编程之你不知道的坑,足以致命!

简介: 编程之你不知道的坑,足以致命!

引子

“啊,哇去!”,这是来自今天大胖司机的一声惊叹。

“呵,你都6年的老司机了,怎么还不知道避开井盖坑呢?”副驾驶座的小马调侃道。

“哎呀,没想到这井盖这么深……”,大胖心痛不已。

原来是马路井盖遭到损坏导致下陷,比平常的深度要高出好多。大胖想当然以为就是普通井盖,高速通过划了底盘,车损。这一幕人让小马想起了上次线上活动开发中踩到的致命坑,“摔”得现在膝盖都疼。

这一切还得从那天下午说起……

壹号坑:swoole协程的禁令

那日下午气温稍沉,闷不透风。小马刷着自己开发的活动页面,正悠然地摇着扇子,抿着温茶,忽觉惠风和畅,信可乐也。老大告诉他,这次的活动颇为重要,要充分重视,而且PV500万级。但小马毕竟是5年的PHP老程序员了,多多少少见过场面。此次用上了比PHP性能大约高出4倍的swoole协程,语法遵循PHP语法,而且功能测试又是一把过的,自然胸有成竹。
image.png

有了它PHP号称全宇宙最好的语言


窗外一声雷鸣打破了宁静。工作群里闪烁着活动代码上线后的第一次消息。

“@小马同学,前端反馈部分用户已陆续出现请求失败……”。

“@小马同学,报警日志触发了,coredump……”。

天哪,本次可是重要的活动啊。小马倒吸一口冷气,扔下手中的枸杞茶,打开了日志,迅速锁定了罪魁祸首。可在那一瞬间他却一脸愕然。

出现问题的代码是:在redis.class.php的类文件中有这样一个函数__call,如果调用的是本类中未定义的方法直接调用PHP的redis的方法。正是call_user_func_array函数导致coredump。如图。
image.png

使用PHP函数call_user_func_array


有经验的攻城狮都能看出,这个处理看起来并没什么不妥呀,而且call_user_func_array函数在很多框架代码中出场率蛮高的。案情简直扑朔迷离,小马一头雾水,各方求教,“翻山越岭”,最终在wiki官方文档找到了答案……

官方如是说:
image.png

swoole wiki文档


原来在swoole 中调用call_user_func_array,是有可能发生协程中数据错乱的。小马自然不会放过任何蛛丝马迹,文中提到在4.0版本后已解决此问题,排查线上版本,正是4.0版本,却仍然存在问题。小马眉头紧锁。

于是在类文件将所有用到的redis方法函数手动重写,以避开调用call_user_func_array,问题得以解决。如图。
image.png

手动重写redis方法


但后面的实践证明,有些函数自动调用call_user_func_array却并没有导致coredump。其实小马不仅使用了redis的setTimeout()方法还同时使用了setnx(),但并没有对setnx()方法手动重写,也就意味着其调用了call_user_func_array函数,奇怪的是并没有导致coredump。

总结陈词

编程就像驾驶一样,要仔细观察谨慎驾驶,不能想当然,否则轻则车损重则致命伤害。

总算解决完问题,工作群里渐渐恢复平静,静得能听得清窗外的雨声。小马默默地打开了笔记本飞快敲打着文字……

官方文档如是说:在ZendVM中魔术方法、反射函数、call_user_func、call_user_func_array是由C函数实现的,并未opcode,这些操作可能会与Swoole底层的协程调度发生冲突。因此严禁在这些地方使用协程的API。请使用PHP提供的动态函数调用语法来实现相同的功能。

想起老大的那句话:“我认为其实swoole就是底层C,然后套上PHP的壳,让PHP能够用上协程等特性。”目前来看果然善存缺陷,而且这无疑是个大坑,因为使用swoole编程的友军潜意识里认为语法就是和PHP一致的,自然就像写PHP一样写swoole。但我认为这不是导致这次掉坑的主要因素,如果自己没有疏忽于压测,估计问题早已能提前暴露。一定要吸取这次教训。

