解决debug代码进不去的坑

本文分享了一个关于IDEA中遇到的断点无法正常触发的问题及解决方案。问题源于代码修改后IDEA未能同步更新断点位置,通过调整tomcat热加载设置,将项目运行配置的updatepolicy改为updateclassesandresources,成功解决了断点不生效的困扰。

今天遇到了一个很奇葩的事情,debug打的断点老是进不去,接口路径什么的没有错误。

搞了好久没有找到原因,网上的原因说的也不符合自己的情况,问了下实习的导师的,原来这么简单。

具体原因如下:

我之前在断点前面的代码添了一行,导致idea识别断点,以为断点还在哪一行,其实这时候还是时到了下一行的注释。

解决也很简单,将idea tomcat 设置成热加载自动更新,自动检测更改的代码编译。

项目运行配置里  running application update policies 改成update classes and resources。

 

 

<think> 我们正在讨论开源项目学习,特别是大数据方向。用户提到想通过直接学习开源项目来提升技能,遇到不会的再精学,但苦于找不到好的项目。之前已经推荐了5个适合大三学生的开源项目,并给出了学习路径。 现在用户的问题是:“我想询问某些代码的实际代码的查找位置 请问查找实际代码的途径” 用户引用的内容中提到了: 引用[1]:关于框架漏洞和CMS识别,以及渗透测试的方法。 引用[2]:强调写代码的重要性,建议手工输入代码而不是复制粘贴,以加深理解。 引用[3]:阅读代码的好处和方法,建议通过阅读源代码来提高编程能力。 根据用户当前问题和引用,用户想知道如何查找开源项目的实际代码位置。 分析: 用户可能已经选定了一个开源项目,但不知道如何快速定位到具体功能的实现代码,或者在庞大的代码库中找到自己感兴趣的部分。 解决思路: 1. 明确目标:确定要查找的代码功能(例如:Airflow中如何定义DAG?Superset中如何创建可视化图表?) 2. 利用代码仓库的结构:开源项目通常有规范的目录结构。 3. 使用代码搜索工具:GitHub/GitLab的代码搜索功能。 4. 阅读文档和示例:文档通常会指出核心代码的位置。 5. 调试和日志:通过运行项目并添加日志来跟踪代码执行流程。 具体步骤: ### 一、在开源项目中定位代码的实用方法 #### 1. **从文档入手(必经之路)** - 官方文档通常会提供**核心模块说明**(如Airflow的[Concepts](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/index.html)) - 查找关键词: - "Architecture"(架构说明) - "Tutorial"(教程中的代码示例往往链接到源码文件) - "API Reference"(直接对应代码实现位置) #### 2. **利用仓库目录结构** 大数据项目常见结构: ```bash spark/ ├── core/ # 分布式计算核心 ├── sql/ # Spark SQL模块 ├── examples/ # 官方示例代码 ← 初学者入口 airflow/ ├── models/ # 数据模型(如DAG定义) ├── operators/ # 各类执行器代码 ├── hooks/ # 外部系统交互 ``` #### 3. **GitHub高级搜索技巧** - **路径限定搜索**: `filename:dag.py path:airflow/models` 查找Airflow的DAG定义 - **符号搜索**(Jump to Definition): 在仓库页按`T`键启动文件浏览器,输入关键词过滤文件 - **示例**: 查找Superset可视化插件代码 → 搜索 `path:superset/viz` [^3] #### 4. **运行时追踪(动态分析)** - 步骤: 1. 在关键位置添加日志(如Python的`logger.debug("Entering function X")`) 2. 执行目标操作(如触发Airflow DAG运行) 3. 根据日志输出定位代码文件路径 ```python # 示例:在PySpark中追踪DataFrame操作 df = spark.read.csv("data.csv") df._jdf.queryExecution() # 访问底层Java对象,打印执行计划 ``` #### 5. **利用IDE的代码导航功能** - **VS Code**:安装Python/Jupyter插件后: - `Ctrl+点击`函数名跳转到定义 - `Ctrl+Shift+F` 全局搜索(支持正则表达式) - **PyCharm**:对大型项目索引更高效,支持跨文件重构 ### 二、实战案例:在Airflow中定位DAG解析代码 > 目标:找到Airflow解析DAG文件的代码实现 > 步骤: > 1. 文档线索 → [Scheduler文档](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/scheduler.html)提到"解析DAG文件" > 2. 仓库搜索 `path:airflow/scheduler dag_file_processor` > 3. 定位到文件 `airflow/scheduler/dag_file_processor.py` 中的`process_file`方法 > 4. 关键代码片段: > ```python > def process_file(file_path: str, pickle_dags: bool) -> None: > try: > dagbag = DagBag(file_path) # 这里实例化DagBag对象 > # ... 后续处理逻辑 > except Exception: > logging.exception("Failed at processing file") > ``` ### 三、避指南 - **避免无目标漫游**:先明确功能点(如“想知道Spark SQL如何优化Join查询”),再按模块切入 - **善用测试代码**:`test/`目录下的用例是活字典,展示API用法(例:Spark的`SQLQueryTestSuite`) - **关注版本差异**:GitHub中切换分支查看对应版本代码 §§相关问题§§ 1. 