博客
关于我
Spring AOP实现日志功能时java.lang.OutOfMemoryError
阅读量:671 次
发布时间:2019-03-16

本文共 987 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

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。

转载地址:http://xuaqz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python3 查看 com 组件的属性
查看>>
python3 案例分享--发邮件
查看>>
python3 模板库_Python3 标准库概览_Python教程_我爱模板网 - 提供下载各种免费建站资源,免费网站模板,免费网页特效,让你爱上建站!...
查看>>
Python3 求最大/小值及索引值 Numpy
查看>>
python3+django使用celery执行某些任务失败的解决方案
查看>>
Python3+Requests+Unittest实战系列【一】
查看>>
python3+requests+unittest实战系列【一】
查看>>
python3+requests+unittest实战系列【二】
查看>>
Python3+Requests+Unittest实战系列【二】
查看>>
python3----ASCII
查看>>
Python3-selenium自动化测试框架,结合HTMLTestRunner测试报告!
查看>>
Python3-如何自我更新作为服务运行的应用程序
查看>>
Python3.1-网格模拟概念性问题
查看>>
Python3.12 解决conda环境libstdc++版本过低问题
查看>>
python3.2批量查询IP地址区域
查看>>
Python3.5中协程和未来/任务之间的区别?
查看>>
python3.5实现socket通讯(TCP)
查看>>
python3.6 ubuntu部署nginx、 uwsgi、 django
查看>>
Python3.6.3中,functools似乎不能用
查看>>
python3.6.5+cuda9+cudnn7.1+win10+tensorflow-gpu1.9.0下载配置
查看>>