怎么使用chatgpt解决隐藏的bug

本篇内容主要讲解“怎么使用chatgpt解决隐藏的bug”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么使用chatgpt解决隐藏的bug”吧!

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

到此，相信大家对“怎么使用chatgpt解决隐藏的bug”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！