谈谈你对Java异常处理机制的理解
谈谈你对Java异常处理机制的理解
先谈谈我的理解：异常处理机制可以说是让我们编写的程序运行起来更加的健壮，无论是在程序调试、运行期间发生的异常情况的捕获，都提供的有效的补救动作，任何业务逻辑都会存在异常情况，这时只需要记录这些异常情况，抛出异常，绝不能生吞异常，不要再finally中处理返回值。
先丢个问题：请对比 Exception 和 Error，另外，运行时异常与一般异常有什么区别？
经典回答
Exception 和 Error 都是继承了 Throwable 类，在 Java 中只有 Throwable 类型的实例才可以被抛出（throw）或者捕获（catch），它是异常处理机制的基本组成类型。
Exception 和 Error 体现了 Java 平台设计者对不同异常情况的分类。
Exception 是程序正常运行中，可以预料的意外情况，可能并且应该被捕获，进行相应处理。
Error 是指在正常情况下，不大可能出现的情况，绝大部分的 Error 都会导致程序（比如 JVM 自身）处于非正常的、不可恢复状态。既然是非正常情况，所以不便于也不需要捕获，常见的比如 OutOfMemoryError 之类，都是 Error 的子类。
Exception 又分为可检查（checked）异常和不检查（unchecked）异常，可检查异常在源代码里必须显式地进行捕获处理，这是编译期检查的一部分。前面我介绍的不可查的 Error，是 Throwable 不是 Exception。
不检查异常就是所谓的运行时异常，类似 NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException 之类，通常是可以编码避免的逻辑错误，具体根据需要来判断是否需要捕获，并不会在编译期强制要求。
分析
分析 Exception 和 Error 的区别，是从概念角度考察了 Java 处理机制。总的来说，还处于理解的层面。
我们在日常编程中，如何处理好异常是比较考验功底的，我觉得需要掌握两个方面。
第一，理解 Throwable、Exception、Error 的设计和分类。比如，掌握那些应用最为广泛的子类，以及如何自定义异常等。
你了解Error、Exception或者RuntimeException?
画了一个简单的类图，并列出来典型例子，可以给你作为参考，至少做到基本心里有数。
这里也可以思考下：NoClassDefFoundError 和 ClassNotFoundException 有什么区别?
第二，理解 Java 语言中操作 Throwable 的元素和实践。掌握最基本的语法是必须的，如 try-catch-finally 块，throw、throws 关键字等。与此同时，也要懂得如何处理典型场景。
异常处理代码比较繁琐，比如我们需要写很多千篇一律的捕获代码，或者在 finally 里面做一些资源回收工作。随着 Java 语言的发展，引入了一些更加便利的特性，比如 try-with-resources 和 multiple catch，具体可以参考下面的代码段。在编译时期，会自动生成相应的处理逻辑，比如，自动按照约定俗成 close 那些扩展了 AutoCloseable 或者 Closeable 的对象。
try (BufferedReader br = new BufferedReader(…);
BufferedWriter writer = new BufferedWriter(…)) {// Try-with-resources
// do something
catch ( IOException | XEception e) {// Multiple catch
// Handle it
} 知识扩展
前面谈的大多是概念性的东西，下面我来谈些实践中的选择，我会结合一些代码用例进行分析。
先开看第一个吧，下面的代码反映了异常处理中哪些不当之处?
try {
// 业务代码
// …
Thread.sleep(1000L);
} catch (Exception e) {
// Ignore it
}这段代码作为一段实验代码，它是没有任何问题的，但是在产品代码中，通常都不允许这样处理。你先思考一下这是为什么呢？
我们先来看看[printStackTrace()][1]尤其是对于分布式系统，如果发生异常，但是无法找到堆栈轨迹（stacktrace），这纯属是为诊断设置障碍。所以，最好使用产品日志，详细地输出到日志系统里。的文档，开头就是“Prints this throwable and its backtrace to the standard error stream”。问题就在这里，在稍微复杂一点的生产系统中，标准出错（STERR）不是个合适的输出选项，因为你很难判断出到底输出到哪里去了。
尤其是对于分布式系统，如果发生异常，但是无法找到堆栈轨迹（stacktrace），这纯属是为诊断设置障碍。所以，最好使用产品日志，详细地输出到日志系统里。
我们接下来看下面的代码段，体会一下Throw early, catch late 原则。
public void readPreferences(String fileName){
//...perform operations...
