复制粘贴一时爽：传播最广的一段 Java 代码曝出 Bug

作者丨Aioobe

译者丨核子可乐

策划 | 赵钰莹

复制粘贴一时爽，频出 bug 火葬场。对开发者而言，Stack Overflow 和 GitHub 是最为熟悉不过的两大平台，这些平台充斥着大量开源项目信息和解决各类问题的代码片段。最近，一位叫做 Aioobe 的开发者在一项调查中发现了一段自己十年前写的代码，这段代码成为了 Stack Overflow 上复制次数最多、传播范围最广的答案，GitHub 的众多项目中也存在这段代码。然而，这位开发者表示这段代码其实是有 bug 的，并于近日更新了答案并作出说明。

这段代码是干啥的？

2010 年的时候，我整天泡在 Stack Overflow 上回答问题，希望可以提高自己的知名度。当时，有一个问题吸引了我的注意：如何以人类可读的格式输出字节数？举个例子，将“123456789 字节”转换为“123.5 MB”的格式输出。

复制粘贴一时爽：传播最广的一段 Java 代码曝出 Bug这是现在的截图，但问题确实是这个。

这里的隐含范式在于所得到的字符串值应该在 1 到 999.9 之间，后面再跟上一个大小合适的单位。当时已经有人给了一条回应。答案中的代码以循环为基础，基本思路非常简单：尝试所有单位，从最大（EB，即 1018 字节）到最小（B，即 1 字节），而后使用一种显示数量小于实际字节数量的单位。用伪代码写出来，基本是这么个意思：

一般来说，如果发布的正确答案已经获得了正分数，那后发者很难追上。在 Stack Overflow 上，这就叫“拔枪最快的赢”。不过，我认为这个答案有缺陷，所以准备重新改改。我意识到，无论是 KB、MB 还是 GB，所有单位的本质实际都是 1000 的幂（当然，按 IEC 标准来讲是 1024），意味着应该可以使用对数而非循环来计算正确的量级单位。

基于以上思路，我发布了下列内容：

当然，这段代码可读性不高，而且 log/pow 也可能在一定程度上影响执行效率，但至少这里没有循环，几乎不涉及分支，我觉得还是比较整洁的。

这里面使用的数学方法非常简单。字节计数表示为 byeCount=1000s , 其中的 s 代表小数点后的位数（以二进制表示，则使用 1024 为基数），求解 s，即可得出 s=log1000(byteCount)。

API 里没有现成的 log1000 可以直接使用，但我们不妨用自然对数来表示，即 s = log(byteCount) / log(1000)。接下来，我们取 s 的底（即取整数），因为假如我们得出的结果超过 1 MB（但不足 1 GB），则希望继续使用 MB 作为表示单位。

此时，如果 s=1，则单位为 KB；如果 s=2，则单位为 MB；依此类推，我们将 byteCount 值除以 1000s ，然后取对应的单位。

接下来，我能做的就是等待，看看社区是否喜欢这个答案。那时候的我，绝对想不到它会成为 Stack Overflow 上复制最多的代码片段。

BUG 在哪？

估计不少人看到这儿肯定在想，这段代码里到底有什么 bug？

再来看一遍代码：

在 EB，即 1018 之后，接下来的单位应该是 ZB，即 1021。难道是输入量过大导致“kMGTPE”字符串的索引超出范围？不是的，long 的最大值是 263 - 1 ≈ 9.2 × 1018，因此任何 long 值都不会超出 EB 范围。

那么，是 SI 与二进制之间存在混杂吗？也不是。答案的早期版本中确实有这个问题，但很快就得到了修复。

那么，是不是 exp 可以为 0 会导致 charAt(exp-1) 发生错误？不是的。第一个 if 语句也涵盖了这种情况，因此 exp 值将始终至少为 1。

那就只剩最后一种情况了，输出结果中是否存在某些奇怪的舍入错误？这正是我们接下来要讨论的部分……

太多个 9

这套解决方案一直运作良好，直到字节数量达到 1 MB。假定输入为 999999 字节，那么结果（在 SI 模式下）将为“1000.0 kB”。尽管 999999 比 999.9 x 10001 更接近于 1000 x 10001，但根据规范，1000 的“有效位数”超出了范围。正确的结果应该是“1.0 MB”。

