
假设你写了如下程序：
// validating/SimpleDebugging.java
// {ThrowsException}
public class SimpleDebugging {
private static void foo1() {
System.out.println("In foo1");
foo2();
}
private static void foo2() {
System.out.println("In foo2");
foo3();
}
private static void foo3() {
System.out.println("In foo3");
int j = 1;
j--;
int i = 5 / j;
}
public static void main(String[] args) {
foo1();
}
}
/* Output
In foo1
In foo2
In foo3
__[Error Output]__
Exception in thread "main"
java.lang.ArithmeticException: /by zero
at
SimpleDebugging.foo3(SimpleDebugging.java:17)
at
SimpleDebugging.foo2(SimpleDebugging.java:11)
at
SimpleDebugging.foo1(SimpleDebugging.java:7)
at
SimpleDebugging.main(SimpleDebugging.java:20)首先看方法 foo3()，问题很明显：除数是 0。但是假如这段代码被埋没在大型程序中（像这里的调用序列暗示的那样）而且你不知道从哪儿开始查找问题。结果呢，异常会给出足够的信息让你定位问题。然而，假设事情更加复杂，你必须更加深入程序中来获得比异常提供的更多的信息。
为了运行 JDB，你需要在编译 SimpleDebugging.java 时加上 -g 标记，从而告诉编译器生成编译信息。然后使用如下命令开始调试程序：
jdb SimpleDebugging
接着 JDB 就会运行，出现命令行提示。你可以输入 ? 查看可用的 JDB 命令。
这里展示了如何使用交互式追踪一个问题的调试历程：
Initializing jdb...
> catch Exception
> 表明 JDB 在等待输入命令。命令 catch Exception 在任何抛出异常的地方设置断点（然而，即使你不显式地设置断点，调试器也会停止— JDB 中好像是默认在异常抛出处设置了异常）。接着命令行会给出如下响应：
Deferring exception catch Exception.
It will be set after the class is loaded.
继续输入：
> run
现在程序将运行到下个断点处，在这个例子中就是异常发生的地方。下面是运行 run 命令的结果：
run SimpleDebugging
Set uncaught java.lang.Throwable
Set deferred uncaught java.lang.Throwable
>
VM Started: In foo1
In foo2
In foo3
Exception occurred: java.lang.ArithmeticException
(uncaught)"thread=main",
SimpleDebugging.foo3(),line=16 bci=15
16 int i = 5 / j
程序运行到第16行时发生异常，但是 JDB 在异常发生时就不复存在。调试器还展示了是哪一行导致了异常。你可以使用 list 将导致程序终止的执行点列出来：
main[1] list
12 private static void foo3() {
13 System.out.println("In foo3");
14 int j = 1;
15 j--;
16 => int i = 5 / j;
17 }
18 public static void main(String[] args) {
19 foo1();
20 }
21 }
/ Output:*
上述 => 展示了程序将继续运行的执行点。你可以使用命令 cont(continue) 继续运行，但是会导致 JDB 在异常发生时退出并打印出栈轨迹信息。
命令 locals 能转储所有的局部变量值：
main[1] locals
Method arguments:
Local variables:
j = 0
命令 wherei 打印进入当前线程的方法栈中的栈帧信息：
main[1] wherei
[1] SimpleDebugging.foo3(SimpleDebugging.java:16), pc =15
[2] SimpleDebugging.foo2(SimpleDebugging.java:10), pc = 8
