公司花50k挖了一个BAT架构师,写代码上线直接内存溢出,被开除了!

本文涉及的产品
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 公司花50k挖了一个BAT架构师,写代码上线直接内存溢出,被开除了!


来源:小姐姐味道


部门新来了个架构师,BAT背景,住在三环,开宝马上班,有车位。

小伙话不多,但一旦说话斩钉截铁,带着无法撼动的自信。原因就是,有他着数亿高并发经验,每一秒钟的请求,都是其他企业运行一年也无法企及的。这就让人非常羡慕,毕竟他靠这个比我赚的钱要多。

俗话说,要想在公司不出事故,那就不要写代码。干活多了容易出事,一身轻松无人问津,这就是现实。

但有时候还是要看成果的。新来的研发领导不懂技术,但他懂技术指标,所以就统计大家提交git的数量,如果git活动是一片绿色如A股,那就算过关了。

架构师思来想去,决定领一个并发量最高的需求 :统计接口的平均响应时间和启动以来的请求数。

为什么说它的并发量高呢?这是因为,它是统计所有接口的,自然比每一个接口的请求量都要大。AOP代码一包,每个接口都得从他这里走一圈。

该我们的架构师上场了。代码如图。

架构师说,我的代码不需要做注释。所谓的注释,都是给垃圾代码用的。我深以为是,他明显是受到了Netflix公司的影响。

程序考虑到了高并发场景,使用了线程安全的ConcurrentHashMap,然后每次通过监控key取出相应的数据,然后在value上递增。这么简单的代码,确实不需要增加什么注释。

作为项目里并发量最高 的代码,出于对高级架构师的信任,我们并不需要做什么代码review,也不需要做什么测试。大家都很忙,代码您呐,到线上遛一遛吧。

我建议你先找一找代码的问题,如果你发现了问题,那就比架构师还厉害;如果你没发现,也不证明你比架构师弱,没有什么好伤心的。

装B遭雷劈,线上运行一段时间后,内存溢出了。

大家吵吵个没完,毕竟xjjdog说过,内存溢出问题的排查周期很长,大约平均需要40天左右才能解决问题。在大家开始论证的时候,架构师偷偷的启动了Eclipse MAT 。MAT用来分析内存问题是非常合适的,但前提是你需要把堆栈给捣鼓下来。

架构师会用jmap,最主要的是权限大,于是自己搞了一份拷贝到线下分析。

我能理解到他的心情,毕竟问题定位到自己的代码不是一件什么值得高兴的事情。他发现内存的堆里面,满满的全是MonitorKeyMonitorValue

Monitor$MonitorKey@15aeb7ab

我和架构师关系比较好,于是他问我:咱们的接口是不是特别的多?

我说:不是啊,你别看访问量大,就这么个狗屁业务能有多少接口?几百个撑了天了。

他说:我在堆里发现了几千万个...

说完他就不言语了,因为他发现里面有不少是一样的接口。一定是参数的原因,所以他在代码里加了这个,把后面的给截断了。

key = key.split("\\?")[0];

结果发布到线上,过不了多久内存又溢出了。这次终于引起了大牛们的注意,经过大家的分析,发现代码是忘了给MonitorKey重写equalshashCode方法了。

我不禁脸红起来。作为好朋友,我不应该让他出这个丑。但我又是隐隐快乐的,因为他工资比我高。

所以这就是一个很大的问题。很多同学对HashMap的知识点对答如流,甚至还专门记忆了红黑树。但换一个方式去问,却又一脸懵逼。

其中一种问法是这样的:一个普通的对象,能够作为HashMap的key么?

答案显然是可以的,但需要注意重写hashCode和equals方法。如果忘记重写的话,大概率会造成内存泄漏。

很不幸,现实中忘记的案例很多。大牛架构师也会中招。

代码重写hashCode和equals方法后,线上就再也没发生过内存溢出。

等等,还没完。毕竟是架构师,仅仅这样一个bug还是证明不了水平的。架构师写的bug,肯定非比寻常。

这种事出现的多了,研发领导对技术的权威性就不再是那么感冒。我们决定从并发量最高的代码开始,进行一下代码review。

很不幸,架构师的visit代码出现问题了。虽然问题不是很大,但它毕竟是个问题。

在统计数据的时候,代码使用了ConcurrentHashMap,但它并没有什么卵用。

visit方法,首先拿出了key,然后判空,再塞值。这明显不是一个原子操作。

线程1:获取key为a的值
线程2:获取key为a的值
线程1:a为null,生成一个b
线程2:a为null,生成一个c
线程1:保存a=b
线程2:保存a=c

