如何写出好的代码？

1. 逻辑设计

代码是否设计良好？这种设计是否适合当前系统？是否具备良好的可扩展性与可维护性？是否考虑了全局设计和兼容现有业务细节? 是否考虑边界条件和并发控制? 是否分层清晰、模块化合理、高内聚?

2. 功能完整

代码实现的行为与作者的期望是否相符？代码实现的交互界面是否对用户友好？代码实现是否满足功能需求? 实现上有没有需求的理解偏差?

3. 复杂性

是否有重复可简化的复杂逻辑，代码复杂度是否过高? 如果将来有其他开发者使用这段代码，他能很快理解吗？是否逻辑清晰、易理解，避免使用奇淫巧技，避免过度拆分?
KISS 原则（Keep It Simple, Stupid）: 尽可能让代码保持简单，不要让设计和实现变得不必要的复杂。
DRY 原则（Don’t Repeat Yourself）: 避免代码重复，提高代码的复用性。

4. 测试

这段代码是否有正确的、设计良好的自动化测试？测试用例的代码行覆盖率和分支覆盖率?

5. 编码规范

在为变量、类名、方法等命名时，开发者使用的名称是否清晰易懂？命名、注释、领域术语、架构分层、日志打印、代码样式等是否符合规范? 参数是否全校验？变量null判断？分支处理逻辑？容错？资源是否全释放？

6. 注释

所有的注释是否都一目了然？

7. 文档

开发者是否同时更新了相关文档？

8. 安全隐患与性能隐患

是否存在数据安全隐患？是否存在损害性能的隐患？

日志打印

• Trace: 细粒度跟踪日志, 记录非常详细的程序执行信息，通常用于调试特定问题（如函数调用栈、变量变化等）。
• Debug: 调试日志, 记录开发和测试环境下的调试信息，描述代码执行的流程和状态变化。
• Info: 信息日志, 记录应用的正常运行信息，如启动、关闭、用户登录、关键业务操作等。
• Warning: 警告日志, 表示可能存在问题，但不会导致程序终止，如性能下降、使用了废弃 API、临时失败等。
• Error: 错误日志, 发生错误但程序仍可继续运行，例如数据库查询失败、服务调用失败、异常被捕获等。
• Fatal: 严重错误, 发生不可恢复的错误，通常会导致程序终止，如系统崩溃、数据损坏等。

日志应该仔细考虑应该使用的日志等级，还有当遇到Warning或Error时是否应该向调用方返回出现的问题。