其实直到现在Rec的测试也只有少量的一些。而且在拆分模块的时候，因为测试代码之间的依赖比较多，并没有做拆分，所以基本上还是集中在一个模块中。当然这也是很多时候我自己做项目时的一个习惯：并不会完全以TDD的方式来开发，而是把单元测试作为一个验证设计思路的手段。因为很多时候思路转变的太突然，不实现的话估计下一秒钟就完全变了。而且，作为一个简单的工具类程序，并不需要重度面向对象的设计，如何规划和设计流畅易用的接口就成了必须考虑的一个问题。这个时候测试的设计性变得更明显。 另外，对于Parser这种东西，测试是必不可少的，但是要TDD一个Parser出来，基本上就是在给自己找活干了。所以这种时候，我会先加一些基本的case，来确保能够正常的实现功能，然后再引入一些比较corner的case来确保实际的可用性。对我来说，这是完全没有问题的：当然后面的实践验证了这一点，Rec没在解析文件方面出现过任何问题。

最初采用Kotlin就是因为它有很多优点，而且这些优点也确实影响了Rec的设计，但是因为各种原因，还是被替换了两次。首先迟迟不发布的1.1版本和编码兼容性的诸多问题，导致我决定用原生Java换掉Kotlin。当然，这也导致了不得不强行舍弃很多好用的编译期检查和语法糖，以及一个用来做bean mapping的组件。 至于采用Java，则是另外一个问题。 众所周知，JSR223定义了一套JVM平台的脚本引擎规范，但是作为一个强静态类型的编译型语言，Kotlin想要契合这套规范还是很困难的，于是无论是官方的实现还是Rec的解决方法，j2直播，都不是很好： 首先你要启动一个JVM来执行这个脚本的动作；在这个动作里面，启动第二个JVM要调用Kotlin的编译器来将该脚本编译成class；然后这个编译器会再去利用自定义的classloader来加载和执行这个class文件。当所有的功能都集中在一个Jar文件里面的时候，每次都要选择指定classpath等选项，实现非常复杂。而且，由于第二次执行的Kotlin编译器是识别不到你已引入的kotlin-reflect类库的（因为已经统一包装到rec的jar包里面去了），就会导致脚本中bean mapper的一些功能根本不能使用。万般无奈，选择采用更成熟的JS引擎。 当然选择JS带来的一个好处就是，有更多人可以拿来就用了，而且，最新的Rhino提供了CommonJS扩展，能够顺手require所需的JS文件，在复用和模块化方面也能够有不少提升。

除了部分Parser相关的代码外，Rec采用的基本都是不可变的数据结构：一方面是因为使用Kotlin；另一方面，在整个模型里面并没有特别的需求会涉及更改数据。唯一的担心是内存占用，但是后来发现这部分担心也是不必要的，因为所有内存的瓶颈只在数据文件的Parser上，项目中的数据条目动辄数十个数据项，几十万条数据，再加上每次parse都会把一个字符串分割成多个，最后再合并到一个大的集合里面，在最开始设计的时候没有考虑这一点，轻轻松松就爆了JVM堆。这也是后期需要着重优化的一个方面。

另外一个点是关于异常处理。对于Java应用来说这是个巨坑：异常本身并没有问题，但是由于checked和unchecked的区分以及众多设计哲学的不同，所以就成了争议点所在。在这里我参考了Joe Duffy的做法。对于严重的不可重试的错误，比如文件找不到，空指针异常，atv，下标错误等，直接让程序die（没错，就是PHP中的那个die），至于数据格式错误等问题，更多的做法是做一条记录然后选择继续。当然这一套东西并不依赖Java的异常系统，只是作为一个设计原则来应用，毕竟这不是一个App server，并不需要高可用的保障，相反这种fail fast的直接反馈更有助于发现和解决问题。 在类型系统上，最初实现Rec的语言是Kotlin，它提供了一套比Java略微高级一些的类型系统。当然主要的点还是在于nullable：在功能上，nullable与Java 8的Optional类似，用来容纳可以为空的值，同时能够有效避免空指针异常；在实现上，比Java略微高出了一点的是，非nullable的对象必须被初始化并且不容许为null。这直接解决了Optional对象为空的尴尬问题。 当然，由于运行时的依赖还是无法避免地使用JVM，而且没有自定义值类型的支持，在使用Kotlin，特别是跟Java标准库和其他框架结合使用的时候，还是会遇到空指针的坑。但是在这一点上，Kotlin给我们开了个好头，比如在后面convert到Java的过程中，我也尽量保证各种对象都是final并且被非空初始化了的。