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learn.lianglianglee.com/专栏/Java 业务开发常见错误 100 例/答疑篇：加餐篇思考题答案合集.md.html
周伟 0f006e4e9b add
2022-05-11 18:57:05 +08:00

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<title>答疑篇：加餐篇思考题答案合集.md.html</title>
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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>答疑篇：加餐篇思考题答案合集</h1>
<p>你好，我是朱晔。</p>
<p>今天，我们继续一起分析这门课的“不定期加餐”篇中 5 讲的课后思考题。这些题目涉及了 Java 8 基础知识、定位和分析应用问题相关的几大知识点。</p>
<p>接下来，我们就一一具体分析吧。</p>
<h3>加餐 1 | 带你吃透课程中 Java 8 的那些重要知识点（一）</h3>
<p>问题：对于并行流部分的并行消费处理 1 到 100 的例子，如果把 forEach 替换为 forEachOrdered，你觉得会发生什么呢？</p>
<p>答：forEachOrdered 会让 parallelStream 丧失部分的并行能力，主要原因是 forEach 遍历的逻辑无法并行起来（需要按照循序遍历，无法并行）。</p>
<p>我们来比较下面的三种写法：</p>
<pre><code>//模拟消息数据需要1秒时间
private static void consume(int i) {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.print(i);
}
//模拟过滤数据需要1秒时间
private static boolean filter(int i) {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return i % 2 == 0;
}
@Test
public void test() {
System.setProperty(&quot;java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism&quot;, String.valueOf(10));
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start(&quot;stream&quot;);
stream();
stopWatch.stop();
stopWatch.start(&quot;parallelStream&quot;);
parallelStream();
stopWatch.stop();
stopWatch.start(&quot;parallelStreamForEachOrdered&quot;);
parallelStreamForEachOrdered();
stopWatch.stop();
System.out.println(stopWatch.prettyPrint());
}
//filtre和forEach串行
private void stream() {
IntStream.rangeClosed(1, 10)
.filter(ForEachOrderedTest::filter)
.forEach(ForEachOrderedTest::consume);
}
//filter和forEach并行
private void parallelStream() {
IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel()
.filter(ForEachOrderedTest::filter)
.forEach(ForEachOrderedTest::consume);
}
//filter并行而forEach串行
private void parallelStreamForEachOrdered() {
IntStream.rangeClosed(1, 10).parallel()
.filter(ForEachOrderedTest::filter)
.forEachOrdered(ForEachOrderedTest::consume);
}
</code></pre>
<p>得到输出：</p>
<pre><code>\---------------------------------------------
ns % Task name
\---------------------------------------------
15119607359 065% stream
2011398298 009% parallelStream
6033800802 026% parallelStreamForEachOrdered
</code></pre>
<p>从输出中，我们可以看到：</p>
<p>stream 方法的过滤和遍历全部串行执行，总时间是 10 秒 +5 秒 =15 秒；</p>
<p>parallelStream 方法的过滤和遍历全部并行执行，总时间是 1 秒 +1 秒 =2 秒；</p>
<p>parallelStreamForEachOrdered 方法的过滤并行执行，遍历串行执行，总时间是 1 秒 +5 秒 =6 秒。</p>
<h3>加餐 2 | 带你吃透课程中 Java 8 的那些重要知识点（二）</h3>
<p>问题 1：使用 Stream 可以非常方便地对 List 做各种操作，那有没有什么办法可以实现在整个过程中观察数据变化呢？比如，我们进行 filter+map 操作，如何观察 filter 后 map 的原始数据呢？</p>
<p>答：要想观察使用 Stream 对 List 的各种操作的过程中的数据变化，主要有下面两个办法。</p>
<p>第一，使用 peek 方法。比如如下代码，我们对数字 1~10 进行了两次过滤，分别是找出大于 5 的数字和找出偶数，我们通过 peek 方法把两次过滤操作之前的原始数据保存了下来：</p>
<pre><code>List&lt;Integer&gt; firstPeek = new ArrayList&lt;&gt;();
