今天，来说说 什么样的代码才是坏代码，怎么来找出这些坏代码。
不少猿在吐槽烂代码。但是我们今天说的不是烂代码，坏代码只需要改动很小的一部分，把它的坏的地方改掉，他依然是好代码 。而烂代码，只有重新写过了，才会让你觉得浑身轻松，压力瞬间释放，而且在写之前你还得花90%的时间去看懂它。所以我说改掉坏代码，因为只有坏代码才能改，而烂代码是用来看。我很庆幸我在的这个团队的代码驾驭能力都还不错，很少有烂代码。但为什么还会有坏代码？坏代码不是与生俱来的，他在刚上线的时候也许也是好代码，慢慢的变坏了，没关系，我们把它找出来。
找出坏代码，我们有两个阶段
第一个阶段是我们应用无法对自身的性能进行监控，只能通过DB提供性能较差以及执行频率过高的sql。DBA给你找出那些高峰期太过消耗资源的sql,这些sql可以大致的让你找出来是哪个功能再具体到哪个方法。博主负责的项目使用了mybatis框架（用hibernate的，我就只能 呵呵 了），如果有sql，我们能很快的定位到具体的方法，然后再进一步的查看代码，了解业务，并修改影响性能的代码。但是这种通过sql定位的方法并不全面，只能找出单条具有性能问题sql所在的方法, sql本身的性能是以条为单位，而我们的方法往往包含多个sql。如：2个每个只需要250ms的sql，在同一个方法里面，那就要消耗500ms,这种情况，sql性能上没有较大的问题，通过DB是很难找出来的。一些有性能问题的单条sql（查询比较多）以及执行频率较高的sql，DBA会比较容易提供。而且这种sql性能的问题，优化的手段非常有限，如增加一些条件或者hint的方式强制走索引，DBA绑定执行计划降低sql的消耗，比较复杂的查询的sql拆分成单表查询，增加字段进行关联属性的冗余，数据库中的字典值直接放入到内存中，尽量减少大表之间的关联查询......详细的优化手段的使用场景，我在下一节中再详细的介绍。
第二阶段是，建立应用内部的自我监控，我们使用spring的aop实现了一个简单高效的监控功能，这个监控功能可以切入到各个层，如service,manager,dao等等，切入之后，每一层中的方法所消耗的时间都会放入到内存中，方法调用结束后，如果超出预先设定的执行时间如 500ms 预警线，就会将各个调用执行的方法的时间打印在一个日志中，这非常有用，而且实现的简单优雅，基本能满足应用的自我性能监控所需要的数据。但它也是有缺点的，如果预警线设置的过低，对IO的消耗还是有点小严重。一般情况下，性能优化的预警线我们设置的时间为500ms。这样，执行时间超过500ms的方法都会收集在日志中。
使用应用内部的自我监控，还有一个非常明显的好处，在系统平均响应时间突然变慢的时候，我们打开这个日志可以很快定位出到底是什么问题。几个月前在我们的应用中，使用了一个叫 hazelcast的缓存组件，jvm毫无征兆的OOM，并由我们的运维系统自动重启，我们打开这个日志，定位到是hazelcast操作超时造成,很快，我们就有了下一步的动作。
有了性能监控的日志文件之后，我们就有了基础数据，通过脚本每天分析出来性能最差的top10和超过500ms执行次数的top10。得到类似如下的数据
请求次数、平均响应时间、请求方法名
238 1346.82 BServiceImpl.createA
184 6750.17 AServiceImpl.queryA
159 2620.29 CServiceImpl.getC
这个简单有效，能有如此多的好处的小东西，到底是怎么实现的？
它记录下来的文件的格式大概是：
2014-05-04 23:12:00 [550,100%,0] A.createA()
----------------------------[10,50%,5] B.queryB()
---------------------------------[5,50%,10] C.queryC()
----------------------------[20,100%,30] C.queryD();
前面的东西都很好理解，方括号的东西的意思是 第一个数字 方法执行的总时间，第二个百分比数字，方法执行占上一层方法调用总耗时百分比，第三个数字的意思是时间流，从0开始，执行到哪个方法的时候耗时多少。
这种记录的方式让我们很快的就能找到对应的坏代码的地方。
总之，只有对自身的应用有所了解，才能准确的找到那些坏的代码。找到了他们，性能优化就成功了一半。
还没有实现自己应用内部监控的，赶紧写一个，让坏代码无处可藏。
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