java核心技术——Exception和Error的区别

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。

考点分析：

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。

其中有些子类型，最好重点理解一下，比如 NoClassDefFoundError 和 ClassNotFoundException 有什么区别，这也是个经典的入门题目。

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
}

知识扩张：

前面谈的大多是概念性的东西，下面我们来看一些实战中的例子。

先来看第一个吧，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
}

这段代码虽然很短，但是已经违反了异常处理的两个基本原则。

第一，尽量不要捕获类似 Exception 这样的通用异常，而是应该捕获特定异常，在这里是 Thread.sleep() 抛出的 InterruptedException。

这是因为在日常的开发和合作中，我们读代码的机会往往超过写代码，软件工程是门协作的艺术，所以我们有义务让自己的代码能够直观地体现出尽量多的信息，而泛泛的 Exception 之类，恰恰隐藏了我们的目的。另外，我们也要保证程序不会捕获到我们不希望捕获的异常。比如，你可能更希望 RuntimeException 被扩散出来，而不是被捕获。

进一步讲，除非深思熟虑了，否则不要捕获 Throwable 或者 Error，这样很难保证我们能够正确程序处理OutOfMemoryError。

第二，不要生吞（swallow）异常。这是异常处理中要特别注意的事情，因为很可能会导致非常难以诊断的诡异情况。

生吞异常，往往是基于假设这段代码可能不会发生，或者感觉忽略异常是无所谓的，但是千万不要在产品代码做这种假设！

如果我们不把异常抛出来，或者也没有输出到日志（Logger）之类，程序可能在后续代码以不可控的方式结束。没人能够轻易判断究竟是哪里抛出了异常，以及是什么原因产生了异常。

再来看看第二段代码

try {
   // 业务代码
   // …
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

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()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){
    InputStream in = new FileInputStream(fileName);
}

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);
    InputStream in = new FileInputStream(filename);
}

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：

1. 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。
2. 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：

1. 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。

2. Checked Exception 不兼容 functional 编程，如果你写过 Lambda/Stream 代码，相信深有体会。

很多开源项目，已经采纳了这种实践，比如 Spring、Hibernate 等，甚至反映在新的编程语言设计中，比如 Scala 等。如果有兴趣，你可以参考：
http://literatejava.com/exceptions/checked-exceptions-javas-biggest-mistake/。

当然，很多人也觉得没有必要矫枉过正，因为确实有一些异常，比如和环境相关的 IO、网络等，其实是存在可恢复性的，而且 Java 已经通过业界的海量实践，证明了其构建高质量软件的能力。

我们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：

1. 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。

2. 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。

文章的最后，知识的挖掘还没有到最后，我们可以思考一个问题：
对于异常处理编程，不同的编程范式也会影响到异常处理策略，比如，现在非常火热的反应式编程（Reactive Stream），因为其本身是异步、基于事件机制的，所以出现异常情况，决不能简单抛出去；另外，由于代码堆栈不再是同步调用那种垂直的结构，这里的异常处理和日志需要更加小心，我们看到的往往是特定 executor 的堆栈，而不是业务方法调用关系。对于这种情况，你有什么好的办法吗？

可在留言区一起探讨哦，还有很多相关知识没有罗列到，也可以在留言区评论。