[3] SimpleDebugging.foo1(SimpleDebugging.java:6), pc = 8
[4] SimpleDebugging.main(SimpleDebugging.java:19), pc = 10
wherei 后的每一行代表一个方法调用和调用返回点（由程序计数器显示数值）。这里的调用序列是 main(), foo1(), foo2() 和 foo3()。
因为命令 list 展示了执行停止的地方，所以你通常有足够的信息得知发生了什么并修复它。命令 help 将会告诉你更多关于 jdb 的用法，但是在花更多的时间学习它之前必须明白命令行调试器往往需要花费更多的精力得到结果。使用 jdb 学习调试的基础部分，然后转而学习图形界面调试器。
使用类似 JDB 的命令行调试器是不方便的。它需要显式的命令去查看变量的状态(locals, dump)，列出源代码中的执行点(list)，查找系统中的线程(threads)，设置断点(stop in, stop at)等等。使用图形化调试器只需要点击几下，不需要使用显式的命令就能使用这些特性，而且能查看被调试程序的最新细节。
因此，尽管你可能一开始用 JDB 尝试调试，但是你将发现使用图形化调试器能更加高效、更快速地追踪 bug。IBM 的 Eclipse，Oracle 的 NetBeans 和 JetBrains 的 IntelliJ 这些集成开发环境都含有面向 Java 语言的好用的图形化调试器。
我们应该忘掉微小的效率提升，说的就是这些 97% 的时间做的事：过早的优化是万恶之源。
—— Donald Knuth
如果你发现自己正在过早优化的滑坡上，你可能浪费了几个月的时间(如果你雄心勃勃的话)。通常，一个简单直接的编码方法就足够好了。如果你进行了不必要的优化，就会使你的代码变得无谓的复杂和难以理解。
基准测试意味着对代码或算法片段进行计时看哪个跑得更快，与下一节的分析和优化截然相反，分析优化是观察整个程序，找到程序中最耗时的部分。
可以简单地对一个代码片段的执行计时吗？在像 C 这样直接的编程语言中，这个方法的确可行。在像 Java 这样拥有复杂的运行时系统的编程语言中，基准测试变得更有挑战性。为了生成可靠的数据，环境设置必须控制诸如 CPU 频率，节能特性，其他运行在相同机器上的进程，优化器选项等等。
写一个计时工具类从而比较不同代码块的执行速度是具有吸引力的。看上去这会产生一些有用的数据。比如，这里有一个简单的 Timer 类，可以用以下两种方式使用它：
- 创建一个 Timer 对象，执行一些操作然后调用 Timer 的 duration() 方法产生以毫秒为单位的运行时间。
- 向静态的 duration() 方法中传入 Runnable。任何符合 Runnable 接口的类都有一个函数式方法 run()，该方法没有入参，且没有返回。
// onjava/Timer.java
package onjava;
import static java.util.concurrent.TimeUnit.*;
public class Timer {
private long start = System.nanoTime();
public long duration() {
return NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - start);
}
public static long duration(Runnable test) {
Timer timer = new Timer();
test.run();
return timer.duration();
}
}这是一个很直接的计时方式。难道我们不能只运行一些代码然后看它的运行时长吗？
有许多因素会影响你的结果，即使是生成提示符也会造成计时的混乱。这里举一个看上去天真的例子，它使用了 标准的 Java Arrays 库（后面会详细介绍）：
// validating/BadMicroBenchmark.java
// {ExcludeFromTravisCI}
import java.util.*;
import onjava.Timer;
public class BadMicroBenchmark {
static final int SIZE = 250_000_000;
public static void main(String[] args) {
try { // For machines with insufficient memory
long[] la = new long[SIZE];
System.out.println("setAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.setAll(la, n -> n)));
System.out.println("parallelSetAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.parallelSetAll(la, n -> n)));