沉思

小马搁笔,桌上的枸杞茶依旧冒着热气,他擦了擦额头的汗水,抬头望向了远方,眼神里若有所思……

相关文章
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
ModelScope保姆式教程带你玩转语言生成模型
PALM预训练语言生成模型是针对实际场景中常见的文本生成需求所设计的一个模型。模型利用大量无监督数据,通过结合自编码和自回归任务进行预训练,更贴合下游生成任务所同时需要的理解和生成能力。
35779 4
ModelScope保姆式教程带你玩转语言生成模型
|
12月前
|
人工智能 开发框架 安全
浅谈 Agent 开发工具链演进历程
模型带来了意识和自主性,但在输出结果的确定性和一致性上降低了。无论是基础大模型厂商,还是提供开发工具链和运行保障的厂家,本质都是希望提升输出的可靠性,只是不同的团队基因和行业判断,提供了不同的实现路径。本文按四个阶段,通过串联一些知名的开发工具,来回顾 Agent 开发工具链的演进历程。
1431 114
|
7月前
|
Ubuntu Linux Docker
超全 Docker 镜像源配置指南|Windows/Mac/Linux一键搞定,拉镜像再也不卡顿
Docker拉取官方镜像慢到离谱,要么超时报错,要么中途断连,折腾半天连基础镜像都拉不下来,直接拖慢整个开发进度。 其实解决办法很简单——配置专属镜像源!今天给大家带来镜像源全平台配置教程,覆盖Linux(Ubuntu/CentOS通用)、Windows/Mac版Docker Desktop,甚至Mac专属轻量工具OrbStack,一步一图+命令复制即用,彻底告别镜像拉取卡顿!
4599 10
|
10月前
|
人工智能 JavaScript Java
正则表达式是“天书”?用这条指令让AI做你的“御用翻译官”
正则表达式常被戏称为“只写语言”,难以阅读且易引发性能问题。本文分享一套AI指令,将AI转化为“正则翻译官”,不仅生成精准代码,更提供逐字解析与ReDoS安全检查,帮助开发者轻松应对日志清洗与WAF配置挑战。
557 3
|
4月前
|
人工智能 前端开发 数据可视化
股票财报分析系统的开发费用
本系统是纯可视化、无表格、AI驱动的股票财报分析工具,费用取决于数据源(免费数百元/年 vs 商业授权5万+)、AI文本生成(LLM调用成本)、定制图表开发(ECharts/AntV动效)及安全合规要求。预算从3万(个人MVP)到百万级(金融机构)不等,前端可视化占30%为最大投入。
|
缓存 编解码 数据安全/隐私保护
Harmony OS Next《ArkUI全组件终极指南 | 从布局到交互一站式精通》
本文全面解析HarmonyOS的ArkUI五大核心组件(布局容器、图片处理、文本、输入交互和按钮),通过零基础友好的分步讲解与实战场景覆盖,助你轻松打造美观且功能强大的应用。涵盖样式定制、性能优化及常见问题解决,适合教育科普行业学习参考。无论是初学者还是进阶开发者,都能从中掌握高效开发技巧,提升应用设计水平。
1273 11
|
10月前
|
JSON 监控 API
京东商品评论API使用指南
京东商品评论API是京东开放平台提供的核心接口,用于查询指定SKU的用户评论数据,涵盖评分、内容、晒单图片、追评等信息。适用于电商分析、口碑监控等场景。需通过京东联盟申请appkey/appsecret授权调用,遵循平台规则与频率限制,严禁非合规爬取。
1315 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
如何在一夜之间成为模型微调大师?——从零开始的深度学习修炼之旅,让你的算法功力飙升!
【10月更文挑战第5天】在机器学习领域,预训练模型具有强大的泛化能力,但直接使用可能效果不佳,尤其在特定任务上。此时,模型微调显得尤为重要。本文通过图像分类任务,详细介绍如何利用PyTorch对ResNet-50模型进行微调,包括环境搭建、数据预处理、模型加载与训练等步骤,并提供完整Python代码。通过调整超参数和采用早停策略等技巧,可进一步优化模型性能。适合初学者快速上手模型微调。
1215 8