java的異常處理基礎與基本原則

今天在看hadoop源碼時，想想自己最近在做的那個系統，發現很多異常處理的方式不對，還是按照傳統的異常處理方式（即：採用傳回值來標識程式出現的異常情況）。而hadoop中很多方法的聲明是有異常拋出的，而我的系統中的很多方法的聲明都沒有拋出異常。只是判斷了異常情況，並輸出了錯誤提示，但是並沒有拋出異常。

org.apache.hadoop.hdfs.protocol包下的Block類的readFields()方法：

public void readFields(DataInput in) throws IOException {    this.blockId = in.readLong();    this.numBytes = in.readLong();    this.generationStamp = in.readLong();    if (numBytes < 0) {      throw new IOException("Unexpected block size: " + numBytes);//拋出異常，要是的話就不會拋出，而只是System.out.println錯誤提示，    }

1.如果方法聲明名裡面有throws異常，那麼方法體裡面可以不拋出異常。因為可以在方法聲明中包含異常說明，但實際上卻不拋出！這樣做的好處是，為異常先佔個位置，以後就可以拋出這種異常而不用修改修改已有的代碼。在定義抽象基類和介面時這種能力很重要，這樣衍生類別或介面實作類別就能夠拋出這些預先聲明的異常。

2.為什麼有的方法聲明裡面沒有throws，但方法體裡面卻拋出了異常？從RuntimeException繼承的異常，可以在沒有異常說明throws的情況下被拋出！對於Runtime異常（也稱為非檢查的異常unchecked exception），編譯器不需要異常說明。只能在代碼中忽略RuntimeException（及其子類）類型的異常，其他類型的異常的處理都是由編譯器強制實施的。究其原因，RuntimeException代表的是編程錯誤。

3.運行時異常會被Java虛擬機器自動拋出！

1. 異常處理基礎
   1.1 System.out.println是高代價的。調用System.out.println會降低系統輸送量。

   1.2 在生產環境中別用異常的printStackTrace()方法。printStackTrace預設會把調用的堆棧列印到控制台上，在生產環境中存取控制台是不現實的。

2. 異常處理基本原則
   2.1 如果你不能處理異常，不要捕獲該異常。

   2.2 如果要捕獲，應在離異常源近的地方捕獲它。

   2.3 不要吞沒你捕獲的異常。
   *（就是捕獲的異常，但是什麼也不做）

   2.4 除非你要重新拋出異常，否則把它log起來。

   2.5 當一個異常被重新封裝，然後重新拋出的時候，不要列印statck trace。

   2.6 用自訂的異常類，不要每次需要拋出異常的時候都拋出java.lang.Exception。方法的調用者可以通過throws知道有哪些異常需要處理–所以它是自我描述的。

   2.7 如果你編寫商務邏輯，對於終端使用者無法修複的錯誤，系統應該拋出非檢查的異常（unchecked exception）；如果你編寫一個第三方的包給其他的開發人員用，對於不可修複的錯誤要用需要檢查的異常（checked exception）。

   2.8 絕對不要因為寫throws語句會讓你用起來不舒服，而不聲明需要檢查的異常。

   2.9 應用層級的錯誤或不可修複的系統異常用非檢查的異常（unchecked exception）拋出。
   *（注意是錯誤，意味著不可修複，比如設定檔錯誤）

   2.10 根據異常的粒度組織你的方法