怎么使用chatgpt解決隱藏的bug

本篇內容主要講解“怎么使用chatgpt解決隱藏的bug”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么使用chatgpt解決隱藏的bug”吧!

隱藏的“間諜”

下面先來看代碼（偽代碼）

code

/**
 * 兩個從數據庫查詢的耗時任務
 * @param countDownLatch
 * @param all
 */
public static void testCount(CountDownLatch countDownLatch, List<String> all) {
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
        int finalI = i;
        ThreadPoolFactory.getGeneral().execute(() -> {
            try {
                List<String> countList = new ArrayList<>();
                //這里之所以用for循環，是因為查詢業務需要0和1兩個狀態去查詢
                if (finalI == 0) {
                //這里其實是查詢數據庫的mapper操作，為了方便演示
                    countList.add("1");
                    countList.add("2");
                    countList.add("3");
                } else {
                //這里其實是查詢數據庫的mapper操作，為了方便演示
                    countList.add("5");
                    countList.add("6");
                    countList.add("7");
                    countList.add("8");
                }
                if (countList != null) {
                    all.addAll(countList);
                }
            } catch (Exception ex) {
                ex.printStackTrace();
            } finally {
                countDownLatch.countDown();
            }
        });
    }
}
//線程池類
public class ThreadPoolFactory {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ThreadPoolFactory.class);
    private static final ThreadFactory GENERAL_THREAD_FACTORY = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("general-pool-%d").build();
    /**
     * corePoolSize：核心線程池大小
     * maximumPoolSize：最大線程池大小
     * keepAliveTime：線程最大空閑時間
     * unit：時間單位
     * workQueue：線程等待隊列  四種隊列 1.ArrayBlockingQueue：有界隊列，2.SynchronousQueue：同步隊列，3.LinkedBlockingQueue：無界隊列，4.DelayQueue：延時阻塞隊列
     * threadFactory：線程創建工廠
     * handler：拒絕策略 四種策略 1.ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()：2.ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()：3.ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()：4.ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()
     */
    private static final ExecutorService GENERAL = new ThreadPoolExecutor(5, 10,
            30L, TimeUnit.MILLISECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(4096), GENERAL_THREAD_FACTORY, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
    public static ExecutorService getGeneral() {
        return GENERAL;
    }
}
//main方法測試
public static void main(String[] args) throws Exception {
    List<String> all = new ArrayList<>();
    CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
    testCount(countDownLatch,all);
    countDownLatch.await(10, TimeUnit.SECONDS);
    System.out.println(all);
}

對于上面CountDownLatch不了解的的可以看下我歷史的文章： 干貨！CountDownLatch的使用場景

看到這里不知道你們能否看出端倪，先說問題結果吧，最后的這個all集合為空，生產上的接口也是同樣的問題，我上面的代碼是和生產上的1:1復制的偽代碼。

我先說下我的排查思路：

1、線程池問題，我認為是線程沒有被及時的回收，時間太長，并發數過高，導致線程不夠用，第一想到的是便是線程數需要增加

2、數據庫數據過多，導致查詢比以前慢出一個量級，最后隊列阻塞，拖垮線程（這個概率比較低，因為數據庫查詢很快返回，并沒有需要優化的慢sql）

3、懷疑是這個循環造成的，比如某種機制少循環或者不循環，去掉for循環依然沒解決問題

驗證第一位”間諜“

首先擴大核心線程數和最大線程數，將這倆參數擴大為10和20

private static final ExecutorService GENERAL = new ThreadPoolExecutor(10, 20,
            30L, TimeUnit.MILLISECONDS,
            new LinkedBlockingQueue<>(4096), GENERAL_THREAD_FACTORY, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());

擴大之后，放上去能查出數據了，感覺解決了這個大問題

那句話怎么說來著，真相往往不是那么的容易發現，最先抓到的都是小魚小蝦，果不其然，運行了一周左右，同樣的問題又出現了，感覺這就是一水缸，你把水缸變大，終有蓄滿的一天。我們都知道，線程池可不是越大越好。

那么真相究竟是什呢，看到這里的小伙伴如果你已經有了答案，可以先去評論區評論，不要看下面的答案。

借助GPT“偵探柯南”

chatgpt這里我就不多說了，這個東西如果現在還不了解的，那我就。。。就只能求求你趕緊去了解下吧

我把生產上的代碼完整的貼上去，他是這樣回答的

不得不說，一語中的，僅5秒就把我們所能想到和不能想到的都回答出來了

• 很顯然，第二點，第三點我們基本上驗證通過了

• 那就是第一點了，其實我們早就應該想到這一點的，多線程環境下，線程安全問題是首位的！！！

找出"真兇"

使用synchronized關鍵字解決線程安全

使用synchronized關鍵字來同步訪問all列表，即在多個線程訪問all列表時，使用同一個鎖來保證線程安全，避免出現數據不一致的問題。這樣就解決了多個線程可能會同時訪問并修改數據，導致數據丟失或損壞的問題。

聰明的你有沒有找出“真兇”呢？？？

還記得我們加大線程數來解決問題嗎，我又問了一個問題

擴大線程池的參數可能會提高程序的并發處理能力，但并不能從根本上解決問題。如果是由于數據同步問題導致的線程池查不到數據，那么擴大線程池只是把問題暫時推遲了而已。此外，擴大線程池的核心線程池數量也會占用更多的系統資源

到此，相信大家對“怎么使用chatgpt解決隱藏的bug”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！