} catch (OutOfMemoryError e) {
System.out.println("Insufficient memory");
System.exit(0);
}
}
}
/* Output
setAll: 272
parallelSetAll: 301main() 方法的主体包含在 try 语句块中，因为一台机器用光内存后会导致构建停止。
对于一个长度为 250,000,000 的 long 型（仅仅差一点就会让大部分机器内存溢出）数组，我们比较了 Arrays.setAll() 和 Arrays.parallelSetAll() 的性能。这个并行的版本会尝试使用多个处理器加快完成任务（尽管我在这一节谈到了一些并行的概念，但是在 并发编程 章节我们才会详细讨论这些 ）。然而非并行的版本似乎运行得更快，尽管在不同的机器上结果可能不同。
BadMicroBenchmark.java 中的每一步操作都是独立的，但是如果你的操作依赖于同一资源，那么并行版本运行的速度会骤降，因为不同的进程会竞争相同的那个资源。
// validating/BadMicroBenchmark2.java
// Relying on a common resource
import java.util.*;
import onjava.Timer;
public class BadMicroBenchmark2 {
static final int SIZE = 5_000_000;
public static void main(String[] args) {
long[] la = new long[SIZE];
Random r = new Random();
System.out.println("parallelSetAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.parallelSetAll(la, n -> r.nextLong())));
System.out.println("setAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.setAll(la, n -> r.nextLong())));
SplittableRandom sr = new SplittableRandom();
System.out.println("parallelSetAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.parallelSetAll(la, n -> sr.nextLong())));
System.out.println("setAll: " + Timer.duration(() -> Arrays.setAll(la, n -> sr.nextLong())));
}
}
/* Output
parallelSetAll: 1147
setAll: 174
parallelSetAll: 86
setAll: 39SplittableRandom 是为并行算法设计的，它当然看起来比普通的 Random 在 parallelSetAll() 中运行得更快。 但是看上去还是比非并发的 setAll() 运行时间更长，有点难以置信（也许是真的，但我们不能通过一个坏的微基准测试得到这个结论）。
这只考虑了微基准测试的问题。Java 虚拟机 Hotspot 也非常影响性能。如果你在测试前没有通过运行代码给 JVM 预热，那么你就会得到“冷”的结果，不能反映出代码在 JVM 预热之后的运行速度（假如你运行的应用没有在预热的 JVM 上运行，你就可能得不到所预期的性能，甚至可能减缓速度）。
优化器有时可以检测出你创建了没有使用的东西，或者是部分代码的运行结果对程序没有影响。如果它优化掉你的测试，那么你可能得到不好的结果。
一个良好的微基准测试系统能自动地弥补像这样的问题（和很多其他的问题）从而产生合理的结果，但是创建这么一套系统是非常棘手，需要深入的知识。
截止目前为止，唯一能产生像样结果的 Java 微基准测试系统就是 Java Microbenchmarking Harness，简称 JMH。本书的 build.gradle 自动引入了 JMH 的设置，所以你可以轻松地使用它。
你可以在命令行编写 JMH 代码并运行它，但是推荐的方式是让 JMH 系统为你运行测试；build.gradle 文件已经配置成只需要一条命令就能运行 JMH 测试。
JMH 尝试使基准测试变得尽可能简单。例如，我们将使用 JMH 重新编写 BadMicroBenchmark.java。这里只有 @State 和 @Benchmark 这两个注解是必要的。其余的注解要么是为了产生更多易懂的输出，要么是加快基准测试的运行速度（JMH 基准测试通常需要运行很长时间）：
// validating/jmh/JMH1.java
package validating.jmh;
