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避免使用Null值

在程序开发中，特别是涉及到集合的场景，90%都不允许null值的存在，特别是null值存在歧义，当使用ConcurrentMap是为了并发安全不允许将null值作为key，但是普通map允许null值为key，当null作为key时它与普通的key类似，多次put会覆盖，二次hash计算的桶默认为0。当null作为value时，当我们拿到一个value为null，我们无法判断是“不存在这个key”还是“这个key对应的值为null”。

使用Optional 可选在对集合进行处理解决掉空集合的情况

//提供默认值
String result = Optional.fromNullable(getValue()).or("默认值");
​// 返回Optional而不是直接返回可能为null的对象public Optional<User> findUserById(Long id) {User user = userRepository.findById(id);return Optional.fromNullable(user);}// 方法链式调用public String getUserEmail(Long userId) {return Optional.fromNullable(findUserById(userId)).transform(User::getEmail).or("未找到邮箱");}// 条件判断和默认值处理public Address getShippingAddress(Order order) {return Optional.fromNullable(order).transform(Order::getShippingAddress).or(new Address("默认地址"));}

先决条件 Preconditions

可以作为JSR提供的参数校验替代(@Value、@NotBlank、@NotEmpty、@NotBlank)

结合ControllerAdvice统一异常处理进行友好的错误抛出

Objects工具类

对Object类的常见方法进行了工具类封装。

Objects.equal(a,b)

Objects.hashCode(a,b,c...)

Objects.toString(a)

Objects.compareTo(a,b)

相比于Guava提供的Objects类，我们现在更喜欢使用JDK提供的Objects类，功能几乎一样

Collections集合

Immutable Collections不可变集合

1. 线程安全

2. 一但创建就不能再变

3. 由于不需要变化，它比可变集合更节省内存

4. 可以作为常数使用

创建：

//of
ImmutableSet.of("a", "b", "c", "a", "d", "b");//copyOf or asList
void thingamajig(Collection<String> collection) {ImmutableList<String> defensiveCopy = ImmutableList.copyOf(collection);...
}//builder（）
public static final ImmutableSet<Color> GOOGLE_COLORS =ImmutableSet.<Color>builder().addAll(WEBSAFE_COLORS).add(new Color(0, 191, 255)).build();

Multiset 多集合

一般用于计数

取代了传统的Map+for循环进行元素计数的方式。

Multiset与Map在功能上有相似的地方，但是本质上只是Multiset实现了Map的功能，Multiset仍然是真正的Collection类型

Multimap多地图

实现了一对多的映射(处理一个键对多个值的映射数据结构)

a -> 1
a -> 2
a -> 4
b -> 3
c -> 5

例如当我们在做图论的编程题时经常遇到对点的存储，Map<K, List<V>>或Map<K, Set<V>>，使用Multimap可以取代这种结构

// 创建 Multimap
Multimap<String, String> multimap = ArrayListMultimap.create();
​
// 添加键值对
multimap.put("fruits", "apple");
multimap.put("fruits", "banana");
multimap.put("fruits", "orange");
multimap.put("vegetables", "carrot");
multimap.put("vegetables", "potato");
​
// 获取值
Collection<String> fruits = multimap.get("fruits");
// 输出: [apple, banana, orange]
​
// 检查特定键值对是否存在
boolean hasApple = multimap.containsEntry("fruits", "apple"); // true
​
// 移除键值对
multimap.remove("fruits", "apple");
​
// 获取所有条目数
int size = multimap.size(); // 所有键值对的总数
​
// 获取不同键的数量
int keySize = multimap.keySet().size();

BiMap 一一映射

当我们既需要键映射到值又需要值映射回键时，采用BiMap取代Map<K,V>+Map<V,K>

BiMap要求键和值都是唯一的，如果试图把键映射到已存在的值上会抛出IllegalArgumentException

//BiMap<K,V>正常情况下可以当作Map<K,V>使用，但是值要求唯一//使用inverse()方法查看逆值
BiMap<String, Integer> userId = HashBiMap.create();
...
​
String userForId = userId.inverse().get(id);  

Table表格

表格类型，取代了Map<R,Map<C,V>>

有类似于excel的行列概念

Table<Vertex, Vertex, Double> weightedGraph = HashBasedTable.create();
weightedGraph.put(v1, v2, 4);
weightedGraph.put(v1, v3, 20);
weightedGraph.put(v2, v3, 5);
​
weightedGraph.row(v1); // returns a Map mapping v2 to 4, v3 to 20
weightedGraph.column(v3); // returns a Map mapping v1 to 20, v2 to 5
​
​
​
//使用案例
// 创建 Table
Table<String, String, Integer> table = HashBasedTable.create();
​
// 添加数据
table.put("张三", "语文", 90);
table.put("张三", "数学", 95);
table.put("李四", "语文", 85);
table.put("李四", "数学", 88);
​
// 获取特定值
Integer score = table.get("张三", "语文"); // 90
​
// 检查是否包含特定单元格
boolean hasScore = table.contains("张三", "语文"); // true
​
// 删除数据
table.remove("张三", "语文");
​
// 获取表格大小
int size = table.size(); // 所有单元格的数量

Caches 缓存

缓存： 利用空间换时间的思想，将一些较为常见的查询数据进行本地保存，优化查询速度，减轻mysql与redis等存储的压力。

如果你在项目中想使用到本地缓存，一种方式是使用线程安全的ConcurrentHashMap,但是使用Cache可以实现ConcurrentHashMap的所有功能，还提供了缓存所需要的内存限制、时间限制、淘汰策略、移除监听等

搭配Spring完整使用例子：

@Configuration
@EnableCaching
public class GuavaCacheConfig {
​@Value("${cache.user.maximum-size:1000}")private long maximumSize;
​@Value("${cache.user.expire-after-write:30}")private long expireAfterWrite;
​@Value("${cache.user.expire-after-access:15}")private long expireAfterAccess;
​@Beanpublic Cache<String, User> userCache() {CacheBuilder<Object, Object> cacheBuilder = CacheBuilder.newBuilder()// 基本配置.maximumSize(maximumSize)                          // 最大缓存条目数.expireAfterWrite(expireAfterWrite, TimeUnit.MINUTES)    // 写入后过期时间.expireAfterAccess(expireAfterAccess, TimeUnit.MINUTES) // 访问后过期时间// 高级配置.concurrencyLevel(4)                // 并发级别.initialCapacity(100)              // 初始容量.softValues()                      // 使用软引用存储值// 统计和监控.recordStats()                     // 开启统计.removalListener(notification -> {log.info("Cache removal - Key: {}, Value: {}, Cause: {}", notification.getKey(),notification.getValue(),notification.getCause());});
​return cacheBuilder.build();}
​// 用于监控的 Metrics@Beanpublic CacheMetricsManager cacheMetricsManager(Cache<String, User> userCache) {return new CacheMetricsManager(userCache);}
}
​
@Component
@Slf4j
class CacheMetricsManager {private final Cache<String, User> cache;
​public CacheMetricsManager(Cache<String, User> cache) {this.cache = cache;}
​@Scheduled(fixedRate = 300000) // 每5分钟执行一次public void logCacheMetrics() {CacheStats stats = cache.stats();log.info("Cache Stats - Hits: {}, Misses: {}, Hit Rate: {}", stats.hitCount(),stats.missCount(),stats.hitRate());}
}