2022-04-24 IDEA调试jdk源码

Posted 2023-05-01

参考技术A 如果想调试jdk源码，比如HashMap的put方法。F7进入之后，会看到key和value很奇怪，key是D://program Files/java/ 这样的。原因是oracle的rt.jar是锁住的。想调试jdk源码，可以自已编译openjdk源码，也可以简单的设置一下。
下面介绍简单设置的方法：
1，首先找到jdk的目录中javafx-src.zip和src.zip这2个压缩文件

2，复制到另一文件夹下，并解压

3，在IDEA中创建普通的java工程

4，设置IDEA的DEBUGGER项：去掉勾选

5，设置sourcepath，把原来的2个删掉，换上解压的文件夹javafx-src, src

这样就可以调试jdk源码了。

Spark1.6 Idea下远程调试

使用的开发工具：scala2.10.4、Idea16、JDK8 

 

1.导入依赖的包和源码

在下载Spark中到的导入spark的相关依赖了包和其源码.zip,相关源码的下载地址：https://github.com/apache/spark/tree/v1.6.0  

地址最后面是对应的版本号，下载源码便于看注释

 

2.使用官方求Pi的例子

[java] view plain copy

 

 

1. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}  
2.   
3. object FirstDemo {  
4.   def main(args: Array[String]) {  
5.     val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Pi")  
6.     val spark = new SparkContext(conf)  
7.     val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2  
8.     val n = 100000 * slices  
9.     val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i =>  
10.       val x = Math.random * 2 - 1  
11.       val y = Math.random * 2 - 1  
12.       if (x * x + y * y < 1) 1 else 0  
13.     }.reduce(_ + _)  
14.     println("*****Pi is roughly " + 4.0 * count / n)  
15.     spark.stop()  
16.   }  
17. }  

 

3.导出项目jar包

确认之后->build->build artifacts->rebuild

 

4.启动集群

先修改配置文件，再启动集群可能会导致master无法正常启动，下次想取消远程调试，可以把配置文件再改回来

[plain] view plain copy

 

 

1. [[email protected] sbin]# jps  
2. 30212 SecondaryNameNode  
3. 32437 -- main class information unavailable  
4. 30028 NameNode  

所以请先启动集群

[plain] view plain copy

 

 

1. [[email protected] sbin]# ./start-all.sh   
2. starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out  
3. slave01: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave01.out  

 

5.修改配置文件spark-class

 spark-class在SPARK_HOME/bin下

[plain] view plain copy

 

 

1. done < <("$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main "[email protected]")  

修改成

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1. done < <("$RUNNER" -cp "$LAUNCH_CLASSPATH" org.apache.spark.launcher.Main $JAVA_OPTS "[email protected]")  

$JAVA_OPTS 为我们添加的参数，下面在命令行中为其声明(建议写到配置文件中)

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1. export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005"  

6.提交Spark，开启端口监听

上传之前生成的jar包到master节点，在命令行中执行

[plain] view plain copy

 

 

1. spark-submit --master spark://master:7077 --class FirstDemo Spark02.jar   

出现如下结果，表示master正在监听5005端口

[plain] view plain copy

 

 

1. [[email protected]ster ~]# spark-submit --master spark://master:7077 --class FirstDemo Spark02.jar   
2. Listening for transport dt_socket at address: 5005  

7.Idea配置远程

添加Remote组件，填写master的ip的监听端口

 

8.启动调试

 

JAVA_OPTS参数说明：

[plain] view plain copy

 

 

1. -Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005  
2. 参数说明：  
3. -Xdebug 启用调试特性  
4. -Xrunjdwp 启用JDWP实现，包含若干子选项：  
5. transport=dt_socket JPDA front-end和back-end之间的传输方法。dt_socket表示使用套接字传输。  
6. address=5005 JVM在5005端口上监听请求，这个设定为一个不冲突的端口即可。  
7. server=y y表示启动的JVM是被调试者。如果为n，则表示启动的JVM是调试器。  
8. suspend=y y表示启动的JVM会暂停等待，直到调试器连接上才继续执行。suspend=n，则JVM不会暂停等待。  

 

参考文章列表：

http://blog.csdn.net/lovehuangjiaju/article/details/49227919     Spark1.5远程调试

http://www.thebigdata.cn/QiTa/12370.html      调试参数