无论如何，在这个帖子的所有 22 个答案中（包括使用 Apache Commons 以及 Android 库的答案）截至本文撰稿之时都存在这个错误（或者其变体）。那么，我们该如何解决？

调整之后，代码即可正常工作，直到字节数接近 1 EB。以输入为 999,949,999,999,999,999 为例，其目前的结果为 1000.0 PB，但正确结果应该是 999.9 PB。但从数学上讲，代码结果又是准确的，这又是怎么回事？这里，我们就遇到了 double（双）精度机制的局限性。

浮点运算基础知识

由于采用 IEEE 754 表示方式，因此近零浮点值会非常密集，但大值则非常稀疏。实际上，所有浮点值中的一半都位于 -1 与 1 之间；而在谈到大双精度浮点数时，像 Long.MAX_VALUE 那么大的值已经没有任何意义了。

下面来看两项有问题的计算：

String.format 参数中的除法；exp 进位阈值我们当然可以切换为 BigDecimal，但这么干就没意思了。另外，由于标准 API 中没有 BigDecimal log 函数，所以问题其实仍然存在。

缩小中间值

对于第一个问题，我们可以将字节值缩小至更合理的精度范围，同时相应调整 exp。无论如何，最终结果都会四舍五入，因此我们要做的就是不要舍弃最低有效数字。

调整最低有效位

对于第二个问题，我们当然关心最低有效位（999、949、99…9 与 999,950,00…0 应该以不同的单位结尾），因此必须得想个不同的解决方案。

首先，我们注意到阈值存在 12 种不同的可能值（每种模式 6 种），而且其中只有一种最终会发生故障。通过以 D0016 结尾这一迹象，可以准确识别出错误结果。一旦发生这种情况，我们将其调整为正确值即可。

由于我们在浮点结果中需要使用特定数位模式，因此下手的对象自然就是 strictfp，旨在保证其不受硬件运行代码的影响。

负输入

目前我还没想到什么情况下有可能需要使用负字节数量，但考虑到 Java 不支持无符号 long，我们最好还是把这个问题考虑进来。现在，如果输入为 -10000，那么结果为 -10000 B。这里我们引入 absBytes:

这里的表达之所以如此复杂，是基于 -Long.MIN_VALUE == Long.MIN_VALUE 这一事实。现在，我们利用 absBytes 替代 bytes 执行所有与 exp 相关的计算。

最终版本

以下是代码片段的最终版本，其中已经对最初版本做了精心调整与改进：

这段代码被复制到了哪里？

2018 年，一位名叫 Sebastian Baltes 的博士生在《Empirical Software Engineering》上发表了一篇论文，标题为《GitHub 项目中 Stack Overflow 代码片段的用法与归因》，文章探讨的核心议题只有一个：用户对代码片段的引用是否遵循 Stack Overflow 的 CC BY-SA 3.0 许可，即从 Stack Overflow 上复制代码时，用户应保证何等程度的归因水平？

在分析当中，作者从 Stack Overflow 数据转储中提取出代码片段，并将其与公共 GitHub 存储库中的代码进行匹配。下面来看论文的基本发现：

我们进行了一项大规模实证研究，分析了来自各公共 GitHub 项目中的非常规 Java 代码片段，对其中实际上源自 Stack Overflow 的代码片段进行了用法与归因调查。

这篇文章给出了一份表格，而其中 ID 为 3758880 的答案正是我八年前发布的那一条。截至目前，这条答案获得了几十万次查看外加一千多个好评。只要在 GitHub 上随便搜搜，就能找到成千上万条 humanReadableByteCount。

复制粘贴一时爽：传播最广的一段 Java 代码曝出 Bug这也就意味着，这段有问题的代码被无数的项目和开发者引用，要验证这段代码是否也在自己的本地存储库内，请执行以下操作：

心得摘要

最后，我希望告诉广大开发者 Stack Overflow 上的代码片段可能存在 bug，即使得到无数好评也改变不了这一事实；一定要对所有极端情况做出测试，特别是测试那些复制自 Stack Overflow 的代码；浮点运算很复杂，也很困难，在复制代码时，请确保了解代码背后的逻辑和使用规范。

https://programming.guide/worlds-most-copied-so-snippet.html

点个在看少个 bug