import java.util.*;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
// Increase these three for more accuracy:
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 5)
@Fork(1)
public class JMH1 {
private long[] la;
@Setup
public void setup() {
la = new long[250_000_000];
}
@Benchmark
public void setAll() {
Arrays.setAll(la, n -> n);
}
public void parallelSetAll() {
Arrays.parallelSetAll(la, n -> n);
}
}“forks” 的默认值是 10，意味着每个测试都运行 10 次。为了减少运行时间，这里使用了 @Fork 注解来减少这个次数到 1。我还使用了 @Warmup 和 @Measurement 注解将它们默认的运行次数从 20 减少到 5 次。尽管这降低了整体的准确率，但是结果几乎与使用默认值相同。可以尝试将 @Warmup、@Measurement 和 @Fork 都注释掉然后看使用它们的默认值，结果会有多大显著的差异；一般来说，你应该只能看到长期运行的测试使错误因素减少，而结果没有多大变化。
需要使用显式的 gradle 命令才能运行基准测试（在示例代码的根目录处运行）。这能防止耗时的基准测试运行其他的 gradlew 命令：
gradlew validating:jmh
这会花费几分钟的时间，取决于你的机器(如果没有注解上的调整，可能需要几个小时)。控制台会显示 results.txt 文件的路径，这个文件统计了运行结果。注意，results.txt 包含这一章所有 jmh 测试的结果：JMH1.java，JMH2.java 和 JMH3.java。
因为输出是绝对时间，所以在不同的机器和操作系统上结果各不相同。重要的因素不是绝对时间，我们真正观察的是一个算法和另一个算法的比较，尤其是哪一个运行得更快，快多少。如果你在自己的机器上运行测试，你将看到不同的结果却有着相同的模式。
我在大量的机器上运行了这些测试，尽管不同的机器上得到的绝对值结果不同，但是相对值保持着合理的稳定性。我只列出了 results.txt 中适当的片段并加以编辑使输出更加易懂，而且内容大小适合页面。所有测试中的 Mode 都以 avgt 展示，代表 “平均时长”。Cnt（测试的数目）的值是 200，尽管这里的一个例子中配置的 Cnt 值是 5。Units 是 us/op，是 “Microseconds per operation” 的缩写，因此，这个值越小代表性能越高。
我同样也展示了使用 warmups、measurements 和 forks 默认值的输出。我删除了示例中相应的注解，就是为了获取更加准确的测试结果（这将花费数小时）。结果中数字的模式应该仍然看起来相同，不论你如何运行测试。
下面是 JMH1.java 的运行结果：
Benchmark Score
JMH1.setAll 196280.2
JMH1.parallelSetAll 195412.9
即使像 JMH 这么高级的基准测试工具，基准测试的过程也不容易，练习时需要倍加小心。这里测试产生了反直觉的结果：并行的版本 parallelSetAll() 花费了与非并行版本的 setAll() 相同的时间，两者似乎都运行了相当长的时间。
当创建这个示例时，我假设如果我们要测试数组初始化的话，那么使用非常大的数组是有意义的。所以我选择了尽可能大的数组；如果你实验的话会发现一旦数组的大小超过 2亿5000万，你就开始会得到内存溢出的异常。然而，在这么大的数组上执行大量的操作从而震荡内存系统，产生无法预料的结果是有可能的。不管这个假设是否正确，看上去我们正在测试的并非是我们想测试的内容。
考虑其他的因素：
C：客户端执行操作的线程数量
P：并行算法使用的并行数量
N：数组的大小：10^(2*k)，通常来说，k=1..7 足够来练习不同的缓存占用。
Q：setter 的操作成本
这个 C/P/N/Q 模型在早期 JDK 8 的 Lambda 开发期间付出水面，大多数并行的 Stream 操作(parallelSetAll() 也基本相似)都满足这些结论：N*Q(主要工作量)对于并发性能尤为重要。并行算法在工作量较少时可能实际运行得更慢。
在一些情况下操作竞争如此激烈使得并行毫无帮助，而不管 N*Q 有多大。当 C 很大时，P 就变得不太相关（内部并行在大量的外部并行面前显得多余）。此外，在一些情况下，并行分解会让相同的 C 个客户端运行得比它们顺序运行代码更慢。
基于这些信息，我们重新运行测试，并在这些测试中使用不同大小的数组（改变 N）：
// validating/jmh/JMH2.java
