1990 年 1 月 15 日，AT&T 的新泽西运营中心检测到大范围的系统故障，网络显示屏上出现了大量红色警告。尽管试图排除故障，但网络故障仍持续了 9 个小时，导致呼叫连接故障率达到 50%。AT.

Meta 的系统代码和资产删除框架 (SCARF) 有一个用于识别和删除死代码的子系统。 SCARF 结合了程序的静态和动态分析，从业务和编程语言的角度检测死代码。 SCARF 自动创建更改请求，删除.

软件错误造成的经济损失取决于几个因素。首先，支付开发人员和软件工程师来解决混乱的直接成本。然后就是停机、数据丢失和交易浪费。在此之后，还需要考虑声誉受损。任何遭受灾难性软件错误的组织都将失去客户和更广.

如今，有许多基于GPT的工具可以分析注释和代码，并在您键入时提出补全建议。您也可以提示它们生成或转换代码。无论哪种情况，您都可以选择接受更改（或不接受），但必须小心。基于GPT的工具容易产生幻觉问题-.

检测依赖项中的漏洞对于创建健壮、可靠和安全的应用程序至关重要。除此之外，静态代码分析工具和预定义规则可以帮助我们维护健康和定性的代码库。幸运的是，有 Maven 插件可用于在我们的构建中自动执行此操作.

使用 Maven 和 Spotless 为 Java 代码库强制执行代码样式和格式化规则。Spotless 是一个通用格式插件 ，可用于在 Java 项目中强制执行代码样式和格式规则。它对于在整个团队.

在过去两年中，我花了很大一部分时间研究、验证、修补和更新基于 JVM 的大型企业代码库。这不好玩。我的目标是创建一个关于该主题的综合资源，以便面临类似挑战的每个人都可以从中吸取教训并节省一些时间/精力.

Checkstyle 是一种开源工具，可根据一组可配置的规则检查代码。支持Maven 和各种 IDE 插件。如果我们不想使用打包的 Google 或 Sun 检查，我们有办法创建我们自己的自定义配置 .

我们将讨论为什么编写更多可读的代码，而不是简明（短）的代码。之后，以下是关于如何做到这一点的策略： 变量、类和函数的命名 辅助函数 代码注释 枚举/字典/密封类/等等。 包的组织和命名 效率来自于更少.