List&lt;Integer&gt; secondPeek = new ArrayList&lt;&gt;();
List&lt;Integer&gt; result = IntStream.rangeClosed(1, 10)
.boxed()
.peek(i -&gt; firstPeek.add(i))
.filter(i -&gt; i &gt; 5)
.peek(i -&gt; secondPeek.add(i))
.filter(i -&gt; i % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println(&quot;firstPeek：&quot; + firstPeek);
System.out.println(&quot;secondPeek：&quot; + secondPeek);
System.out.println(&quot;result：&quot; + result);
</code></pre>
<p>最后得到输出，可以看到第一次过滤之前是数字 1~10，一次过滤后变为 6~10，最终输出 6、8、10 三个数字：</p>
<pre><code>firstPeek：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
secondPeek：[6, 7, 8, 9, 10]
result：[6, 8, 10]
</code></pre>
<p>第二，借助 IDEA 的 Stream 的调试功能。详见这里，效果类似下图：</p>
<p><img src="assets/3ee49c0589286bba37dd66032530d65e.png" alt="img" /></p>
<p>问题 2：Collectors 类提供了很多现成的收集器，那我们有没有办法实现自定义的收集器呢？比如，实现一个 MostPopularCollector，来得到 List 中出现次数最多的元素，满足下面两个测试用例：</p>
<pre><code>assertThat(Stream.of(1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5).collect(new MostPopularCollector&lt;&gt;()).get(), is(2));
assertThat(Stream.of('a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd').collect(new MostPopularCollector&lt;&gt;()).get(), is('c'));
</code></pre>
<p>答：我来说下我的实现思路和方式：通过一个 HashMap 来保存元素的出现次数，最后在收集的时候找出 Map 中出现次数最多的元素：</p>
<pre><code>public class MostPopularCollector&lt;T&gt; implements Collector&lt;T, Map&lt;T, Integer&gt;, Optional&lt;T&gt;&gt; {
//使用HashMap保存中间数据
@Override
public Supplier&lt;Map&lt;T, Integer&gt;&gt; supplier() {
return HashMap::new;
}
//每次累积数据则累加Value
@Override
public BiConsumer&lt;Map&lt;T, Integer&gt;, T&gt; accumulator() {
return (acc, elem) -&gt; acc.merge(elem, 1, (old, value) -&gt; old + value);
}
//合并多个Map就是合并其Value
@Override
public BinaryOperator&lt;Map&lt;T, Integer&gt;&gt; combiner() {
return (a, b) -&gt; Stream.concat(a.entrySet().stream(), b.entrySet().stream())
.collect(Collectors.groupingBy(Map.Entry::getKey, summingInt(Map.Entry::getValue)));
}
//找出Map中Value最大的Key
@Override
public Function&lt;Map&lt;T, Integer&gt;, Optional&lt;T&gt;&gt; finisher() {
return (acc) -&gt; acc.entrySet().stream()
.reduce(BinaryOperator.maxBy(Map.Entry.comparingByValue()))
.map(Map.Entry::getKey);
}
@Override
public Set&lt;Characteristics&gt; characteristics() {
return Collections.emptySet();
}
}
</code></pre>
<h3>加餐 3 | 定位应用问题，排错套路很重要</h3>
<p>问题：如果你现在打开一个 App 后发现首页展示了一片空白，那这到底是客户端兼容性的问题，还是服务端的问题呢？如果是服务端的问题，又如何进一步细化定位呢？你有什么分析思路吗？</p>
<p>答：首先，我们需要区分客户端还是服务端错误。我们可以先从客户端下手，排查看看是否是服务端问题，也就是通过抓包来看服务端的返回（一般而言客户端发布之前会经过测试，而且无法随时变更，所以服务端出错的可能性会更大一点）。因为一个客户端程序可能对应几百个服务端接口，先从客户端（发出请求的根源）开始排查问题，更容易找到方向。</p>
<p>服务端没有返回正确的输出，那么就需要继续排查服务端接口或是上层的负载均衡了，排查方式为：</p>
<p>查看负载均衡（比如 Nginx）的日志；</p>
<p>查看服务端日志；</p>
<p>查看服务端监控。</p>
<p>如果服务端返回了正确的输出，那么要么是由于客户端的 Bug，要么就是外部配置等问题了，排查方式为：</p>
<p>查看客户端报错（一般而言，客户端都会对接 SAAS 的异常服务）；</p>
<p>直接本地启动客户端调试。</p>
<h3>加餐 4 | 分析定位 Java 问题，一定要用好这些工具（一）</h3>