如何高效阅读大型开源项目的源代码? 2. 有哪些工具可以可视化开源项目的代码结构? 3. 在阅读代码时如何快速理解复杂的算法逻辑? 4. 如何为开源项目添加调试日志以追踪执行流程? </think> 以下是针对开源项目**实际代码查找**的系统性方法,结合大数据项目特点和开发实践,提供可操作的执行路径: --- ### 一、精准定位代码的4种核心方法 #### 1. **模块化搜索法(推荐大数据项目)** - **适用场景**:已知功能模块但不确定具体文件 - **操作路径**: ```bash # 以Apache Spark源码为例(结构清晰) spark/ ├── core/ # 分布式核心 ├── sql/ # SQL处理引擎 ├── streaming/ # 流计算模块 └── examples/ # 官方示例 ← 新手切入点 ``` **实战技巧**: - 直接进入目标模块目录(如`spark/sql`) - 用`grep -r "关键词" .` 递归搜索(例如找Join实现:`grep -r "BroadcastHashJoin" .`) #### 2. **文档逆向追踪法** - **适用场景**:通过官方文档定位代码 - **操作流程**: 1. 阅读[Airflow调度文档](https://airflow.apache.org/docs/) 2. 在文档中找到`DAG`定义示例 3. 点击源码链接(通常文档有[source]按钮)→ 直达`airflow/models/dag.py` **优势**:避免在百万行代码中盲目搜索[^3] #### 3. **运行时动态追踪** - **适用场景**:理解代码执行逻辑 - **操作步骤**(以PySpark为例): ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 开启日志追踪(定位实际执行代码) spark.sparkContext.setLogLevel("DEBUG") # 执行操作(观察日志输出路径) df = spark.sql("SELECT * FROM table") ``` **输出线索**: ```log DEBUG Executor: Running task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) INFO CodeGenerator: /* 生成代码位置 */ org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$SpecificUnsafeProjection ``` #### 4. **测试用例引导法** - **适用场景**:定位核心算法实现 - **操作示范**: 1. 进入项目`tests/`目录 2. 查找关联测试(如Spark的Join测试) 3. 分析`test_broadcast_join()`用例 4. 逆向追踪到`sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/joins/HashJoin.scala` --- ### 二、工具链加速定位效率 | 工具 | 适用场景 | 使用示例 | |---------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **GitHub Code Search** | 跨仓库搜索 | `path:airflow/models/ filename:dag.py` | | **SourceGraph** | 可视化代码调用链 | [查看Spark SQL解析过程](https://sourcegraph.com/github.com/apache/spark/-/blob/sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/AstBuilder.scala) | | **IDE导航** | 本地跳转 | VS Code按住`Ctrl+点击函数名` → 跳转实现 | | **Debugger** | 运行时跟踪 | PyCharm断点调试`pyspark.sql.DataFrame.join()` | --- ### 三、实战案例:在Airflow中定位DAG调度代码 > **需求**:找到DAG任务调度的核心逻辑 > **执行路径**: > 1. 文档提示→ [Scheduler文档](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/scheduler.html) > 2. 关键词锁定→ "DAG runs are controlled by the scheduler" > 3. 源码定位→ `airflow/jobs/scheduler_job.py` 的`_do_scheduling()`方法 > 4. 关键代码: > ```python > def _do_scheduling(self): > while self._execute_task_instances(): > pass # 循环执行任务实例 > ``` --- ### 四、避指南 1. **避免全局搜索**:优先从`docs/`、`examples/`切入 2. **善用版本标签**: ```bash git checkout v2.4.0 # 切换到稳定版本,避免开发分支干扰 ``` 3. **关注接口文件**: - Python项目:`__init__.py`暴露核心接口 - Java项目:`*Interface.java`定义行为契约 > **核心原则**:从**文档/测试**到**接口**再到**实现**的三层递进,避免陷入源码森林[^3]。 ---
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