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目录

一、真实案例背景：老代码的"历史厚重感"

二、屎山代码解剖课：这些写法到底烂在哪？

三、Stream流式重构：给老代码做个大保健

2.1 重构后代码实现

2.2 核心API技术拆解

2.3 进阶优化技巧

三、STAR法则技术文档编写规范

3.1 完整STAR模型应用

3.2 STAR增强技巧

四、简历竞争力提升方案

4.1 技术型简历写法示例

4.2 面试应答策略

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一、真实案例背景：老代码的"历史厚重感"

某十年陈酿系统核心代码（保护当事人已做脱敏处理）

int i = 0;
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getName())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getCommonNo())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getYears())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getMaterial())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getRelicsShape())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getLongitude())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getLatitude())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getRecorder())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getRecordTime())) {i++;
}
if (!StringUtil.isBlank(assRelicsItem.getRelicsDesc())) {i++;
}

很多小伙伴看到这样的代码都会嗤之以鼻："就这？我闭着眼睛都写不出这么低级的代码！" 但请先别急，这样的代码在传统企业中随处可见。它们往往出自：

1. 初代目程序员：受限于当时的技术环境（如JDK5时代）
2. 赶工期的产物："先实现功能，优化以后再说"（然后就没有以后了）
3. 祖传代码继承者：前人挖坑后人踩，维护者敢怒不敢改

二、屎山代码解剖课：这些写法到底烂在哪？

犯错类型	具体表现	危害等级
代码重复	10个if结构完全一致，仅字段不同	🔥🔥🔥🔥🔥
魔法数字	字段数量无明确声明	🔥🔥🔥
可维护性差	新增字段需修改N处，漏改风险高	🔥🔥🔥🔥
可读性低下	大量重复代码干扰核心逻辑	🔥🔥
扩展性为零	无法动态配置校验字段	🔥🔥🔥

以下是模拟新人来维护时的困境：

// 传统写法维护过程
1. 在if队列末尾添加：if (!StringUtil.isBlank(item.getNewField1())) { i++; }if (!StringUtil.isBlank(item.getNewField2())) { i++; }if (!StringUtil.isBlank(item.getNewField3())) { i++; }2. 忘记修改总数统计逻辑：System.out.println("完整度：" + i + "/13"); // 实际应该i/13，但可能仍写103. 新人接手时发出灵魂三问：- 这些if有没有执行顺序要求？- 为什么是10个字段？- 这个i到底是干什么用的？

三、Stream流式重构：给老代码做个大保健

2.1 重构后代码实现

int i = Stream.of(item.getName(),item.getCommonNo(),item.getYears(),item.getMaterial(),item.getRelicsShape(),item.getLongitude(),item.getLatitude(),item.getRecorder(),item.getRecordTime(),item.getRelicsDesc()).filter(StringUtils::isNotBlank)
.mapToInt(field -> 1)
.sum();

2.2 核心API技术拆解

操作链	技术作用	性能考量
Stream.of()	将字段集合转为流对象	创建开销O(1)
filter()	使用方法引用 进行谓词判断，过滤非空字段	延迟执行，无中间集合生成
mapToInt()	将对象流转换为数值流，为每个有效字段映射为1	避免自动装箱消耗
sum()	聚合统计有效字段总数	优于count()的明确语义表达

2.3 进阶优化技巧

// 增强版（字段管理+异常处理）
public static final List<Function<RelicsItem, String>> FIELD_EXTRACTORS = 
List.of(RelicsItem::getName,RelicsItem::getCommonNo,// ...其他字段getter
);public int validateCompleteness(RelicsItem item) {
try {return (int) FIELD_EXTRACTORS.stream().map(extractor -> extractor.apply(item)).filter(StringUtils::isNotBlank).count();
} catch (NullPointerException e) {log.warn("字段提取异常", e);return 0;
}
}

三、STAR法则技术文档编写规范

3.1 完整STAR模型应用

**Situation（情境）**  
在XX文物管理系统V2.3版本中，文物数据完整性校验模块存在10+处重复的字段非空判断逻辑。随着文物信息字段从11个扩展到23个，代码维护成本呈指数级上升，模块BUG率高达15%。**Task（任务）**  
作为核心开发人员，需在两周内完成：
✓ 消除重复代码坏味道
✓ 建立可扩展的校验框架
✓ 确保历史数据校验结果零差异**Action（行动）**  
1. **流式重构**：采用Java8 Stream API重构校验逻辑，通过`字段提取器+过滤器`模式实现声明式编程
2. **防御性设计**：引入字段提取器常量池（FIELD_EXTRACTORS），隔离getter方法变化
3. **质量保障**：  - 使用JUnit5参数化测试生成200+测试用例  - 增加Jacoco覆盖率检测（覆盖率达98%）  
4. **效能提升**：  - 编写IDE代码模板，快速生成新字段校验  - 设计校验报告生成器（PDF/Excel双格式输出）**Result（结果）**  
1. **代码质量**：  - 代码行数从153行→52行（减少66%）  - 圈复杂度从28→3（降低89%）  
2. **运维效能**：  - 新增字段配置时间从30分钟→2分钟  - 生产环境BUG率下降至0.5%  
3. **业务价值**：  - 支撑日均50万文物数据校验  - 入选集团《核心代码规范》典型案例

3.2 STAR增强技巧

量化表达公式：
[原始指标] → [优化后指标]（提升百分比）+ [业务影响]

例："校验耗时从120ms降至45ms（提速62.5%），支撑百万级文物数据实时分析"

技术关键词矩阵：

┌───────────────┬───────────────┬───────────────┐
│ 编程范式      │ 质量保障      │ 工程化设计     │
├───────────────┼───────────────┼───────────────┤
│ 函数式编程    │ 参数化测试    │ 防御性编程     │
│ 流式处理      │ 变异测试      │ 代码异味治理   │
│ Lambda表达式  │ 覆盖率检测    │ 配置化设计     │
└───────────────┴───────────────┴───────────────┘

四、简历竞争力提升方案

4.1 技术型简历写法示例

**文物数据质量引擎重构**（2023.03-2023.05）  
〖技术栈〗Java8 Stream API + JUnit5 + Jacoco  
〖核心贡献〗  
- 首创流式校验框架，通过字段提取器模式消除23处重复逻辑  
- 设计参数化测试工厂，生成200+边界用例，零误差保障数据迁移  
- 研发校验报告生成器，支持PDF/Excel双格式输出  
〖效能提升〗  
- 代码可维护性评分从2.1→4.7（SonarQube标准）  
- 入选集团《核心模块代码规范》参考案例

4.2 面试应答策略

技术深挖应答框架：

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遇到问题 → 分析根因 → 方案选型 → 实施细节 → 效果验证 → 经验沉淀