package validating.jmh;
import java.util.*;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 5)
@Fork(1)
public class JMH2 {
private long[] la;
@Param({
"1",
"10",
"100",
"1000",
"10000",
"100000",
"1000000",
"10000000",
"100000000",
"250000000"
})
int size;
@Setup
public void setup() {
la = new long[size];
}
@Benchmark
public void setAll() {
Arrays.setAll(la, n -> n);
}
@Benchmark
public void parallelSetAll() {
Arrays.parallelSetAll(la, n -> n);
}
}@Param 会自动地将其自身的值注入到变量中。其自身的值必须是字符串类型，并可以转化为适当的类型，在这个例子中是 int 类型。
下面是已经编辑过的结果，包含精确计算出的加速数值：
| JMH2 Benchmark | Size | Score % | Speedup |
|---|---|---|---|
| setAll | 1 | 0.001 | |
| parallelSetAll | 1 | 0.036 | 0.028 |
| setAll | 10 | 0.005 | |
| parallelSetAll | 10 | 3.965 | 0.001 |
| setAll | 100 | 0.031 | |
| parallelSetAll | 100 | 3.145 | 0.010 |
| setAll | 1000 | 0.302 | |
| parallelSetAll | 1000 | 3.285 | 0.092 |
| setAll | 10000 | 3.152 | |
| parallelSetAll | 10000 | 9.669 | 0.326 |
| setAll | 100000 | 34.971 | |
| parallelSetAll | 100000 | 20.153 | 1.735 |
| setAll | 1000000 | 420.581 | |
| parallelSetAll | 1000000 | 165.388 | 2.543 |
| setAll | 10000000 | 8160.054 | |
| parallelSetAll | 10000000 | 7610.190 | 1.072 |
| setAll | 100000000 | 79128.752 | |
| parallelSetAll | 100000000 | 76734.671 | 1.031 |
| setAll | 250000000 | 199552.121 | |
| parallelSetAll | 250000000 | 191791.927 | 1.040 |
| 可以看到当数组大小达到 10 万左右时，parallelSetAll() 开始反超，而后趋于与非并行的运行速度相同。即使它运行速度上胜了，看起来也不足以证明由于并行的存在而使速度变快。 |
setAll()/parallelSetAll() 中工作的计算量起很大影响吗？在前面的例子中，我们所做的只有对数组的赋值操作，这可能是最简单的任务。所以即使 N 值变大，N*Q 也仍然没有达到巨大，所以看起来像是我们没有为并行提供足够的机会（JMH 提供了一种模拟变量 Q 的途径；如果想了解更多的话，可搜索 Blackhole.consumeCPU）。
我们通过使方法 f() 中的任务变得更加复杂，从而产生更多的并行机会：
// validating/jmh/JMH3.java
package validating.jmh;
import java.util.*;
import org.openjdk.jmh.annotations.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@State(Scope.Thread)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MICROSECONDS)
@Warmup(iterations = 5)
@Measurement(iterations = 5)
@Fork(1)
public class JMH3 {
private long[] la;
@Param({
"1",
"10",
"100",
"1000",
"10000",
"100000",
"1000000",
"10000000",
"100000000",
"250000000"
})
int size;
@Setup
public void setup() {