<p>问题 1：JDK 中还有一个 jmap 工具，我们会使用 jmap -dump 命令来进行堆转储。那么，这条命令和 jmap -dump:live 有什么区别呢？你能否设计一个实验，来证明下它们的区别呢？</p>
<p>答：jmap -dump 命令是转储堆中的所有对象，而 jmap -dump:live 是转储堆中所有活着的对象。因为，jmap -dump:live 会触发一次 FullGC。</p>
<p>写一个程序测试一下：</p>
<pre><code>@SpringBootApplication
@Slf4j
public class JMapApplication implements CommandLineRunner {
//-Xmx512m -Xms512m
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(JMapApplication.class, args);
}
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
while (true) {
//模拟产生字符串，每次循环后这个字符串就会失去引用可以GC
String payload = IntStream.rangeClosed(1, 1000000)
.mapToObj(__ -&gt; &quot;a&quot;)
.collect(Collectors.joining(&quot;&quot;)) + UUID.randomUUID().toString();
log.debug(payload);
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1);
}
}
}
</code></pre>
<p>然后，使用 jmap 不带和带 live 分别生成两个转储：</p>
<pre><code>jmap -dump:format=b,file=nolive.hprof 57323
jmap -dump:live,format=b,file=live.hprof 5732
</code></pre>
<p>可以看到，nolive 这个转储的不可到达对象包含了 164MB char[]（可以认为基本是字符串）：</p>
<p><img src="assets/8e4f3eea80edfe6d867cab754967589b.png" alt="img" /></p>
<p>而 live 这个转储只有 1.3MB 的 char[]，说明程序循环中的这些字符串都被 GC 了：</p>
<p><img src="assets/18403a0b683c3b726700d5624f968287.png" alt="img" /></p>
<p>问题 2：你有没有想过，客户端是如何和 MySQL 进行认证的呢？你能否对照MySQL 的文档，使用 Wireshark 观察分析这一过程呢？</p>
<p>答：一般而言，认证（握手）过程分为三步。</p>
<p>首先，服务端给客户端主动发送握手消息：</p>
<p><img src="assets/29f5e4a9056b7b6aeb9d9ac2yy5e97b2.png" alt="img" /></p>
<p>Wireshark 已经把消息的字段做了解析，你可以对比官方文档的协议格式一起查看。HandshakeV10 消息体的第一个字节是消息版本 0a，见图中红色框标注的部分。前面四个字节是 MySQL 的消息头，其中前三个字节是消息体长度（16 进制 4a=74 字节），最后一个字节是消息序列号。</p>
<p>然后，客户端给服务端回复的 HandshakeResponse41 消息体，包含了登录的用户名和密码：</p>
<p><img src="assets/a0b37df4f3e92f7e8602409a7ca0f696.png" alt="img" /></p>
<p>可以看到，用户名是 string[NUL]类型的，说明字符串以 00 结尾代表字符串结束。关于 MySQL 协议中的字段类型，你可以参考这里。</p>
<p>最后，服务端回复的 OK 消息，代表握手成功：</p>
<p><img src="assets/d746f34df74cfedb4d294db1e2b771e7.png" alt="img" /></p>
<p>这样分析下来，我们可以发现使用 Wireshark 观察客户端和 MySQL 的认证过程，非常方便。而如果不借助 Wireshark 工具，我们只能一个字节一个字节地对照协议文档分析内容。</p>
<p>其实，各种 CS 系统定义的通讯协议本身并不深奥，甚至可以说对着协议文档写通讯客户端是体力活。你可以继续按照这里我说的方式，结合抓包和文档，分析一下 MySQL 的查询协议。</p>
<h3>加餐 5 | 分析定位 Java 问题，一定要用好这些工具（二）</h3>
<p>问题：Arthas 还有一个强大的热修复功能。比如，遇到高 CPU 问题时，我们定位出是管理员用户会执行很多次 MD5，消耗大量 CPU 资源。这时，我们可以直接在服务器上进行热修复，步骤是：jad 命令反编译代码 -&gt; 使用文本编辑器（比如 Vim）直接修改代码 -&gt; 使用 sc 命令查找代码所在类的 ClassLoader-&gt; 使用 redefine 命令热更新代码。你可以尝试使用这个流程，直接修复程序（注释 doTask 方法中的相关代码）吗？</p>
<p>答：Arthas 的官方文档有详细的操作步骤，实现 jad-&gt;sc-&gt;redefine 的整个流程，需要注意的是：</p>
<p>redefine 命令和 jad/watch/trace/monitor/tt 等命令会冲突。执行完 redefine 之后，如果再执行上面提到的命令，则会把 redefine 的字节码重置。 原因是，JDK 本身 redefine 和 Retransform 是不同的机制，同时使用两种机制来更新字节码，只有最后的修改会生效。</p>
<p>使用 redefine 不允许新增或者删除 field/method，并且运行中的方法不会立即生效，需要等下次运行才能生效。</p>
<p>以上，就是咱们这门课里面 5 篇加餐文章的思考题答案了。至此，咱们这个课程的“答疑篇”模块也就结束了。</p>
<p>关于这些题目，以及背后涉及的知识点，如果你还有哪里感觉不清楚的，欢迎在评论区与我留言，也欢迎你把今天的内容分享给你的朋友或同事，一起交流。</p>
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