InputStream in = new FileInputStream(fileName);
//...read the preferences file...
}如果 fileName 是 null，那么程序就会抛出 NullPointerException，但是由于没有第一时间暴露出问题，堆栈信息可能非常令人费解，往往需要相对复杂的定位。这个 NPE 只是作为例子，实际产品代码中，可能是各种情况，比如获取配置失败之类的。在发现问题的时候，第一时间抛出，能够更加清晰地反映问题。
我们可以修改一下，让问题“throw early”，对应的异常信息就非常直观了。
public void readPreferences(String filename) {
Objects. requireNonNull(filename);
//...perform other operations...
InputStream in = new FileInputStream(filename);
//...read the preferences file...
}至于“catch late”，其实是我们经常苦恼的问题，捕获异常后，需要怎么处理呢？最差的处理方式，就是我前面提到的“生吞异常”，本质上其实是掩盖问题。如果实在不知道如何处理，可以选择保留原有异常的 cause 信息，直接再抛出或者构建新的异常抛出去。在更高层面，因为有了清晰的（业务）逻辑，往往会更清楚合适的处理方式是什么。
有的时候，我们会根据需要自定义异常，这个时候除了保证提供足够的信息，还有两点需要考虑：
是否需要定义成 Checked Exception，因为这种类型设计的初衷更是为了从异常情况恢复，作为异常设计者，我们往往有充足信息进行分类。
在保证诊断信息足够的同时，也要考虑避免包含敏感信息，因为那样可能导致潜在的安全问题。如果我们看 Java 的标准类库，你可能注意到类似 java.net.ConnectException，出错信息是类似“ Connection refused (Connection refused)”，而不包含具体的机器名、IP、端口等，一个重要考量就是信息安全。类似的情况在日志中也有，比如，用户数据一般是不可以输出到日志里面的。
业界有一种争论（甚至可以算是某种程度的共识），Java 语言的 Checked Exception 也许是个设计错误，反对者列举了几点：
Checked Exception 的假设是我们捕获了异常，然后恢复程序。但是，其实我们大多数情况下，根本就不可能恢复。Checked Exception 的使用，已经大大偏离了最初的设计目的。
Checked Exception 不兼容 functional 编程，如果你写过 Lambda/Stream 代码，相信深有体会。
从性能角度来审视一下 Java 的异常处理机制，这里有两个可能会相对昂贵的地方：
- try-catch 代码段会产生额外的性能开销，或者换个角度说，它往往会影响 JVM 对代码进行优化，所以建议仅捕获有必要的代码段，尽量不要一个大的 try 包住整段的代码；与此同时，利用异常控制代码流程，也不是一个好主意，远比我们通常意义上的条件语句（if/else、switch）要低效。
- Java 每实例化一个 Exception，都会对当时的栈进行快照，这是一个相对比较重的操作。如果发生的非常频繁，这个开销可就不能被忽略了。
所以，对于部分追求极致性能的底层类库，有种方式是尝试创建不进行栈快照的 Exception。这本身也存在争议，因为这样做的假设在于，我创建异常时知道未来是否需要堆栈。问题是，实际上可能吗？小范围或许可能，但是在大规模项目中，这么做可能不是个理智的选择。如果需要堆栈，但又没有收集这些信息，在复杂情况下，尤其是类似微服务这种分布式系统，这会大大增加诊断的难度。
当我们的服务出现反应变慢、吞吐量下降的时候，检查发生最频繁的 Exception 也是一种思路。关于诊断后台变慢的问题，我会在后面的 Java 性能基础模块中系统探讨。
今天，我从一个常见的异常处理概念问题，简单总结了 Java 异常处理的机制。并结合代码，分析了一些普遍认可的最佳实践，以及业界最新的一些异常使用共识。最后，我分析了异常性能开销，希望对你有所帮助。
