SpringBoot服务问题学习

原创 已于 2025-10-29 16:45:07 修改 · 225 阅读 · 2 ·
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#spring boot #学习 #后端

于 2025-08-19 11:00:11 首次发布

文章目录

ConcurrentHashMap内存泄漏

问题描述

🍇 实现统计数据的定时上报

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.ObjectUtils;
import com.unicom.opn.api.core.domain.constant.ApiConstant;
import com.unicom.qh.common.redis.core.RedisOperations;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Service
@Slf4j
public class StatisticService {

    @Autowired
    private RedisOperations redisOperations;

    private final Map<String, LongAdder> localStats = new ConcurrentHashMap<>();
  
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public StatisticService() {
        // 启动定时任务
        scheduler.scheduleWithFixedDelay(this::syncToRedis, 0, 60, TimeUnit.SECONDS);
        // 每1分钟执行一次，syncToRedis方法
    }
    public void provPreLog(Object provinceId) {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
        String key = sdf.format(new Date());
        localStats.computeIfAbsent(key , k -> new LongAdder()).increment();
    }
    private void syncToRedis() {
        localStats.forEach((key, adder) -> {
            long value = adder.sumThenReset();
            if (value > 0) {
                log.info("[统计数据] -> 存储数据 [{}] 数量 {}",key,value);
                redisOperations.incrby(key, value, 60 * 60 * 24 * 3L);
            }
        });
        // 遍历localStats集合（map），遍历每个key，将key-adder对应成redis的key-value进行上报；
        // 并将已经上报的adder清零。
        // 但localStats集合的key不进行删除，那么会存在key无线增多的情况；
        // 故此会出现内存泄漏的问题。
    }
}

问题解决

🍇 针对内存泄漏，进行修改，引入caffine

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.ObjectUtils;
import com.unicom.opn.api.core.domain.constant.ApiConstant;
import com.unicom.qh.common.redis.core.RedisOperations;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Service
@Slf4j
public class StatisticService {
    @Autowired
    private RedisOperations redisOperations;
	// 🍇 引入caffine
    private final Cache<String, LongAdder> localStats = Caffeine.newBuilder()
        .expireAfterWrite(3, TimeUnit.MINUTES) // 设置过期时间
        .maximumSize(10_000) // 设置最大key个数
        .build();
  
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public StatisticService() {
        // 启动定时任务
        scheduler.scheduleWithFixedDelay(this::syncToRedis, 0, 60, TimeUnit.SECONDS);
        // 每1分钟执行一次，syncToRedis方法
    }
    public void provPreLog(Object provinceId) {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
        String key = sdf.format(new Date());
        // 🍇
        localStats.get(key , k -> new LongAdder()).increment();
    }
    private void syncToRedis() {
    	// 🍇
        localStats.asMap().forEach((key, adder) -> {
            long value = adder.sumThenReset();
            if (value > 0) {
                log.info("[统计数据] -> 存储数据 [{}] 数量 {}",key,value);
                redisOperations.incrby(key, value, 60 * 60 * 24 * 3L);
            }
        });
    }
}

涉及知识

LongAdder.sumThenReset()

ConcurrentHashMap并发异常

问题描述

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.ObjectUtils;
import com.unicom.opn.api.core.domain.constant.ApiConstant;
import com.unicom.qh.common.redis.core.RedisOperations;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

@Service
@Slf4j
public class StatisticService {

    @Autowired
    private RedisOperations redisOperations;

    private final Map<String, LongAdder> localStats = new ConcurrentHashMap<>();
  
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public StatisticService() {
        // 启动定时任务
        scheduler.scheduleWithFixedDelay(this::syncToRedis, 0, 60, TimeUnit.SECONDS);
        // 每1分钟执行一次，syncToRedis方法
    }
    public void provPreLog(Object provinceId) {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd");
        String key = sdf.format(new Date());
        localStats.computeIfAbsent(key , k -> new LongAdder()).increment();
    }
    private void syncToRedis() {
        localStats.forEach((key, adder) -> {
            long value = adder.sumThenReset();
            if (value > 0) {
                log.info("[统计数据] -> 存储数据 [{}] 数量 {}",key,value);
                redisOperations.incrby(key, value, 60 * 60 * 24 * 3L);
            }
        });
        // 遍历localStats集合（map），遍历每个key，将key-adder对应成redis的key-value进行上报；
        // 并将已经上报的adder清零。
        // 当执行sumThenReset时，分为sum和reset两个步骤，当刚执行完sum，此时又执行了increment，然后又执行了reset。
        // 会导致新增操作increment的个数，没有被sum统计到，就直接被reset重置了。
    }
}

问题解决

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.ObjectUtils;
import com.unicom.opn.api.core.domain.constant.ApiConstant;
import com.unicom.qh.common.redis.core.RedisOperations;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import javax.annotation.PreDestroy;

