Java開發遇到的那些坑

阿新 • • 發佈：2019-01-14

對靜態成員變數使用@Autowired修飾符，導致呼叫變數時報錯NullPointerException
介面返回物件，則物件的靜態成員返回的資料為null，故需要在物件中呼叫的成員不能定義未靜態成員
對redis進行hMGet(byte[] key, byte[]... fields)操作，如果key對應資料不存在，則會返回一個不為空的List，List的各欄位值為null，需要對這種情況做校驗
類中非靜態成員變數，如果不在建構函式中初始化，在成員函式中呼叫報錯NullPointerException
使用Executors.newFixedThreadPool(nThreads)構造執行緒池處理訊息，結果由於訊息量很大，造成記憶體消耗過快，頻繁FULL GC。解決方案是構造一個阻塞的容量5000的任務佇列，且在佇列滿的時候執行CalllerRunsPolicy的拒絕策略
```
new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                30, TimeUnit.MILLISECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(5000),
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); 
```
使用 kafka預設分割槽策略生產，只發送資料到部分分割槽：kafka預設分割槽策略對key試用murmur2演算法雜湊，然後對分割槽數取餘得到目標分割槽。例如分割槽數是10，如果將key範圍設定在0-9，並不能按期望將資料均勻寫到所有分割槽，而只能寫到部分分割槽。想要均勻寫到所有分割槽，需要讓key=null，或正將key取值範圍設定的足夠大(0-long.max)。
消費kafka服務跑一段時間後開始頻繁rebalance：查詢一段時間問題發現是因為服務頻繁full gc導致coordinator檢測服務超時(由max.timeout.ms引數決定)。jstat -gc 【pid】檢視gc情況， jmap -histo 【pid】檢視發現有600W+的LinkedBlockingQueue$Node,也就是說LinkedBlockingQueue快取了太多資料，由下圖可知LinkedBlockingQueue的無參建構函式是一個無界佇列，所以要試用有參建構函式限制節點數量。

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