la = new long[size];
}
public static long f(long x) {
long quadratic = 42 * x * x + 19 * x + 47;
return Long.divideUnsigned(quadratic, x + 1);
}
@Benchmark
public void setAll() {
Arrays.setAll(la, n -> f(n));
}
@Benchmark
public void parallelSetAll() {
Arrays.parallelSetAll(la, n -> f(n));
}
}f() 方法提供了更加复杂且耗时的操作。现在除了简单的给数组赋值外，setAll() 和 parallelSetAll() 都有更多的工作去做，这肯定会影响结果。
| JMH2 Benchmark | Size | Score % | Speedup |
|---|---|---|---|
| setAll | 1 | 0.012 | |
| parallelSetAll | 1 | 0.047 | 0.255 |
| setAll | 10 | 0.107 | |
| parallelSetAll | 10 | 3.894 | 0.027 |
| setAll | 100 | 0.990 | |
| parallelSetAll | 100 | 3.708 | 0.267 |
| setAll | 1000 | 133.814 | |
| parallelSetAll | 1000 | 11.747 | 11.391 |
| setAll | 10000 | 97.954 | |
| parallelSetAll | 10000 | 37.259 | 2.629 |
| setAll | 100000 | 988.475 | |
| parallelSetAll | 100000 | 276.264 | 3.578 |
| setAll | 1000000 | 9203.103 | |
| parallelSetAll | 1000000 | 2826.974 | 3.255 |
| setAll | 10000000 | 92144.951 | |
| parallelSetAll | 10000000 | 28126.202 | 3.276 |
| setAll | 100000000 | 921701.863 | |
| parallelSetAll | 100000000 | 266750.543 | 3.455 |
| setAll | 250000000 | 2299127.273 | |
| parallelSetAll | 250000000 | 538173.425 | 4.272 |
可以看到当数组的大小达到 1000 左右时，parallelSetAll() 的运行速度反超了 setAll()。看来 parallelSetAll() 严重依赖数组中计算的复杂度。这正是基准测试的价值所在，因为我们已经得到了关于 setAll() 和 parallelSetAll() 间微妙的信息，知道在何时使用它们。
这显然不是从阅读 Javadocs 就能得到的。
大多数时候，JMH 的简单应用会产生好的结果（正如你将在本书后面例子中所见），但是我们从这里知道，你不能一直假定 JMH 会产生好的结果。 JMH 网站上的范例可以帮助你开始。
有时你必须检测程序运行时间花在哪儿，从而看是否可以优化那一块的性能。剖析器可以找到这些导致程序慢的地方，因而你可以找到最轻松，最明显的方式加快程序运行速度。
剖析器收集的信息能显示程序哪一部分消耗内存，哪个方法最耗时。一些剖析器甚至能关闭垃圾回收，从而帮助限定内存分配的模式。
剖析器还可以帮助检测程序中的线程死锁。注意剖析和基准测试的区别。剖析关注的是已经运行在真实数据上的整个程序，而基准测试关注的是程序中隔离的片段，通常是去优化算法。
安装 Java 开发工具包（JDK）时会顺带安装一个虚拟的剖析器，叫做 VisualVM。它会被自动安装在与 javac 相同的目录下，你的执行路径应该已经包含该目录。启动 VisualVM 的控制台命令是：
> jvisualvm
运行该命令后会弹出一个窗口，其中包括一些指向帮助信息的链接。
- 避免为了性能牺牲代码的可读性。
- 不要独立地看待性能。衡量与带来的收益相比所需投入的工作量。
- 程序的大小很重要。性能优化通常只对运行了长时间的大型项目有价值。性能通常不是小项目的关注点。
- 运行起来程序比一心钻研它的性能具有更高的优先级。一旦你已经有了可工作的程序，如有必要的话，你可以使用剖析器提高它的效率。只有当性能是关键因素时，才需要在设计/开发阶段考虑性能。
- 不要猜测瓶颈发生在哪。运行剖析器，让剖析器告诉你。
- 无论何时有可能的话，显式地设置实例为 null 表明你不再用它。这对垃圾收集器来说是个有用的暗示。