@Service
@Slf4j
public class StatisticService {

    @Autowired
    private RedisOperations redisOperations;

    private volatile Map<String, LongAdder> localStats = new ConcurrentHashMap<>();
    // 修改修饰符，从final改为volatile
    // final 修饰集合类元素，可以执行增、删、改操作，但是不能修改元素地址。
    // volatile 表示强制将线程本地缓存中的localStats对象刷新到主存中，同时导致其他线程中的localStats对象无效。
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

    /**
     * 类级别定义ThreadLocal缓存的SimpleDateFormat
      */
    private static final ThreadLocal<SimpleDateFormat> SDF = ThreadLocal.withInitial(
            () -> new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
    );

    public StatisticService() {
        // 启动定时任务
        scheduler.scheduleWithFixedDelay(this::syncToRedis, 0, 60, TimeUnit.SECONDS);
    }

    public void provPreLog(Object provinceId) {
        localStats.computeIfAbsent(provinceId, k -> new LongAdder()).increment();
    }
    private void syncToRedis() {
        final Map<String, LongAdder> dataToSync = localStats;
        localStats = new ConcurrentHashMap<>();
        // 将原始localStats赋值给临时dataToSync 
        // 原始localStats重置为空
        // 针对increment操作采用的是localStats
        // 针对上报redis操作采用的是dataToSync
        // 解决了数据丢失问题
        dataToSync.forEach((key, adder) -> {
            long value = adder.sum();
            if (value > 0) {
                log.info("[统计数据] -> 存储数据 [{}] 数量 {}",key,value);
                redisOperations.incrby(key, value, 60 * 60 * 24 * 3L);
            }
        });
    }

    @PreDestroy
    // 表示该方法在对象被销毁前执行，常用于资源清理、优雅关闭服务等操作。
    public void destroy() {
        // 强制同步剩余数据
        syncToRedis();
        // 优雅关闭定时任务线程池
        scheduler.shutdown();
        try {
            if (!scheduler.awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS)) {
                scheduler.shutdownNow(); // 超时则强制关闭
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            scheduler.shutdownNow(); // 异常则强制关闭
        }
        log.info("统计服务已关闭，数据同步完成");
    }
}

jar包反编译

🍇 cfr反编译 到 class

采用CFR实现jar包反编译，但编译后的内容全是.class文件
下载地址：https://www.benf.org/other/cfr/
下载最新版，当前为cfr-0.152.jar
将其放入本地目录D:/xx/xx/cfr-0.152.jar
并将需要反编译的test.jar包和反编译后的数据存储文件夹test 提前准备
进入该目录下，在路径上输入cmd，进入命令行模式
执行命令：java -jar cfr-0.152.jar test.jar --outputdir test
其中 test.jar 和 test可以带相对路径。

🍇 jad编译class 到 java

参考博客：https://cloud.tencent.com/developer/article/2381140
下载jad；https://varaneckas.com/jad/
下载windows适配版：Jad 1.5.8g for Windows 9x/NT/2000 on Intel platform
下载后解压缩，有jad.exe 和 Readme.txt
将jad.exe放到要反编译文件的同级目录下，即反编译文件d:/test/project/classes 则jad.exe存在于d:/test/project/jad.exe
然后在路径处出入cmd，进入命令行；
执行命令：jad -8 -o -r -sjava -d src /**/*.class

在这里插入图片描述

sdk获取私网ip

Android：通过 java.net.NetworkInterface 轮询所有网卡，再过滤出非 loopback 且为 site-local 的地址 。
iOS：上层 App 一般调用 getifaddrs 或直接封装好的工具函数（如 getMobilePrivateIPAddress）一次性拿到当前活跃接口的私网地址，不再主动轮询 。
鸿蒙：应用侧通常不直接轮询网卡，而是借助 @ohos.net.connection 模块或 Wi-Fi SDK（getIpInfo 等接口）直接获取当前已连接的 Wi-Fi/蜂窝网络私网 IP，无需自己枚举网卡 。

局域网服务联调？

两台pc机，一台服务器，另一台客户端；
🍑 需要提供信息
提供服务端pc的ip，以及所启动服务的url和port；

🍑 问题1：
客户端不能访问服务器，总是显示超时；
通过修改防火墙配置，未解决；
【
进入入站规则管理
打开「Windows Defender 防火墙→高级设置→入站规则」，在规则列表中搜索 “8080” 端口相关的规则。
若没有任何允许 8080 端口的规则，需新建入站规则：
选择 “端口”→输入 “8080”→选择 “允许连接”→勾选 “专用” 网络（因你们处于局域网）→命名规则（如 “允许 8080 端口入站”）。
】

最后

LXMXHJ
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