我花了两天时间没解决的问题，chatgpt用了5秒搞定

　　前言
　　一个说难不难，说简单竟看不出来是哪里问题的一个bug。是的可能自己能力和经验尚浅无法识别，下面你们能否用火眼金睛一眼让bug原形毕露
　　（这个问题是忽然暴露出来的，无任何征兆，没人改动过，生产上运行了很长时间，故很奇怪，所以这个间谍看来很会隐藏）隐藏的间谍
　　下面先来看代码（伪代码）code两个从数据库查询的耗时任务paramcountDownLatchparamallpublicstaticvoidtestCount（CountDownLatchcountDownLatch，ListStringall）｛for（inti0；i2；i）｛intfinalIi；ThreadPoolFactory。getGeneral（）。execute（（）｛try｛ListStringcountListnewArrayList（）；这里之所以用for循环，是因为查询业务需要0和1两个状态去查询if（finalI0）｛这里其实是查询数据库的mapper操作，为了方便演示countList。add（1）；countList。add（2）；countList。add（3）；｝else｛这里其实是查询数据库的mapper操作，为了方便演示countList。add（5）；countList。add（6）；countList。add（7）；countList。add（8）；｝if（countList！null）｛all。addAll（countList）；｝｝catch（Exceptionex）｛ex。printStackTrace（）；｝finally｛countDownLatch。countDown（）；｝｝）；｝｝线程池类publicclassThreadPoolFactory｛privatestaticfinalLoggerloggerLoggerFactory。getLogger（ThreadPoolFactory。class）；privatestaticfinalThreadFactoryGENERALTHREADFACTORYnewThreadFactoryBuilder（）。setNameFormat（generalpoold）。build（）；corePoolSize：核心线程池大小maximumPoolSize：最大线程池大小keepAliveTime：线程最大空闲时间unit：时间单位workQueue：线程等待队列四种队列1。ArrayBlockingQueue：有界队列，2。SynchronousQueue：同步队列，3。LinkedBlockingQueue：无界队列，4。DelayQueue：延时阻塞队列threadFactory：线程创建工厂handler：拒绝策略四种策略1。ThreadPoolExecutor。AbortPolicy（）：2。ThreadPoolExecutor。CallerRunsPolicy（）：3。ThreadPoolExecutor。DiscardOldestPolicy（）：4。ThreadPoolExecutor。DiscardPolicy（）privatestaticfinalExecutorServiceGENERALnewThreadPoolExecutor（5，10，30L，TimeUnit。MILLISECONDS，newLinkedBlockingQueue（4096），GENERALTHREADFACTORY，newThreadPoolExecutor。AbortPolicy（））；publicstaticExecutorServicegetGeneral（）｛returnGENERAL；｝｝main方法测试publicstaticvoidmain（String〔〕args）throwsException｛ListStringallnewArrayList（）；CountDownLatchcountDownLatchnewCountDownLatch（2）；testCount（countDownLatch，all）；countDownLatch。await（10，TimeUnit。SECONDS）；System。out。println（all）；｝复制代码
　　对于上面CountDownLatch不了解的的可以看下我历史的文章：干货！CountDownLatch的使用场景
　　看到这里不知道你们能否看出端倪，先说问题结果吧，最后的这个all集合为空，生产上的接口也是同样的问题，我上面的代码是和生产上的1：1复制的伪代码。
　　我先说下我的排查思路：1、线程池问题，我认为是线程没有被及时的回收，时间太长，并发数过高，导致线程不够用，第一想到的是便是线程数需要增加
　　2、数据库数据过多，导致查询比以前慢出一个量级，最后队列阻塞，拖垮线程（这个概率比较低，因为数据库查询很快返回，并没有需要优化的慢sql）
　　3、怀疑是这个循环造成的，比如某种机制少循环或者不循环，去掉for循环依然没解决问题验证第一位间谍
　　首先扩大核心线程数和最大线程数，将这俩参数扩大为10和20privatestaticfinalExecutorServiceGENERALnewThreadPoolExecutor（10，20，30L，TimeUnit。MILLISECONDS，newLinkedBlockingQueue（4096），GENERALTHREADFACTORY，newThreadPoolExecutor。AbortPolicy（））；复制代码
　　扩大之后，放上去能查出数据了，感觉解决了这个大问题
　　那句话怎么说来着，真相往往不是那么的容易发现，最先抓到的都是小鱼小虾，果不其然，运行了一周左右，同样的问题又出现了，感觉这就是一水缸，你把水缸变大，终有蓄满的一天。我们都知道，线程池可不是越大越好。
　　那么真相究竟是什呢，看到这里的小伙伴如果你已经有了答案，可以先去评论区评论，不要看下面的答案。借助GPT侦探柯南
　　chatgpt这里我就不多说了，这个东西如果现在还不了解的，那我就就只能求求你赶紧去了解下吧
　　我把生产上的代码完整的贴上去，他是这样回答的
　　不得不说，一语中的，仅5秒就把我们所能想到和不能想到的都回答出来了
　　很显然，第二点，第三点我们基本上验证通过了
　　那就是第一点了，其实我们早就应该想到这一点的，多线程环境下，线程安全问题是首位的！！！找出真凶
　　使用synchronized关键字解决线程安全
　　使用synchronized关键字来同步访问all列表，即在多个线程访问all列表时，使用同一个锁来保证线程安全，避免出现数据不一致的问题。这样就解决了多个线程可能会同时访问并修改数据，导致数据丢失或损坏的问题。
　　聪明的你有没有找出真凶呢？？？
　　还记得我们加大线程数来解决问题吗，我又问了一个问题
　　扩大线程池的参数可能会提高程序的并发处理能力，但并不能从根本上解决问题。如果是由于数据同步问题导致的线程池查不到数据，那么扩大线程池只是把问题暂时推迟了而已。此外，扩大线程池的核心线程池数量也会占用更多的系统资源AI已来，未来已来
　　再啰嗦一句，AI的强大这里就不再强调了，接下来我会持续利用GPT输出很多干货和其他AI生态的东西，都收在下方的AI专栏里，一起学习，一起成长，欢迎关注下方的AI专栏，点赞，谢谢各位看官
　　作者：苏世
　　链接：https：juejin。cnpost7219978250847928357