此时,B丢了。

业务可以忍受,但严谨的技术大牛们忍受不了,提出了修改的意见。

架构师说,给visit方法加个synchronized不就成了。

public synchronized void visit(String url, String desc, long timeCost) 

我说不行。有更优雅的写法,效率更高。那就是使用putIfAbsent方法,代码改动如下:

MonitorKey key = new MonitorKey(url, desc);
MonitorValue value = monitors.putIfAbsent(key, new MonitorValue());
value.count.getAndIncrement();
value.totalTime.getAndAdd(timeCost);
value.avgTime = value.totalTime.get() / value.count.get();

大家就这两种方式争论了起来。

技术总监托着腮想了半天,看了看争的面红耳赤的同学们,说:这就是我不放心你们的缘故。线上环境要尽量保持稳定性,做最小的变更。既然加个synchronized就能够很容易简单解决的问题,为啥不直接用呢?下面这种代码改动太大,有风险。

总监接着把头转向我:这个BUG非比寻常,为了让大家引以为戒,你来做整个事故的复盘。把问题的排查和得到的教训分享给大家,让大家向这种至简的架构看齐。我们平常的工作中,也要尽量以结果导向为主,用什么手段无所谓,能漂亮把事情办好就行

这就是此篇文章的由来,我虚心受教,同时也明白自己的工资是涨不上去了。

image.png

相关文章
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 大数据
行为检测代码(一):超详细介绍C3D架构训练+测试步骤
这篇文章详细介绍了C3D架构在行为检测领域的应用,包括训练和测试步骤,使用UCF101数据集进行演示。
40 1
行为检测代码(一):超详细介绍C3D架构训练+测试步骤
|
1月前
|
存储 前端开发 Java
Android MVVM架构模式下如何避免内存泄漏
Android采用MVVM架构开发项目,如何避免内存泄漏风险?怎样避免内存泄漏?
88 1
|
20天前
|
存储 安全 Java
系统安全架构的深度解析与实践:Java代码实现
【11月更文挑战第1天】系统安全架构是保护信息系统免受各种威胁和攻击的关键。作为系统架构师,设计一套完善的系统安全架构不仅需要对各种安全威胁有深入理解,还需要熟练掌握各种安全技术和工具。
57 10
|
1月前
|
机器学习/深度学习 网络架构 计算机视觉
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现,包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络,适用于深度学习中的目标检测任务。
68 1
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
|
20天前
|
存储 JavaScript 前端开发
如何优化代码以避免闭包引起的内存泄露
本文介绍了闭包引起内存泄露的原因,并提供了几种优化代码的策略,帮助开发者有效避免内存泄露问题,提升应用性能。
|
1月前
|
设计模式 人工智能 算法
编程之旅:从代码到架构的感悟
【9月更文挑战第33天】在编程的世界里,代码不仅是实现功能的工具,更是连接思想与现实的桥梁。本文将通过个人的编程经历,分享从编写第一行代码到设计系统架构的旅程,探索编程背后的哲学和技术演变。我们将一起思考,如何在代码的海洋中找到自己的航向,以及在这个过程中如何不断成长和适应变化。
|
1月前
|
存储 前端开发 Java
Kotlin教程笔记 - MVVM架构怎样避免内存泄漏
Kotlin教程笔记 - MVVM架构怎样避免内存泄漏
|
1月前
|
存储 前端开发 Java
Kotlin教程笔记 - MVVM架构怎样避免内存泄漏
Kotlin教程笔记 - MVVM架构怎样避免内存泄漏
51 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 大数据 PyTorch
行为检测(一):openpose、LSTM、TSN、C3D等架构实现或者开源代码总结
这篇文章总结了包括openpose、LSTM、TSN和C3D在内的几种行为检测架构的实现方法和开源代码资源。
42 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 测试技术 数据处理
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为一种多层感知器(MLP)的替代方案,为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳,近期提出的可逆KAN混合模型(RMoK)显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层,通过门控网络动态选择最适合的专家层,从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示,RMoK在多个数据集上表现出色,尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
94 4