- static final 修饰的变量会被 JVM 优化从而提高程序的运行速度。因而程序中的常量应该声明 static final。
当你在一个团队中工作时(包括尤其是开源项目)，让每个人遵循相同的代码风格是非常有帮助的。这样阅读项目的代码时，不会因为风格的不同产生思维上的中断。然而，如果你习惯了某种不同的代码风格，那么记住项目中所有的风格准则对你来说可能是困难的。幸运的是，存在可以指出你代码中不符合风格准则的工具。
一个流行的风格检测器是 Checkstyle。查看本书 示例代码 中的 gradle.build 和 checkstyle.xml 文件中配置代码风格的方式。checkstyle.xml 是一个常用检测的集合，其中一些检测被注释掉了以允许使用本书中的代码风格。
运行所有风格检测的命令是：
gradlew checkstyleMain
一些文件仍然产生了风格检测警告，通常是因为这些例子展示了你在生产代码中不会使用的样例。
你还可以针对一个具体的章节运行代码检测。例如，下面命令会运行 Annotations 章节的风格检测：
gradlew annotations:checkstyleMain
尽管 Java 的静态类型检测可以发现基本的语法错误，其他的分析工具可以发现躲避 javac 检测的更加复杂的bug。一个这样的工具叫做 Findbugs。本书 示例代码 中的 build.gradle 文件包含了 Findbugs 的配置，所以你可以输入如下命令：
gradlew findbugsMain
这会为每一章生成一个名为 main.html 的报告，报告中会说明代码中潜在的问题。Gradle 命令的输出会告诉你每个报告在何处。
当你查看报告时，你将会看到很多 false positive 的情况，即代码没问题却报告了问题。我在一些文件中展示了不要做一些事的代码确实是正确的。
当我最初看到本书的 Findbugs 报告时，我发现了一些不是技术错误的地方，但能使我改善代码。如果你正在寻找 bug，那么在调试之前运行 Findbugs 是值得的，因为这将可能节省你数小时的时间找到问题。
单元测试能找到明显重要的 bug 类型，风格检测和 Findbugs 能自动执行代码重审，从而发现额外的问题。最终你走到了必须人为参与进来的地步。代码重审是一个或一群人的一段代码被另一个或一群人阅读和评估的众多方式之一。这最初看起来会使人不安，而且需要情感信任，但它的目的肯定不是羞辱任何人。它的目标是找到程序中的错误，代码重审是最成功的能做到这点的途径之一。可惜的是，它们也经常被认为是“过于昂贵的”（有时这会成为程序员避免代码被重审时感到尴尬的借口）。
代码重审可以作为结对编程的一部分，作为代码签入过程的一部分（另一个程序员自动安排上审查新代码的任务）或使用群组预排的方式，即每个人阅读代码并讨论之。后一种方式对于分享知识和营造代码文化是极其有益的。
结对编程是指两个程序员一起编程的实践活动。通常来说，一个人“驱动”（敲击键盘，输入代码），另一人（观察者或指引者）重审和分析代码，同时也要思考策略。这产生了一种实时的代码重审。通常程序员会定期地互换角色。
结对编程有很多好处，但最显著的是分享知识和防止阻塞。最佳传递信息的方式之一就是一起解决问题，我已经在很多次研讨会使用了结对编程，都取得了很好的效果（同时，研讨会上的众人可以通过这种方式互相了解对方）。而且两个人一起工作时，可以更容易地推进开发的进展，而只有一个程序员的话，可能被轻易地卡住。结对编程的程序员通常可以从工作中感到更高的满足感。有时很难向管理人员们推行结对编程，因为他们可能觉得两个程序员解决同一个问题的效率比他们分开解决不同问题的效率低。尽管短期内是这样，但是结对编程能带来更高的代码质量；除了结对编程的其他益处，如果你眼光长远的话，这会产生更高的生产力。
维基百科上这篇 结对编程的文章 可以作为你深入了解结对编程的开始。
技术负债是指迭代发展的软件中为了应急而生的丑陋解决方案从而导致设计难以理解，代码难以阅读的部分。特别是当你必须修改和增加新特性的时候，这会造成麻烦。
重构可以矫正技术负债。重构的关键是它能改善代码设计，结构和可读性（因而减少代码负债），但是它不能改变代码的行为。
很难向管理人员推行重构：“我们将投入很多工作不是增加新的特性，当我们完成时，外界无感知变化。但是相信我们，事情会变得更加美好”。不幸的是，管理人员意识到重构的价值时都为时已晚了：当他们提出增加新的特性时，你不得不告诉他们做不到，因为代码基底已经埋藏了太多的问题，试图增加新特性可能会使软件崩溃，即使你能想出怎么做。
在开始重构代码之前，你需要有以下三个系统的支撑：
- 测试（通常，JUnit 测试作为最小的根基），因此你能确保重构不会改变代码的行为。
- 自动构建，因而你能轻松地构建代码，运行所有的测试。通过这种方式做些小修改并确保修改不会破坏任何事物是毫不费力的。本书使用的是 Gradle 构建系统，你可以在 代码示例 的 build.gradle 文件中查看示例。
- 版本控制，以便你能回退到可工作的代码版本，能够一直记录重构的每一步。
本书的代码托管在 Github 上，使用的是 git 版本控制系统。
