谈防御式编程---发表于公司黑板报的第一篇文章

本文针对BCC进程频繁出现故障及重启的问题,总结了代码中常见的失误,并提出了增强代码防御性的建议,包括指针空判断、数组越界检查等。

最近一段时间,时常会出现BCC进程在业务过程中挂掉之后重启,或者干脆挂掉不重启的问题。每次问题定位之后,总是最简单的失误,绝大多数是指针没有进行空保护就使用,也有类声明了构造函数而未实现引起Fail的问题。被问题牵着走总是苦恼的,定位的过程也常常艰辛,有Core文件的帮助的话一般能比较快速的定位,没有Core文件时定位问题过程相当煎熬。

与其艰难定位,不如在编程时考虑代码的防御性。举例来说,对于某个消息的处理,字符串都是指针形式,凡是用到指针就进行保护,而不是认定消息中的某某字段是必填的。这里举一些常见需要我们去“防御”的内容:

 

1. 指针:使用之前进行空判断。
2. 数组:每次获取数组内容,都考虑下标是否越界?进行必要的保护
3. 除法运算:除数是否为0?
4. 循环:循环的上限是否超出了变量范围?
5. 加减法: 是否存在可能的加翻?减翻?

 

当然需要防御的点还有很多,不能一一列举,但是防御式编程的核心思想是:无论何时何处,都应该对代码进行完整的保护,而不是假设输入都是正常的。以指针为例来说:即使考虑所有情况下指针都不可能为空,还是进行空指针的判断;函数A调用函数B,即使在函数A中进行了空指针保护,函数B中依然进行保护,也许看着有点多余,但这正是代码的防御性所在,谁能保护函数B将来不被另一个函数C调用,而C中没有进行任何指针的保护呢?

更多关于防御式编程的更多内容可参考《code complete》书中的相关内容。

希望我们都能有代码防御性的意识,一方面是降低服务Fail、出现事故的机率,另一方面把我们自己从问题定位中解放出来。

该数据集通过合成方模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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