两天没解决的问题chatgpt用了5秒搞定隐藏bug
作者：苏世_
前言
一个说难不难，说简单竟看不出来是哪里问题的一个bug。是的 可能自己能力和经验尚浅无法识别，下面你们能否用火眼金睛一眼让bug原形毕露
（这个问题是忽然暴露出来的，无任何征兆，没人改动过，生产上运行了很长时间，故很奇怪，所以这个间谍看来很会隐藏）
隐藏的“间谍”
下面先来看代码（伪代码）
code
/**
* 两个从数据库查询的耗时任务
* @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<>();
//这里之所以用for循环，是因为查询业务需要0和1两个状态去查询
if (finalI == 0) {
//这里其实是查询数据库的mapper操作，为了方便演示
countList.add("1");
countList.add("2");
countList.add("3");
} else {
//这里其实是查询数据库的mapper操作，为了方便演示
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();
}
});
}
}
//线程池类
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：核心线程池大小
* maximumPoolSize：最大线程池大小
* keepAliveTime：线程最大空闲时间
* unit：时间单位
* workQueue：线程等待队列 四种队列 1.ArrayBlockingQueue：有界队列，2.SynchronousQueue：同步队列，3.LinkedBlockingQueue：无界队列，4.DelayQueue：延时阻塞队列
* threadFactory：线程创建工厂
* handler：拒绝策略 四种策略 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方法测试
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);
}
对于上面CountDownLatch不了解的的可以看下我历史的文章： 干货！CountDownLatch的使用场景
看到这里不知道你们能否看出端倪，先说问题结果吧，最后的这个all集合为空，生产上的接口也是同样的问题，我上面的代码是和生产上的1:1复制的伪代码。
我先说下我的排查思路：
1、线程池问题，我认为是线程没有被及时的回收，时间太长，并发数过高，导致线程不够用，第一想到的是便是线程数需要增加
2、数据库数据过多，导致查询比以前慢出一个量级，最后队列阻塞，拖垮线程（这个概率比较低，因为数据库查询很快返回，并没有需要优化的慢sql）
3、怀疑是这个循环造成的，比如某种机制少循环或者不循环，去掉for循环依然没解决问题
验证第一位”间谍“
首先扩大核心线程数和最大线程数，将这俩参数扩大为10和20
private static final ExecutorService GENERAL = new ThreadPoolExecutor(10, 20,
30L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(4096), GENERAL_THREAD_FACTORY, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
扩大之后，放上去能查出数据了，感觉解决了这个大问题
那句话怎么说来着，真相往往不是那么的容易发现，最先抓到的都是小鱼小虾，果不其然，运行了一周左右，同样的问题又出现了，感觉这就是一水缸，你把水缸变大，终有蓄满的一天。我们都知道，线程池可不是越大越好。
那么真相究竟是什呢，看到这里的小伙伴如果你已经有了答案，可以先去评论区评论，不要看下面的答案。
借助GPT“侦探柯南”
chatgpt这里我就不多说了，这个东西如果现在还不了解的，那我就。。。就只能求求你赶紧去了解下吧
我把生产上的代码完整的贴上去，他是这样回答的
不得不说，一语中的，仅5秒就把我们所能想到和不能想到的都回答出来了
- 很显然，第二点，第三点我们基本上验证通过了
- 那就是第一点了，其实我们早就应该想到这一点的，多线程环境下，线程安全问题是首位的！！！
找出"真凶"
使用synchronized关键字解决线程安全
使用synchronized关键字来同步访问all列表，即在多个线程访问all列表时，使用同一个锁来保证线程安全，避免出现数据不一致的问题。这样就解决了多个线程可能会同时访问并修改数据，导致数据丢失或损坏的问题。
聪明的你有没有找出“真凶”呢？？？
还记得我们加大线程数来解决问题吗，我又问了一个问题
扩大线程池的参数可能会提高程序的并发处理能力，但并不能从根本上解决问题。如果是由于数据同步问题导致的线程池查不到数据，那么扩大线程池只是把问题暂时推迟了而已。此外，扩大线程池的核心线程池数量也会占用更多的系统资源
AI已来，未来已来
再啰嗦一句，AI的强大这里就不再强调了 ,接下来我会持续利用GPT输出很多干货和其他AI生态的东西，都收在下方的AI专栏里，一起学习，一起成长，用一句话作为结尾吧： 将来淘汰你的不是AI，而是不会用AI的人
以上就是两天没解决的问题chatgpt用了5秒搞定的详细内容，更多关于chatgpt 5秒解决问题的资料请关注脚本之家其它相关文章！