没有这三个系统的支持，重构几乎是不可能的。确实，没有这些系统，起初维护和增加代码是一个巨大的挑战。令人意外的是，有很多成功的公司竟然在没有这三个系统的情况下在相当长的时间里勉强过得去。然而，对于这样的公司来说，在他们遇到严重的问题之前，这只是个时间问题。
维基百科上的 重构文章 提供了更多的细节。
在软件开发的早期，人们只能一次处理一步，所以他们坚信他们总是在经历快乐之旅，每个开发阶段无缝进入下一个。这种错觉经常被称为软件开发中的“瀑布流模型”。很多人告诉我瀑布流是他们的选择方法，好像这是一个选择工具，而不仅是一厢情愿。
在这片童话的土地上，每一步都按照指定的预计时间准时完美结束，然后下一步开始。当最后一步结束时，所有的部件都可以无缝地滑在一起，瞧，一个装载产品诞生了！
当然，现实中没有事能按计划或预计时间运作。相信它应该，然后当它不能时更加相信，只会使整件事变得更糟。否认证据不会产生好的结果。
除此之外，产品本身经常也不是对客户有价值的事物。有时一大堆的特性完全是浪费时间，因为创造出这些特性需求的人不是客户而是其他人。
因为受流水工作线的思路影响，所以每个开发阶段都有自己的团队。上游团队的延期传递到下游团队，当到了需要进行测试和集成的时候，这些团队被指望赶上预期时间，当他们必然做不到时，就认为他们是“差劲的团队成员”。不可能的时间安排和负相关的结合产生了自实现的预期：只有最绝望的开发者才会乐意做这些工作。
另外，商学院培养出的管理人员仍然被训练成只在已有的流程上做一些改动——这些流程都是基于工业时代制造业的想法上。注重培养创造力而不是墨守成规的商学院仍然很稀有。终于一些编程领域的人们再也忍受不了这种情况并开始进行实验。最初一些实验叫做“极限编程”，因为它们与工业时代的思想完全不同。随着实验展示的结果，这些思想开始看起来像是常识。这些实验逐渐形成了如今显而易见的观点——尽管非常小——即把生产可运作的产品交到客户手中，询问他们 (A) 是否想要它 (B) 是否喜欢它工作的方式 (C) 还希望有什么其他有用的功能特性。然后这些信息反馈给开发，从而继续产出一个新版本。版本不断迭代，项目最终演变成为客户带来真正价值的事物。
这完全颠倒了瀑布流开发的方式。你停止假设你要处理产品测试和把部署"作为最后一步"这类的事情。相反，每件事从开始到结束必须都在进行——即使一开始产品几乎没有任何特性。这么做对于在开发周期的早期发现更多问题有巨大的益处。此外，不是做大量宏大超前的计划和花费时间金钱在许多无用的特性上，而是一直都能从顾客那得到反馈。当客户不再需要其他特性时，你就完成了。这节省了大量的时间和金钱，并提高了顾客的满意度。
有许多不同的想法导向这种方式，但是目前首要的术语叫持续集成（CI）。CI 与导向 CI 的想法之间的不同之处在于 CI 是一种独特的机械式的过程，过程中涵盖了这些想法；它是一种定义好的做事方式。事实上，它定义得如此明确以至于整个过程是自动化的。
当前 CI 技术的高峰是持续集成服务器。这是一台独立的机器或虚拟机，通常是由第三方公司托管的完全独立的服务。这些公司通常免费提供基本服务，如果你需要额外的特性如更多的处理器或内存或者专门的工具或系统，你需要付费。CI 服务器起初是完全空白状态，即只是可用的操作系统的最小配置。这很重要因为你可能之前在你的开发机器上安装过一些程序，却没有在你的构建和部署系统中包含它。正如重构一样，持续集成需要分布式版本管理，自动构建和自动测试系统作为基础。通常来说，CI 服务器会绑定到你的版本控制仓库上。当 CI 服务器发现仓库中有改变时，就会拉取最新版本的代码，并按照 CI 脚本中的过程处理。这包括安装所有必要的工具和类库（记住，CI 服务器起初只有一个干净、基本的操作系统），所以如果过程中出现任何问题，你都可以发现它们。接着它会执行脚本中定义的构建和测试操作；通常脚本中使用的命令与人们在安装和测试中使用的命令完全相同。如果执行成功或失败，CI 服务器会有许多种方式汇报给你，包括在你的代码仓库上显示一个简单的标记。
使用持续集成，每次你合进仓库时，这些改变都会被从头到尾验证。通过这种方式，一旦出现问题你能立即发现。甚至当你准备交付一个产品的新版本时，都不会有延迟或其他必要的额外步骤（在任何时刻都可以交付叫做持续交付）。
本书的示例代码都是在 Travis-CI(基于 Linux 的系统) 和 AppVeyor(Windows) 上自动测试的。你可以在 Gihub仓库 上的 Readme 看到通过/失败的标记。
"它在我的机器上正常工作了。" "我们不会运载你的机器！"
代码校验不是单一的过程或技术。每种方法只能发现特定类型的 bug，作为程序员的你在开发过程中会明白每个额外的技术都能增加代码的可靠性和鲁棒性。校验不仅能在开发过程中，还能在为应用添加新功能的整个项目期间帮你发现更多的错误。现代化开发意味着比仅仅编写代码更多的内容，每种你在开发过程中融入的测试技术—— 包括而且尤其是你创建的能适应特定应用的自定义工具——都会带来更好、更快和更加愉悦的开发过程，同时也能为客户提供更高的价值和满意度体验。