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当我们在各个Service方法执行时,需要记录客户端IP、调用时间、调用的方法全限定名以及传入的参数。为了实现这一点,我们通常会设计一个记录日志的切面,并将其附加到需要记录日志的Service方法上。接下来,我将详细讲述这一过程。
首先,我们需要定义一个记录日志的切面。这个切面能够自动获取客户端的IP地址、获取当前的时间戳,以及获取调用的方法的全限定名和传入的参数。这一步至关重要,因为它是后续操作的基础。
在定义了记录日志的切面后,接下来的关键是将这个切面配置到每个需要记录日志的Service方法的实现类中。这样,每当我们调用这些Service方法时,记录日志的切面也会被自动触发,完成日志记录工作。
不过,我们在实际使用过程中遇到了一个问题。当某些特定的Service方法被称为时,我们的程序一直运行在一个死循环中。经过深入分析,我们发现问题出在日志记录部分。在注释掉调用systemlogService.write(systemlog);
这一行代码后,程序恢复了正常的运行流程,说明这行代码确实导致了死循环。
为什么会出现这种情况呢?原来,切面配置的时候,我们同时给systemlogService
也配置了切面。这样,当我们需要记录日志时,不仅正常的Service方法需要使用日志记录功能,systemlogService
自身的实现类也会触发记录日志的逻辑。这就导致了一种递归调用的死循环,使得程序无法正常终止。
为了解决这个问题,我们需要调整我们的配置方式。具体来说,我们将不再将记录日志的切面配置到SystemlogService
实现类上。这样当我们需要记录日志时,就能避免递归调用带来的死循环问题。改进后的日志记录逻辑是通过直接调用数据库持久化层的方法systemlogMapper.insert(systemlog);
来完成的。这完全免除了递归调用的可能性,解决了死循环的问题。
通过上述调整,我们能够既保持了对日志记录的需求,又避免了死循环带来的问题,确保了程序的稳定性和可维护性。
在初次完成这个问题后,很多开发者可能会遇到java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
的问题。对于这些问题,解决方案是通过调整vmARGIN参数来增加堆空间。一般来说,正常的运行环境中,heap的默认空间已经足够应对大多数情况。
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