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2.如果在开发项目中，谷歌一个插件用了两次，源码源码修改bug时要改插件的谷歌源码该怎么办？
3.喜提JDK的BUG一枚！多线程的源码源码情况下请谨慎使用这个类的stream遍历。

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       某天，谷歌运营反馈称，源码源码通道趋势指标源码执行一次保存操作后，谷歌后台出现3条数据，源码源码我立刻怀疑可能存在代码问题。谷歌为了确保不会误判，源码源码我要求暂停操作，谷歌保留现场，源码源码以便我进行排查。谷歌

       查看新增代码，源码源码发现是谷歌同事三歪进行的改动，他将原有的dubbo XML配置方式改为了注解方式。我询问其改动详情，得知他是更改了模块的配置方式。于是传明酸源码，我决定深入研究，找出问题所在。

       dubbo配置方式多样，最常见的为XML配置与注解配置。我已初步推测原因，接下来将进行详细的调试过程。

       我使用dubbo版本2.6.2进行调试。首先，针对采用@Reference注解条件下的重试次数配置，我发现调用接口时，会跳转到InvokerInvocationHandler的invoke方法。继续跟踪，最终定位到FailoverClusterInvoker的doInvoke方法。在该方法中，我关注到获取配置的retries值，发现其默认值为null，导致最终计算出的重试次数为3。

       采用dubbo:reference标签配置重试次数时，燕窝上有溯源码同样在获取属性值后，发现其默认值为0，与注解配置一致，最终计算出的重试次数为1。对比两种配置方式，我总结了以下原因：

       在@Reference注解形式下，dubbo会在注入代理对象时，通过自定义驱动器ReferenceAnnotationBeanPostProcessor来注入属性。在标签形式下，虽然也使用了Autowired注解，但dubbo会使用自定义名称空间解析器DubboNamespaceHandler进行解析。

       在注解形式下，当配置retries为0时，属性值在注入过程中并未被解析为null，但进入buildReferenceBean时，因nullSafeEquals方法的处理，导致默认值和实际值不一致，最终未保存到map中。客服erp系统源码而标签形式下，解析器能够正确解析出retries的值为0，避免了后续的问题。

       总结发现，采用@Reference注解配置重试次数时，dubbo在注入属性过程中存在逻辑处理上的问题，导致默认值与实际值不一致。此为dubbo的一个逻辑bug。建议在不需要重试时，设置retries为-1，以确保接口的幂等性。需要重试时，设置为1或更大值。

       问题解决后，我优化了文件操作，将其改为异步处理，从而缩短了主流程的时间。最终，feifei3.4源码数据出现3条的状况得以解决。

       此问题已得到解决，并在后续dubbo版本2.7.3中修复，确保了在注解配置方式下，nullSafeEquals方法能够正确处理默认值与实际值一致的情况。

如果在开发项目中，一个插件用了两次，修改bug时要改插件的源码该怎么办？

       第一种是面向过程思想写的分页插件中的代码，第二种是面向对象思想写的分页插件中的代码，思想不同，但改的两种方法都同时适用以上的分页插件！改插件最主要是看懂它的思路，然后顺其自然就很容易了！ps：建议看不懂的以后可以多打开各种插件和框架源码看，多思考，相信你会学到更多

喜提JDK的BUG一枚！多线程的情况下请谨慎使用这个类的stream遍历。

       在探讨问题之前，我们先回顾一下 LinkedBlockingQueue 的线程安全性。在传统的观点中，LinkedBlockingQueue 是线程安全的，因为它内部使用了 ReentrantLock。然而，就在 RocketMQ 的讨论版中，一个问题揭示了 LinkedBlockingQueue 在特定情况下的线程不安全性，引发了我们的好奇心。

       核心问题在于 LinkedBlockingQueue 的 stream 遍历方式，在多线程环境下可能出现死循环。我们通过一个简单的 demo 来深入分析这一现象。首先，引入了一个链接，其中详细展示了如何在多线程环境下复现这一 Bug。

       在分析代码之前，让我们先明确 demo 的基本逻辑：创建了 个线程，每个线程不断调用 offer 和 remove 方法。主线程则通过 stream 对 queue 进行遍历，目标是找到队列中的第一个非空元素。这看似是一个简单的遍历操作，但事实并非如此。

       关键点在于 tryAdvance 方法，看似平凡的遍历操作隐藏了陷阱。当运行代码时，预期的输出并未出现，而是陷入了一个死循环，控制台仅输出了一行信息或交替输出几次后停止。

       我们的疑问指向了 JDK 版本，尤其是 JDK 8。通过替换为 JDK ，我们观察到交替输出的效果。这使得我们大胆推测，这可能是 JDK 8 版本的 Bug。为了验证这一假设，我们进行了详细的分析。

       通过线程 dump 文件，我们发现主线程始终处于可运行状态，似乎没有被锁阻塞。然而，从控制台的输出来看，它似乎处于阻塞状态。这一现象让我们联想到一个经典的场景：线程陷入死循环。

       通过深入源码分析，我们发现了死循环的根源。在 stream 遍历的关键方法 tryAdvance 中，存在一个 while 循环，其条件始终满足，导致死循环。而问题的核心在于移除队列头部元素的代码逻辑，当有其他线程不断调用 remove 方法时，可能会形成特定的节点结构，触发死循环。

       经过详细的分析，我们揭示了这一 Bug 的原理，并通过简化代码演示了整个过程。通过将实例代码简化，我们揭示了死循环是如何在多线程环境下产生的。这不仅有助于理解 Bug 的本质，也为后续的 Bug 修复提供了思路。

       为了验证解决方案的正确性，我们对比了 JDK 8 和 JDK 的源码差异。在 JDK 中，通过引入了一个名为 succ 的方法，成功解决了死循环问题。这一方法通过确保节点不会指向自身，从而避免了死循环的产生。

       通过这篇文章的分析，我们不仅揭示了 LinkedBlockingQueue 在特定条件下的线程不安全性，还探讨了如何通过升级 JDK 版本、避免使用 stream 遍历，以及使用 synchronized 修饰符等方式来规避此类问题。同时，我们还延伸至其他数据结构，如 ConcurrentHashMap，讨论了它们在不同使用场景下的线程安全性问题。

       最后，我们再次强调在多线程环境下，LinkedBlockingQueue 的 stream 遍历方式可能存在一定的问题，可能会导致死循环。理解并解决这类 Bug，对于确保代码的健壮性和性能至关重要。