编程技巧篇之特殊处理留痕迹

Posted 明明如月学长

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了编程技巧篇之特殊处理留痕迹相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、背景

在日常开发中需要有一些特殊处理的场景。

对于特殊处理的场景,建议留下标记,用来和正常的处理作区分。

二、举例


2.1 日志升级

为了方便排查问题,我们可以在 RPC 接口调用时,在上下文中传入某个标识符,如: debugToInfo = true
在日志工具类中,判断该标识,如果没有开启 DEBUG 级别,则提升为 INFO 级别。

参考伪代码如下:


public class LoggerUtil

  public static void debug(Logger logger, String... messages)
     // 如果原本支持 debug 日志,还是按照 debug 级别暑促
	if(logger.isDebugEnable())
	    logger.debug(messages);
	    return;
	
	
	// 开启 debug 提升到 info 日志时,打印 info 级别日志
	if(ContextUtils.openDebugToInfo() && logger.isInfoEnable())
 		logger.info(messages);
	    return;
    
  

日志示例:

DEBUG XX 业务,requst: xxx, result:yyy

为了标志特殊场景输出的日志,可以考虑将该情况的日志加上统一的前缀。

参考代码如下:


public class LoggerUtil
private static final String DEBUG_TO_INFO_LOG_HEAD ="【Debug2Info】 ";

  public static void debug(Logger logger, String... messages)
     // 如果原本支持 debug 日志,还是按照 debug 级别暑促
	if(logger.isDebugEnable())
	    logger.debug(messages);
	    return;
	
	
	// 开启 debug 提升到 info 日志时,打印 info 级别日志
	if(ContextUtils.openDebugToInfo() && logger.isInfoEnable())
 		logger.info(DEBUG_TO_INFO_LOG_HEAD,messages);
	    return;
    
  

日志示例:

INFO【Debug2Info】 XX 业务,requst: xxx, result:yyy

由于线上是 INFO 级别的日志,这个日志并不应该出现。
但我们看到 【Debug2Info】日志头时就很容易反映出来做了一些特殊处理。
这样可以清楚地知道这不是用户发起的请求,而是为了排查问题打印的日志。


2.2 属性标识

比如某个场景需要对一些推荐物品(直播、短视频、新闻、话题等)调用算法接口进行打分,由于某种特殊原因,某个投放物算法无法打分,需要临时通过代码对其中一类推荐物(如话题)随机打分。


items
// 过滤出话题的推荐物
.filter(ItemUtils::isTopic)
// t打分
.forEach(item -> item.setScore(RandomUtils.nextDouble(0,2)));

如果单纯这么处理,返回给前端的结果里 话题的数据和其他的数据打非常相似,单纯从结果里根本看不出是算法打分还是随机打分。

模拟示例如下:

["itemId":10086, "type":"video", score: 1.23
,"itemId":10088, "type":"video", score: 2.2
,"itemId":10288, "type":"topic", score: 1.4
,"itemId":10288, "type":"live", score: 1.024
]

按照本文提到的原则,特殊处理留痕,我们可以加一些附加属性。

items
// 过滤出话题的推荐物
.filter(ItemUtils::isTopic)
// 附加属性标志特殊处理
.peek( item -> ItemUtils.setAttr(item,"randomScore", true))
// 随机打分
.forEach(item -> item.setScore(RandomUtils.nextDouble(0,2)));

模拟示例如下:

["itemId":10086, "type":"video", score: 1.23
,"itemId":10088, "type":"video", score: 2.2
,"itemId":10288, "type":"topic", score: 1.4, "attr":"randomScore";true
,"itemId":10288, "type":"live", score: 1.024
]

这样就可以清楚地知道哪些推荐物做了特殊处理,后面去掉随机打分之后,该属性也不会再出现。

三、总结

对于需要特殊处理或者临时处理的场景下,尽量通过日志或者不影响正常业务的属性和常规数据标识出来,方便调试和排查问题。

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