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开发过程需要注意的问题有下面这些：
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1. 服务器端必须提供输入数据正确性的验证，客户端的Javascript验证可以没有。这是基于安全性的考虑，因为Javascript是很容易被绕过的，增加客户端验证只是为了减少服务器压力、界面更加容易使用。
2. 适度使用Session，尽量不要在Session里放很大的集合对象，以免内存消耗过大，因为很多用户访问的时候会产生很多的Session。参数传递应该尽量通过Request。熟悉HTTP有助于更好的理解Session、Cookie、Request等的机制。
3. 在带有分页的查询界面，尽量不要使用POST方法来传递参数，POST传递的参数在地址栏里是看不到的，刷新后会有重新提交表单的提示。使用GET方法传递参数要注意URL的长度不能超过1K。
4. 分层应该清晰，一般目前我们分为View（Jsp或FreeMarker加上Action）、Bean（Service）、DAO这么三层，即显示层、业务层、数据层。记录集ResultSet这种只能出现在DAO层中的对象不能出现在Bean（Service）层中，同样HttpServletRequest这种只能出现在View层的对象也不应出现在Bean（Service）层中。这并不是绝对的。
5. 尽量使用简单SQL，避免两表以及多表联查。多表联查会导致数据库压力大幅增加，而且不利于在内存中对部分记录进行缓存，代码的重用性也难以提高。
6. 避免在循环里执行findXXById这样的方法，不如执行一个findXXByIds这样的方法一次性把记录取到Map里。大部分有实际对象对应的表应该提供这样一个方法。
7. 如果使用最原始的jdbc编程的话需要注意资源的正确释放，在循环里new出来的Statement或者ResultSet就要在循环里关闭。
8. 在编写SQL进行查询的时候，需要能够判断这个SQL是否已经使用了索引，避免全表扫描，必要的时候增加索引。
9. 在写一个方法前，首先查看有没有相同功能或者很类似功能的方法已经有了，尤其是工具类方法，往往已经写过了，避免重复代码的产生，发现重复代码及时进行处理。如果一段代码被重复使用两遍或以上，那么可以考虑专门写个方法来放这段代码，同样多次使用的常量也应该专门定义出来。
10. 在一个方法里并不一定只能有一个return，如果已经有结果了尽早return，没必要增加嵌套的层次，那样会导致代码可读性不佳，但也不能return太多，代码看起来比较舒服就可以了。
11. 不要满足于能够熟练的编写DAO和Bean（Service）的代码，相比较而言，后台如果在成熟框架的支持下，编码是没有太大难度的，也不值得沾沾自喜，因为这是对Java研发工程师基本的要求。适当的培养一下前台的编码能力，学会使用Dreamweaver。不要轻视界面，也别认为这是界面设计的事情，界面对用户来说就是软件，学会编写CSS和调整界面对你没有坏处。
12. 非常明确Java和javascript作用的范围，明确它们能做的事情。
13. 一般很奇怪的现象都是由一些低级错误引起的，如果你查了一段时间也没有结果，那么让别人来查吧。
14. 不要用可能被修改的字段来做主键，那样会让相关记录的更新成为一个大麻烦。
15. 如果被迫使用Hibernate和jdbc混合操作数据库的话，不要用Hibernate来做复杂查询和统计。Hibernate用的不好的话，带来的便利是非常有限的。
16. 数据库中经常被读取，但是很少修改的话，应该把这样的数据读到内存中用OSCache之类的缓存起来，然后定期或者触发的去更新，有助于减少读数据库次数，提升性能。
17. 编码的时候应该注意部署环境带来的影响，这种影响包括操作系统不同带来路径的差异；应用服务器和数据库服务器之间时间的差异；外网可能部署在多台服务器上，放到Session里的对象因为需要复制所以要实现java.io.Serializable接口等。
18. 尽量不要在jsp上编写太多代码，保持jsp的整洁很重要，用Dreamweaver打开不至于一塌糊涂，根本看不出来这是个什么界面。
19. 目前我们的项目一般都使用Spring来管理数据库事务，而且一般都配置在Bean（Service）即业务层这一层，应该注意要保持事务的完整性，不要把一些应该放在一起的操作分散在Action这一层。相关的更新操作可以认为是一个事务，比如：增加一个家长，同时更新学生是否有家长的字段。
20. 在Spring的配置中，对于有些需要保持独立事务的方法操作，比如生成主键等，应该声明该方法为独立事务ROPAGATION_REQUIRES_NEW。Bean（Service）里如果抛出checked exception，事务默认是不会回滚的，需要加以声明，比如propkey="*"PROPAGATION_REQUIRED,-PassportException/prop。
21. 在一个Bean（Service）中引用其他Bean（Service）的时候尽量引用Bean（Service），而不是DAO。因为其他的Bean（Service）往往封装DAO的操作后，又做了进一步的完善，比如增加校验等，所以应该重用这些方法，而不必要去引用DAO的方法来重写这些操作。
