你看现在的程序员,是怎么解bug的

大家好,我是伍六七。

干程序员的都会碰到各种各样的 bug,有的 bug 我们看一眼、或者多看几眼就能看出来问题。

但是,也有很多问题,我们看不出来,这个时候,我们不妨把我们的代码扔给 GPT,看看它能不能帮我们找到 bug,Fix the bug!

我们来看个例子:

阿七来到这个公司之前,一直在传统 IT 公司工作,从来没用过什么分布式锁、多线程等高端技术。

这次,有一个业务场景,需要使用分布式锁解决问题。阿七按照自己的了解,写了一个分布式锁,结果死活有问题。

看了半天,头都挠凸了,就是不知道怎么回事,这个时候,他想到了大模型,他把问题扔给了 GPT。

prompt:

long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
final String sequenceId = UUID.randomUUID().toString();
redisLockService.lock(username + currentTimeMillis, sequenceId, 2, TimeUnit.SECONDS);

请你分析上面的Java代码,如果有bug,请指出来,并给出正确写法

大模型返回:

这段代码的目的是使用 Redis 锁来对某个资源进行加锁操作。下面是对代码的分析:

  1. 获取当前时间的毫秒数,存储在 currentTimeMillis 变量中。

  2. 生成一个随机的 UUID 字符串,存储在 sequenceId 变量中。

  3. 调用 redisLockService.lock 方法,传入参数 username + currentTimeMillissequenceId2TimeUnit.SECONDS,对资源进行加锁操作。

如果存在 bug,可能是以下几个方面:

  1. username 变量的值是否正确,确保它是唯一的且能够标识资源的唯一性。

  2. redisLockService.lock 方法的实现是否正确,确保它能够正确地加锁并设置过期时间。

  3. 锁的释放是否在适当的时机进行,以避免资源被长时间锁定。

正确的写法可能如下所示:

long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
final String sequenceId = UUID.randomUUID().toString();
String lockKey = username + currentTimeMillis;
boolean lockAcquired = redisLockService.lock(lockKey, sequenceId, 2, TimeUnit.SECONDS);
try {
    if (lockAcquired) {
        // 执行需要加锁的操作
    } else {
        // 锁未获取到,处理相应逻辑
    }
} finally {
    if (lockAcquired) {
        redisLockService.unlock(lockKey, sequenceId);
    }
}

在正确的写法中,我们首先获取锁,并在获取到锁的情况下执行需要加锁的操作。然后,在 finally 块中,我们释放锁,确保无论是否成功获取到锁,都能够正确释放资源。


一顿瞎扯,就是没找到最严重的那个 bug,我们继续问它。

prompt:

你没有找到这段代码的最严重的 bug,请你再深入分析分析,找到代码中的严重 bug

大模型返回:

非常抱歉,我之前的回答有误。这段代码存在一个严重的 bug,即在分布式环境下,由于锁的 key 值不唯一,可能会导致锁的误解锁或者锁的覆盖,从而导致并发问题。

正确的写法应该是使用 usernamesequenceId 作为锁的 key 值,以确保锁的唯一性。修改后的代码如下:

long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
final String sequenceId = UUID.randomUUID().toString();
String lockKey = username + "_" + sequenceId;
redisLockService.lock(lockKey, sequenceId, 2, TimeUnit.SECONDS);
try {
    // 执行需要加锁的操作
} finally {
    redisLockService.unlock(lockKey, sequenceId);
}

在正确的写法中,我们使用 usernamesequenceId 作为锁的 key 值,以确保锁的唯一性。同时,在 finally 块中,我们释放锁,确保无论是否成功获取到锁,都能够正确释放资源。

这次,我们发现,它找到了代码中最严重的 bug,但是它给出的代码依然没有解决这个 bug,我们继续问它。

prompt;

lockKey 还是没有保证唯一性,并不能解决分布式锁资源不唯一的问题。请你深入思考,再给出正确的设置 lockKey 的代码.

大模型返回:

非常抱歉之前的回答仍然有误。你是正确的,lockKey 的生成方式仍然存在问题,无法保证在分布式环境下的唯一性。

为了确保锁的唯一性,可以使用 Redis 的分布式锁实现方式,例如使用 Redisson 或者 RedLock 等库来实现分布式锁。这些库提供了可靠的分布式锁实现,可以确保在分布式环境下的唯一性和正确性。

下面是使用 Redisson 实现分布式锁的示例代码:

long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
final String lockKey = "lock:" + username; // 使用固定的前缀加上 username 作为锁的唯一标识
final String sequenceId = UUID.randomUUID().toString();
RLock lock = redissonClient.getLock(lockKey);
boolean lockAcquired = false;
try {
    lockAcquired = lock.tryLock(2, TimeUnit.SECONDS);
    if (lockAcquired) {
        // 执行需要加锁的操作
    } else {
        // 锁未获取到,处理相应逻辑
    }
} finally {
    if (lockAcquired) {
        lock.unlock();
    }
}

在上述代码中,我们使用 Redisson 提供的 RLock 接口来获取分布式锁。通过调用 tryLock 方法来尝试获取锁,设置超时时间为 2 秒。如果成功获取到锁,则执行需要加锁的操作;否则,处理相应的逻辑。在 finally 块中,我们根据是否成功获取到锁来决定是否释放锁。

请确保你已经正确地引入了 Redisson 依赖,并且配置了正确的 Redis 连接信息。

这次,它成功的理解了我们的意思,并且修改了代码,解决了分布式锁资源 key 不唯一的问题。


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