22. 至少在Bean（Service）的接口定义上增加注释，方便他人引用你写的方法。
23. 好好利用集合框架里的Map、List、Set。尤其是HashMap、ArrayList、HashSet用的最多，这些类是多条数据操作的基础，它们都不是线程安全的。
24. 现在跑的快的页面，随着数据量的增加，可能会变的很慢，所以应该意识到页面可能变慢的原因，而不是现在看起来很快。影响速度的大部分原因是对数据库的压力太大了，在java代码执行上花费很多时间的情况是不常见的。
25. 避免不必要的跳转，如果页面执行的足够快，那么中间的载入进度提示页是不必要的，那样会让用户觉得闪烁。
26. 注意页面的文件大小，并不是每个用户的带宽都是非常理想的，文件小一点，速度快一点，总是感觉更好一点。
27. 不要去修改用户的浏览器，比如隐藏他们的地址栏、菜单、右键菜单等，这可能会引起部分用户的反感。尽量不要使用弹出窗口，可能会被拦截。
28. 网站的权限控制至少应该保证有访问权限的用户才能访问页面，通过隐藏链接之类的方法是很不安全的，用户看不见了并不表示安全了。权限的控制尽量使用框架里的拦截器这样的机制，而不是把权限控制代码写的到处都是。过滤器不宜过多的使用，不仅因为过滤器的作用范围很难控制，而且容易引起页面执行效果的混乱，错误不易排查。
29. 页面里大部分情况使用相对路径，保持Action路径层次和页面一致，这样应用就可以发布在各种目录下。
初学者在学习Java的时候会遇到各种各样的问题，很多初学者在遇到问题的时候就会放弃。
学习Java问题是很难避免的，在遇到问题的时候应该如何解决呢？初学者在学习Java的时候常见的问题有哪些？下面电脑培训为大家介绍学习Java常见的问题。
问题一：能看懂，但是不会写这是很多初学者在学习的时候经常遇到的问题。
在通过视频学习或是听课的时候觉得自己能够听懂，但是当自己练习的时候就会发现不知道应该如何下手。
如果遇到这个问题，北大青鸟建议找一个适合自己学习的方法，课前预习、课后复习，经常练习，加深自己对代码的理解。
问题二：学完就忘记在解决第一个问题之后，很多人会遇到第二个问题。
在学习中HTML标签和一些css属性是非常关键的，能够进行效果实现，但是很多人发现如果几天不练习就会遗忘，使用的使用想不起来。
应该如何解决这个问题呢？学习新知识点使用案例进行练习，将知识应用到实际案例中，加深记忆。
反复练习的内容是很难遗忘的。
问题三：看书学习有用吗？很多新手在入门学习的的时候会选择购买初级Java书籍进行学习。
书籍学习是很难掌握技术的，否则每个人都可以选择书籍进行学习，轻松的掌握一门技术。
海南北大青鸟认为书籍主要是学习基础知识，想要掌握更多的技术知识，单靠书籍是不行的。
问题四：担心找不到工作学习Java主要是为了找一份适合自己的工作，很多人最担心的就是找工作的环节。
在市场上Java工程师的需求量是非常大的，并且北大青鸟海南计算机学院推荐学员就业，只要具备能力，获得高薪就业机会是没有任何问题的。
相信大家在开发软件和进行软件维护的时候也会发现，有时候我们会针对一些软件的功能进行代码重构来让系统运行更加的稳定。
今天甘肃java培训就一起来了解一下，在代码重构的过程中都会遇到哪些问题。
1、离线任务和模型的管理问题。
我们做在线服务的都有体会，我们经常容易对线上业务逻辑代码更关注一些，而往往忽视离线代码任务的管理和维护。
但离线代码任务和模型在推荐场景中又至关重要。
因此如何有效维护离线代码和任务，是我们面临的一个问题。
2、特征日志问题。
在推荐系统中，我们常常会遇到特征拼接和特征的『时间穿越』的问题。
所谓特征时间穿越，指的是模型训练时用到了预测时无法获取的『未来信息』，这主要是训练label和特征拼接时时间上不够严谨导致。
如何构建便捷通用的特征日志，减少特征拼接错误和特征穿越，是我们面临的二个问题。
3、服务监控问题。
一个通用的推荐系统应该在基础监控上做到尽可能通用可复用，减少具体业务对于监控的开发量，并方便业务定位问题。
4、离线任务和模型的管理问题。
在包括推荐系统的算法方向中，需要构建大量离线任务支持各种数据计算业务，和模型的定时训练工作。
但实际工作中，我们往往忽略离线任务代码管理的重要性，当时间一长，各种数据和特征的质量往往无法保证。
为了尽可能解决这样的问题，我们从三方面来做，一，将通用推荐系统依赖的离线任务的代码统一到一处管理;二，结合公司离线任务管理平台，将所有任务以通用包的形式进行管理，这样保证所有任务的都是依赖新包;三，建设任务结果的监控体系，将离线任务的产出完整监控起来。
5、特征日志问题。
AndrewNg之前说过：『挖掘特征是困难、费时且需要专业知识的事，应用机器学习其实基本上是在做特征工程。
』我们理想中的推荐系统模型应该是有干净的RawData，方便处理成可学习的Dataset，通过某种算法学习model，来达到预测效果不断优化的目的。
但现实中，我们需要处理各种各样的数据源，有数据库的，有日志的，有离线的，有在线的。
这么多来源的RawData，不可避免的会遇到各种各样的问题，比如特征拼接错误，特征『时间穿越』等等。
这里边反应的一个本质问题是特征处理流程的规范性问题。
那么我们是如何来解决这一点呢，先，我们用在线代替了离线，通过在线落特征日志，而不是RawData，并统一了特征日志Proto，如此就可以统一特征解析脚本。